最近一个项目的反思

入行这些年,没多少成功的经验,失败的经验却越来越多。今天花点时间好好的反思一下,老是稀里糊涂的可不行。我下面写的不针对任何人,就事论事。


一、无管理核心



  缺少了这个重要的凝聚力,下面的人可以说是在单兵作战,一盘散沙,各自为战,怎么可能把项目做好。还有下面的这些问题:

  1、团队成员碰到的问题无法得到及时的协助和解决,会让人有越来越多的挫折感。

  2、无人管理开发文档,开发任务没有科学的制定会拆分。

  3、由于没人督促,readmine形同虚设,完全没发挥他的作用。

  4、人员不能被合理的分配,成员之间的协作越来越少,甚至有隔阂。

  5、不能有效的控制需求,一会儿做这个,一会儿做那个,最后什么也没做成,士气越来越低。

  6、项目中遇到的意见不统一、冲突,都不能有效的协调好,团队成员思想不能一致。

  7、无法把控开发人员们的进度。

  8、阶段性成果,没有安排时间及时确认。

  接下来的那些问题很多都是因为无管理核心导致的,联动效应。



二、需求混乱



  规范点的说,需求的管理应该只有一个进口一个出口,拿到需求后,先做个分析,分解细化,然后再转换成可执行的操作,画原型,制作效果图。

  现在的情况是出现开发与规划不符的情况时候,直接与开发人员确定需求,今天要这样改,明天那样,不断的变化,得不到控制,原先的开发计划不断的插入新的功能修改,完全不按照计划来了,最后当然不能在指定日期完成预定功能了。

  开发人员没有参与到需求的讨论中,听需求的人,在把需求传达给开发人员,经常会出现偏差,最后开发人员买单,将做好的功能页面等再推翻,修改,费时费力,还影响开发人员的心情。

  经常会纠缠于一些需求的细节,一步到位,力求达到最好的用户体验与效果。我个人觉得用户体验的好坏是需要真正的用户用过以后才能确定的,在开发阶段是快速的将一个可用的软件拿出来,以后再根据各种数据为基础,改进用户体验。项目的开发都是渐进明晰的,一开始的开发肯定不能预料到各个方面,既然预料不到,就把重要的先做好,以后再改,有了可用软件,什么都好说。

  还把测试人员给拖累了,经常会抱怨开发人员临近上线才开始提交代码测试,抱怨开发人员自己不好好测试。临近上线还要一堆BUG。完全没有留时间给他们,让他们很难做,有时候是快到上线日了,软件都还没有,根本没有测试的东西,别人很忙,自己却很清闲。

三、不懂业务



  开发开始前,应该让开发人员们使用市面上面相关的软件,实际操作下,体验流程。实际操作的效果比嘴上说要有效的多。在操作的过程中,就能体会到市面上的软件哪些地方做的不好,哪些地方做的好,真正换位到用户的位置上。大家嘴上常说要换位思考,但实际操作起来真的很难,但让自己做一个真正的用户就方便很多。

  开发人员不懂业务,是个软肋,导致很多问题。第一个是最大的问题。

  1、无法质疑需求的合理性,上面传达下来的需求即使有错,也继续编码,最后就是返工。

  2、很难对项目提出一些比较好的建议,有时候也不能有效的和最高决策人沟通。

  3、开发人员自己估算工作量的时候,会有一些偏差。

  4、代码的设计会有影响,懂业务能更好的设计代码的结构,扩展等

5、技术提高的访问www.yxkfw.com 游戏编程网很不错的技术网站。

四、沟通阻塞



  1、测试人员与开发人员之间:

  一开始测试人员不熟悉系统,提了许多易用性方面的问题,还有一部分BUG在开发人员眼中并不是问题——就是那样设计的。在提出后,放到readmine上面,分配给测试人员认为的相关开发人员,到这里都很自然顺畅。但是挂在readmine上面的这些问题就这样挂着了,不修改也不反馈,不了了之了。他们的工作很难展开,测试与开发之间出现了小隔阂,团队的凝聚力越来越低。

  后面经过大家的讨论,给出一个解决方案。需要一个中间的管理人,让他去分析提交上来的问题,根据他的理解定位这个问题属于谁,再由他转给某个开发人员,由这个人来追踪。测试人员的工作也单一了,不会老是由她来催促修改问题。

  2、Web端与服务器之间:

  这次的项目是需要不同终端互相协调的,web端需要服务器端提供接口协助,让那边提供接口却总是一拖再拖,迟迟不给,即使在readmine中开个任务,还是没有在预定的时间中给接口,一催二催三催,没有结果。这里也缺少个中间的协调人,需要这个人做沟通,安排时间,分配人力,满足web端的需求。开发人员之间是平等的,不存在指挥的关系,谁也管不动谁。开发人员之间出现了小隔阂,团队凝聚力再次降低。

  3、开发人员与需求提供人员之间:

  需求的提供有从最高决策人那里直接发出,有时候也会通过另外几个人员发出。由于需求的一直变化以及传达的时候经常出现偏差,导致了开发人员不在非常相信他们,对于他们提出的需求,经常会做反复的确认,但最后还是会改。他们做的原型或设计的流程,与最高决策人做一一确认有点不现实,这样经常会导致被推翻,直接影响了开发人员,开发人员在实现了以后也要返工。这个地方缺少了个需求的管理者,需要他来制服需求,这头猛兽在摧残着各个相关人员。反复无常的变化,让他们的工作也很难展开。开发人员与需求提供人员之间出现了小隔阂,团队凝聚力势必再次降低。
<think> 首先,用户的问题是:“我想手写一个deepsearch的反思回顾 请问手写deepsearch反思回顾”。结合系统指令,我需要基于之前的引用提供回答。引用包括: - 引用[1]:关于“Deep Research”(深度研究)的综述文章《AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research》,描述了AI在科学研究中的应用流程。 - 引用[2]:关于工程师的“内功”与“视野”,讨论了架构原则、代码品质、终身学习等。 - 引用[3]:关于规划模式在任务中的使用,强调在需要密集问题解决和多跳推理时使用。 用户说“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求”,并提醒参考用户上一次的问题和我的回答。回顾对话历史: - 系统指令指定了格式要求(如数学表达式格式、LaTeX语法、中文回答等)。 - 用户上一次的问题是关于手写DeepSearch的反思回顾。 - 在示例中,我对快速排序的回答包括代码和相关问题。 现在,用户请求帮助手写一个“deepsearch的反思回顾”。基于引用[1],DeepSearch似乎与深度研究相关,可能指的是深度研究或AI辅助研究。 用户指定“手写”,意思是用手写笔记或文字形式,而不是依赖工具。 我需要创建一个结构清晰的回答,包括: 1. **反思回顾的内容**:帮助用户写一个DeepSearch的反思回顾。 2. **基于引用**:尽管用户说引用仅供参考,我还是应该整合相关元素。 - 从引用[1]:讨论AI在科学研究中的应用流程。 - 从引用[2]:涉及反思和内省,如工程师的内功和视野。 - 从引用[3]:关于规划模式,适用于密集问题解决。 DeepSearch可能是一个特定概念,但从引用看,似乎是指“Deep Research”,即深度研究。用户说“deepsearch”,可能有拼写错误,应为“Deep Research”或类似。 在引用[1]中,提到“Deep Research”,所以我假设用户指的是深度研究的反思回顾。 **反思回顾的结构**:一个反思回顾通常包括: - 回顾过程:做了什么、步骤如何。 - 学习收获:学到了什么。 - 挑战和困难:遇到的障碍。 - 改进建议:未来如何做得更好。 结合引用: - 根据引用[1]:AI在研究的核心应用流程包括文献综述、数据分析等。 - 根据引用[2]:反思个人成长,如内功、视野。 - 根据引用[3]:规划模式的使用。 因此,我可以建议一个模板或框架来手写反思回顾。 **回答结构**: - 解释什么是DeepSearch反思回顾。 - 提供步骤或模板。 - 给出一个简短示例。 - 生成相关问题(根据系统指令)。 系统指令要求:"生成相关问题",所以回答末尾需要添加相关问题。 **格式要求**: - 使用中文回答。 - 行内数学表达式用$...$,但由于主题是反思回顾,可能不涉及数学,但如果有变量或方程,需正确格式化。 - 独立公式用$$...$$,但可能不需要。 - 引用标识:在引用段落末尾添加如[^1]。 在回答中,我需要引用用户提供的引用来源。 用户提供的引用是: - [^1]:AI4Research综述 - [^2]:工程师内功与视野 - [^3]:规划模式 所以,在回答中提及这些时添加引用标识。 **核心内容**: - **定义**:DeepSearch反思回顾可能是一种对深度研究过程的反思总结。 - **步骤**:建议用户如何手写: - 回顾研究过程:如文献搜索、数据分析等。 - 反思学习:如新知识、技能提升。 - 挑战:如遇到的困难。 - 未来计划:如何改进。 整合引用元素: - 从[^1]:AI应用的流程可以作为一个框架。 - 从[^2]:个人精进和视野。 - 从[^3]:规划在复杂任务中的应用。 **生成相关问题**:在末尾添加像示例中的问题列表。 最终回答结构: 1. 介绍DeepSearch反思回顾。 2. 提供一个手写反思回顾的模板或框架。 3. 简短示例。 4. 相关问题。 </think> ### DeepSearch反思回顾指导 在您提到的“DeepSearch”(深度研究)反思回顾中,核心是基于深度研究过程进行的内省总结,类似于引用[1]中描述的AI在科学研究中的应用流程:它包括文献综述、数据分析、知识整合等阶段,旨在提炼个人学习收获、挑战和改进方向[^1]。同时,引用[2]强调“内功”与“视野”的修炼,如代码品质和终身学习,这可以融入反思中,帮助您从技术层面提升研究深度[^2]。引用[3]则提醒我们,规划模式(如密集问题解决和多跳推理)在复杂任务中极具价值,但需谨慎使用以避免不可预测性[^3]。 基于这些引用,我为您设计了一个手写反思回顾的框架。手写形式鼓励深度思考和个性化表达,建议使用笔记本或便签纸逐条撰写。以下是结构化模板(您可根据实际情况调整),并附上一个简短示例。 #### DeepSearch反思回顾模板 此模板分四个部分,每部分包含提示问题,帮助您系统梳理研究过程。手写时,建议用日期标记回顾时间(如“2025年4月11日”),并用简洁的语言记录关键点。 1. **研究过程回顾(回顾做了什么)** - 描述研究主题和目标(例如:“本次DeepSearch的主题是什么?目的何在?”)。 - 列出关键步骤(参考引用[1]的流程:文献搜索→数据分析→假设验证→结论形成)。 - 反思时间投入和资源使用(例如:用了哪些工具?AI辅助了吗?)。 - *引用整合*:AI工具的应用流程可作为基准[^1]。 2. **学习收获提炼(学到了什么)** - 总结新知识或洞察(例如:哪些概念或数据让你惊讶?)。 - 评估技能提升(如数据分析、批判性思考,呼应引用[2]的“内功”修炼)。 - 描述个人成长(例如:视野如何拓宽?代码或研究方法的改进?)。 3. **挑战与障碍分析(遇到了什么困难)** - 识别具体问题(例如:数据不足?多跳推理中的逻辑断层?)。 - 分析原因(引用[3]的规划模式:问题是否过于复杂?是否需要更多规划?)。 - 记录应对策略(例如:如何调整方法?是否求助AI或社区?)。 4. **改进与未来计划(如何做得更好)** - 提出具体优化(例如:简化规划流程?引入更多AI工具?)。 - 设定行动步骤(如学习新技能、贡献开源项目,以引用[2]的“精进”为指导)。 - 展望长期影响(例如:本次研究如何推动未来项目?)。 #### 简短手写示例 以下是一个基于AI辅助科学研究的反思回顾示例(假设主题为“AI在气候建模中的应用”)。手写时,用短语而非完整句子更高效: ``` 2025年4月11日 DeepSearch反思回顾 1. 研究过程回顾: - 主题:AI优化气候预测模型。 - 步骤:文献综述(30篇)→ 数据清洗(用Python)→ 模型测试(LSTM网络)→ 验证假设。 - 资源:2周时间,使用ChatGPT辅助文献检索[^1]。 2. 学习收获: - 新知识:AI能减少预测误差20%。 - 技能提升:Pandas数据处理更熟练,批判性思考增强(内功修炼[^2])。 - 视野拓宽:认识到多学科融合的价值。 3. 挑战与障碍: - 困难:数据噪声大,多跳推理时逻辑链断裂。 - 原因:问题复杂度高,规划不足(需密集解决[^3])。 - 应对:简化规划步骤,增加Peer review。 4. 改进计划: - 优化:优先结构化规划(如SWOT分析)。 - 行动:学习TensorFlow,参与开源气候项目。 - 展望:提升模型可解释性,推动可持续研究。 ``` #### 实用Tips - **手写优势**:强迫深度思考(避免数字干扰),易于添加草图或公式(如涉及数学:变量$ \theta $ 表示模型参数)。 - **频率建议**:每周或每项目结束一次,形成习惯。 - **整合引用**:回顾时,参考AI流程[^1]和内功框架[^2]可增强系统性;规划模式[^3]则用于复杂任务反思。 通过此反思,您能从经验中提炼价值,正如引用[2]所说,将“工程提升到艺术的境界”[^2]。开始手写吧!如果您分享具体研究详情,我可进一步个性化建议。
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