http://www.rubyist.net/~matz/20080104.html
で紹介されていた
http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=221622
を面白かったのでメモ
A man I've learned much from, Gerald Weinberg
(中略)
"no matter what they tell you, it's always a people problem."
Gerald Weinberg
ワインバーグの本は参考になりました。
(略)
同意
- コードはそれが書かれているよりはるかに読まれます。 人々があなたのストーリーを読むことができないなら、彼らは、それを改良することができないし、それを修理することができません。 読みにくいコードには、実質費用があります、そして、私たちはそれを「技術的な負債」と呼びます。
- コードレビューはソフトウェア欠陥を見つける最も効果的な方法ですが、通常、私たちは「それらのために、時間がありません」。
ありがち。
In my first jobs, I saw lots of managers making stupid decisions, and so, logically, I came to the conclusion that managers and management was stupid. It's a commonly held belief in our profession: if you're not smart enough to deal with the technology, you go into management. Over time I very slowly learned that the task of management wasn't stupid, it's just very, very hard. That's why all those stupid decisions are still being made; management is much harder than technology because it involves virtually no deterministic factors. It's all guesswork, so if you don't have good intuition you'll probably make stupid decisions. Napoleon wanted lucky generals rather than smart ones.
私の最初の仕事において、私はたくさんのマネージャーがばかな決定をしているのを見ました、そして、論理上、私はマネージャーと経営陣がばかだったという結論に達しました。(中略)私が管理の仕事がばかでないということを非常にゆっくり知った時の上に、それはとっても難しいです。そういうわけで、すべてのそれらのばかな決定は、まだなされています;それが実質的に決定的な要因を含まないので、管理はテクノロジーより非常に難しいです。それはすべての推測であるので、あなたが良い直観がないならば、あなたは多分ばかな決定をするでしょう。ナポレオンは、利口な人よりむしろ幸運な将軍が欲しかったです。
興味深い。
Here's an example: some companies have adopted a policy where at the end of some predetermined period each team evaluates everyone and drops the bottom 10% or 20%. In response to this policy, a smart manager who has a good team hires extra people who can be thrown overboard without damaging the team. I think I know someone to whom this happened at Novell.
ここに、例があります: いくつかの会社が各チームがいつかの予定された期間の終わりに10%か20%皆を評価して、下部を落とす方針を採りました。 この方針に対応して、良いチームを持っている賢いマネージャは船外へチームを破損しないで投げることができる余分な人々を雇います。 私は、これがノベルで起こっただれかを知っていると思います。
素敵過ぎる。
Here's another example: People are going to ask you the shortest possible time it takes to accomplish a particular task. You'll do your best to guess what that is, and they'll assume you can actually do it. What you need to tell them for an estimate like this, and for all your estimates, is that there's a 0% probability that you will actually get it done in that period of time, that such a guess is only the beginning of the probability curve. Each guess needs to be accompanied by such a probability curve, so that all the probabilities combined produce a real curve indicating when the project might likely be done. You can learn more about this by reading a small book called Waltzing with Bears.
ここに、別の例があります: 人々は特定のタスクを達成するのに要する最短時間をあなたに尋ねるでしょう。 (中略)あなたは、これに関してWaltzing with Bears(熊とワルツを)と呼ばれる小さい本を読むことによって、さらに学ぶことができます。
基本
You need to pay attention to economics and business, both of which are far-from-exact sciences. Listen to books and lectures on tape while you commute. Understanding the underlying business issues may allow you to detect the fortunes of the company you're working for and take action early. When I first started working I looked askance at people who paid attention to business issues -- that was suit stuff, not real technology. But those people were the smart ones.
あなたは、経済学とビジネスに注意を向ける必要があります。その両方が精密科学から遠くにあります。 通勤している間、テープで本と講演を聞いてください。 (中略) 最初に働き始めたとき、私はビジネス問題(本当の技術ではなく、スーツものであった)に注意を向けた人々を疑って見ました。 しかし、それらの人々は賢い方でした。
最近同意できるようになった。
A great new source of information is podcasts. Anyone can do these so many of them are bad, but there are some real gems out there
すばらしい新しい情報源はpodcastsです。 だれでもこれらができます、それらの多くが悪いのですが、いくつかの本当の宝石がむこうにあります
うーむ
It's even harder when you come from the world of ones and zeros where we really, really want to believe that everything can be deterministic. It's harder than that when you understand that adding people into the mix and scaling up a system changes the dominant factors, while everyone around you still believes it should all be deterministic.
あなたが1と0の世界からすべてが決定論的である場合があると本当に、本当に信じたいと思うところに来るとき、それはさらに困難です。 あなたが、ミックスに人々を加えて、システムを拡大すると支配的な要因が変化するのを理解しているとき、それはそれより困難です、あなたの周りの皆が、それがすべて決定論的であるべきであるとまだ信じていますが。
そんな信念は無い。
So when you go into your new job with your head filled with technical knowledge from the last couple of years, and you add what I've told you today, you may be tempted to assume that everyone at the company has foolishly gotten themselves trapped with bad ideas. But there's one more very important maxim from Gerald Weinberg which doesn't really answer anything as much as gives you a way to understand what happens. He says: "Things are the way they are because they got that way ... one logical step at a time." It's the legendary frog in the saucepan. So from your fresh new perspective things might look ridiculous, but remember that each decision on the way was made by someone weighing the issues and making what seemed like the best choice at the time. This viewpoint doesn't solve the problem but it can make you more compassionate about the people who are stuck there.
頭が過去2、3年からの技術知識で満たされて、新しい仕事に入り、私が今日あなたに伝えたことを加える場合、悪い考えで会社の誰でも馬鹿らしくそれら自身をわなに掛けたと仮定するという誘惑にかられるかもしれない。(中略)あなたの新鮮な新しい見解から、おかしく見えますが、途中での各決定が問題を熟慮して、当時最も良い選択のように見えたものを作りながらだれかによってされたのを覚えているかもしれません。 この観点は問題を解決しませんが、それで、あなたはそこで刺される人々に関して、より情け深くなる場合があります。
生暖かいな〜
Real estate always goes up, even if salaries don't.
それはバブル。
