2014 年到 2018 年期间，我在 Google 担任软件工程师。2 月 1 日，我辞去了工作，成立了一家只有我一个人的软件公司。

那已经是四个月前的事了，所以我想和大家分享一下最近的进展。

没有工作是什么感觉？

这是人们最常问我的问题。到底是什么感觉？

最初几天，我一直在想：“耶！我自由了！”那感觉就像开始了一场期待已久的假期，而且知道这场假期有可能永远持续下去。

现在，这已经变得很正常了。很享受，但很正常。

我觉得自己曾经有一份坐办公室的工作，实在有些不可思议。这就像回忆起高中生活一样。“我每天坐在那里听别人讲话六个小时？然后回家还得继续干活？”我知道那确实发生过，但现在回想起来，感觉非常陌生。

辞职后最棒的一点，就是我对时间拥有了多大的掌控权。我可以随心所欲地安排一天的生活，改变日程时也不会遇到任何阻力。如果我下午 3 点想去跑步，那就直接去跑。我不会因此错过会议，也不会耽误别人的工作。

去做那些原本不会做的事

有这么多属于自己的时间后，我发现自己更愿意去尝试新事物，也更愿意抓住那些在当员工时不会感兴趣的机会。

3 月，我第一次在会议上做了演讲。我把自己的文章《像人一样做代码审查》改编了一下，在马萨诸塞州西部的一场对新手友好的会议 NERD Summit 上进行了演讲。

几天后，我收到了 Stephen Cross（斯蒂芬·克罗斯） 的邮件。他是 Talking Drupal 播客的联合主持人之一。他很喜欢我的演讲，邀请我在他的播客上继续讨论。我们聊得很开心，还从一些我以前从未考虑过的角度探讨了代码审查。直到停止录音后，我才告诉 Stephen：那期播客对我来说又是一个重要的第一次——我第一次参加播客节目。

那篇关于辞职的博客文章

说来也怪，我辞职后最值得一提的成就，竟然是……写了一篇关于辞职的博客文章。如果你正在读这篇文章，那么你很可能是因为我 2 月发布的文章《我为什么辞去 Google 的工作、为自己工作》才找到我的博客的。文章发布后的第一周就吸引了 30 万名读者，是我之前阅读量最高的文章的 6 倍，远远打破了它的纪录。

文章上线后，我一整天都在回复邮件、评论和 Twitter 私信。太棒了！我感觉自己像个名人。

第二天，我继续回复消息。虽然没有第一天那么兴奋，但看到大家的鼓励和赞美，感觉还是很好。

到了第三天，我开始感到应接不暇。我意识到，接下来两周我可能什么都不用做，只要回复大家对那篇文章的反馈就够了。很多读者都在问我离开 Google 后在做什么。我该怎么回答？“嗯，我主要都在关注那篇文章收到新通知时带给我的短暂多巴胺刺激。”

管理反馈

联系我的人中有一位是 Stephanie Hurlburt（斯蒂芬妮·赫尔布特）。她是一家成功的图形软件公司的联合创始人，在创业圈很有名，因其富有洞察力的博客文章和 Twitter 长帖而广为人知。

她给我发了一条友好的消息，谈到那篇文章，并表示如果我需要建议，随时都可以找她。我在她联系我之前就已经关注她好几个月了，也知道她每天会收到大量消息。我问她是如何处理这些消息的，她分享了下面这个很有帮助的建议：

……花一个月甚至更久才回复某个人，完全没问题，而且你也可以期待对方回复。就算花一年才回复某个人，也没关系，只不过那时可能就不要期待对方再回复了（他们可能已经去忙别的事了）。换句话说，你不需要消息一进来就立刻处理，可以每个月抽出一天，把这些消息一口气处理完。

-Stephanie Hurlburt（@sehurlburt）

她的建议听起来也许很简单，但确实让我如释重负。我通常会在一两天内回复别人，所以堆积着几百条消息和邮件让我总觉得自己落后于进度。

和 Stephanie 交流之后，我感觉自己得到了“可以慢慢来”的许可。我把注意力重新放回软件项目上，但每隔几天会留出一些时间，回复固定数量的消息，比如 5 封邮件或 10 条 Twitter 私信。

题外话：Stephanie 说回复晚一个月也没关系，但我问她问题后，她几分钟内就给我写了一封认真、周到的三段式回复。也许她是在套路我，好让自己继续保持 Twitter 上最乐于助人的地位。

Stephanie 还指出，回复每一条消息并不现实。忽略一封邮件时，我仍然会感到内疚，但我发现，摆脱“必须及时回复”的思维方式后，我能够稍微抽离出来，更理性地决定要回复哪些消息。比如，如果有人写信问我如何找博客漫画作者，那对我来说就很有意思，因为很少有博主会和漫画作者合作。相比那些问我如何获得 Google 的工作之类的宽泛问题，我会优先回复前者。

管理压力

辞职前，我总听到别人说，即使只创办一家小公司，也会带来巨大的压力。我当时想：“我相信这对他们来说确实如此，但我每天都会穿着睡衣。我到底能有多大压力呢？”

但他们说得对。我确实感受到了压力。不是他们提醒过我的那些压力，比如钱或客户带来的压力，而是那些没人关心、由我自己设定的截止期限带来的压力。它们给我造成的焦虑，比我在 Google 遇到的任何外部截止期限都更严重。

问题在于，我接下了太多项目。在公司当员工时，每天在办公室待 8 个小时就像永远也结束不了。我当时以为，消除办公室里的工作时间，就能获得永远用不完的自由时间。

悲剧的是，我发现自己每天仍然只有标准的 24 小时。但我一直答应新的机会，因为单独看每一个机会似乎都很小。几周后，我接下了这么多零碎任务，以至于任何一个任务都没有取得进展。

现在，我接项目谨慎多了。即使项目看起来很小，光是跟踪它们就需要消耗大量的脑力。最近，我把注意力限制在这个博客和一个软件项目上（剧透一下：最后它们会交织在一起）。

失败的项目：Space Duck

我的第一个创业想法，是在 Sia 这个去中心化存储平台上构建一项服务。我曾经多次撰文介绍过这个平台。

Sia 的目标是让数据存储变成一种商品，让任何人都可以出售存储空间。它承诺提供亚马逊或 Google 十分之一的价格。Sia 的技术仍然不为大众所知，因为很少有人了解如何使用它，更不用说如何在其上构建服务了。

当时，只有几十个人深入理解 Sia，达到了可以在这个平台上创业的程度，而我是其中之一。如果我利用这方面的知识，进入那些通常受带宽或存储限制的市场（例如文件备份、视频流媒体），那么相比基础设施成本高出 10 倍的竞争对手，我会拥有巨大的优势。

我不知道自己具体想做什么，但我知道一种吸引用户的独特方式。很少有人在讨论 Sia，也没有人从开发者的角度撰写相关内容。我知道技术类内容存在市场，因为我在个人博客上写的 Sia 文章已经吸引了数千名读者。我创建了一个名为 Space Duck 的博客，开始撰写自己在该平台上进行探索性测试的内容。

遗憾的是，这些测试显示，Sia并没有大家以为的那么便宜。按照 Sia 的真实价格，市场上已经有一些更稳定、功能更丰富的服务提供商。Sia 相比其他存储服务商没有任何实际优势，因此走进了死胡同。

KetoHub 的食材问题

于是我把注意力转回了 KetoHub。这是我去年创建的一个网站，旨在帮助用户寻找适合生酮饮食的食谱。

KetoHub 的主要功能之一，是根据你手头已有的食材查找食谱。例如，你可以搜索“ground beef”，查看 50 种使用这种食材、适合生酮饮食的不同食谱。

这种搜索很难实现，因为 KetoHub 必须判断一段食材文本中的哪一部分是有用信息。在上面的截图中，原始食材是“1 pound of ground beef”，但 KetoHub 将搜索结果摘要简化成了“Ground beef”。

去掉无用词比看起来难得多。我最初的解决办法是编写大量规则。其中一条规则是“删除计量单位”。如果有人开始输入“tab……”，那么“Tabasco”是一个很好的匹配结果，但“2 tablespoons vinegar”就不是。没人想因为某个食谱中包含一大汤匙某种东西，就看到它出现在搜索结果里。

但“dash”怎么办？它既是一个非正式的计量单位（“a dash of cinnamon”），也是一种很受欢迎的调味料，叫作 Mrs. Dash。好吧，那我把规则细化成：“删除计量单位，除非它是前面带有‘Mrs.’的‘dash’。”

但这条规则也并不总是有效。显然，有位食谱作者认为 Mrs. Dash 的婚姻状况与其他人无关，所以把这种调味料写成了“Ms. Dash”。

这就是对随机的网络数据应用严格规则时会遇到的情况。规则一开始很简单，但随着变体和边界情况不断增加，它们会变得越来越复杂，并且彼此冲突。

每当我向 KetoHub 增加一个新的食谱来源，就必须花几个小时调整各种规则，让 KetoHub 能够处理新网站的特有问题，同时又不破坏任何现有规则。

我需要一种更灵活的方式来处理食材。

新项目：将 Ingredient parsing 作为服务

KetoHub 刚上线不久，Indie Hackers 上的一位评论者给我看了一篇博客文章，介绍了《纽约时报》如何利用机器学习，从《时报》历史食谱档案中解析食材。

这听起来很酷，但对于我这个小小的食谱聚合网站来说，感觉有些杀鸡用牛刀。这就像因为浴室脏了，就要创办一家家庭清洁初创公司。它或许能解决问题，但解决方案比要解决的问题大得多。

然后我突然意识到：如果食材解析本身就是一门生意呢？

KetoHub 是个有趣的项目，但我一直没找到将它变现的方法。如果解析食材对 KetoHub 来说是个问题，那么它可能也是其他应用的问题。市面上已经有提供食材解析的服务，但我评估过的每一家要么准确率不够，要么规定了严格到令人无法接受的使用条款。

我请我的自由职业者朋友 Ferngully 开始尝试使用《时报》的技术解析食材。她最初的结果很有希望，于是我们花了几周时间，一头扎进机器学习和自然语言处理的兔子洞。

现在，我们已经有了一个可以运行的演示。如果你给它一条食谱食材，例如 1 1/2 cups chopped red onions 或 2 tablespoons minced parsley，它就会将其拆解成结构化的组成部分：

接下来几周，我会专注于联系不同的应用开发者，了解 Ingredient Parser API 能为他们提供哪些帮助。到 6 月时，我希望根据他们的反馈改进 API，并将其发布到 Mashape 和 RapidAPI 之类的市场上。更新：（7/15）：它现在已经上线了。

插图：Loraine Yow。Space Duck 标志：Marina Mocanu。