第一章 緒論
1、巨大的軟件工程一旦失敗后果是可怕的，且往往極具新聞價值，比如宇宙飛船偏離軌道，昂貴的火箭爆炸，給用戶寄去索要0美元的催款信。
2、軟件產品處于應用、用戶、規(guī)則和硬件的合力之下，這些因素不斷地變化，迫使軟件產品隨之而變，《沒有銀彈》。
3、敏捷方法在很多重要的方面與傳統(tǒng)的基于計劃的方式不同，最顯著的就是擺脫了死板的規(guī)則，丟掉了陳舊的日程表，注重實時的反饋。
4、濕件（wetware）：指人腦細胞或思維過程，與計算機系統(tǒng)相對應，也就是說，利用計算機模型類比人類的思維過程。
5、關注情景，使用系統(tǒng)思維（Systems Thinking），是一種觀察世界的方法，將一個事物看做幾個系統(tǒng)的連接點，而不是一個獨立的個體。
6、技能領域的 德雷福斯模型 （Dreyfus Model）是研究如何超越新手層次，不斷精通技術的有效方法。
第二章 從新手到專家的歷程
1、德雷福斯技能獲取模型：概括了從新手到專家必須經(jīng)歷的5個階段，他本身是一個 構建理論 （theory construction），是一種 抽象。
2、理論分為兩種：
①事件理論：可以被測量，可以被驗證或者證明。
②構建理論：抽象無法被證明，是通過它的用處來衡量的，無法判斷某個構建理論準確與否，比如思維是一種抽象，事實上沒有這種客觀事物，只是一個概念。
3、德雷福斯模型描述我們的能力、態(tài)度、素質和視角在不同技術水平下是如何變化的，以及為什么會發(fā)生變化。新手與專家，專家的印象：瞇起雙眼，指尖一縷塵埃，口念咒語，“噗”的一聲，一切問題解決了，雖然帶有神秘色彩，但是我們印象中的特定領域的專家都是這個形象。
他們很多的行為是如此的熟練以至于已經(jīng)變成無意識的了。他們的大量經(jīng)驗都是通過大腦的非語言，無意識區(qū)域存儲的，讓我們難以觀察，而專家則難以表述。
當我們甚至還不完全認識問題的時候，專家就已經(jīng)憑借一種不可思議的能力知道了正確的答案，新手和專家有著根本的區(qū)別，他們看待世界的方式不同，反應也不同。
4、德雷福斯模型的五個階段：
研究表明，從新手到專家要經(jīng)歷巨大的變化，在這個過程中，人們不只是“知道更多”或者獲得了技術，而且還在如何認識世界，如何解決問題以及如何形成使用的思維模型等方面體驗到根本性的區(qū)別。
不同于對整個人進行劃分的其他模型或者評價體系：德雷福斯模型具體針對每項技能，換言之，這是一個情景模型，而不是個性或能力模型。
①新手 Novice
新手在該技能領域經(jīng)驗很少或者根本沒有經(jīng)驗（經(jīng)驗：通過實施這項技術促進了思維的改變），沒有經(jīng)驗指導，不知道自己是對是錯，不是特別想學習，為了實現(xiàn)一個立竿見影的目標，不知道如何應對錯誤，且出現(xiàn)錯誤時易慌亂。
給新手提供情景無關的規(guī)則去參照，他們就會變的能干起來，比如呼叫中心，可以雇傭一大批對當前技術沒有很多經(jīng)驗的人，然后讓他們按照一個決策樹按部就班地執(zhí)行下去。
規(guī)則讓你啟程，不會讓你走的更遠。
新手需要指令清單（Novices need recipes）
②高級新手 Advanced Beginner
高級新手能夠開始多多少少地擺脫固定的規(guī)則，他們可以獨自嘗試任務，但仍難以解決問題，根據(jù)過去的經(jīng)驗，逐步在正確的情境下采納建議，能夠開始形成一些總體原則，但不是“全貌”。
高級新手不想要全局思維（Advanced Beginners don't want the big picture）
③勝任者 Competent
從業(yè)者現(xiàn)在能夠建立問題域的概念模型，并有效的使用它們。與更高水平的追隨下意識的反應不同，勝任者會探尋和解決問題，他們的工作更多是基于謹慎的計劃和過去的經(jīng)驗。
他們是團隊里的好人，既可以指導新手，也不會經(jīng)常騷擾專家。在這個水平，人們仍然無法按照我們希望的方式來應用敏捷方法——大家還沒有足夠的能力反思和自我糾正。
勝任者能夠解決問題 （competents can troubleshoot）
④精通者 Proficient
這一級別有了重大突破：他們能夠糾正以往不好的工作表現(xiàn)，他們會反思以前是如何做的，并修改其方法，期望下一次表現(xiàn)的更好，到了這一個階段，自我改進 才會出現(xiàn)。
他們會學習別人的經(jīng)驗，能夠閱讀案例研究，觀察別人怎么做，從故事中認真學習，能夠理解和運用格言經(jīng)驗之談（不是具體的指令清單），理解情景是成為專家的關鍵。
精通者有足夠的經(jīng)驗，他們知道下一步會發(fā)生什么，如果沒有發(fā)生又需要改變什么，他們非常明確哪些計劃需要取消，而應該采取什么行動。精通者可以充分利用思考和反饋，這些都是敏捷方法的核心。
精通者能夠自我糾正（Proficient practitioners can self-correct）
⑤專家 Expert
專家是各個領域知識和信息的主要來源，他們總是不斷的尋找更好的方法和方式去做事，專家的數(shù)量很少，占人群的1%~5%，專家靠直覺工作，且不需要理由。
專家知道哪些是無關緊要的細節(jié)，哪些是非常重要的細節(jié)。也許不是有意識的，但是專家知道應該關注哪些細節(jié)，可以放心的忽略哪些細節(jié)。專家非常擅長做有針對性的特征匹配。
5、現(xiàn)實中的德雷福斯模型：
①專家并非圣人，他們會像其他人任何人一樣犯錯誤，會有同樣的認知偏見和其他的種種偏見。
② 不知道自己不知道：當你在某個領域不是很擅長的時候，你很可能認為自己是這方面的專家，缺少準確的自我評價被稱為 二階不勝任（second-order incompetence），也就是不知道自己不知道。很多的程序員和經(jīng)理都意識不到有更好的方法和實踐存在；無知往往源于自信而不是知識，一旦你成為專家，你會痛苦的意識到你知道的是那么少。
③任何對開發(fā)指定嚴格規(guī)則的方法或企業(yè)文化，會對團隊里的專家造成影響，這將拖累其業(yè)績表現(xiàn)，下降到新手的水平。
④直覺是專家的工具，企業(yè)往往忽略它，因為直覺“不科學”或者“不可重復”。
⑤敏捷開發(fā)是非常有效地工具，但是不適合完全由新手和高級新手組成的團隊。
⑥怠工：如果不允許全面的**，那么消極的工作通常是一種示威的手段；消極怠工和惡意服從，結果是大量的延誤和混亂。
⑦開發(fā)人員之間存在著20~40:1的生產力差距，這個和傳統(tǒng)行業(yè)是不同的，因此過度的照顧新手會大大降低效率。
⑧新手使用規(guī)則，專家使用直覺。
⑨新手到專家的轉變，脫離獨立和絕對化的規(guī)則，進入直覺的境界并成為系統(tǒng)的一部分。
6、技能分布的糟糕現(xiàn)實
德雷福斯模型并不符合標準的正態(tài)分布，大部分人的大多數(shù)技能，在他們生命的大多數(shù)時間里，從來沒有高于第二階段的高級新手； 元認知（metacognitive）能力，或者自我認知能力，往往在較高的技能層次中才會具有，不幸的是，這就意味著處于較低技能層次的從業(yè)者會明顯的高估自己的能力，正確自我評價的唯一方法就是提高個人技能層次，這反過來又會提高元認知能力。
不知道自己不知道的新手往往信心十足，專家會更多的自我懷疑，同時專家并不總是好的老師，教學是一門技能，你在某個領域是專家，并不代表你可以把它教給別人。
專家的直覺和識別模式已經(jīng)超越了他們顯性的知識。
7、有效地使用德雷福斯模型
世界級的專家往往需要至少十年的辛勤工作，一旦你成為某個領域的專家，在別的領域成為專家就會變得容易，至少你已經(jīng)有了現(xiàn)成的獲取知識的技能和模型構建的能力。
8、勇于承擔責任
在程序員和其項目經(jīng)理或者項目構架師的身上可以看到非常類似的問題（護士聽話，醫(yī)師承擔責任，并且護士不反饋的問題），程序員對負責構架，需求甚至業(yè)務流程的相關人員的反饋要么根本沒有，要么被嚴詞拒絕，程序員經(jīng)常實現(xiàn)一些他們明知道是錯誤的東西，忽略警告等問題。
程序員也要承擔責任，以便在特定情境下動態(tài)變化做出現(xiàn)場決定?！拔抑皇菆?zhí)行命令”這樣的說辭在紐倫堡審判中無益于擺脫二戰(zhàn)期間所犯的罪行。
為了實現(xiàn)工作態(tài)度上的轉變，我們確實需要提高技能。高級新手無法自己做出這類決定，因此我們必須培養(yǎng)高級新手，使他們把技能水平提高到勝任者的水平。
9、警惕工具陷阱
模型是一個工具，不是一面鏡子；規(guī)則無法告訴你在某種情況下應該采取的最合適的行為或者正確的模型，它們充其量也就是“自行車的輔助輪”——可以幫助啟動，但是卻限制并大大妨礙了以后的表現(xiàn)。
第三章 認識你的大腦
1、大腦的配置為雙CPU，單總線共享的總線的設計： 左腦主要負責線性，邏輯思維和語言處理，相對緩慢的處理過程，使用很少的部分資源；
右腦：可以理解成一個超級正則表達式的搜索引擎，負責處理搜索和模式匹配。當你“思考”其他事情的時候，它可以去尋找線索，然后異步的返回結果，因為R處理器不帶有語言處理能力，這意味著它的結果也不是語言可以表達的。
R型對直覺、問題解決和創(chuàng)造性非常重要，L型讓你細致工作并實現(xiàn)目標；
2、記憶是全息存儲的，每一半仍具有完整的信息和圖像，只是保真度和分辨率低了一些而已；人類具有超強的感知能力，其中很多無法用語言有效地表達出來。比如你可以立即認出大量的熟悉的人的面孔，但是當你嘗試描述親愛人的臉龐，你會感覺有心無力。
人們認為記憶有些類似閃存，是通過具體實體暫留性的神經(jīng)元來錄制，記憶由一個執(zhí)行循環(huán)體主動維護著。大腦沒有靜態(tài)RAM，RAM需要不斷的刷新，否則數(shù)據(jù)就會消失。
R型搜索引擎不受你的直接意識的控制，R型在做存儲的時候非常的賣力，可能你的每一次經(jīng)歷，不論多么的平淡乏味，都會被存儲。但是它不一定會被索引。大腦把它存儲起來（比如存儲到硬盤中），但是不會建立一個指向他的索引或者指針。
3、隨時記錄想法
每周7天每天24小時需要隨時準備好記錄任何靈感和想法，如果你不記錄偉大的想法，你就不會意識到擁有過它們；擁有好想法的人們里面，只有少數(shù)人在努力追蹤它們。而其中，又只有更少數(shù)的人會努力付諸實踐行動，隨后，僅有少之又少的人有能力將好的想法成功實現(xiàn)。
4、L型和R型的特征
①最快的處理方式是甚至沒有到達大腦皮層的肌肉記憶類反應，本能的剎車或者躲避自行車的過程都沒有CPU的參與，這些都是在“外設”中完成的。由于飛速的鍵盤輸入和類似的物理技能對程序員來說意義不大，這里不會多討論無CPU的模式和反應。
② 大腦因此被分成d模式（deliberate）和潛意識，潛意識某事則強調R的CPU在無意識下運行的。
L型提供如下的能力：
語言、分析、符號、抽象（提取小部分信息【本質】，并用其表示事物的整體）、時間、推理【基于理智和事實得到結論】、數(shù)字、邏輯、線性思維【依照關聯(lián)、依序推演問題和思考，得出收斂性的結論】
這是白領們，信息工作者和工程師渴望的本領。
R型：
是非語言的，它可以獲得語言但是不能創(chuàng)建語言，他喜歡綜合學習集合事物形成整體，總是如實的反應事物。它不受理性的約束，因為它不需要基于原因或者已知的事實來處理輸入，因此它愿意暫時不做任何判斷。
R型對對是注意整體的，總是希望以此就能看到事物整體，感知整體的模式和結構。
5、為何強調R型
我們需要更多的使用R型，因為R型能夠提供直覺，這是成為一名專家迫切需要的，沒有它，我們就不能成為專家。專家依賴觀察和區(qū)分模式，這里也有模式匹配。
面對復雜的設計問題或者難以修改的bug，游戲的程序員通常都有沖動去編碼和構建，由此可以從中學習，這就是R型的綜合。而不是L型的分析。這就是為什么我們喜歡原型和獨立的單元測試。它們給我們綜合學習的機會——通過構建。
綜合是一項非常偉大的學習技術，比如如果需要了解一只青蛙，傳統(tǒng)的解剖不是辦法，更好的方式是構造一只青蛙。
可以做很多的事情來提高大腦解決問題的能力，比如適當?shù)耐瑫r利用兩種思維模式——簡單的技巧，邊打電話邊想著涂鴉，同時隨手把玩這些小東西。
6、設計勝于功能
既然無法在價格上有競爭力，你必須在美學品味上贏得競爭；
①具有吸引力的用戶界面要比不具有吸引力的（丑陋的）界面更易于使用，即使流程和功能都是完全一樣的；
②審美因素可以影響到認知過程。
積極的情感對學習和創(chuàng)造性思維非常重要。處于“高興”的狀態(tài)可以擴展你的思維過程，激活更多的大腦物質。
反之同樣成立，當你害怕或者生氣（充滿消極的情緒），你的大腦開始停止提供多余的資源，處于明顯破壞的環(huán)境中的事物也可能導致更大的災難，我們看到了 破窗理論（Broken Windows Theory）。已知的問題（比如代碼的bug、糟糕的組織流程，欠缺的用戶界面或者混亂的管理）如果不加以改正會產生病毒一樣的影響，最終造成重大危害。
設計不是創(chuàng)造美，美來自于選擇、共鳴、同化和愛。（Beauty emerges from selection）。
7、如果你想發(fā)現(xiàn)全局、整體的模式，你需要R型，如果你需要分析本分和細節(jié)，你需要L型。對于我們大多數(shù)人來說，這種層次的專長就是這樣區(qū)別的。R型看深林，L型看樹木。
8、神經(jīng)可塑性：
大腦的可塑本質，意味著你能夠學習的最大容量或者你可以獲得的技能數(shù)量不是固定的。沒有上限，你只要相信這一點就好了。
9、大腦皮層的競爭
你持續(xù)使用和實踐的技能會逐漸的占據(jù)統(tǒng)治地位，較少使用的技能會失去陣地。“不使用就會失去”，大腦會把更多的資源用於你做的最多的事情。
