落选复盘

这篇文章想聊一聊落选这件事。如果你经历过同样的失败，或者是一个在面试中容易越说越长的开发者，可以参考我把原因追到了哪一步，又决定改变什么。比起做得好的地方，我会先写失败的地方，也写得更长。

最近，我非常看重的两个流程结束了。结果都是落选。虽然很遗憾，但其中确实有失败的地方，也有学到的东西，所以想趁记忆还没模糊之前记下来。

越说越长的回答

最先看到的失败是表达。在对话中清楚地传达自己的观点，比我想象的要难。假设针对简历上写的某项工作，我被问到这样一个问题。

“您是出于什么原因进行了这项改进？”

要回答这个问题，首先要在脑子里把这项工作为什么做、怎么改进的串成一个故事。到这里并不难。问题在于下一步。

这个问题问的是原因（Why）和方法（How）。所以只要结论先行，回答“出于这样的原因，我做了这样的改进”就可以了。如果觉得解释不够，选择有两个：再补充一条支撑这个结论的依据，或者让对方就感兴趣的部分继续追问。

我就是在这第二步上崩了。任何一项工作都不是一两句话能说完的。解决方法有好几种，权衡取舍时还改错过，最后才得出结果。我想把这一切都塞进一个简短的问题里，结果回答不知不觉变成了我一个人的演讲。听的人大概在想：“所以你到底想说什么？”

作为一个人，我其实早就知道答案。初次见面时吸引我的，不是一个人滔滔不绝讲自己故事的人，而是在回答问题时，连表情和态度都让我感到他在专注于我的人。可是一旦站在以工程师身份介绍自己工作的场合，我就做不好这一点。

可供说明的素材不足

继续追查回答变长的原因，发现这不只是表达形式的问题。可供说明的素材并没有牢牢地留在我的脑子里。就我而言，在下面这些时候回答会动摇。

• 想要展示很久以前做的工作，但记忆已经模糊的时候
• 想要说明一个靠很多人帮忙、把碎片拼合起来的成果的时候
• 缺乏从技术角度讲清自己解决问题过程的视角的时候

简历和技术说明书是对一个人漫长时间的概括，每一个条目背后都有很多可以讲的故事。所以其中不应该有自己无法自信说明的条目。在以协作为基础的职业里，完全一个人完成的工作很少见。既然如此，就应该从文档阶段开始清楚地区分自己负责的范围和得到帮助的范围，说的时候也要守住这条边界。

我认为素材变少，最近的工作方式也有一份责任。以前解决一个问题时，会走很多弯路。用翻译工具，搜索，读别人的文章，把各种视角在脑子里和文字中整理出来。现在只要说一句“帮我做”，AI 就会从判断到结果全部自己给出来。

那么，我有没有打开那个中间过程，一段一段地拆开来读呢？没有。因为成果和结果很重要，过程要么只扫一眼重点，要么只拿走结果。这样略过的过程，并没有留下成为面试中可以拿出来的素材。

也许有人会说，AI 已经发展到这种程度，这样的过程已经不需要了，不如把时间花在做出更多成果上。我不这么认为。今后我仍然要基于自己亲身经历的过程和结果做出各种选择。没有过程积累起来的成果，数字也许会变大，里面却可能是空壳。为了做得更多、展示得更多而压缩过程的那段时间，最终反过来对我不利。这次落选让我意识到了这一点。

所以我要改变的是这些。在接受 AI 给出的结果之前，把过程读到最后。用自己的话重新梳理问题，亲自确认这个理解是否正确。只有经过这种验证的工作，才能拿来进行技术讨论，面试时结论先行的那一句话后面，也才有可以支撑它的依据。

测量过的专注力

没能把过程读到最后，还有更深一层的原因，那就是专注力。回顾这次失败，我感受最深的就是这一点。

为了知道问题有多严重，我在一个普通的周末试了番茄工作法。把 40 分钟工作和 5 分钟休息作为一个周期，跑了六轮。为了不去在意测量这件事，我把屏幕录了下来，事后再回看。

结果是这样的。工作时间里，不由自主地被即时通讯软件、网站、手机吸走注意力的次数是 16 次。相当于每 40 分钟就走神两三次。休息时间方面，只把超出规定 5 分钟的部分加起来，是 7 分 41 秒。也就是每次休息都多休了一分钟出头。

看到这些数字，平时的感受也重叠了起来。和别人聊天时会丢掉论点，在路上会不停地划短视频、切歌。我怀疑是把大量工作交给 AI 之后，专注力才崩塌的。因为从没和使用 AI 之前对比测量过，所以这不是确认过的事实。但可以肯定的是，我已经习惯了等待结果、扫一眼、再发下一个请求这样短促的节奏。

专注力低，所以即使同时跑多个 agent，也很难好好读完它们的产出。很容易疲惫，判断也变得模糊。在对话中，我也更多地停留在自己的想法里，而不是专注于对方。我认为前面说的回答越说越长，和这一点也相差不远。

我曾在 Jin Yong-jin 的频道上看过一个讲公务员考生专注力的视频。印象深刻的内容是这样的：人们会高估自己的专注力，所以一开始就定下超过一小时的目标，结果坚持不了就放弃了。

我身边有一些和我同时起步、但技术理解更深的人。他们也许更聪明、更勤奋，也拥有更适合学习的条件。但在我看来，最大的差别还是专注和投入。

所以，我打算不做宏大的计划，而是从成功完成一次短时间的专注开始。即使同时跑好几个 agent，一个小时里也只看一件事。然后用同样的方法再测一次，确认 16 次和 7 分 41 秒有没有减少。

守住的东西

并不只有失败。也把稍微做得还行的地方记下来。

下班后的学习习惯

下班后学习果然很辛苦。要让学习不分平日和周末都成为自然而然的习惯，就更难了。

这一个半月里，我把学习放在了第一位。减少了酒局和约会，每天去 SparkPlus 的休息区学习。诱惑很多，但大部分都抵挡住了。为了不那么累，我减少了碳水化合物，结果体重下降、状态变好，还养成了按时吃营养补充剂的习惯。

前面写了专注力崩塌，这里可能听起来有些奇怪。在我看来，我养成了坐到座位上的习惯，但完整利用坐下来的这段时间的能力还不够。下一步要改的就是这一部分。

向别人的代码追问为什么

以前看别人的代码时，没有太大感触。代码评审也大多停留在询问看不懂的逻辑。即使看到不符合规范或可以改进的地方，也只是轻描淡写地提一下。

今年我定下了要拥有自己写代码标准的目标，读了很多不同视角的文章。在这个过程中，我形成了基于技术依据做判断的逻辑，看别人的代码时也能提出疑问了。

不过这种眼光还没能充分延伸到我自己的工作上。前面写的失败正是这一部分。看到问题不轻易放过，在每个过程中追问“为什么”去理解，我想把这个习惯也用到自己的工作上。

一起学习的人

这次学习让我知道，身边有很多好人。我所在的学习小组里的人，会抽出自己的时间学习，并把那份能量分享出来。他们会积极指出我遗漏的地方，也会表示关心。每次和他们一起度过时间，都能学到很多。

重新准备

回头看，这次落选是一条连贯的链条。专注力下降，所以没能把过程跟到最后；跳过了过程，所以可供说明的素材变薄；素材薄了，所以回答变长。因此重新准备时，也要倒着走这个顺序。先找回短时间的专注，亲自确认 AI 给出结果的过程，再用这样积累起来的素材练习先说结论。

如果你也有过在类似场合越说越长的经历，不妨在改进说话方式之前，先确认一下自己现在能把那项工作的过程说明到什么程度。对我来说，真正的原因就是从那里开始的。