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读科技文献时很容易遗失细节，这不会是次。软件工程里有这样一个传说：Royce在他的文章[70]中反对瀑布模型，但业界未能翻到下一页，在那里他说道，前一页的模型是不被推荐。这样一知半解的例子在从业者和研究者中一定还有很多。当在基于证据做出决定时，请先更全面地了解你的证据。

让我们回到本章开始提出的三个问题。个问题有关是否可以定义怎样是的软件开发人员。对于软件开发的某些任务（例如，编程），我们可能很快就会得出一个定义。对于其他任务（例如，软件工作量估算），则很难定义。你也许会反对说，一个的工作量估算者不就是以正确的信心指数准确可靠地做出估算吗。但在这之前，请记住我们这一章所赋予个问题的意义远远不止于此。定义一个出色表现者意味着把任务和任务所需的技能定义到如下的程度：新手怎样才能成为专家，专家怎样才能成为更好的专家。

对第二个问题的回答与个问题类似。对于某些任务，我们能度量技能和任务难度，但对其他任务我们还不能这么说。请注意，我们需要有效的方法来确定一定程度的技能，

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及规划，另一个涉及执行。而我们对前两个问题的答案似乎扩大了这一鸿沟。但是仅仅因为我们开始对一个任务有了解，而对另一个任务没有了解，并不意味这两个任务无关。相反，人们很自然地会询问，它们之间的表现会不会有相互联系。

当前说来，编程技能、预测的准确度、完成自身任务的可靠度是正相关的，这与人们通常认为的“即使是好的程序员也不能估算自己的工作量”的认识相反。如果正相关性被证明是真实的，你就可以让你好的程序员估算工作量，并根据实际完成这项工作的程序员的水平来校正预估。相对当前使用的与技能无关的补偿因素来说，这是一个巨大的进步。这里使用一个概念替代另一个概念的方法，是一个有趣的前景。例如，你可以通过提高编程技能来间接提高估算的准确度吗？

第三个问题，如果靠环境和发展辅助环境的工具和技术。然后相关技能就变成了对于辅助环境的工具和技术的掌握。可能这是把“定义不明”的任务（比如软件工作量估算）至少转换为“不稳定”任务（如果做不到“稳定”的话）的方法。编程能力正变得可度量。这意味着我们能更好地领会编程任务本身以及专家程序员意味着什么。我们在建构效度上已经取得了进展（也就是我们的度量方法一直能反映编程技术和任务的难度），而且也正在提高根据Sternberg的理论，智力充分体现在生存能力和适应能力上。适应行为包括解决实际问题的能力，口头表达能力和社会竞争力。后者包括接受他人的本质，承认错误以及显示对广义世界的兴趣等。这些对协作来说都是无价的东不能可靠地确定技能，是否应侧重于工具。如果能明白任务和所需的技能，那么我们肯定应该更多地专注于技能。因为大量的研究表明，增加组织机构几个百分点的技能，就能提高它的商业价值。但显然，Glass的观点只有在你知道如何识别程序员的技能时才会起效。当你不了解技能，以及不知道如何发