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石灿Can
213关注5k被关注7夸夸
公众号“嗅态”创始人
深度商业写作
内外交泰
石灿Can
1天前
哈哈哈哈,还可以三折叠,第三个折叠网页还可以网页叠网页,我已经试过了,特别……奇怪

你们的潇潇姐: 微信这个版本有毒,千万别更新。 4.1.8.28 感觉自己瞎了。

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石灿Can
1天前
利用不确定性。
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石灿Can
1天前
以北京作为距离参照后,再去其他城市出差,或者在同城打车,很多原本觉得远的路,也就没那么远了。

枪上花: 去临平客户公司开会,打车就20分钟,这在北京不就是公司旁边吗?下午去上海出差,一个多小时,这不就是在大兴吗…

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石灿Can
2天前
创业最磨练人的,常常不是某一场胜负,而是长期身处悬而未决之中,一个人怎样认识它、消化它、应对它。
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石灿Can
4天前
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石灿Can
5天前
我现在对采访对象的预期是,被鸽其实很正常,完全在情理之中,我不会难过,也不会失落;真正算得上意外和惊喜的,反而是对方没有鸽我。
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石灿Can
6天前
人就是这样啊,欺软怕硬。你好声好气和对方聊,对方各种装大爷,你一旦态度硬气点,对方就萎了。
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石灿Can
7天前
从个人感受走到规律,通常要经过这样几层。

第一层,是感受本身。
先是你被某件事击中。可能是兴奋、厌烦、委屈、轻松,也可能是一种说不清但很强烈的“对”或“不对”。这一层还很贴身,它属于“我此刻的反应”。它是真实的,但还不能直接拿来当判断。因为,感受首先说明的是,你被触动了,不等于你已经看清了。

第二层,是给感受命名。
很多人停在“我就是觉得怪”“我就是不舒服”这里。再往前走一步,得把它说清楚。到底是失望,还是被轻视?是喜欢,还是终于被理解?是焦虑,还是失控感?命名很重要。你一旦能把感受叫出名字,它就从一团雾,变成了一个可以分析的对象。

第三层,是追问触发点。
你要开始问,这种感受是被什么激活的。是某一句话、某种场景、某类人、某种节奏,还是某种关系结构。到了这里,你就不再只盯着自己的情绪,而是开始回看情绪背后的条件。感受开始从“我怎么了”,转向“什么东西让我这样”。

第四层,是寻找重复出现的模式。
一次感受,往往只是偶然。两次三次,才开始出现结构。你会发现,原来自己不是在这一次才难受,而是在类似权力关系里都会难受;不是这一个人让你兴奋,而是所有真正接通现实的人都会让你兴奋。到了这一步,你开始从单点经验里,看见重复的纹路。

第五层,是把模式放进更大的情境里。
这一步很关键。因为很多人能总结自己的模式,却还停留在个人心理层面。真正往规律走,要把它放进更大的背景里看。这个背景可以是行业,可以是代际,可以是组织,可以是地方,可以是人性。你会意识到,这未必只是“我个人这样”,而是很多人在类似位置上,都会出现类似反应。个人感受,开始接上外部世界。

第六层,是抽象出机制。
到了这里,你要回答的已经不是“发生了什么”,而是“它为什么总会这样发生”。也就是,你开始提炼其中的运转机制。比如,一个人为什么会在真正接通现实的时候兴奋。因为,长期思考终于碰到了现实承载体,认知和世界短暂对齐了。比如,一个人为什么会在公共关系里越来越克制。因为,他慢慢明白,关系要稳定,边界就要清楚。规律,往往不是一句漂亮话,而是一个能反复解释现象的机制。

第七层,是接受规律也有边界。
很多人到了前面几步,就容易把自己的结论绝对化。其实,真正成熟的规律意识,会知道规律只在什么条件下成立。它适用于哪些人,哪些场景,哪些阶段,不适用于什么情况。能看到边界,规律才不会变成偏见。一个没有边界感的“规律”,本质上只是放大版的个人感受。

第八层,是回到现实中验证。
规律不是想出来就算数了,还得拿回现实里反复对照。你要看,它能不能解释新案例,能不能预测后续变化,能不能帮助你更早识别某种局面。能经得住现实反复碰撞的,才慢慢接近规律。经不住的,就只是当时的一种理解。

如果把这个过程压缩成一句话,就是:个人感受是起点,重复经验是桥梁,结构理解是转折,机制提炼才接近规律。

再说得更直白一点:

先感觉到,
再说清楚,
再找原因,
再看重复,
再接到更大的世界,
再提炼机制,
再确认边界,
再回现实里验证。

很多人以为,规律来自读了很多书。其实不全是。规律往往是一个人先被生活反复撞过,又愿意停下来辨认,最后才从自己的经验里,一点点长出来的。

一个人一旦学会从感受走到规律,他看世界的方式就会变。以前是“我有情绪”,后来是“我看见了结构”。以前是“这件事让我难受”,后来是“这类关系本来就会制造这种感受”。到了这一步,人会慢慢稳下来。因为,他不再只是被感受推着走了,而是能透过感受,看见它背后的机制。
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石灿Can
7天前
这本书真的是又厚厚厚厚……又长长长长……
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石灿Can
7天前
这一轮AI工具的创新,基本上全部都是面向大组织,而且是拥有强协作诉求的组织开发的,所以,工作流越复杂,越适合使用AI工具来替代。因为个体没有那么多成本、信息、数据提供给算力系统。

面向大组织的AI工具最大的作用是,能让组织把复杂的问题简单化。对于盲目涌入AI智能体浪潮的个体而言,往往会把简单的问题复杂化,最后搞得身心疲惫。如果个体的生意模式面向复杂流程,也适合个体。

这就诞生了一个判断,几乎所有的挑战都是人本身,组织要升级迭代,终归要搞定群体的思想问题;个体要升级迭代,终归也是要搞定个人的思想问题。

要解决这类问题的法门往往是很虚的,需要灵感和灵性,比如哲学、历史学、逻辑学、政治学等等,经济学、数学往往都会靠后,但越具体的理科性学科最终也会回到哲学层面,只有解决了人的思想问题,才能解决工具进步的问题。

当然了,现实往往又是相互交织的,人的基本行为来自环境要求,“干中学”总比“学后干”更加让人迅速地获取知识,迭代自我。
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