必然性多工
上週參加了 ITHome 舉辦的首屆 Platform Engineering Day，對於 Ruddy 老師分享的議程《從認知負荷到流暢專注：平台工程的 DevEx 實踐》特別有感。
老師在議程中提到一個現象：「必然性多工」
“AI Agent 不會乖乖等待， 工程師往往同時交辦多個任務，因此產生必然性的多工”
這種多工作業的模式，其實與我過去崇尚的理念大相徑庭，我在《少，但是更好》學到的是：
“多工本身不是問題，假裝我們可以一心多用才是問題所在”
儘管如此，在等待 AI 處理工作的空檔，我還是忍不住想「把握時間」做點其他任務，追求更高的效率與產出。
但當注意力在多項工作快速切換時，我能明顯感受到「注意力殘留」帶來的影響：
“當你從任務 A 轉換至任務 B 時，注意力仍會殘留在原本的任務上，造成整體表現下降，尤其是當任務 A 是一項未完成的簡單任務”
具體來說，我感覺自己在工作時的「深度」變淺薄了，體現在「對於交付產物的了解程度開始下降」。
如同 Ruddy 老師在分享時曾提到，工程師的核心價值其實是：
“持續深化對專案的理解，並將其轉化為值得信任、能創造價值的軟體”
對我來說，當我或身邊的人交付出「不夠了解的產物」時，我會認為這種交差的行為是不專業的。
不過在這種「必然性多工」的時代，該如何定義自己是否足夠了解？從而提升自己對於協作內容的掌握度呢？
我很喜歡 Ruddy 老師分享的「五指理解法」框架，從五個面向逐漸加深自己的「理解」：
- 拇指 - 變更 : 我知道 AI 改了什麼？
- 食指 - 結構：我能解釋系統如何運作？
- 中指 - 風險 : 我知道哪裡可能失敗？
- 無名指 - 證據 : 失敗時，我知道去哪裡找證據？
- 小指 - 預測 : 我能預測修改後的行為？
參照這個框架，我們可以檢視自己對於協作過程的「掌握」程度，由上而下逐漸「加深」對於工作的理解，讓自己從「初步檢視」逐漸過渡到「有能力維護」，最後成為「可以負責」的人。
正如《深度工作力》強調的：
“「深度」是一種稀缺的資源”
如何在這個「必然性多工」的時代，找到屬於自己的方法，去「深化」自己對工作的理解，我認為是這個時代的人要持續思索的。
“你不需要從事精緻的工作，而是以精緻的方式做你的工作”
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