最近，和朋友聊天，他提到自己每天都会冒出很多新想法，但最大的问题是自己有严重的拖延癌。他说，“每当要开始做一件事时，总想把所有细节都考虑清楚，才愿意进行下一步。结果，光是在脑子里想就已经很累了，最后什么事情都没做成。”
其实，这和我之前写作时的状态很像，无论是写作还是做其他事情，都会遇到类似的困扰。不过，我现在有了很大的改变，就是做事情时先允许自己"做出一个垃圾版本"，主动抛弃完美主义，这在前几篇文章提到过，这两天对它又有了新的思考。
完美主义其实是一种不够不实事求是的态度。有一个很有意思的定律，叫"侯世达定律"，它是指：你做的任何计划，最终完成的时间一定会超过原本设定的截止时间，也就是说，不管我们怎么做计划，事情总会延期，即使已经考虑了侯世达定律。
造成这种情况的原因有两个：
一、我们做计划时太追求完美，第一天做什么、第二天做什么，都安排得很细致。但实际上，在完成任务的过程中，总会遇到各种意外，需要不断去应对和调整，不可能按部就班的完成。
二、人本身很容易"偷懒"，如果我们给自己制定一个读书计划，要求一天24小时里有8个小时都在看书，这可能吗？当然不可能，因为人根本无法长时间保持高度专注。我们一天能全神贯注地工作的时间，最多也就四个小时左右，注意这里我说的是全神贯注的那种状态。
所以，我们一定要抛弃完美主义，回归实事求是的态度。
我们要承认，人本身就是这样，精力有限，每天能够专注的时间很短，大脑毕竟是个高耗能的器官。在完成事情的过程中，也会遇到各种意外和干扰，所以计划一定要尽可能的小，留出冗余空间。
当然，光听我这样说，大家可能感受还不深。这就像我在上一篇文章里提到的"以身入局"的概念——一定要亲身去实践，才能真正体会到。
我之所以有这么深的感受，其实也是基于之前的AI项目实践。当时我就是先允许自己做出一个"垃圾版本"，做出来再完善。我在公众号写了三篇关于AI插件开发的复盘文章，里面详细记录了我的过程，可以看到，它就是从做一个"垃圾"开始的。当然，那个插件还只是一个"玩具"，但它带给我的最大收获，并不在于插件本身，而在于"做个垃圾"理念成功实践的经验。
再分享个失败的案例，以前提到过，我会制定周计划和日计划，并且规定每天计划完成的事情不能超过三件，一开始我还能坚持这个底线，随着时间的拉长，底线变得模糊，在某一天变成了4件，第二天成了5件，于是破窗效应开始了，渐渐变得失控，最后的结果就是一堆任务堆积在那，这让我也感到有点难受。
因此，这一周我打算重新梳理待办清单，把不该做的事情全部删掉，在制定每日计划时，我也不用再追求规划的特别完美，把自己想的执行力特别高，而是把核心目标变为——让任务更加可控，用实事求是的态度去对待它，写前问问自己这个任务足够小吗，能按时完成吗。
此外，在每天完成后，强制在表格勾掉已完成的事情，给自己一个正向反馈，如果没有这种正反馈，会很难持续坚持做好时间管理。
这种放弃完美主义的态度，也体现在学习新知识上，以前我来分享自己新学的知识时，我总会想着要完全学通了再分享，这其实是不对的，教才是最好的学。
前段时间在学习Coze工作流时，我带了两位朋友一起学习，他们是完全不懂代码的小白，每周我通过在线会议分享搭建的工作流，带着他们一起实战，既帮助了他们一起入门，也提升了自己的水平。
在这个过程中，总是会碰到一些自己没有想过的问题，比如，有位朋友会问我：“为什么大模型节点会有系统提示词和用户提示词？”
当时我还没注意到这点，一时回答不上来，场面一度很尴尬，散会后我仔细琢磨了下，我们可以把大模型节点理解为是一个独立的AI助手：当用户输入内容时，它会按照预定流程返回结果，比如这个大模型节点是用来总结新闻的，那么当用户输入一堆新闻链接时，它就会输出新闻的总结内容，在这个过程中，用户输入的新闻链接就是用户提示词，而系统提示词的作用是告诉大模型：当用户输入新闻链接时，需要返回新闻的总结内容，它相当于在人和大模型之间搭建了个桥梁，辅助大模型理解任务。
通过这样的分享过程，我不仅解答了别人的疑问，也加深了自己的理解。这让我意识到，在分享知识的过程中，总会也会遇到自己不了解的问题，发现学习的盲区，而这正是进步的机会。
我这次主要想和大家分享最近的关于抛弃完美主义的新思考和实践，希望能给大家带来一些启发和帮助。
在后面，我会进行新的尝试，用历史故事来分析社会的热点现象，分享也是一个系统梳理的过程，不仅能够帮助他人，也能不断深化自己的认知。