成就的多寡至少取決於三個因素：
1. 做事的速度或做事的數量。
2. 每一件事的影響力。
3. 做事的成功率。
以上三個因素，彼此之間是相乘而不是相加的關係；也就是說，事情做得再多，如果成功率不高、影響力不大，最後的成就就會很有限。
做事速度能提高的幅度是很有限的；職業生涯中，一個人的效率若能比同行高出一倍就到頂，但是成功率和影響力卻有量級 (degree) 的差別，有時候不僅是幾倍、幾十倍之差，還有可能是天壤之別。
這邊的「量級」在數學和資訊科學上有比較明確的定義，如果一種增長是線性的，另一種增長是指數級的，兩者就有量級的差別。
量級的不同帶來的另一個巨大差異，源自動態放大效應；很多事情在規模比較小時，人們看不出量級之間的差異，但等規模發展起來，差異可能大得驚人。
在工程中，針對小規模問題的解決方法常常不適用於大規模；預知兩種不同方法會導致量級的差別，是需要經驗和見識的。
在資訊科學中，採用兩個不同量級的演算法做同一件事，運行時間有的可以長達人的一輩子，有的只需要幾分鐘、幾秒鐘，差別就是這麼大。
在決定成就的三個因素中，「成功率」從近 100% 到近乎 0% 都有，這兩者的差異則近乎無窮大。
假如一個人匆匆忙忙做五件事，卻一件都沒有做好；另一個人專注做一件事，但是做成了，後者的成就就是前者的無數倍。
人這一輩子，不在於開始了多少件事情，而在於漂亮地完成了多少件事。
「影響力」的因素也有量級的差別，對一個人來說，若一輩子很努力的做了許多沒有影響力的事，還不如認真做好一件有一定影響力的事。
很多工程師寫的程式，生命週期都不超過三個月，而且除了他們自己以外，很少有人願意使用，這樣的工作影響力就有限；而在 Google，有些經典程式碼的生命週期在十年以上，絕大部分的計畫都還在使用這些程式碼，這就產生了量級的差別。
很多時候，並非工作越忙越有成就感。
一個優秀的專業人士在做事前，會先整理出一個做事清單，按照重要性和影響力的量級排序，然後集中資源把最重要、影響力最大的事情先做完；沒有經驗的人則是什麼事情先來就先做什麼，做了很多費力但沒有影響力的事情。
做事多或少最多不過是幾倍的差異，但做出的品質以及後面帶來的影響力，卻可以達到量級之差。
但要注意，也不能自視過高，不願意從小事踏踏實實做起，如果好高騖遠，成功率也會降為零；再有影響力的事乘以一個零，結果還是零。
事業起步時，大部分人都是從小事做起，因為不熟練，做事速度通常比較慢，甚至連一些小事的成功率都不高；能夠帶來量級變化的函數並非一開始數值都很大，也是隨著時間的推移越變越大。
任何人腳踏實地地做一件事情，一段時間後，成功率會提高，效率也會提高，接下來就需要提高做每一件事的影響力。
有些人能夠隨著年齡增長而成長，有些人三十歲就已經到極限；成就不在於是否努力多做兩件事，而在於能否躍升到更高的量級。
對大部分人來講，即使不從事理工科的專業、不投資、不創業，也應該明白量級這個概念，不要醉心於重複做很多影響力微乎其微的事，否則即使再努力，也難以有大成就。
要注意自己做事的成功率，爭取每做一件事都能產生一些正向效果，為將來做更大的事業打基礎。
成就 = 成功率 x 影響力 x 速度。
同時改變公式中的三個變數是很難，較佳的做法是一次提高一個，滾動前進。
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