文章图片
01
在职场上 , 我们常常听到这样一个词语:圆满收官 。
工作一年了 , 对自己的成绩进行总结 , 觉得还不错 , 就算是圆满了 。 这样的事情 , 我们经历了不少 。
可是 , 生活和“词语”不能直接等同 。 一些修饰词 , 也仅仅是一种愿望而已 , 从来不会变成现实 。
当我们熬到退休的那一刻 , 仍旧不会“圆满收官” 。 曾经 , 不如意的地方多了 , 以后的破事也很多 。
有道是 , 要判断一个人是否命苦 , 听其言 , 迹其形 。
退休后 , 命苦的人 , 开口就说以下几种话 , 多为“作茧自缚” 。
02
第一 , 退休金太少的怨话:抱着金钱喊穷 。
我的一个表叔 , 从本地的煤矿退休 。 因为工作期间 , 单位缴纳的社保不多 , 因此退休金也相对较低 。 和本地的公务员对比 , 每个月的差距有一两千元 。
每次遇见表叔 , 他都会叹息:“在一个无用的单位混了一辈子 , 真的是悲哀 。 要是我当初不答应招工 , 继续在农村种地 , 起码有了自己的果园 , 有了小洋楼......”
过年的时候 , 表叔去乡下拜年 。 有亲戚说:“表叔 , 看你如此痛苦 。 不如我把小果园送给你 , 你把退休金给我吧 。 ”
表叔顿时就闭嘴了 , 赶紧摆手 , 拒绝交换 。
是啊 , 表叔和退休的公务员比 , 有失落感 , 和一辈子不能退休的农村亲戚比 , 有成就感 。 这是表叔没有悟透的道理 。
拿着退休金 , 天天哭穷 , 这就是“不满足”的心态 。 久而久之 , 会失去花钱带来的快乐 。
03
第二 , 挑拨是非的闲话:总把祸事往自己身上揽 。
有的退休老人 , 把职场上的“勾心斗角”的做法 , 带到了生活中 。 总以为 , 挑起了是非 , 就能让自己获利 。
比方说 , 你告诉某个邻居 , 他小车上的痕迹 , 是某个孩子画的 。 因此 , 邻居和孩子的父母纠缠不清 。 表面上你可以坐山观虎斗 , 其实邻居和孩子的父母找你“对质”的时候 , 马上就到了你的身上 。
【退休后,命苦的人,开口就说以下几种话】退休了 , 活得越单纯 , 命越好 。 是非多了 , 烦恼多 。
要明白 , 有作用力的地方 , 也有反作用力;搬弄是非的人 , 就是是非不分的人 。
04
第三 , 诅咒老同事的狠话:把仇恨放在心里 。
有一种人 , 把职场上的过节 , 带到了职场之外 。 总是想着 , 等自己退休了 , 就要去报仇 , 把对方的错误 , 全部抖露出来 。
在职场的时候 , 投鼠忌器 , 担心弄丢工作 。 退休了 , 就天不怕地不怕 , 就算自己和老同事结仇了 , 也不会少了退休金 。
一个人的内心有了恶毒的念头 , 那仇恨就像一块石头一样 , 压在胸口 , 导致自己坐立不安 , 睡觉也不踏实 。
命好的人 , 都会“既往不咎” 。 遇到有过节的同事 , 也会握手言和 。 大家都是为了工作 , 为了晋升 , 互相唱反调 , 也是情理之中的事情 。
05
第四 , 叹息儿女的蠢话:总是看不到家庭的希望 。
当一个人唉声叹气的时候 , 就是做好了“最坏的打算” 。 命苦的征兆 , 显而易见 。
每一代人的机遇不同 , 对社会的认知也不同 。 如果退休的人 , 用自己年轻时候的经历来对比儿女的人生 , 肯定会有落差感 。
常常感觉是 , 儿女混得不如自己;儿女的做法 , 不可理喻 。
我的小舅舅 , 在退休之后 , 帮助儿子做小汽车清洗工作 。 他常常在亲戚群里说:“没想到 , 花几十万 , 送了儿子去读大学 , 到头来 , 还得依靠父母 , 生活在底层......”
小舅舅并不知道 , 三百六十行 , 行行出状元 。 谁能说 , 洗车就没有出息?
很多老一辈的人 , 认为在体制内工作 , 就是上班 , 其他的工作 , 都是打工;自己办公司 , 就是创业 , 在别人的公司打工 , 就是没前途 。 这样的偏见 , 真的要改一改了 。
多给儿女一些鼓励 , 尊重儿女的选择 , 言语积极了 , 家庭就会有欣欣向荣的征兆 。 否则 , 家庭里 , 也有很多命苦的因素 。
06
第五 , 委屈到流泪的旧话:一直走不出过去 。
很多退休老人 , 一开口就说“想当初、那一年” 。
推荐阅读
- 因老公长得太帅倒追5年,婚后生双胞胎儿子,取名一模一样
- 《骄阳伴我》薛易明撮合齐总和盛阳,改变了5个人的命运
- 秒变脸!李佳琦前脚落泪道歉,后脚开心带货,被嘲鳄鱼的眼泪
- 邓超被曝抑郁症后露面,送孙俪200斤石头做项链,网友:症状明显
- 娱乐圈第一海后:人送外号公交车,玩弄众多男星,45岁却无人敢娶!
- 曝李怡霏现身雅典娜遇害,后者被玩弄致死,老白:生前遭四轮定位
- 恭喜马龙双喜临门!夺冠之后又收到梦中女神的祝贺,网友喊话官宣
- 连麦咨询被自动扣费近两千元 “云算命”遭重重套路
- 大自然受基因诅咒:近亲繁殖的可怕后果
- AI招聘渐热,如何抵御隐藏在算法背后的歧视?