這兩個詞放在一起，是不是乍一看有點彆扭？彆扭點大概在於：匠心是公認的褒義詞，而重複性工作雖然原本是中性詞，但在互聯網技術語境裏，通常都是以技術解決問題、消滅重複性工作爲目標，久而久之，重複性工作更像是個貶義詞了。但是反過來想，匠心來自哪裏？壽司之神的匠心，來自於數十年如一日的製作壽司，庖丁解牛的匠心，也來自於無數次的重複解牛的工作。所以，匠心來自於重複性工作，但重複性工作未必一定培養出匠心。
爲什麼想要探討這個話題呢？最近兩年我參加的師兄坐鎮一對一溝通中，很多師弟師妹會問到一大類問題：如何在已經比較熟悉的工作領域挖掘成長空間，持續發展不停滯，保持自己的競爭力。
通過這個問題的表述可以看出，我和師弟師妹其實達成了一個隱含的現狀共識：隨着互聯網行業的逐步成熟，以及近幾年平臺經濟的增長放緩，大部分技術同學的工作，都是對成熟技術的應用實踐，而非技術突破。進而，作爲每個工程師個體，在勝任日常工作，成爲團隊主力成員後，多數是在已熟悉的工作領域挖掘成長空間。
舉個例子，比如雙十一，作爲一年一度的展示技術能力的大舞臺，所用到的壓測技術在幾年前就已基本成熟，近兩年更多提的已經是大促日常化，減少值班成本等優化方向。對於同一名雙十一技術負責人來說，負責過一年雙十一之後，對第二年雙十一也必然是勝任的，除了局部優化之外，整個雙十一壓測並不需要用太多新技術來解決問題。
有人可能會說，但業界一直有突破性技術產生啊，比如去年底橫空出世的大模型技術。沒錯，大模型，區塊鏈，這些是典型的突破性技術，雖被廣泛看好，但仍未輻射到所有技術工作中，阿里螞蟻業務發展轉換而來的技術需求中，大部分是通過工程能力實現功能，間或通過架構優化提升非功能性技術指標；只有少部分在用新技術孵化或革新業務，從而打開新的增長空間。
回到師兄坐鎮的問題：如何在熟悉的工作領域挖掘成長空間，我把問題轉換爲，如何在重複性工作中培養匠心。本文中，重複性工作不是貶義詞，是對現實情況的客觀認知。匠心仍是褒義詞，是每個人對卓越工作的追求，也承載了個人成長髮展的訴求。
略爲冗長的開篇之後，我們進入正題。（潛臺詞是，如果不認同上述語境，正篇參考價值就不大了。）
既然要討論重複性工作中如何培養匠心，我們先看看什麼樣的工作無法培養匠心。
舉個例子，烹飪和泡方便麪。
烹飪是能體現匠心的重複性工作，古代有宮廷御廚，現代有特級廚師，動漫裏還有中華小當家。做飯的重複性體現在每一道菜品的重複製作，也能體現在菜品之間工序的重複性，比如食材挑選，預處理，改刀，炒制，裝盤。泡方便麪顯然也是重複性工作。那麼泡麪能培養出匠心嗎？有聽說過泡麪時通過秒級控制時長，精確控制熱量的傳遞效率，負載均衡的醬料分佈技術，以及合理的界面佈局，最終提升食客體驗，達成色香味俱全，令人食指大動的客戶價值麼？好像有點怪怪的。
爲什麼泡方便麪沒有培養匠心的空間呢？我們從幾點分別看一下。
一、從需求看結果：選擇泡麪時，通常是爲了快速飽腹，滿足基本的味道要求即可，極少有人會從泡麪中追求額外的美食享受。即，泡麪的結果價值空間不大。
二、從過程看：泡麪過程對泡麪最終味道評價影響不大，泡麪的原料、配比、味道以及形態，都是在泡麪生產過程中就已經固化爲最終產品屬性。泡麪過程只是爲了把產品設計屬性表達出來。即，泡麪過程對價值的貢獻度較低。
三、從可預測性看：泡麪自身的設計就是以簡化過程，減少過程對結果的影響爲目標，這是速食食品的普遍特點。只要操作過程合乎袋子背後的說明，泡麪成功率100%。並且，在泡麪過程中雖然可以調控水溫、時長、調料用量，但每個調整動作確定後，對結果的影響基本也就被確定了。即，結果的可預測性很高。
四、綜上，不論重複泡多少次方便麪，都無法培養泡麪執行人的匠心。對標我們技術類工作，可以類比爲只實現一個文案/圖標的靜態展示，哪怕重複實現千百次，也難以培養匠心。
從泡麪的例子可以總結爲三個指標的公式：（結果價值空間*過程對價值的貢獻度）/可預測性。
前兩個比較好理解，結果價值空間大，過程貢獻度高，可以理解爲每一次過程獲得的結果價值”分成/分潤”高。
可預測性可能有點不好理解，這是一個反向指標，假設每一次過程都能取得同樣的結果，那麼不同次的過程之間差異就很小。在重複性工作中，要讓重複性變成正向特徵，即讓重複性發揮出價值，就需要在重複工作之間帶來差異。這個差異可以是失敗和成功的差異，也可以是一般成功和非常成功的差異。所以預測性越高，確定性越高，不同次工作之間的差異越不明顯，那麼工作1萬次和工作10次的差異就很小，即重複次數獲得的邊際收益越小。反之，預測性越低，可能有一百種失敗的可能，也可能有一百種不同程度成功的可能。那麼重複1萬次相比重複10次就有機會提高成功概率以及成功程度。這樣才能夠體現重複性工作的價值。
仍然以烹飪的匠心爲例進行解讀：
一、結果價值空間高，可以是烹飪場景下的大業務量，正向盈利情況。比如連鎖飯店、高檔飯店。
二、過程對價值的貢獻度高，如稀有食材需要特殊處理方法，高難度菜品對刀功、烹調手法有高要求。
三、可預測性低，即可能性多。同樣的菜品，通過不同廚師的烹飪，表現可以截然不同，哪怕是炒土豆絲，即使在同一個廚師手上，也未必味道穩定如一。同樣，因爲菜品本身就有低預測性的特點，所以大衆點評的推薦纔會體現價值。反例就是麥當勞，肯德基，我們不會刻意挑選哪一家門店，因爲連鎖店已經通過標準化過程把門店之間的差異消掉了，即菜品可預測性高（所以沒有聽說麥當勞有什麼大廚吧？）從這個角度講，標準化過程和可預測性結果是強關聯指標，標準化就是爲了提高預測性。
以上三條，至少要有一條命中，就有匠心的空間。三條都命中，就有機會培養極致的匠心。所以頂級廚師的畫像通常是：大飯店、會做難度超高的菜品，並且還會持續創新優化（降低自己的可預測性）。
對標到技術工作中：
一、價值空間高：通常是大流量業務、高盈利業務、主營業務或戰略業務。（戰略價值也是很高的價值）。
二、過程對價值的貢獻度高：如大模型技術在對話類業務上帶來的極致體驗，如雙十一高併發能力對GMV的支撐度。
三、可預測性低：如搜索推薦算法對流量效果的影響，如營銷活動對轉化率的貢獻，都具有不確定性特點。或許有人會問，算法有效果的不確定性，那麼工程的預測性是不是註定就很高？也不是。工程能力如果成功實現，結果是確定的，但要看到，工程能力在成功和失敗之間，仍然有bug、宕機帶來的不確定性，並且可能會是致命性的失敗。所以工程能力的價值通常更多體現在大流量高併發業務中，也是因爲大流量場景相比小流量場景，系統能力的可預測性變低了。所以爲什麼文案/圖標展示類功能的重複性不能帶來增值，也是因爲這種功能實現的可預測性太高了（太容易成功了）。
看完上面幾段，有些同學可能更灰心了：如果我既不在主營業務，業務現在也不需要創新性技術，日常只是做些小功能需求，我已經做的非常熟練了，那麼我的成長空間還有嗎？還能培養技術的匠心嗎？
先別急着給自己下定論。
首先，看業務結果的價值空間：業務上有多少類型的功能？要求什麼樣的技術棧？性能表現怎樣？是否有過系統架構重構？每個業務都對技術有着天然的要求，首先看看自己是否都參與或負責過不同類型的技術工作，即是否充分挖掘了業務提供給你的全部價值空間。
其次，儘可能提升過程對結果的貢獻度，不要把技術工作做成簡單的承接需求，而是理解洞察業務模式、發展階段，從而理解業務需求背後的整體邏輯，把非顯式的需求，通過更優的技術方案進行實現，比如有時要快速高頻迭代，有時要極致的交互體驗，有時要通過架構降低資源成本，以及任何時刻都要儘可能考慮未來架構擴展。雖然只要掌握一種技術方案就可以承接需求，但更好的做法是掌握多種技術方案，並有策略的選擇當下最優的方式。
最後是結果的可預測性。同一個人做不同項目時，他的成功概率是穩定的嗎？不同人做同一個項目，完成結果差異大嗎？通過這些問題分析可預測性，折算出我們所能獲得的機會。說人話就是這個工作是否足夠難、足夠複雜，以至於工作結果並不能穩定交付？反過來的例子就好理解了：能穩定交付的工作我們通常會逐步交給資歷淺一些的同學，標準化程度足夠高的，也可以交給外包。俗話說富貴險中求，不能保證成功的項目，更能培養人。
用上述三個角度分析我們現在的工作內容，會得出一個很雞湯的結論：在現有的工作內容上，我們總可以挖的再深一些。從完成到優秀、從卓越到舉一反三、從穩定交付到創新優化，每個工作內容都有着潛在的價值空間，都可以培養我們的匠心。
那麼爲什麼現實並不是這種（空間大，機會多）感覺呢？因爲還有一個隱藏指標在起作用：成本。我們花費的成本是我們寶貴的時間，用熟悉的方式解決問題，還是用創新的方式解決問題，雖然後者可以提升過程貢獻度，也可能提升結果價值空間，但學習並應用一種新方式，要付出更多的時間精力成本。在快節奏業務壓力下，潛意識就會選擇成本更低的方式，特別是項目倒排下，我們不得不選擇成本優先。
這也解釋了爲什麼大家喜歡做0-1，因爲除了0-1任務的結果價值容易體現這個因素之外，0-1任務對成本的包容性更強。所以體感上就是：解決新問題，對比在老問題上調優方案，前者更容易得到認可。
在實際工作中，因爲業務節奏等原因，有時性價比也被作爲優先原則：希望用盡可能少（20%）的成本，拿到儘可能大（80%）的結果。此時，我們被要求的僅是基礎解決方案，而不是時間成本更高的最優方案。在外部沒有給予足夠支持時，靠自驅會顯得尤爲艱難。
這就是爲什麼我們討論的是匠心，而不是匠藝。技藝的提升路徑好找，克服阻力貫徹實施則需要有堅定的信念作爲驅動。不是爲了kpi，不是爲了boss的認可，不是爲了積累彙報素材，而是爲了自己真正想要提升自我。引用壽司之神的話：“我一直重複同樣的事情以求精進，我總是嚮往能有所進步，我會繼續向上，努力達到巔峯，但沒人知道巔峯在哪裏。”
所以最後就是這麼一篇雞湯文了嗎？也不完全。
再來強調這三個指標的公式：（結果價值空間*過程對價值的貢獻度）/結果的可預測性。我們把這三個指標重新定義爲變量，來看看我們能做什麼事情影響每個變量。
結果價值空間：除了常規意義的項目結果外，這個變量可以擴展出更多結果的定義。比如完成項目之外，寫了文檔，總結了方法論，沉澱了某個組件，做了一次分享，這些動作都增加了結果的定義，從而擴展了結果價值空間。簡稱：一舉多得。
過程對價值的貢獻度：重新定義價值後，過程對價值的貢獻度自然也就變化了。如果結果價值包括了寫一篇文章，那麼文章怎麼寫，寫成什麼樣，就可以有很多不同的方法，隨之產生不同的貢獻度。簡稱：八仙過海各顯神通。
結果的可預測性：首先，通過擴展”結果”到多維度定義，已經聯動的降低了結果的可預測性。而對單一結果而言，影響這個變量需要面對更多挑戰。分爲兩個角度思考：1. 自己和別人比，組織會通過標準化、體系化、規範化讓大家都掌握成功的確定性路徑，在這個過程中，如果我們不主動求新求變，就會泯然衆人。2. 自己和自己比，我們通常想要消除失敗的概率，但如果我們不能同時擴展成功的多種可能性時，結果的可預測性會坍縮在穩定的“一般性”成功上，說人話就是：當你能夠穩穩的成功時，如果成功的方式一成不變，那別人對你做這項工作也就沒什麼新的期待了。用kpi語言再說直白一點：這種穩定的“一般性”成功，只會得到3.5的評價。而有可能得到3.25的工作，反而有機會掙到3.75。超出他人的預期，潛臺詞就是不要讓別人預判到你會以什麼樣的姿勢成功。簡稱：出其不意、出類拔萃、出奇制勝、出神入化、出人頭地。
上面的描述可能有點不易理解，我換成另一個詞大家就懂了：創新。爲什麼創新具有公認的最高價值，就是因爲創新結果是不可預測的，可預測的就不再是創新了。
分析到最後好像回到了一些熟悉的結論上……當然了，因爲重複性工作的問題在行業裏不是新問題，創新、沉澱、提效這些解法也一直襬在那裏，是否認同這些解法，是否願意實踐這些解法，是否願意堅持不懈的付出，這些都是“心”要先回答的問題。爲了讓“心”更好的回答，首先要讓“心”更好的理解問題和解法的關聯。這也是本文題目的由來。
爲什麼今時今日我想要分析重複性工作這個問題和已有的這些解法呢？是因爲：互聯網發展至今，現階段處於低增長週期時，0-1的機會變少了，1-n的重複性工作增加了，追求成長的我們，必須要直面這個行業週期帶來的挑戰，要勇敢的在老問題、重複性問題上努力挖金礦，磨鍊技能更磨鍊內心。以此保持自我成長不停滯，這樣，當新一輪高增長週期來臨時，才能更好的抓住機會。
祝願大家都能培養出自己獨特的匠心。
作者｜小瑕
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