每个人都很聪明。对事物都有着一套看法和观点。
我发现按照他们所说，执行结果基本大差不差。
前提是所有的一切都按照他们计划中的来，一旦出现了意外，后面的结点就要产生变动。
除了时间和资源投入的问题。
而在一个系统中，他人就是变量。
自己的极限情况是可以把握自己的节奏。如果不能让其他人也收获到果实，那么其他人的可控性非常差。
所以，通常来说，完成度很差。
那完成不了怎么办呢？一句非己之过，把锅分一分，就此揭过。 没有经过训练的普通人差不多就这样。
由此还衍生成另一种生活哲学，习惯性设定一个不可能完成的目标，然后求其上而的其中的心态，最后得其下。
回头，稍微我们加强一下模型，假设我们增加上提前量，这也是Z常用的,把时间压缩，然后给不可估计的部分增加预留。在重要的节点做A/B计划。
这个样子，好像一切都很完美。除了执行计划的人，他们很痛苦，明明时间很充分，但缺来不及了，24号下达23号就要完成的工作，会在链条过长的时候出现这种滑稽的事情。
规则一旦失准，规则的权威性就被挑战，规则就需要被改变。
能做到这一步就算是合格得工具人了。
我们在根据经验去优化这个模型，当我们了解到某个节点普遍会延期，就将这个节点的时间提前纳入考量，然后针对重要性是否做A/B优化。
通常来说，只要不是节点倒逼优化，很多时候，与其做这些优化，不如浪费点时间。或者是找到这个能做延期决定的人，延期一下，全局最优。
到这一步，我感觉是比较好的了。这里通常多见于大厂。很多时候事情要先应下来，然后打时间差，事情先做到90%,然后用90%的时间打磨剩下的10%。
资源多，但是人更多。愿赌服输。失败的人和成功的人，差异能有多少呢？运气占多少呢？
更常见的还有。
当去做一件事情的时候，通常会有A,B，C,D 等等很多方案，每个方案都能确保达到这个结果。就和高铁线路选择一样，决定了起点和终点，但是中间不同领域的工作量是不同的。
在这里工作量不是越大越好，也不是越少越好，而是越重要越好。
通常每个方案是有各自的侧重点的，假设各个方案的负责人都是理性的，在完成的同时，不留后遗症。
最终的方案，通常由执行人决定。执行人会确保在满足结果的基础上，尽可能权衡各方要求。取一个中间值把这个事情做过去。
这一步，其实不太容易达成，这需要子模块得负责人也需要理性，不管结果如何，都是在推动向前发展。换句话说就是不能有拖后腿的人。
有一种很常见的情况，当你去推动A事件的发展，但涉及到B，B对A的结果不感兴趣，但不希望A出现乱子影响到自己。
能持有决定意见的人很多，态度也都比较暧昧多变。自己像是排头兵，敢死队，去试探一下这个深潭。
未必要成，但不能失败。
这种局势很有意思，看懂很容易，破局比较困难。
就像是一个个挑战项目，虽然不是被有意设计的，但其实时可解的。
狐假虎威，瞒天过海，苦肉计，以及三十六计走为上计。