英文原文：Software Development: Fast and Slow

　　本文作者 Michael Dubakov 從事軟件開發方面的工作，他在讀了 Daniel Kahneman 的《思考，快與慢》后，思考了軟件開發中的快與慢，并且把書中的一些思想應用到實際的軟件開發中。下面是筆者對原文的翻譯：

　　最近，我在閱讀 Daniel Kahneman 的《思考，快與慢》，這本書非常令人著迷。里面擁有大量的真知灼見，給讀者帶來一場思維之旅。目前，我在一家軟件公司工作，書中所學到的部分自然而然地可以應用到我們的工作中。下面，我將分享自己從這本書的所感、所知。

　　系統 1 和系統 2

　　這本書包括兩個部分，系統 1 和系統 2 。在書中，卡尼曼會帶領我們體驗一次思維的終極之旅。他認為，我們的大腦有快與慢兩種作決定的方式。常用的無意識的“系統 1”依賴情感、記憶和經驗迅速作出判斷，它見聞廣博，使我們能夠迅速對眼前的情況作出反應。但系統 1 也很容易上當，它固守“眼見即為事實”的原則，任由損失厭惡和樂觀偏見之類的錯覺引導我們作出錯誤的選擇。有意識的“系統2”通過調動注意力來分析和解決問題，并作出決定，它比較慢，不容易出錯，但它很懶惰，經常走捷徑，直接采納系統1的直覺型判斷結果。

　　如果你是一名軟件工程師，你會快速抓住系統 1 和系統 2 的特質。系統 1 相當于緩存，而系統 2 則相當于業務層。緩存是廉價和快速的，而業務操作則比較慢和昂貴。

　　下面我將會用書中的一些概念來理解軟件開發中遇到的一些實例。

　　眼見為實（WYSIATI）

　　通常，人們不會懷疑他們所看到的事情（從廣義上來講）。而如果你有一些信息，你很有可能會產生質疑，并且去查證。人們往往會基于現有的事實和有限的證據來做出決定。這樣很有可能會導致一個偏差：

　　在軟件開發中，估算并不是件容易的事，我們有可能一直在犯錯，估算就是一個分布（Estimation is a distribution）。

　　過分自信

　　軟件估算是過度揮舞自信的產物。

　　如果你問“我們需要整合 Twitter，需要顯示特定標簽下的所有推文，完成這些需要多久？”開發人員不會問其他額外的問題，通常都會直截了當的給出答案，2 天。這明顯是系統 1 里的心理反應。而答案也非絕對正確，盡管缺乏信息，但這并不影響估算。開發人員應該聰明點和自信點，但他們也應該擺脫 WYSIATI，并且認真仔細地思考一些未知數。

　　框架效應

　　描述問題的措辭很重要，同一個問題，用不同的語言描述，很有可能會產生不同的解決方案和反應，看下面這兩個問題：

　　你認為，我們需要一個非常有經驗的開發人員來解決這么簡單的問題嗎？

　　你認為，我們需要一個非常有經驗的開發人員來解決這么復雜的問題嗎？

　　問題好像被設置了框架一樣。第一個問題，你很難去回答 Yes，相反，第二個卻很容易回答 Yes。

　　忽視基礎概率

　　有些事件可能會比其他的更容易些。然而，人們并不具備好的直覺和數據統計。

　　比方說，你的產品被 1000 家公司采用，你接收到一封客戶的郵件，該客戶認為他們的想法很棒，而且必須馬上實施。存在這樣的爭論是很好的，而且非常有意義。你感受到了客戶的痛苦，并且集中全力快速啟動新功能的開發。好吧，你可能錯過了什么，那就是，你有想過其他 999 位客戶是否需要嗎？或許他們就不需要這樣的解決方案呢。你忘記了產品要基于更大的客戶群，而對于單個請求是否要進行重新審查。

　　在平時開發中，這種錯誤很常見，并且我會反復提醒自己。現在，我會非常認真仔細地考慮每一個請求。而不是沖動。

　　回答一個簡單的問題

　　當我們對一個復雜的問題難以回答時，我們通常都會用簡單的思維來替代復雜，其實書中系統 1 就可以處理，大家來看下面這個例子。

　　你常常會聽到這樣的問題：“該項目在 3 個月內會有哪些進展？”對于這個問題，你可以這樣理解：“這個項目會有哪些進展？”。

　　通過做這樣的替換，你無需用系統 2 的思維來回答，直接使用系統 1 的就可以了。有趣地事，我們并未意識到替代，并且會很好地回答這個問題。

　　情緒啟發式

　　人們的情緒往往會對決定產生很大的影響。例如，如果你喜歡 Node.js，那么你會很樂意采用它來開發新的 Web 應用程序，而如果你不喜歡 Node.js，你會列出許多反對的理由，并且支持使用另一門語言來開發。

　　這種情緒化的啟發式是很難克服的。雖然有時候是不合理的，甚至是不理智的。有時，這種基于直觀喜好的選擇并不是最好的。

　　我只是列舉了一些表面例子，但很顯然，在軟件開發過程中，我們很容易基于這種情緒或某種偏見來做一些決定。

　　直覺 vs. 模型

　　事實上，在我們決定一些東西的時候，可以應用模型。 

　　Kano 模型是一個非常好的例子，它可以幫助我們對新功能做出更加明智的決定。

　　模型似乎一直好于直覺。模型會迫使你去思考領域，問題的方方面面，以及從各個不同的角度看它——使用系統 2 思維。

　　這里有一些簡單的問題：“下面，我們該從哪個功能做起？”，你可能會根據直覺回答說：“高級搜索”。但實際上，這個功能可能并不重要，而是有數十個更重要的功能。你可以構建一個簡單的模型，并且進行評估。例如，在制作模型的時候，可以采用以下選項作為參數：

• Kano 模型（基礎、delighter、性能）
• 投票：客戶的需求有多大。
• 頻率：客戶使用的頻率有多大。
• 傳播：有多少人會使用這個功能。
• 成就：（S, M, L, XL, …）
• 復雜性：它會增加使用的復雜性嗎？

　　通過制作這樣的模型，你會很容易做出決定。

　　模型除了可以應用在軟件領域，它還可以應用在許多地方。實踐告訴我們，直覺很少能帶來正確的決定和很好地解決問題，除非你是史蒂夫·喬布斯。

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