分享从一个案例剖析交付工作中的四个段位

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背景信息：

我们前段时间使用wiki的模式来更新工作周报，想把周报从一种被动交付的形式转变为主动更新和周期性更新的方式。一般周一我们会把计划明确出来，周四的时候会小范围的过一下各自的进度，会议上很少具体讨论谁干了什么，磨合了几个月，大家才算是基本适应了这种模式。

周一的时候我提了一个任务：快到公司周年庆了，到时候会有很多的活动，我们需要对已有的服务做一次巡检，提前发现配置，服务，容量的瓶颈，尤其需要注意集群方向的业务，覆盖的范围主要是监控和报警。

这个任务交代下去，大家似乎明白了，连连点头，但是回过头来我认为这是一种很差的工作交付。

我就以这个为案例进行了剖析。

第一，这个任务的时间节点不明确，既然是一个大家都要去完成的任务，有没有时间点呢，目前通过反向推理的方式来得到时间点，周五不做更新和变更，那么时间只能往前推，所以可以基本明确出一个时间点应该是周四，但是周四也不具体和明确，可能是中午也可能是晚上，包括下班完成这件事情其实不同的人也有不同的理解(比如有的人晚上9:00下班他会认为交付的时间就是在9:00左右)，所以一个相对明确的时间点可以定为：周四中午前，这样大家都没有歧义，也能让这个任务能够真正的运行起来。

第二，这个任务的时间计划没有讨论。比如这件事情我们定了周四中午前完成，我们可以进行反推，比如张三想这件事情应该是周三，周四两个半天来做，王五认为这件事情应该是周二，周三来做，这个没有问题，每个人的节奏不同，但是任务是可以拆解的，比如监控和报警是一类任务，可以一起做，集群类服务可以是单独的一类，配置容量评估等可能又可以分为一个模块，所以这些都需要花费一些时间，每一部分的工作都可以考虑逐个击破。

第三，任务的产出和交付形式没有明确，比如做了这件事情，我们怎么证明这件事情我们做好了，作对了，有很多种形式，比如有巡检报告，比如有可视化的呈现形式，如果有1000台服务器，直接使用巡检大盘的方式就很不错，这个时候，如何条理性的梳理自己所做的工作。如果只是单纯的说，巡检完了，没有问题，我想任何人都会有疑问，是吗?检查了哪些方面。。。。

第四，任务进行中的状态和进度交付，就以周四中午前交付这个事情为例，大多数的人处理方式是在周二和周三是没有任何反馈的。如果到了周四上午需要一些协助才跟领导或者其他同事确认，其实已经是滞后了，而事情一旦开始滞后，质量和效率就会大打折扣，因为这些进度的滞后可能会依赖其他人的支持和协助。另外工作中还会有一些不确定的地方，如果直到临近时间点才确认，会感觉这件事情你就没有认真对待，甚至说没有开始干。当然我最开始所说的工作周报的形式其实和日报是一脉相承的，这种wiki模式的更新可以随时更新，可以当做是自己工作的一面镜子，而不再是一种需要更新才更新的工作交付。

满足以上几点，算是一个基础段位，当然应该有很多人依旧达不到这个阶段。我们可以把标准降一下：

1)经常不能够正常交付工作的人算是第一段位

2)能够满足大多数条件的人算是第二段位。

第三段位：

在开始分析之前，我们来重新回到原点的问题，我们巡检的目标是什么，巡检的目标绝对不是产出某些文档和输出内容形式，而是要发现潜在问题，对于潜在问题能够及时解决。

如果巡检中没有发现任何问题，要么是平时的基础工作够扎实，要么就是不够认真，工作潦草了事。

我们再进一步，既然发现了潜在问题，潜台词就是需要修复，那么我们截止的周四这个时间点应该是完成了潜在问题的修复，所以我们发现问题的时间和工作应该再稍微提前一些，给修复留出一些时间。

达到这一段位，很多工作的交付和协作应该会让人很舒服，通常能够保质保量，而且有一种超出预期的质量交付。

简而言之，这个段位的人做事已经养成了好的思维习惯和行为模式。

第四段位:

这一段位主要在于思想意识，我们经常说知行合一，那么这些工作是应该提前规划，预编排出来的。 这里分为三个层面，一个是制定目标，能够根据现状制定合理的目标计划,这是一种更加自驱的工作模式，而职场里的自驱力其实是很难界定的，基本难以决定如何开始，但是结果是清晰易见的。第二个是任务拆解，这是和同事的一些同事交流中发现的通用短板，也就是说，工作中这种人是非常紧缺而且吃香的，比如一件模糊的事情，他可以根据当前的情况拆解出一些可行的步骤，能够适配当前的业务现状，关键是这些步骤可落地，这是很难得的。第三是思维模型，有了执行力和计划，已经具备了基础条件，在这个基础上思维模型真正决定了你的努力和价值。有一种较为严谨的判断逻辑，即你的思维模型能够解决大部分的现实问题，并且能够适配或者解答更多，甚至未知的问题。比如自然语言处理过程中走过的路，从研究规则到研究统计的转变，从规则的角度入手，即使语法规则已经非常复杂，仍然不能解决大多数的语言情况，而从统计的思路，放弃了语法规则，建立基于统计的模型，用贝叶斯，马尔科夫过程建立新的模型，准确度和实用性就大大提升。在这个阶段，比拼的也是思维模型的优劣。

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