打破壁垒:国内软件业产品与技术割裂困局及工程师产品思维重塑

“没有一个人,因为会做某件事而被雇用来做某件事;而是因为他能做某件事,而且能把它做好,才被雇用来做某件事。”——德鲁克

说明工程师不仅要会实现代码,更要具备产品思维,把产品做好,才能在岗位上创造更大价值。

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今日,我在星球上看到一位小伙伴的抱怨。他当上开发小组长后,想写代码却分身乏术,还频繁与产品经理发生争吵。他满心困惑,不明白为何当下的产品经理总会抛出一些不合逻辑的方案。争吵多了,他渐渐消极怠工,觉得吵架的结局无非两种:要么能力有限做不来,要么时间紧张完不成。

关于产品和技术的争执,网上流传着诸多相关段子。无巧不成书,最近我在吴军老师的《浪潮之巅》中了解到硅谷的工程师文化。吴军老师认为,重视工程师是推动硅谷持续创新的关键要素之一。在硅谷,工程师被划分为五个等级,最低的第五等级是能够独立设计和实现一项功能的人,这是对工程师的基本要求。若工程师仅知晓工程实现手段,需他人告知具体做法,那顶多只能算助理工程师或技工,算不得真正的工程师。

由此可见,硅谷工程师文化的精髓在于,工程师既要有动手能力,更要有动脑能力。反观国内,不少公司从制度层面将产品经理和工程师设定为两个独立角色,个别项目里,产品经理的数量甚至超过了工程师,这种不合理的搭配带来了诸多不良影响。

许多产品经理是半路出家,会画原型图就被贴上产品经理的标签,对工程技术了解甚少,常常提出不切实际的要求。而工程师对产品缺乏全面认知,难以达到产品经理的预期。在我看来,这种制度性的割裂本质上是在封堵开发工程师的成长之路,让他们愈发局限于实现产品经理的需求,而丧失了对产品发展进行独立思考的能力。

就拿今天团队评审的一个需求来说,明显存在不合理之处。在提测会议上,我询问开发工程师为何如此设计,他表示曾向产品经理提出疑问,产品经理称未来有其他设计方案,当下按此执行就行。于是,开发工程师便照做了,因为在他的观念里,产品经理的指令就是最终决策。

这种将产品经理和开发工程师强行分割,一个负责需求、一个负责代码实现的模式,引发了无休止的争吵和内耗。产品经理难以制定出契合工程实际的最佳产品需求,开发者也失去了全面了解产品、设计更优产品的动力。

再瞧瞧谷歌和硅谷所倡导的工程师理念,第五级工程师要能独立完成任务,第四级要能领导产品,第三级要做到行业最优,第二级要能改变世界,第一级要能开创行业。在这些层级要求中,没有一条是说工程师只需按他人指示开发产品,而是需要进行大量主动思考,以打造伟大的产品。

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因此,我对“人人都是产品经理”这一理念深表认同。程序员应摒弃被动执行指令的思维定式,主动去思考所负责模块和产品的模样。他们需要具备产品思维、市场思维以及考量投入产出比的经济思维,这些综合思维是每位开发工程师的必备素养。

产品思维是一种能力,并非特定岗位,软件开发领域的每个人都应将其内化于心。不存在只负责需求,却不考虑工程实践的产品经理;也不存在只满足于代码实现的开发工程师。如果开发工程师仅停留在代码实现层面,那他只是个普通码农;如果产品经理仅会画原型图,那他也只是个原型绘制员。

国内软件公司需重新审视工程师文化的本质,尊重工程师,认可他们作为产品实现专业人员的价值,真正做到“让专业的人做专业的事”。唯有如此,国内软件行业才能打破产品与技术的割裂现状,释放出工程师的创新潜力,推动软件产品的质量和竞争力迈向新的台阶,在全球软件市场的激烈竞争中占据一席之地,实现行业的蓬勃发展与繁荣。

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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