在读博早期，我常常遇到一个问题：明明有很多事情要处理，但每天却不知道如何下手。比如，有很多文献要阅读、和导师讨论后的想法和笔记很多、课程和作业很多等等。诸如此类各种事情使得自己有些手忙脚乱、不知所措，有时盯着电脑屏幕在发呆，不知道应该干什么，而明明有很多的事情需要做。在一天的开始、假期回来等状况下，尤其不知道如何启动工作。
与之相比，现在已经能够随时启停工作，并且随时进入深度工作的状态；即便系统中有数万个任务，仍然知道每天要做什么，也不会为此感到恐慌或者焦虑。但是，由此引发的另外一个问题就是—深度工作引发的深度疲惫。不确定别人是否提出过”深度疲惫“这个词汇，但是，这里我用它来表示”长时间深度工作后非常疲惫的状态“。
我是在阅读了 Cal Newport 写的《深度工作》这本书后，才开始关注到深度疲惫这件事的。实际上，在此之前我也践行过很久深度工作，也体会过深度疲惫这种状态；只不过在接触这些概念之前，我并没有深入思考这件事。
现在作为科研人员，自己在深度工作状态下处理的任务包括但不限于：
如下是几个更为具体的、我在深度工作状态下工作的例子。
例子一：我会根据需要阶段性回顾、整理、安排笔记和任务。这种状态有时会持续几天甚至一两周的时间。在此期间，我经常会一整天在高度专注的状态下整理笔记、安排任务；像这样结束一天的工作后，我往往会感到大脑非常疲惫。
例子二：前段时间我在回顾和处理某个主题的笔记时，连续工作 2:40，以至于忘记了当时是坐着还是站着工作的。转念一想，假如当时是站着工作的，脚和腿应该很累才对，这才意识到当时的工作状态。 😂
例子三：前几年的时候，我为了修改一篇期刊文章而连续处于深度工作状态很长一段时间；有一天甚至连续深度工作超过 5 个小时，期间甚至连一口水都没喝。工作结束后的身体状态可想而知：我依稀记得第二天睡了很久，之后调整了好多天才逐渐恢复。
例子四：撰写这篇博客文章时，我先把前期记录在 Obsidian 中的笔记和想法汇集到 Ulysses，然后梳理成完整的文章；整个过程都是在深度思考和深度工作的状态中进行的。
从上面介绍我深度工作的例子可以看出，假如不采取合理措施加以控制，深度工作很容易导致深度疲惫。Newport 教授在《深度工作》这本书中也提到，假如每天能够深度工作五个小时，就非常不容易了；而且之后往往会非常疲惫。
随着年龄的增长，也愈发容易感受到深度疲惫，而且不像年轻的时候那么容易恢复。于是，我开始反思深度疲惫这件事，探索缓解甚至避免它的策略。因此，就有了这篇博客文章。
现在我能够非常容易进入深度工作状态，同时也会留意、觉察身体发出的信号。当觉察到状态开始下降、注意力无法集中的时候，就会听从身体的信号、做出一些调整。
我可能会转而去做一些对精力和专注力要求不是很高的任务；比如，打印资料、和同事商量、确认一些事情、查看邮件。
我非常喜欢做的一件事是外出散步。在此过程中可能会听书、听播客、听歌，又或者什么都不听，就只是在那里走着；感受着风吹的感觉、聆听着风吹动树叶的声音、观看着远处或者近处的景色。这个过程使得自己能够从原先的工作中抽离出来，处于完全放空的状态。
我还会去跑步、健身、做球类运动等。
当然，每个人喜欢不同的调整状态的方式，但你总能找到更加适合自己的方式。
上面缓解深度疲惫的方法对于恢复专注力和深度工作的能力往往有很大帮助。而且，过程中经常会有意想不到的灵感产生，这些灵感可能是多种多样的：
或许正是因为处于放松的、放空的状态中，才会在无意中产生一些意想不到的、让人感到惊喜的灵感和想法。
这些活动既然让自己的疲惫状态得到了缓解，还有利于继续推进当下的工作，还产生了一些额外的灵感，岂不一举多得。
除了调整工作状态之外，还可以探索一些策略更加根本地避免深度疲惫。
要做到这一点，需要有一定的反馈机制。《深度工作》作者 Newport 教授在黑板上写下每天深度工作时长，以此来提醒自己每天的深度工作效果，从而激励自己。假如你每天的工作主要在电脑上完成，还可以借助一些自动化工具来帮你统计工作情况。比如，Timing 就可以用来统计每天深度工作时长和每个时间段的具体工作内容。在你知道了每天的深度工作时长和具体工作内容后，就有了调整工作时长和内容的依据和动力。
用深度工作时长，而不是简单的工作时长，来衡量每天的工作，你可以清晰地知道每天花费了多少时间和精力在真正在意、有利于实现目标的事情上。这样，即便你每天工作的总时长不长，但是深度工作时长却足够，也会让你很有成就感，因为你知道自己正在一步步朝着目标前进。
用深度工作时长来衡量每天的工作，还有一个额外的好处：你会有更多的时间和精力可以投入到工作之外的事情上。比如，你可以用它来陪家人、运动、社交，你可以用它来做其他你想做的事情。而这些额外的活动，可能还反过来有利于调整你的状态，从而有利于接下来的深度工作。这使得你能够兼顾工作和生活，两者也相辅相成。
经过长时间的锻炼和经验总结，我们可以越来越准确地估计一些完成工作所需深度工作时长；比如，写文章、做仿真、完成会议演示 PPT、演练 PPT等。在完成对应任务时，我们还可以反思前期的估计是否准确、什么导致了估计不准确、下次如何更好做准备等；这样会使得下次做出更好的准备、更加准确的估计。
当然，不同类型的项目和任务，由于其复杂性、不确定性等属性不同，准确估计其所需深度工作时长难度自然也不同。即便如此，长期锻炼、反思估计其所需深度工作时长，仍然是有利的。更为具体来说，估计或者尝试估计深度工作时长具有诸如如下好处。
优点一：一旦我们知道完成特定深度工作所需时长，我们就可以提前开始思考和准备这项工作。实际上，提前开始是 PTKM 方法的一个重要特性：提前开始的话，我们就不用总是临时抱佛脚，从而能够从容应对多种事情。实际上，我们可能很容易低估完成特定任务的难度和耗时，所以，提前开始就有利于应对这个问题。
优点二：即便我们无法准确估计完成特定工作所需深度工作时长，我们仍然能够在心态上减少在浮浅工作上花费的时间和精力。因为一旦我们知道有更加重要、有意义的事情在等着我们，我们就会努力为他们腾出更多时间和精力，这样也就自然而言减少了在其他事情上的投入。
优点三：估计特定事情所需深度工作时长后，我们就可以知道多件事情所需总的深度工作时长。这样有利于我们统筹安排和执行多个项目和任务，而这是我们工作和生活所无法避免的。当然，同时管理和执行多个任务不是传统意义上的多任务处理（multi-tasking），这里指的是更加宏观尺度上的多个项目和任务处理。
至于估计深度工作时长的方法，就像前面提到的那样，我们可以借助诸如 Timing 之类的现代工具辅助统计过往工作花费的时间、估计当前当前事情所需深度工作时长。
无论我们多么想要进行深度工作，一个无法否认的事实的是，我们很难避免浮浅工作。但是，或许我们可以选择如何结合深度和浮浅工作。
让我们来做一些简单的计算。假设相同时间内浮浅工作的精力消耗是深度工作的 50%；同时，我们假设每天想要完成 5 个小时的深度工作量。那么，我们可以选择不同的方式来组合深度和浮浅工作时长：
从上面的深度和浮浅工作组合可以看出：在想要完成总的深度工作量不变的情况下，深度工作时长越少，则所需浮浅工作时长越多，总工作时长也越多。因此，我们可以合理组合深度和浮浅工作、尽量控制浮浅工作时长。
我们可以反过来想一下：假如每天高强度工作，不管是否处于深度工作状态，它是否会对第二天以及接下来的工作和生活状态产生不利的影响？长此以往，对身心健康有什么影响？这种工作方式是否可持续？
假如对上面问题的回答是负面的，那么，或许我们可以开始探索一种更加可持续的、平衡的工作方式。当然，每个人的平衡点、平衡方式不一样，这需要自己去探索和调整。
实际上，工作和生活平衡不一定意味着完成地更少，而是意味着完成地更加明智、更加快乐。让我们再来做一个简单的计算。假如每天工作 8 小时，每个小时的效率都是 100% 的话；那么，我们一天内完成的工作量是 8。而假如每天工作 12 个小时，每个小时的效率是 50% 的话；那么，我们完成的工作量只是 6。两种工作方式哪种更加合适呢？显然，假如采取第二种工作方式，公司、员工、员工的家人或许都不会很高兴。
我们在工作的时候，可以评估前一天的工作强度是否影响到第二天以及接下来的工作和身体状态；我们还可以评估更长时间尺度下的工作和身体状态。这样我们就能够知道当前工作方式是否可持续、是否足够平衡，从而逐渐调整、找到适合自己的可持续和平衡工作模式。
深度工作有利于带来有价值、有意义的产出，但也可能导致深度疲惫。但是，我们可以探索多种策略来缓解甚至避免深度疲惫；比如，用深度工作时长衡量每日工作、估计任务所需深度工作时长、结合深度和浮浅工作、追求可持续和平衡工作等。
我从读博的时候就开始探索 PTKM (Project, Task, and Knowledge Management) 系统，用它来管理工作和生活的方方面面，至今已经六年多了。PTKM 是一个以任务管理为核心的系统，因为记录笔记、整理笔记、构建知识库本身就是很多任务，也因为万事皆任务。当然，我们的日常工作和生活不止涉及构建知识库（PKM、第二大脑），更需要完成很多项目和任务、需要有产品的产出。因此，我们需要系统地、协调地管理各种项目、任务和知识，而 PTKM 可以帮你实现这一点。
实际上，打造这里的 AI 文章总结工作流本身也是一个项目，我是用 PTKM 管理和实现的；撰写这篇文章本身也涉及很多任务，包括但不限于准备写作图片、编辑图片、将想法完善为初稿、校对文章内容等等。撰写本篇文章还只是持续几天的小项目；我还用 PTKM 管理持续数年的大项目，比如，整个读博过程，现在作为科研人员申请、管理和执行项目，和学术单位及企业合作等等。所有这些涉及无数的任务和笔记、多个项目的并行管理和执行，我都是用 PTKM 来实现的。
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