在我的第一篇文章中，我描述了如何使用Omnifocus完成任务。 我要做的事情包括简单的待办事项，但更重要的是，它包括自我改进行动项。 我要执行哪些改进的决定引起了我的极大关注，因为这些改进会花费时间。 由于时间有限，但是可能的改进空间是无限的，因此优先排序改进是我每周都会解决的优化问题。
我解决这个问题的系统很简单。 当我想到潜在的改进时，我会每周对这些改进进行优先级排序，执行这些改进，然后对执行情况进行反思。 本文详细介绍了此过程。
系统看起来像这样：
该图描述了有关我的改良机的三件事：改良机在哪里运行，它们如何运转以及改进机器本身所需的反馈回路。
首先，所有改进都始于改进积压，这是原始改进思想的列表。 我使用任务管理器，Omnifocus或iOS版Drafts捕获了这些想法，并创建了以下注释：“改进：更好地避免在健身房忘记事情。”
由您决定如何捕获潜在的改进，但必须捕获。 正如雷·达利奥（Ray Dalio）写道：
我养成的最有价值的习惯是使用痛苦来触发质量反思。
虽然可以延迟反射，但中断自己以捕获痛点很重要。 这通常很麻烦，但是那些小的中断会形成改进，并一遍又一遍地带来收益。 例如，我意识到我在洛杉矶的一场音乐会前与朋友喝酒时忘记了我的音乐会耳塞。在赛前我想做的最后一件事是打开任务管理器，但是我做了，记下了耳塞。 一周后，我制作了一个旅行包装清单，其中包括耳塞。 现在，我永远不会忘记我的耳塞，而我的耳朵为此而感激。
我发现捕获绘画点周围的上下文很有帮助，因为该上下文有助于促进改进。 例如，每当我发布错误（我是软件工程师）时，我都会写下情况以及它给我的感觉。 稍后，我在考虑改进的同时查看了这些轶事，并且我有动力继续进行下去。
如上所述，我捕获了Omnifocus和Drafts中潜在的改进，并且当我每天处理这两个应用程序时，我会将这些改进转移到改进积压中。
您会注意到，我将改进分为7个类别。 这些类别相当随意，因为我只是从Alex Vermeer的Life Hacking指南中复制了它们。 但是，这些类别功能非常强大，因为它们使我能够按优先级排列每个类别的改进，并将其放入机器的下一步：类别优先级映射。
从100个待办事项的改进中，我为每个类别写下了3个习惯性改进和3个一次性改进。 3是一个任意数字，但我发现它在广度和焦点之间取得了平衡。 每个类别3 + 3的改进使我可以并排查看所有想法，以便在下一步中再次正确地确定优先级：容量优先级映射。 看起来像这样：
这张地图显示，我可以在星期三上午执行2项改善措施（假设每个动作需要30分钟）。 这是因为我已经在星期三上午进行了改进。 另一方面，您可能想开辟周日晚上或周一早上的时间来改善时间。 在工作中，我可以处理5种习惯，但没有改善措施。 您的容量优先级映射可能看起来会有所不同。 它代表您一周中允许执行改进的时间。
容量优先级很重要，因为它可以使您对将要实现的目标抱有现实的期望。 当我不使用这张地图时，我经常不知所措，要照顾（3个行动+ 3个习惯）* 7个类别=每周42次改进。
下次我进行此审核过程时，我会将能力图中所有已完成的改进都移到我的知识组合中，这是已完成改进的思路图。 容量图的不完全改进要么保持不变，要么积压。 对于从未从类别转移到容量的改进也是如此。 然后我重复以上所述，希望这次能达到新年的要求！
到目前为止，这是我机器的状态。 它是不完整和不完美的，但是至少，它提供了一种有条不紊地不断改善生活的方法。 如果您真正专注于“正确”的改进，那么一个半小时的悬垂是值得的。 我用引号引起来，因为我仍在努力解决改进优先级的概念。
我的下一篇文章将讨论如何改善改进优先级。 老实说，我目前在决定如何优先考虑类别中的改进时会运用自己的直觉。 评估过去改进的影响，寻找高影响力项目的功能并基于这些功能验证改进想法将更加合理。 这正是机器学习所做的。 但是，这是一个非常棘手的问题，因为您如何有效地衡量冥想对情绪的影响？ 我正在努力解决这个问题，希望尽快得到答案。
