判断标准不是你会不会定义问题、设约束、验收,而是这项工作最终改变了谁的决定或结果;细碎维护性工作若始终不触及结果,换到 fellowship 也可能只是换个地方做执行。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
看它离真实结果有多远,而不是看头衔
同一套“定义问题、设定约束、评估验收”的能力,放在不同位置上价值差别很大。关键看责任有没有在交接中被清零:每交接一次,原本要解决的用户问题就被翻译成一个更容易验收的交付物,需求变功能、功能变上线,交付物都按时完成,最初的问题却可能原封不动。所以判断 fellowship 或新岗位,可以问:这个位置是只负责产出中间交付物,还是能一路跟到结果出现、结果不好时责任能回到最初的判断。能闭合“判断—交付—真实反馈”的小循环,才算靠近结果1。
问题重不重要,先看谁为哪个结果付钱
你判断“真正区别在于要解决的问题是不是重要的”,这个方向是对的,但“重要”要落到具体诉求上。客户愿意付钱,是因为你满足了他核心诉求里的某一环:把报告变成清单,工具也能做;替他找到靠谱的人、负责让活按时干完,他买的才是完整交付,愿意为少协调、有人负责结果付钱。同样一张清单,背后可以是软件、撮合或履约,能收的钱和需要的核心能力都不同。放到你身上:你解决的细碎边缘问题,是客户核心诉求里的哪一环,还是别人不愿做、做完也没人接着用的维护项?这个问题的答案,比“我会不会定义问题”更能说明岗位价值2。
用一次小验证代替继续推测
结合提问者的处境与其反复推演,可以先挑你手上一个维护性任务,写下“如果它有用,少做一轮会在什么时候造成什么后果”,然后停一轮或只做最低限度,看有没有人真的受影响。到期什么都没发生,说明它更接近不产生结果的代理动作;有人立刻来找你,说明它其实连着某个真实结果。这个测试只适合低风险、可恢复的工作,先写清预期后果再动手。它帮你区分的是:你现在的岗位是被组织定义成接住任务,还是你恰好被分到了边缘业务——这两种情况的应对完全不同1。
现有材料能说明“靠近结果”的判断逻辑,但没有你岗位的具体职责、客户诉求和 fellowship 的实际工作内容,无法替你判定哪一边更靠近结果。
出处
- 1如何识别与消灭 fake work
讲责任在交接中被清零、如何闭合判断到结果的小循环,以及停一轮验证工作是否真有用,最适合回答“怎么判断靠近结果还是执行”。
- 2你赚哪份钱,决定了产品该怎么做|切问·立正02
用维修平台案例说明客户为哪一环付钱、软件撮合履约的区别,适合核对“问题重不重要”该落到什么标准上。
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