在处理c1（可能是指计算机程序或数据）增加b2（可能是另一个程序、文件或数据库）所需的时间时，确实可能会遇到一些挑战。为了快速提升效率，可以采取以下一些技巧：
1. 优化代码：检查c1的代码，确保没有不必要的复杂性或冗余。简化逻辑和算法可以减少执行时间。
2. 并行处理：如果c1和b2是独立的任务，可以考虑使用并行计算来同时处理它们。例如，使用多线程或多进程技术来加速数据处理。
3. 硬件优化：升级或优化你的硬件，如更快的处理器、更大的内存或更快的存储设备，可以提高处理速度。
4. 使用缓存：利用系统缓存来存储频繁访问的数据，可以减少对磁盘的访问次数，从而加快数据读取速度。
5. 减少I/O操作：对于需要大量读写操作的任务，尽量减少磁盘i/o操作，比如通过预读、分块传输等方法。
6. 使用高效的数据结构：选择适合特定任务的数据结构，如哈希表、平衡二叉搜索树等，这些数据结构通常比数组或链表更高效。
7. 异步处理：如果c1和b2可以异步执行，那么将它们分离到不同的线程或进程中去，可以让它们同时工作，提高整体效率。
8. 资源管理：合理管理资源，避免资源，确保所有正在使用的系统资源都被及时释放。
9. 性能监控：使用性能监控工具来c1和b2的性能，找出瓶颈并进行针对性优化。
10. 代码：定期进行代码，确保代码质量，避免潜在的性能问题。
11. 学习最佳实践：了解并应用最新的编程和性能优化最佳实践，可以帮助你更有效地解决问题。
12. 测试与验证：在实施任何优化措施之前，先进行充分的测试，验证是否真的提高了效率。
提高c1增加b2所需时间的效率是一个多方面的过程，需要综合考虑代码、硬件、软件架构等多个因素。通过上述技巧的实施，可以显著提升工作效率。