我给自己搭了一套执行系统：把工作、读研、转型和副业放进同一张图

我以前把工作、读书、学 R、写博客和副业想成几条互不相干的线。每条线都有道理，放在一起却经常互相抢时间。下班后如果只剩一个小时，我很难判断该看论文、写代码，还是把一篇文章补完。

这不是日程表做得不够漂亮。真正的问题是，我没有一个地方回答三个问题：现在最该做什么，做完以后留下什么，以及这件事能不能服务下一个目标。

所以我给自己搭了一个执行系统，名字叫 Clinical-Stats-GrowthOS-v1.0。它不是课程表，也不是每天打卡的生产力工具。它更像一个小型驾驶舱，记录当前周期、活跃项目、技术路线、决策和内容去向。

先把四条线放在一起

我的工作是临床试验 SAS 编程，已经做了 9 年；同时在北京大学医学部读应用统计方向的非全日制研究生。我还想把 R 和 Python 用到更现代的临床数据工作流里，并尝试把专业经验变成可以公开积累的内容。

我后来不再把它们当成四个平行项目。

• 职业工作提供真实的问题，告诉我哪些知识值得学。
• 研究生学习提供方法和研究视角，帮助我不只停留在“程序能跑”。
• 技术转型把已有 SAS 经验迁移到 R、Python 和可复现报告中。
• 内容资产把代码、案例和判断留下来，之后才能继续复用，或者验证有没有人愿意看。

副业也放在这里，但它不享有优先级。没有受众问题和实际反馈之前，我不提前做课程、工具或付费服务。

文件各自只做一件事

系统里最重要的不是文件数量，而是每个文件的职责尽量单一。

NOW.md 是当前驾驶舱。我只在这里放本周期要验收的三个结果：学业、技术和内容各一个。周期结束后覆盖，不把半年前的待办继续堆在顶部。

PROJECTS.md 负责项目组合。活跃项目原则上不超过三个，每个项目有唯一的正式位置。想开新项目时，先说明它要挤掉什么。

TECH_ROADMAP.md 记录技术路线和案例登记。它把学习单位从“刷完一门课”改成“完成一个可验证案例”。案例至少要有公开或模拟数据、可运行代码、SAS 思路映射、独立核对和一个公开安全的 README。

CONTENT_PIPELINE.md 管内容如何从案例走到博客。专业内容先写一篇母文章，再考虑把它改成小红书或短视频脚本，而不是每天追着平台发一条没有出处的观点。

另外还有决策日志和知识库。前者只记会影响未来多次行动的选择，后者只收录以后还会查、还会复用的方法和结论。完整聊天不进入知识库。

我给自己设的三个限制

第一，学习先做一个案例。当前 R 主线的第一个案例是模拟 AML Swimmer Plot，不是因为它最容易，而是因为它能把图形、数据结构、SAS/R 映射和验证放在同一个小问题里。

第二，一个周期只验收三个结果。这样做会牺牲一些“看起来很努力”的计划，但可以避免工作、论文、课程和内容都只完成开头。

第三，公开内容必须能说明数据从哪里来、哪些地方只是近似、哪些结论不能从现有材料推出。临床项目里的真实数据、申办方信息和公司流程不会进入公开文章。

这个系统已经留下了什么

第一份技术案例已经完成：12 名完全虚构的受试者、R 版本和 SAS 版本的 Swimmer Plot、关键计数 QC、PNG/PDF 输出和 README 都已落盘。它还没有变成一篇泛泛的“我开始学 R”文章，而是可以被别人检查和复现的小案例。

博客也完成了从私有源码到两个公开入口的自动发布链路。最近一篇文章记录了这件事，但我更看重的是流程留下了：以后新的案例不需要重新想一遍怎么写、怎么构建、怎么发布。

当然，系统并没有让我突然变得自律。论文节点仍然要等外部确认，真实项目的数据口径仍然不能靠自己的猜测解决，专业母文章也还没有稳定到每周都能发布。它只是把这些事实放到眼前，减少我在错误方向上消耗一晚的机会。

目前最小的循环

我现在采用的循环很朴素：从工作或学习中选一个具体问题，使用公开或模拟数据做成案例，写下验证过程，再把其中能公开的部分整理成博客。文章发布以后，读者的问题和自己的复盘再回到下一轮选题。

这条路的速度不快，但每次投入至少会留下一个可以继续使用的东西。对一个全职工作、在职读研、还想学习新工具的人来说，这比同时维护五个“正在进行”的计划更现实。

GrowthOS 不是一套适合所有人的方法。我只是先把自己的限制写清楚，再让系统服从这些限制。能不能持续，接下来还要看实际时间和几轮复盘，而不是看文件夹里有多少模板。