软件开发究竟是“难”还是“复杂”?

本文探讨了软件开发中的“难”与“易”,指出软件开发的难点更多在于繁杂而非技术不可行,并强调团队合作与流程的重要性。同时,文章还讨论了个人成长中的价值高地问题。

我一直的观点是要对“难”做一点分解。

好比说航空母舰的弹射器,我们造不出来,很“难”与一台机器有一千个螺丝要拧,保证3年中所有螺丝都拧对了,很“难”,

这两种场景下“难”的含义是不同的。


软件开发的难度更多的类似于后者,表现为繁杂,而不是类似于前者表现为“搞不定”或“做不出来”。

总是有人喜欢把问题绝对化,所以这里补充一句,软件涵盖的范畴可以很广,因此确实有很难搞定的,类似于弹射器的领域,但应该不是主流。


以前的很多提法,在这样一种大前提下就变的没有什么意义了,比如说:国产操作系统。

当很多公司或组织标榜这类事情的时候,似乎自己更愿意认为这是一种技术突破。

但实际上在开源如此发达的今天,这类东西的开发更需要的是组织和市场运作,而非是突破技术屏障。


由这一点可以推导出一个很有趣的结论:

既然不体现为一种“搞不定”或“做不出来”式的难度,那么一帮智商水平并不是非常高的人(或者说并不绝对优秀的人),

老老实实把代码评审,静态测试,单元测试这些环节做好,一样能做出不错的产品(当然很那辉煌灿烂)。

反过来讲就是,在大多数产品开发中,天才是有帮助的,但不是绝对必要的。


这点与这样一个事实相符:软件开发的队伍似乎更加杂牌,什么专业的都有。

这事儿逆转过来就不成立。

一个人可以以前是做涡轮机的,中途能够转行做软件开发。

但做了软件开发的,就很难去做涡轮机。


如果进一步推导,就会发现这一点对考虑个人成长也很有意义。

单反类相机,镜头很难搞,所以介入壁垒比较高,最终导致做单反的就比较赚钱。

电视机这东西,大家都能做,所以介入壁垒比较低,最终导致当初很牛的一些做电视的公司都亏损。

软件开发中,如果“只有你能搞定,别人不太容易搞定”的事情比较少,那么人员的可替换性就强,

稀缺性就不好,从价值上来看,就不太容易保值。


反过来讲,就是每个人如果想保持一种长久的价值,都要找到属于自己的一块“价值高地”。

软件可以依附到很多东西上,比如金融,财务,电商等等。因此“价值高地”还是有一些的。

可以是某个公司独有的东西,可以是某些专业知识(如:财务等),诸如此类。

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理想流 + 软件 = 《完美软件开发:方法与逻辑》
理想流 + 人生 = ??
理想流 + 管理 = ??
理想流 = 以概念和逻辑推演本质,追求真理。


### 软件开发论文与测试论文写作度的比较 软件开发论文和测试论文的写作度取决于多个因素,包括作者的知识背景、研究深度以及具体的主题选择。以下从几个方面进行分析: #### 1. **知识深度与广度** 软件开发论文通常需要更深入的技术细节和理论支持。例如,发论文可能涉及算法设计、编程语言特性、系统架构优化等内容[^1]。这些内容往往需要扎实的计算机科学基础和丰富的实践经验。相比之下,测试论文可能更注重测试策略、流程管理和工具使用等方面,虽然也需要技术知识,但对底层实现的要求相对较低[^2]。 #### 2. **创新性要求** 在学术领域,软件开发论文通常要求更高的创新性。例如,提出一种新的发框架或优化现有算法可能是一个常见的研究方向。而测试论文则更多关注如何改进现有的测试方法或工具,创新性要求相对较低[^3]。然而,这并不意味着测试论文容易撰写,因为测试领域的某些问题(如自动化测试的效率提升)同样具有很高的研究价值。 #### 3. **实验与验证** 软件开发论文通常需要通过实验来验证提出的理论或方法的有效性。这意味着作者需要具备较强的编程能力,并且能够设计和实现复杂的实验环境[^4]。而测试论文的实验部分可能更侧重于测试用例的设计和执行结果的分析,相对来说实验复杂度较低。 #### 4. **文献综述与理论支撑** 无论是软件开发论文还是测试论文,都需要进行充分的文献综述。然而,由于软件开发领域的研究更加广泛且更新迅速,因此发论文可能需要查阅更多的前沿文献以确保研究的时效性和新颖性[^1]。测试论文虽然也需要大量阅读相关文献,但由于测试领域的研究范围相对较窄,文献数量可能较少。 #### 5. **受众与表达方式** 软件开发论文的目标读者通常是发者或研究人员,他们期望看到详细的技术实现和理论推导。因此,发论文的语言风格可能更加严谨和技术化。而测试论文的目标读者可能是测试工程师或项目经理,他们更关注实际应用效果和管理方法。这种差异可能导致测试论文的语言风格更加通俗易懂。 ### 结论 总体而言,软件开发论文的写作度可能略高于测试论文,主要体现在技术深度、创新性要求和实验复杂度等方面。然而,具体度还取决于作者的专业背景和论文的具体主题。对于熟悉软件开发的作者来说,发论文可能更容易上手;而对于擅长测试领域的作者,测试论文可能更具优势。 ```python # 示例代码:一个简单的实验验证示例 def test_experiment(): # 假设这是一个验证测试效率的函数 results = [] for i in range(10): results.append(i * 2) return results print(test_experiment()) ```
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