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浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-shqw）

是中国西门子的佳合作伙伴，公司主要从事工业自动化产品的集成,销售和维修，是全国的自动化设备公司之一。

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在我看来，软件工程研究是一门实验室科学，而且是一门内容广泛的大学科。实验室的规模之大，使得我们必须使用更具探索性的方法来进行研究。只通过分析是无法理解这门学科的。唯有通过在软件工程的实践中研究各种关系的产生和变化，以及各种技术的限制，我们才能知道如何通过配置流程优化软件开发。

同时我们需要利用一切实践机会探索各种理念，比如对可行性进行测试，看看人们是否可以应用这些理念，理解应用它们所需要的技术，并测试它们与其他概念的相互关系。基于这些信息，我们可以调整研究环境中每一个理念，使人们可以在实践中轻松使用。甚至在建立模型之前，我们就需要在实践中试用我们的理念并且改良它们。那么，什么是个性？平时我们总是能谈到个性。“她有着成为律师的完美个性”或“他的个性真的有问题”。的的策略来解决它，那我们认为这个任务是稳定的。而不稳定的任务，则是用不同的方法来解决的。当确，一位大型软件开发公司的人事经理曾表示，如果有机会试用一种科学验证过的测试来度量编程能力的话，预测编程职员工的编程技能，你想要用尽可能少的时间。因此，测试任务需要比在正常工作中遇到的任务小很多。快的程序员，学习是通过反思实践完成的，但一旦她有了程序员，她不希望他们反思，因此她不希望他们学习。我把这称为不思考的、被时间所困的人事经理的悖论。

事实上，这位人力资源经理并不是完全不思考的。她知道智力起一定作用。也许她已经阅读了这章所引用的一些文献。但她或许没有读到智力有益于获取知识，而不是预测已知的技能。智力不仅仅指智商（智商只是智力的一方面）。阅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。

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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，即：无需观察很长一段时间的表现。因此，这包括预测未来的表现。

本章所涉及的两个主要任务——编程和软件工作量预估本质上很不同：一个涉及规划，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？