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独立开发沉思录周刊:vol30.警惕你人生中「虚荣指标」 - 少数派
2025-02-10 · via 少数派

卷首语

「虚荣指标」这个词来自创业者,所谓的「虚荣指标」,是指那些不重要的数据,比如有多少人访问你的网站就是一个虚荣指标,真正重要的是有多少人在你的网站购买你的产品

人生中也存在类似的「虚荣指标」

  • 读书数量是一个典型的「虚荣指标」,很多人会说自己每年会读 50 本书,但更为重要的是,是否高效的吸收知识和创造新的事物。读书本身是有价值的,但并非时间越长越好,而是读书给你带来了什么
  • 有很多朋友也是一个「虚荣指标」,大多数并不是真正的朋友,真正的朋友是会在你半夜生病的时候开车送你去医院,真正的关心你、理解你

之前在第二十七期的周刊提到过:做正确的事,首先需要识别什么是重要的事情。所以想要克服「虚荣指标」,首先就需要知道哪些是「虚荣指标」

「虚荣指标」有三个衡量标准

  1. 「虚荣指标」总会比你真正想要的目标之前出现
  2. 「虚荣指标」总是比我们真正的目标更容易实现
  3. 「虚荣指标」总是能够在社交媒体收到更多的点赞

通过这三个标准,可以判断出绝大部分「虚荣指标」,但是还有一些非常隐蔽的「虚荣指标」

第一个隐蔽点就是时间和资源永远是「虚荣指标」

时间和资源其实是资产,用来作为我们实现目标的手段,但这两个东西总是你一开始就拥有的,是在我们的目标之前,那就必然是「虚荣指标」

比如我们经常会说 “我昨晚加班到 12 点”,“我花两万块报名了一个私教健身课程”,但这些都只是你开始进步的第一步」(错别字,并不一定代表你最终会得到好的结果

生活不是投入时间和金钱就可以的,而是要关注投入后的实际成果,以及享受进步的过程

第二个隐蔽点是荣誉和头衔并不意味着能力

一些容易操控的荣誉,更像是低成本的打造人设,并不真正代表你有多能干,这就是「虚荣指标」

在社交媒体拥有 100 万粉丝,可以展示一个人的影响力和受欢迎程度,但问题是:粉丝可能是花钱买来的,也可能是机器人,也可能只是跟风

更为重要的指标是粉丝活跃度和你对粉丝的号召力,而不是粉丝的数量,因为前者才能反映你在粉丝心中的地位

我们不是不需要荣誉和头衔,而是需要实打实的成就,实打实的成就往往伴随着有价值的产出。比如获取高学历不会有任何产出,而创造出人们喜欢的内容才是产出

当我们剥离社交媒体的点赞数、撕掉简历上的烫金头衔、放下对投入时间的执念,会发现人生真正的刻度藏在两个维度:你创造的价值是否经得起推敲,你选择的方向是否配得上热爱

就像登山者不会炫耀背包的重量,而是展示登顶的坐标——重要的不是"我花了多少力气",而是"我走到了哪里"

人生最危险的幻觉,是把手段当成了终点。当我们停止喂养「虚荣指标」,那些真正重要的目标,自会在行动中显现

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【领路人】Charles Hugh Smith:AI 热潮的本质与市场泡沫破灭

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【效率】将你的时间估算乘以 π

项目估算在软件工程领域,尤其是游戏开发中,被描述为一门“黑暗艺术”。由于需求变更、测试、迭代和其他不可预见的复杂性,初始估算常常无法准确反映实际工作量

这篇推荐的文章提出了一种有趣的观点:将时间估算乘以 π,作为应对这些不确定性的缓冲

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  1. 当你想要做一件事情的时候,计划是一条直线
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  1. 但是在做的过程中,总是会出现一些多出来的需求,范围就这么扩大了
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  1. 相比于原计划,你的行程比原来多出了三倍
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【技术】不要给代码写注释

注释并非代码质量的象征,反而可能是设计不良的表现,优秀的代码应当做到「自解释」,减少对注释的依赖

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面对大多的注释,都可以通过代码「自解释」来消除注释

  • 清晰的函数命名可以替代注释
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只有少部分的情况,会需要注释

  • API 文档
  • 极端复杂的逻辑
  • TODO 标记
  • 解释非直观的设计决策

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【观点】社交媒体的终结与推荐媒体的崛起

社交媒体的本质是依赖用户社交关系网(朋友或关注者)进行内容分发,机制简单但存在系统性缺陷

而推荐媒体通过算法分析用户兴趣实现个性化内容分发,比如 TikTok 和 YouTube 为代表,通过推荐算法能够显著提升内容匹配效率

社交媒体的根本性局限

  • 回音室效应:用户长期接触同质化信息,思想多样性被削弱
  • 内容质量失控:社交图谱分发机制无法过滤低质量内容,导致用户体验下降
  • 高昂的运营成本:比如 Facebook 需雇佣数万名审核员管理内容,品牌声誉与成本压力并存

推荐媒体的结构性优势

  • 效率提升:算法精准匹配用户兴趣,高质量内容触达率提高
  • 风险控制优化:通过算法隐藏不当内容,减少对人工审核的依赖
  • 增长飞轮效应:跨平台传播(比如 TikTok 视频在 Instagram 扩散)吸引新用户,形成正循环

基于推荐媒体的优势,未来有社交媒体向推荐媒体转型的趋势

  1. 专业媒体转型:Netflix 将 TikTok 和 YouTube 视为竞争对手,暗示可能开放用户生成内容(UGC)
  2. AI 内容革命:合成媒体技术成熟后,平台或通过 AI 生成内容优化分发效率
  3. 行为范式迁移:用户从主动选择社交关系转向被动接受算法推荐,隐性选择成为主流

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