在和Astra讨论注意力的方向性分配时的简记，留档
- 对自我提升领域，目前没有一个明确的目标，而是靠「纯抽奖」的方式来考虑，是一种「多学一点，没坏处」的心理，但这种学习是需要算注意力的机会成本的。
- 注意力的方向性管理，并不存在一个静态最优的分配方式。除了内部因素外，还往往存在一些外部因素会影响我们是否进行特定领域的注意力分配，例如DDL、其他突发事情、个人特殊情况（如生病）等等，所以一个合理的方式是，「接下来数周」，我最想保证哪个事情取得实质进展，而其他事情做到什么程度就可接受。
- 同样是一个小时，可以承载的事情也不尽相同。需要考虑可用时间、个人状态和连续性等因素。我们的优化目标是在一定时间周期（每日、每周、每月）下的注意力的最终产出利用，而不是某些领域上花的时间数，进行自我欺骗式的自我满足。
- 直觉告诉我，目前主要是在开发和娱乐上花了过多时间。开发和娱乐往往更容易提供及时反馈，进入的成本也较低，而科研和自我提升更多是偏长期的，需要自行决定研究/学习什么，做到什么地步算有进展，阶段性目标是什么等等。对于开发和娱乐来说，进入下一轮迭代/下一局游戏/下一个视频，成本是非常低的。根据福格行为模型的B = MAP概念公式，做下一轮的Ability是非常容易的，类似于物体做匀速直线运动的过程，是不需要外力来维持的。相反，想要主动意识到，则可能需要一个Prompt来触发状态的改变。最简单可行的方式是，可以考虑在长时间的娱乐/开发开始时，要求给自己预估允许进行的十几秒，定一个闹钟。在闹钟到来时，先思考有没有足够充分的理由使得我不停下来，如果没有的话，优先停下来。
- 本次讨论的范畴主要是脑力活动，且往往是和电子设备来交互的，或许外部环境的引入可以帮我解决这些问题，例如运动、出去走走等。
- 参考高手的注意力管理机制，提炼共性，我发现有不少自己没做好/没能坚持做的地方。第一是，他们往往不仅以日为周期安排，还会参考每周甚至每季度的长期安排，并且考虑这些不同周期之间，如何进行分配和组织。第二是，把可能造成中断的事物，专门分配时段来处理，优先保证对同一领域的连续思考。第三是，周期性的给自己的方向性大问题思考与反思留出空间，例如统一安排在周日晚上，回顾本周的情况，并考虑下周的情况如何安排，是否需要调整。
- 对接下来一个时间周期的安排，可通过抓大放小的思路，提前安排阶段性的目标（人为制造DDL），并用目标驱动的方式，思考如何分配注意力。同时留足弹性时间，给预计完成时间的误差提供缓冲。