过去的一年是读书最密集的一年，但多而不精。在读书上没有形成科学的方法论，每每听到别人一周读到多少本，做了多少读书笔记，形成几篇结构清晰的思维导图，就只能暗自伤神，怒己不争。最近在生活中遇到难题，几本书的模型就浮现出来。
在内地山城的零售行业浸泡多年，传统批发零售业日渐萧条时，就一直反思自己未来行业选择问题。当自己直面选择的时候，才发现过往的很多年，对选择的概念是模糊的，所有看起来的选择其实是随机确认和随波逐流，没有主动的慎重选择过，也就无所谓正确和更优选择。顺着这个现象追溯本源，才发现头脑中混杂了太多错误和混淆的概念，他们纵横交错，盘根错节的影响了大脑的有效运行。一项统计说，世界上80％的不思考，超过10％的认为自己在思考，最终不到5％的人真正在思考，因为选择的前提是有效思考，可以把这项统计中的思考一词替换成选择。我肯定是这不思考的大多数，或者是认为自己在思考，而实则只是按照随机标准做判断。
印象深刻的是大学毕业找工作，在考研，考公务员，当教师中几乎没有一个选项。然而这确实是通过大学四年知识积累，所能达到的最好选择方向。在深圳工作期间，一直希望通过销售改变命运，而自己无法摆脱先天性的社交恐惧症，最后成为一名网编，也算物尽其才。而后，抵御不住互联网行业兴起的热浪，在早期电商行业里沉沦为传统的线下批发零售商。最终，互联网的机会不属于我。
回顾那时候的选择，徘徊在生存，技能，人情，和机会之间。而大多数选择都是迫于生存压力，不得已而为之。这种选择标准一直持续到现在。这种周期性的选择阵痛有一次摆在面前，去做什么，为什么而做，我要达到什么目标。
在巴菲特致股东的信中，巴菲特一再强调的一个观点是，和敬佩的人一起做喜爱的工作。听起来，选择自己喜爱的工作是很重要的，然而在现实中真正要把兴趣做成专业，又产生价值谈何容易。像巴菲特这样幸运的一辈子做自己喜爱的工作孜孜不倦是比较幸运的。连他的好搭档查理芒格，早年也并不是做投资出生，在商业上取得了巨大的成功以后才逐渐转型到投资上。所以，要做自己喜爱的工作一定有一套方法论在支撑，否则茫茫人海中就不会只有极少数人在自己喜爱的领域取得极大成就。放眼望去，大多数人的工作，只充当了谋生手段。
选择的方法论是什么？有何方法保证始终做感兴趣的职业呢？
达里奥在他的原则一书中提出了两个观点，可以很好解决选择的艰难和实现从兴趣到价值的跃迁。选择的苦恼不在对象的复杂和不确定性。难在选择者没有一个清晰的标准，通过一套确切的定义来测定自己想要的结果。所以，达里奥说，原则是一个人生存的根基，工作的标准，交往的方式。我所理解的原则是一套价值观，它定义了个人对事物的评判，什么是好的，什么是不好的，什么是正确的，什么是错误的，什么应该做，什么不应该做。而个体在做选择的时候，就是无法权衡什么是重要的，什么更重要，什么最重要，所以在做重要选择的时候才会一脸茫然，甚至于，人生的重大选择尽然使用了头脑中固有的错误标准和概念。随遇而安，顺势而为，存在就是合理，选择没有对错，这些听起来无比正确的概念好像再表达同一个含义，所有的选择都无所谓优劣对错。随遇而安就是最好的选择。又或者，头脑中夹杂了一些迷信主义色彩和机会主义概念，而命运和现实相互重叠，互为因果。于是，所有的选择都有合理的理由，宿命论大行其道。
都知道兴趣是最好的老师，但兴趣不等于专业，专业未必有价值。至于，把兴趣定义为一种主观感受更是毫无意义的。只有把生命的热情投入到持续的价值推动中，由兴趣达成目标，让价值服务于社会，价值被社会所认可，才完成了兴趣的蜕变。达里奥在原则中对工作的定义值得借鉴，他把公司看成一部机器。这个机器由人和规则构成，机器在人和一定原则驱动下运转，最终会产生一定结果，结果有时候会和目标重合，有时偏离目标。当机器达成目标的时候，就实现了既定价值，如此往复，价值目标会一步一步提高。在实现目标的过程中，个体的兴趣和价值得到了高度统一。
如果你对机器这个概念理解起来还是晦涩，在曾鸣教授的智能商业这本书中有一个概念更具概括性。他认为智能商业的核心是网络协同和数据智能形成了一个商业反馈闭环。用反馈闭环这个概念来理解机器的运行就更清晰。你首先需要把自己的兴趣发展成为专业技能，比如从爱好写作到文案写作，爱好英语和获得英语专业技能证书，从会编程到有过成功编程案例。这就从爱好上升到技能的高度，在通过技能实现一定的目标。比如参与到某一个项目执行活动当中，你用自己的技能为项目提供了必备的条件。又或者，通过技能实现了社会价值，可以服务于个体和机构，也可以提供某种形态的产品。普遍的反馈方式就是人们的认同，人们的满意，或者人们愿意有偿购买。在这种反馈闭环中，个人技能得到不断提升和精进，直到实现了个体价值的最大化。
按照这样一个从兴趣到技能，再到价值实现的路径，应该可以做出一个最贴个个人的价值选择。当然，即便从兴趣到技能的实现，也可以设计出无数和机器，比如在简书和公众号上写作，在知乎上回答问题，这都提现了专业和非专业爱好者的区别。选择就要有原则知道，而实现选择的目标则需要设计出一个有反馈闭环的机器。
