Вдохновляющее руководство по саморазвитию от Маргулана Сейсембая, предпринимателя и инвестора, который прошёл путь от трудностей и потерь до признания и успеха.
Начиная с понимания природы счастья как глубокого чувства удовлетворенности и выполнения своей миссии, Сейсембай раскрывает ключевые факторы благополучия: здоровье, безопасность, свободу, близких людей и любимое дело. Он предлагает практические инструменты для поиска собственной миссии, для управления энергией – главным ресурсом жизни, для постановки целей и потокового планирования.
Читатель узнает о техниках декомпозиции, контейнеризации и кластеризации времени, а также о том, как формировать полезные привычки, избегать выгорания и находить баланс между работой и личной жизнью.
Особенности
- Книга предлагает не советы, а пошаговую систему: поиск миссии, управление энергией и достижение целей для осмысленной жизни.
- Практичные инструменты эффективности: потоковое планирование, декомпозиция, кластеризация времени помогают достигать целей без стресса и выгорания.
- Автор показывает, как сохранять, восполнять и направлять энергию на действительно важное.
- Вдохновение через личный опыт: истории успехов, падений и преодолений мотивируют поверить в свои возможности.
- Универсальность и глубина: книга объединяет научные исследования, философию и личный опыт, делая её актуальной для разных культур и жизненных ситуаций.
- Счастье – это не случайность и не дар небес. Это навык, который можно развить.
Для тех, кто
- хочет найти смысл и счастье;
- стремится к эффективности, но устал от стресса и выгорания;
- мечтает о балансе между работой, семьей, здоровьем и личными целями;
- ищет практичные инструменты для управления временем и энергией;
- хочет развить полезные привычки и избавиться от вредных;
- вдохновляется реальными историями преодоления и успеха;
- готов осознанно строить счастливую и продуктивную жизнь.
Изменив привычки, вы измените жизнь. Сила привычек в том, что они каждый день, постепенно, шаг за шагом формируют то, какой будет вся ваша жизнь.
Формат pdf scan
