知乎高赞:程序员编程时戴耳机是在听什么?

本文探讨了程序员在工作中遇到的各种干扰因素,并提供了提高工作效率的方法,包括如何减少打扰、如何拒绝回答简单问题等。

知乎上有个提问:程序员上班时戴耳机是在听什么?
高赞回答是:戴上耳机是告诉其他人不要打扰我,实际上并没有在放音乐。
程序员在工作时间里除了其他人过来打扰,他的社交软件是这样的:

[置顶]业务群:@你 …
产品-刘同学:这块需求我想改成…
测试-陈大姐:今天要上线了,你赶紧改下最后两个bug吧
测试-李妹:你昨天提测的项目有问题啊,先帮忙查下吧,主要流程…
前端-程小哥:这接口你得给我传两个值
产品-王同学:帮忙看下线上问题吧,用户很着急
技术群:@ all,今天下午四点有技术分享会,请大家准时参加

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消息不断跳出,一个个小红点点不断催促你打开。还有各种岗位的人找你讨论问题,你不得不停下手上的工作,一次次去回应这些紧急事情。等回答完想继续刚才的工作,却忘记刚才写到哪里,又得重新捋思路。
有数据显示:人被打扰后重拾起原来的思路平均需要 3 分钟,由于几分钟就被打断一次,每天大约有 2.5 小时被浪费掉的。
到了下班时候,你才惊觉,今天要做的需求连一行代码还没开始写呢。顺理成章的你开始加班。

01
为什么总觉得自己的工作效率很低?
在《深度工作》中作者提出一个公式:高质量工作产出=时间×专注度。
高质量工作产出需要人进入深度工作状态,深度工作指的是在无干扰的状态下专注进行职业活动,此时个人的认知能力达到极限。这种努力能够创造新价值,提升技能,而且难以复制。
你有没有过这样的经历,上班来早了或者等大家下班后,办公室安安静静的。你戴上耳机,退出社交软件,沉浸在编程世界里,思路顺畅,像打通任督二脉,效率特别高,代码质量很好,只用两个小时便完成平常一天的活。
而与深度工作相反的是浮浅工作,浮浅工作往往在受到干扰的情况下开展。此类工作是认知要求不高的事务性任务,很容易复制。
书里指出越来越多知识工作者因为不断被小事扰乱心神而用浮浅工作替代了深度工作。越是经常在极度浮浅的状态工作,越将会降低自己深度工作的能力。
所以内秀的程序员通常采用物理隔音——戴耳机被动地躲开打扰。

02
除了戴耳机,怎样从根源上减少些打扰

  1. 被打乱时先花几秒写好注释
    刚把对象取出来,开始“.”的时候,PM来了:诶,能帮忙——
    你先花几秒钟淡定地先将.后的方法写好,把下一步要做的事简单两几个字注释,如//做判断//,帮助你快速地接上被打乱前的思路。
    用“我沉浸在编程的世界里你居然敢打断我”的表情缓慢地摘下耳机,记住耳机只需离开耳朵一厘米,这表示你随时会戴上耳机干活去,暗示对方有事快说,不做闲聊。
    要面瘫,不用微笑。
  2. 拒绝回答不经思考的简单问题

PM:你还记得上次你做的那个需求吗?线上的逻辑是怎样的呀?
你:不记得了,自己看需求文档吧,或者问负责这块的PM。

新人:这个工具怎么用?
你:自己搜索去吧。

有数据统计,80%的打扰是没有意义或者极少有价值的。
职场时间宝贵,求助者有责任在提问前确认问题是否值得问。如果问题是可以直接查询或者能从搜索结果前三页获取的,这些问题是不需要回答的,你无需浪费自己的时间放他人之懒。
这招还可以跟二维码大法混合使用,能击退大部分的简单问题:
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  1. 学会甩锅

PM:这个需求我想改改…
你:你先找我TL对下排期

PM:线上这个数据不对啊
你:在某表某字段,你自己查
我们部门的 PM 就这样学会写 sql 查数据,徒手登服务器查业务日志。如果你不好意思拒绝一个“顺手”“只占几分钟”的小要求,后面还有abcd个小要求笑眯眯地在等着你。
4. 承诺完成的 deadline
网上有一张图形象地说明理想的工作计划和实际情况:无打扰的高效率理想工作模式和不断地被打乱的实际工作模式。
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有些紧急事情是必须放下手下工作去做的,例如测试说,项目今天要上线,你赶紧改下这两个 bug。
此时先和发起人确定完成的 deadline:我将会在下午前两点改好,改完会告诉你的,不用催促。将被动化为主动,临危不乱,有条理地安排好手上的工作。

03
培养允许坏的小事发生的习惯
刚开始这么做可能会让人感觉不自在,因为和普通的人际交往游戏规则相左:举手之劳,能帮则帮。采用上述方法后,发生一些不愉快的事情也是在所难免。有些人或许会感到疑惑或生气,认为你不近人情。其实,这没什么大不了的。
正如《深度工作》里说的:培养允许坏的小事发生的习惯。否则,你将永远发现不了改变命运的大事。其他人会很快调整对你的期望,适应你的工作习惯。
戴耳机上班之前记得先找份自己喜欢的工作呀!

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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