我用一整年，把重复劳动交给了机器

去年三月，我给自己记了一周的账：把每一次「手动做的重复动作」都写下来，包括花了多久。

一周下来，那张表有四十多行。加起来大概十一个小时——占我一周工作时间的四分之一还多。

这篇是那之后一年的复盘。

先记账，再动手

记账这一步不能跳。我原本以为自己知道时间花在哪儿，记完才发现完全不是。

我以为最耗时的是「调试」，实际上排第一的是在几个工具之间搬运数据：从这里导出、改个格式、粘到那里去。单次只要两三分钟，不痛不痒，但一周发生了二十多次。

重复劳动的隐蔽之处在于，单次成本永远低于「动手自动化它」的成本。所以每一次你都会选择手动做一遍。只有把一周的总量摆出来，账才算得清。

四十多行，我没有全做。筛选标准是这三条，要同时满足：

一、频率够高。一周三次以下的，先放着。这类事情自动化之后，你会忘记它怎么用，下次还得重新看文档，反而更慢。

二、输入输出稳定。每次的形式差不多。如果每次都不一样，那自动化出来的东西会有一堆特判，维护成本超过收益。

三、做错了能发现。这条最容易被忽略。有些活自动化之后，做错了你根本不知道——比如某个数据清洗步骤，悄悄漏掉一部分记录，结果看起来完全正常。这类活要么先做好校验，要么就别自动化。

按这三条筛完，四十多行剩下十四行。这十四行，覆盖了原来那十一个小时里的大约七个小时。

八成的收益来自不到四成的项目。这个比例我后来在别的地方也反复见到。

具体的十四件事没必要一一列举，但有几个模式值得说：

模式一：把「搬运」变成「管道」。排第一的那个问题，解法不是让搬运变快，而是让两端直接连上，中间那一步消失。最好的自动化是让工序消失，而不是让工序变快。

模式二：把「记住」变成「查得到」。很多重复劳动其实是「重复地回忆」——这个参数上次是多少来着？那个坑是怎么绕过去的？我现在的做法是每次踩坑就写一条，带上关键词。下次不用回忆，搜一下就有。

这一条的收益被我严重低估了。我以为我记得的事情，三个月后基本都不记得。

模式三：把「盯着」变成「告诉我」。以前我要定期去看某些任务的状态。现在是它有问题主动告诉我，没消息就是好消息。这个转变让我的注意力从「轮询」变成了「中断」，心理负担小很多。

这部分可能比上面更重要。

一、最终质量的判断。我试过让机器打分，也确实在用，但那是「筛掉明显不合格的」，不是「决定这个够不够好」。后者我至今自己看。原因很简单：机器判断不了「好」，它只能判断「有没有明显的错」。这两件事差得很远。

二、要不要做某件事的决策。这个不用解释。

三、几个代价极高的不可逆操作。技术上完全可以自动化，但我判断一旦出错，代价大到不值得赌。它们至今保留人工确认——我点一下才往下走。每次点的时候都在想「这个真的该自动化」，但我一直没动。我认为这个克制是对的。

六周换一年省下来的四百多小时。但我想说的不是这个数字。

真正的变化是注意力的连续性。以前一天被打断七八次，每次二十分钟，加起来不到三小时——但那一天基本上什么深度工作都做不了。现在一周被打断两次，我有了整块的时间。

被打断的成本，从来不只是被打断的那段时间。

最后说个反面的。

这一年我也做过几件事后看是浪费的自动化：花了三天做一个工具，用了两次，需求就变了。

事后复盘，问题出在我没问一句：这件事接下来还会存在多久？

有些重复劳动是稳定的，会一直存在；有些是某个阶段特有的，过去了就没了。给后者做自动化，投入永远收不回来。

现在我加了第四条筛选标准：这件事在可预见的未来还会继续发生。看起来是废话，但它挡住了我至少三次冲动。