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程序员的真正产出,别再用“代码行数”和“文档数量”来衡量!

在某些公司,尤其是那些注重“量化管理”和“交付物”的企业里,常常会看到这样一幕:管理层或上级领导要求程序员报告“代码行数”和“文档个数”,“每周要统计代码行数”或者规定“每个开发周期内要提交多少行代码”。甚至有些公司会以此作为程序员绩效考核的标准。你没听错,代码行数文档个数!这真的能代表程序员的工作产出吗?

我们先不谈这些数字背后到底隐藏着多少问题,今天我想通过这篇文章,和大家聊聊:“代码行数”和“文档个数”到底有多离谱,为什么这种标准注定是行不通的?

1. 代码行数并不能衡量工作质量

首先,代码行数真的能反映一个程序员的工作量吗?答案显然是否定的。

想象一下:一个开发者在写一个功能时,可能会写成几百行代码,甚至上千行,但这并不代表他就比另一个只写了几十行代码的开发者工作量要大。实际情况往往是,后者可能在做更复杂的架构设计,或者通过优化算法减少了代码的冗余,而前者可能只是重复性地写了大量冗余代码甚至在做大量的复制粘贴。有些项目中,我们看到程序员在解决问题时,常常不得不写出大量的样板代码、重复性代码,过度的复制粘贴,甚至过度的逻辑判断。这些代码并没有实际的业务价值,它们的存在只是为了应付不合理的开发要求。如果我们简单地用“行数”来衡量产出,那么这些“无用的代码”就会成为绩效的加分项,显然违背了开发的初心。

更多行数 = 更多工作”的思维模式,在这个信息化时代简直是滑稽的。如果我们真用代码行数来衡量程序员的工作表现,难道我们要鼓励每个程序员写尽可能冗长、低效的代码?如果每行代码都被视为一个生产单位,那势必会导致代码质量的严重下降,甚至出现不必要的技术债务。有时候,一行代码的改变就能解决一个大问题。例如,一个有效的排序算法,能够将几百行的循环代码压缩成几行简洁的代码,但它的执行效率却远超于冗长的旧代码。如果你以行数来衡量,显然无法理解这个优化背后的巨大价值。

代码行数只是“量”的体现,忽略了“质”的提升:一个程序员的真正价值不在于他能写多少行代码,而在于他能在多短的时间内,用最少的代码解决最复杂的问题。能做到这一点的程序员,通常具有深厚的技术功底和丰富的经验,而这些是不能通过行数体现的。

2. 文件个数的追求,意味着什么?

除了代码行数,某些公司还要求程序员提交一定数量的“文件”——无论是代码文件还是文档文件。这种做法看似很“量化”,但实际却完全脱离了软件开发的本质。

文件个数作为衡量标准的最大问题在于它忽视了文件内容的质量。有时候,多个小文件或冗余的配置文件,既不能提升系统的可维护性,也不会对功能有任何帮助,只会让系统变得更加臃肿、难以管理。如果你不相信这一点,试着回忆一下你曾经参与的某些项目,是否遇到过那些“文件众多但毫无意义”的情况?曾经见过一位工程师为了解释几十行的代码,撰写了50个文件需求并要求程序员按时完成。其中包括所谓的软件需求分析、软件架构分析、软件详细设计和单元构建、软件单元验证、软件组件验证和集成验证等类目,每一类中还包括了设计说明书、规格说明书双向追溯表、详细设计双向追溯表、评审检查项清单、评审检查表、软件测试报告等诸多繁琐而无用的文档。在这里要强调一下,并不是说这些材料完全无用,而是为了解释几十行的代码来写50、60个文件是没有必要的。

更糟糕的是,有些公司甚至要求程序员每天“提交文件”,而不是关注工作成果的质量和实际功能的实现。程序员每周花费大量的时间在撰写月报、双周报、周报、日报、甚至小时报,这样做不仅让程序员在短期内产生了大量的“低质量产出”,还导致了更多的时间浪费和管理成本。最终的结果肯定是:

  1. 文件过多导致项目管理混乱:项目中文件过多,不仅让代码库看起来杂乱无章,而且增加了开发、测试、部署时的复杂度。最终的结果往往是,虽然文件数量增加了,但实际的开发和维护成本却不断提高。
  2. 文件个数并不反映实际功能的实现:一个功能模块的实现,不在于文件有多少,而在于它是否解决了用户的需求,是否具备良好的扩展性和可维护性。如果为了应付提交文件数量的要求,程序员拆解代码、增加文件,反而让系统结构变得更加复杂,增加了以后的维护成本。
  3. 低效的文档产出:有些公司对文档数量的要求也异常严格,甚至要求程序员写大量的设计文档、技术说明文档。然而,文档的核心价值应该在于其“可读性”和“实际应用价值”,而不是简单的篇幅和数量。大量的文档如果不能真实反映项目的技术实现和解决方案,那又有什么意义呢?

3. 为什么程序员需要更多的“产出质量”而非“数量”?

程序员的核心价值,不是写多少行代码,也不是编写多少个文件,而是通过自己的技术能力解决问题,优化系统,提升产品质量。这才是我们在做技术的过程中应当追求的目标。

更重要的是,高质量的代码和架构设计,往往是精简且高效的。一段解决问题的代码或一个优化过的算法,可能只需要几行,但却能为系统的稳定性、性能和可扩展性带来极大的提升。

  1. 简洁而高效的代码:一个经验丰富的程序员,往往能写出简单、优雅的解决方案,极大减少了冗余的代码。而这些看似少的代码,往往在性能、可维护性上具备更大的优势。
  2. 优秀的架构设计:真正的程序员不仅仅是写代码,他们还会通过合理的架构设计来保证软件的可扩展性和可维护性。架构的好坏,不是代码行数能体现的。
  3. 持续的优化与维护:一个优秀的程序员能够持续优化现有系统,减少冗余、提升性能,避免技术债务的积累。这种工作往往不以“行数”或“文件个数”来衡量,但对公司长远发展至关重要。

4. 结果才是最重要的

如何正确地衡量程序员的产出呢?答案是:结果导向,而不是单纯的“行数”和“文件数量”。对于程序员来说,最终产出的结果才是最重要的。这个结果,可能是一个更加稳定的系统,或者是一个用户体验极佳的功能;它可能是一个重构后的代码库,或者是一个能高效处理高并发的服务。

我们应该摒弃用“代码行数”来评判程序员的表现,转而关注他们在项目中创造的价值。程序员的贡献,不仅仅是通过增加代码量来实现的,更多的是通过提高系统的质量、优化架构、解决复杂问题来达成的。

  1. 解决实际问题的能力:最重要的产出标准是程序员能够解决哪些实际问题,提升哪些业务指标。例如,程序员通过优化算法,使得某个系统的处理速度提高了数倍,或者解决了用户体验中的瓶颈问题,这才是最直接、最有价值的贡献。
  2. 代码质量和架构设计:程序员的价值不仅仅体现在“量”的方面,还要体现在“质”的提升上。高质量的代码不仅易于理解和维护,还能减少bug和技术债务,提升团队的开发效率和协作能力。一个良好的架构设计能够让系统在面对复杂需求时,依然能够轻松扩展并保持高效运作。这些都是需要从代码的“深度”而非“宽度”来评估的。
  3. 创新和优化能力:真正优秀的程序员往往不仅能完成任务,还能在开发过程中提出优化的方案或者创新的设计。例如,在面对高并发、大数据量的挑战时,能够设计出高效的分布式系统;在产品需求不断变化的情况下,能够迅速适应并调整系统架构以满足新需求。
  4. 团队协作与沟通能力:程序员并不是孤岛,尤其是在现代企业中,程序员更多的是作为团队的一部分,与产品经理、设计师、测试人员、运维等多个角色协同工作。因此,程序员的沟通能力、协作能力和团队精神,也是非常重要的衡量标准。

5. 要求更多的是“目标导向”

而不是无意义的代码量,或者文件数量。企业和团队领导应当明确自己的目标:想要提升产品质量、加速开发进度、还是提升团队的技术深度?

如果想要提升产品质量,就应当关注代码的可读性、可维护性,鼓励团队注重最佳实践和持续集成的过程。如果想要加速开发进度,就应当关注技术选型的合理性和项目管理的高效性,而非无谓的代码“赶工”。

某些企业、尤其是一些大公司,热衷于用数字来管理和考核员工。这种做法似乎很“高效”,但实际上,它往往忽视了对员工能力和创造力的真正理解。就是用管理工人的思维方式来管理程序员。数字化考核方法虽然能在短期内产生某种程度的管理效果,但它的背后隐藏的是对工作内容、质量和创意的忽视。

程序员的工作,不是简单的敲代码、提交文件,也不是为了迎合那些无意义的指标而“做样子”。真正的程序员价值,体现在他们的思考创新解决问题的能力上。而这一切,单凭数字是无法衡量的。

6. 如何真正衡量程序员的产出?

那么,程序员的工作成果应该如何衡量呢?其实,我们可以从以下几个维度来考虑:

  1. 问题解决能力:程序员能够解决多么复杂、困难的问题,提出多少具有创新性的解决方案。
  2. 代码质量:代码是否简洁、可维护,是否遵循了编码规范,是否经过了充分的测试。
  3. 团队协作:程序员是否能够与其他成员(如产品、测试、设计等)有效沟通,推动项目进展。
  4. 系统优化:程序员是否有能力发现系统的瓶颈,并进行有效的性能优化。
  5. 技术深度:程序员在技术深度上的积累,包括对技术栈的掌握、对行业趋势的理解,以及对系统架构的设计能力。

这些才是真正能够体现程序员价值的标准,而非“每周写多少行代码”这种荒谬的量化指标。

鼓励质量、重视过程,放下数字化考核的枷锁

如果我们真正想让程序员充分发挥其技术潜力、提升他们的工作满意度和创新能力,我们就不能继续执着于那些虚假的数字指标——代码行数、文件数量、提交频次,而应当通过更加科学、全面的考核体系来评估他们的工作成果。以下几点建议或许能为某些企业提供一些启示:

  1. 关注产出的质量而非数量:领导不一定要懂技术,但是至少要做到尊重技术。鼓励程序员注重代码的可维护性、系统的稳定性和架构的扩展性,而不是单纯追求代码的数量。优秀的代码应该是简洁、清晰且高效的。
  2. 结果导向,给程序员更多的自由:真正优秀的程序员往往有很强的自我驱动能力。如果我们能设定清晰的项目目标,并赋予他们更多的自由和信任,他们往往能在不被数字化考核束缚的情况下,创造出更有价值的成果。
  3. 提高团队协作与沟通的重视:技术的创新往往源于团队的协作,注重跨部门的合作与沟通,让程序员不再仅仅是“写代码的机器”,而是有能力参与到产品设计、需求讨论、问题解决的全过程中。

结束语

程序员的产出,应该是结果导向的,而不是简单地通过代码行数、文件数量来衡量。那些数字化的指标,往往忽略了技术的复杂性和创造性的价值。真正的“产出”,是通过高质量的代码、创新的设计、有效的问题解决和团队的协作,最终达成的可衡量成果。希望未来的公司能够摆脱这种“量化崇拜”,尊重程序员的技术深度和创新能力,从根本上推动整个行业的技术进步。

如果工作是数学考试,加班等于高分吗?

想象一下,你正在参加一场数学考试。试卷上有 10 道题,标准考试时间是 2 小时。但有两个学生采取了完全不同的方式:

  • A 同学:答题速度极慢,一直在草稿纸上演算,反复确认,每道题都花费大量时间。考试结束后,他主动向监考老师申请加时,再额外做了 6 个小时,最终在晚上 10 点才交卷。
  • B 同学:逻辑清晰,思路敏捷,准确率极高,在 2 小时内完成所有题目,满分交卷,提前离场。

如果你是老师,会认为谁是更优秀的学生?


加班文化 vs. 数学考试:企业选人方式的荒谬

然而,在一些企业里,选人的标准却和学校截然不同。

想象一下,你走进公司,看到有两位同事:

  • A 同事:从早上 9 点坐到晚上 12 点,整整加班 15 个小时,电脑上堆满了各种文件和代码,虽然他一直在做事情,但看上去有些杂乱无章,问题似乎解决得并不高效。一年到头也没有解决什么技术问题。
  • B 同事:在规定的工作时间内专注解决了所有的核心问题,高效沟通,完成了团队要求的任务,并且在下班时准时离开,清爽又自信。

这时候,如果你是经理,你会认为哪个同事更值得奖励呢?如果按照一些企业文化的标准,A 同事加班了那么多小时,似乎是个“勤奋”的员工,应该获得更多的认可。然而,现实中,B 同事的效率和质量可能远超 A 同事——但因为他没有加班,是否他就该被忽视甚至遭受惩罚呢?

很多领导推崇“加班文化”,他们认为:

  • 谁加班时间长,谁就更努力,更加具备奉献精神
  • 谁熬夜最多,谁就该升职加薪
  • 即使工作没完成,如果加班时长足够多,就可以免于追责

换句话说,在这种管理逻辑下,A 同学(考试时间超长但效率低下)反而会被表扬,而 B 同学(高效解决问题)却会被认为“没有吃苦耐劳的精神”而受到处罚。

但现实中,企业要的是高效创造价值的员工,而不是“熬时间冠军”。


“努力”不是看谁熬得久,而是看谁做得对

回到数学考试的例子,你会发现:

真正的优秀,不是看你花了多长的时间,而是看你能否在有限时间内高质量完成任务。
勤奋的本质,不是时间堆积,而是高效学习、快速思考、精准答题。
考试不是比谁熬夜加试卷,工作也不是比谁在工位上坐得久。

所以,企业如果真的想招到优秀人才,就应该像学校一样,更看重“能在规定时间里拿满分”的人,而不是“拼命加时却做不完”的人。


加班并不等于工作质量

这其实揭示了一个误区:加班的时长并不等同于工作的质量。在职场中,很多领导往往依赖“加班时长”作为衡量员工努力程度的标准。这个标准不仅让员工盲目跟风熬夜,也在潜移默化地塑造了错误的工作理念——“工作时间多=努力”

但实际上,工作效率才是最值得重视的要素。正如数学考试一样,学生不是因为花了多长时间在考场上,而是因为能够在短时间内有效解决问题获得高分。在工作中也是如此:优秀的员工能够在规定的时间内,精准而高效地解决问题,而不是拖延、重复劳动、或者以加班的方式来“证明”自己的努力。

加班可能掩盖了员工的低效,可能让问题暂时得到“掩饰”,但这种方式并不会让企业真正受益,反而会导致资源的浪费与员工的疲惫。


高效工作是最值得推崇的能力

企业真正需要的是能够高效完成任务、提供创新解决方案的员工,而不是只是能坚持加班的员工。高效的员工能够用短时间内高质量地解决问题,而无效的加班则可能是因计划不周、执行不力或资源不足等因素的表现。

想象一下,一位员工在短短的几个小时内,通过精心的设计与合理的资源调配,提出了解决方案,成功打破了原本的工作瓶颈,达到了团队的目标。而另一个员工可能因为各种原因,花了很多加班时间,却依旧无法完成任务——这种情况下,谁才是真正值得奖励的人?

在未来的职场中,真正需要培养的能力是如何在最短时间内,利用最少的资源完成最有价值的工作。这种高效能的工作方式,才是现代职场应当追求的目标。


正确的职场思维

如果你是员工,不要被“加班文化”洗脑,以为“熬夜加班”就是成功的秘诀。真正的职场高手,不是加班最多的人,而是能在最短时间内交出高质量成果的人。

如果你是领导,不要被“加班时长”迷惑,而是应该去衡量员工的真正贡献。一个人是否高效完成了目标,是否有创造性地解决了问题,这才是关键。

所以,别再让“考试时间长”成为衡量优秀的标准了。职场不是比谁坐得久,而是比谁答得对!

职场疯人院:谁能逃离牢笼?

在 50 年前的传奇电影《飞越疯人院》(One Flew Over the Cuckoo’s Nest,1975)中,讲述了个关于精神病医院的故事。该精神病院是一个封闭的世界,病人们日复一日地生活在护士长拉契特规训之下,他们不是真的疯了,而是被医院的制度困住,逐渐习惯了服从。职场何尝不是如此?

当你进入一家公司,面试的时候一切顺利,入职之后兴致勃勃地以为自己能发挥才能,结果却发现:

  • 这里充满了僵化的规则,让人无法发挥真正的能力;
  • 不合理的加班、不透明的绩效、无休止的流程、无穷无尽的季度和月度甚至每周考核,让你的精力被很多无意义的事情榨干;
  • 你尝试过提出优化建议,但团队中没有任何一个人愿意改变,甚至你会被认为是团队中的“刺头”;
  • 时间久了,你开始麻木,开始接受了这一切,也不敢再反抗,也不知道自己还能去哪儿

是你疯了吗?还是这个职场已经成了疯人院?


疯人院的角色映射:你的同事是谁?

在电影《飞越疯人院》中,每个角色都象征着不同的职场人,每个角色有着自己的生态位。而他们的选择,则将决定了他们的命运。

1. 护士长:掌控一切的压迫者

职场映射:掌控一切的管理层

  • 护士长拉契特表面上冷静、理智,但她控制病人的一切,不允许他们有任何自由意志和自己的想法;
  • 她的控制手段不是暴力,而是使用精神操纵——用规则、药物、心理战术,让所有的病人屈服。

在职场中,类似的人是谁?

  • 领导们制定规则,并且不告诉这个规则的由来,只要求你执行。规则表面上公平,实际上只是为了驯化员工,让他们变得听话。
  • HR 口口声声说“公司是你的家”,“公司是家文化”,但从不关心你的死活,一旦员工生病就会立刻将其从公司开除。

当你抱怨 KPI 或者 OKR 不合理、绩效考核太严、加班没有加班费,HR 只会温和地告诉你:“这是行业常态”、“你不适应的话,可能不适合我们”“行业领头羊都是那么做的”

于是,你选择闭嘴,继续待在疯人院里。


2. 病人们:那些想逃却逃不了的人

职场映射:每天抱怨但从不行动的打工人。精神病院里的大多数病人,其实是可以离开的,但他们已经习惯了依赖制度,害怕外面的世界

  • 他们不是真的疯了,而是被制度和流程驯化,丧失了逃出去的勇气
  • 他们害怕自由,害怕承担风险,害怕改变,于是宁愿待在医院里,过着一成不变的生活。

这不就是我们身边的很多打工人吗?

  • 他们知道加班是压榨,却安慰自己“至少有稳定的收入”
  • 他们抱怨公司不涨工资,但从不真正去找新工作
  • 他们觉得管理层愚蠢,但又觉得自己改变不了什么
  • 他们说自己想跳槽,但几年过去了,依然在同一家公司。

他们不是没能力,而是已经适应了职场疯人院的规则,被一点点消磨掉了斗志。就像《肖生克的救赎中》所说的,监狱是一个神奇的地方,一开始你会恨它,然后慢慢适应它,最后离不开它。在监狱的罪犯一旦适应了监狱的体制,反而就无法逃离了。


3. 麦克墨菲:敢于反抗的“异类”

职场映射:想要逃离的人

麦克墨菲是疯人院里最“清醒”的人,从他进来的第一天,他就知道这里的一切都不合理,于是选择反抗:

  • 他带着病人们去湖上钓鱼,试图让他们重新找回自由的感觉,鼓励他们发掘自己的能力,树立自信心。
  • 他组织病人们打扑克、娱乐、看球赛,让他们有一丝对生活的掌控感;
  • 他多次挑战护士长的权威,想要打破压迫性的规则。

但最终,他的反抗被无情地镇压——被实施了脑叶切除术,成为了真正的“病人”。

在职场里,有很多像麦克墨菲这样的人,他们不愿被制度束缚,想要改变现状,结果往往是:

  • 他们提出优化建议,但是被领导驳回;
  • 他们试图改变流程,被同事冷眼旁观;
  • 他们想要坚持做正确的事情,结果被边缘化,甚至被辞退。

于是,他们最后的选择只有一个:逃离疯人院


疯人院的门,始终是开着的

最讽刺的一点是,电影里很多病人其实是“自愿住院”的,他们可以随时申请离开,但没有一个人敢走。 这和很多职场人如出一辙:他们痛恨996、厌倦无意义的会议、讨厌制度的压迫,但却始终没有真正迈出逃离的那一步。

为什么?

因为待久了,习惯了。
因为外面的世界更让人恐惧。
因为他们已经被灌输了一个概念:“再糟糕,这里至少是稳定的。”

很多人并不是真的喜欢这份工作,而是害怕换一份工作可能更差,所以继续忍受。
很多人不是没有能力跳槽,而是害怕新环境需要重新适应,所以不敢迈出第一步。
很多人并不是真的认同公司的制度,而是觉得**“反正大家都这样,我又能怎么办?”**

就像疯人院的病人,他们不是被锁在里面,而是锁在了自己的思维里。


被驯化的人,已经忘了什么是自由

疯人院里有一个病人,比利(Billy),他年轻、有活力,本来完全可以恢复正常生活,但因为护士长掌控了他的心理,他一直觉得自己无能、软弱,无法独立生存。

职场里,有多少人就是这样的“比利”?

  • 他们工作多年,依然害怕领导,连一个合理的请假都要思前想后。
  • 他们明明有能力,但从不敢要求加薪,生怕“开口会被领导记恨”。
  • 他们有更好的机会,却始终告诉自己“算了吧,去新公司万一不稳定呢?”
  • 他们哪怕已经身心俱疲,也宁愿继续做着自己厌恶的工作,不敢逃离。

最终,比利在护士长的心理操控下,选择了自尽。这代表了什么?这代表了一个人在长时间的压迫之下,会失去所有的自信和希望,甚至放弃了自己的生命。职场里,多少人也是这样,被一步步驯化,最终彻底麻木?


领导的“洗脑术”:让你不敢走

每个疯人院的病人,最初都是有挣扎的,但最终,他们都接受了自己的“身份”:我是病人,我需要这里,我无法离开这里。

这和很多公司的套路一模一样:

  1. 制造稳定的幻觉
    • “我们公司虽然加班多,但很稳定啊!”
    • “别看薪资低,起码工作环境不错。”
    • “其他公司你也不一定能找到这么好的机会。”
  2. 削弱你的自信
    • “你确定你能找到比这里更好的工作?”
    • “你跳槽之后,万一干不下去怎么办?”
    • “你现在的能力,出去可能竞争不过年轻人。”
  3. 让你产生依赖
    • “你已经适应了这里的文化,再换一家公司要重新来过,多麻烦。”
    • “我们这里虽然有问题,但总比在外面瞎折腾强。”

这一套手段下来,就像护士长用温和的方式让病人接受他们的命运一样,你会慢慢相信,公司就是你最好的归宿,外面的世界充满风险。但是,那只是他们想让你相信的谎言。

疯人院终究不是家,早走才是解脱

《飞越疯人院》的结局,是一场悲剧,但同时也是一场胜利。

  • 麦克墨菲失败了,他被体制摧毁了,但他的精神没有死。
  • 酋长终于醒悟,他没有选择继续沉默,而是用行动打破了牢笼。
  • 疯人院的其他人,还会继续过着一成不变的生活,等待着被驯化得更加彻底。

你呢?

  • 你是那个每天抱怨加班,却从不敢离开的病人?
  • 你是那个已经失去斗志,开始接受现实的比利?
  • 还是那个酋长,在沉默多年后,终于下定决心,砸开窗户,奔向自由?

谁能真正逃离疯人院?

电影的最后,所有人都还在病院里,只有酋长成功逃了出去

  • 他原本是个“沉默者”,装聋作哑,假装顺从制度与规则;
  • 在麦克墨菲的影响下,他意识到自己其实有力量
  • 最终,他推倒了医院里的洗手台,砸破窗户,跑向了自由。

在职场中,谁能成为酋长?那些有能力、又有勇气的人

  • 他们不是一开始就冲动反抗,而是等待时机,默默积蓄力量;
  • 他们知道职场规则,但不会让自己变得麻木;
  • 他们不会无意义地消耗自己,而是在合适的时机,果断逃离。

如果你身处“职场疯人院”,该怎么办?

  1. 认清现实,别被制度驯化
    • 你是来工作的,不是来被压榨的,工作只是为了让自己更好地生活;
    • 公司不是你的家,领导不是你的朋友,别对制度和流程抱有幻想。
  2. 提升能力,积累逃跑的资本
    • 想走,得有能跳槽的实力,需要持续积蓄自己的力量;
    • 别让自己成为“干了五年,但只会做 PPT 和 Excel”的病人。
  3. 找机会,果断行动
    • 别等到自己彻底麻木了才想着离开,那时候已经失去斗志,再也没有离开的勇气;
    • 有更好的机会,果断跳槽,别留恋

疯人院里的人很多,但逃出去的只有酋长。

职场疯人院的大门,从来没有真正关上。

唯一的问题是,你敢不敢走出去。

你是想成为沉默的病人,还是那个最终逃离的勇者?

面试是天堂,入职是地狱?

01 | 面试时的美好蓝图

近十年,人工智能的技术蓬勃发展,各行各业都开始在自己的公司中准备使用人工智能技术。在面试或者沟通的时候经常会遇到公司的 HR 热情洋溢地介绍着:“我们是一家科技驱动、数据为王的创新企业,致力于用数据分析和人工智能改变行业……”

AI 的职位描述写得让人心动:

  • 负责数据分析和 AI 相关研发,探索前沿技术;
  • 团队氛围轻松,我们倡导“科技改变世界”;
  • 工作时间弹性或者是计时工作制,五天八小时,不加班
  • 薪资增长空间大,后期有期权和股票,公司前景无限;
  • 高效的信息化系统,让数据流转更加顺畅,减少繁琐工作。

如果你听到这些,是不是会觉得这是一家值得加入的公司?
如果你正对 AI 和数据充满热情,是不是会觉得自己找到了合适的舞台?

然而,现实却给了一记响亮的耳光


02 | 入职后的“职场泥潭”

工作内容变了味
而求职者在入职智慧化,发现实际情况和面试时的描述完全不符。

  • 数据分析和 AI?不存在的!本来以为会在大数据、机器学习领域发光发热,结果却成了全栈苦力。在各种数据都是 excel 来维护的公司,怎么可能有完善的数据流和数据治理方案呢?连正常的数据库和大数据套件(MySQL、Hadoop 等)都无法提供的公司,AI 又怎么能发挥它的能力呢?
  • 前端、后端、算法、测试全包,甚至还要负责项目管理、写文档、跑流程。极端情况下,甚至连办公软件、数据库维护,甚至前台打印机坏了,都要去搞定。
  • “科技公司”只是一个口号:号称数据驱动,结果 Word、PPT、Excel 满天飞,数据存放在各种不统一的文件里,甚至员工的个人电脑中,根本无从管理。
  • 本以为会有数据中台,结果完全没有,数据分析变成了手工 Excel 操作。每天不是在整理数据,就是在跟不同部门扯皮对接,技术的价值被消磨殆尽。

工作时间无限膨胀

  • 约定的五天八小时,变成了995,甚至 9-12-5,极端情况下还有 9-3-5;
  • 弹性工作制”的真正含义是:公司可以弹性,我不可以弹性。上班时间必须准时,下班时间可以弹性。
  • 周末随时待命,晚上随时拉会,凌晨经常返回工位,加班是常态,但从来不给加班费
  • 偶尔想请假,发现公司默认“随叫随到”才是工作态度,甚至不允许员工节假日请假回家,用各种潜规则在公司压榨员工的剩余价值。

薪资与承诺成了笑话

  • 几年不涨工资,年终奖和期权的“饼”画得越来越大,却始终没落到嘴里。每次都会给员工说,给你的已经很多了,或者你拿的工资是最高的了。
  • 绩效考核越来越苛刻,稍不小心就会被扣工资,还存在各种补助可以随意克扣,年终奖甚至可能“负增长”。
  • 期权、股票?根本连影子都没有,倒是经常有人因为“绩效不达标”而被迫离职。如果能够赔偿 N+1,说不定都是良心企业了,更多的则是想办法把人弄走就行。

03 | 谁是受害者?谁才是得利者?

受害者是谁?

  • 员工身心俱疲,拼尽全力换来的,只是无休止的加班和一成不变的工资。如果不在业余时间提升自我能力,就只能够在一个地方长期被压榨,直到被榨干最后一丝的力量,然后被抛弃;
  • 精力透支、成长受限,到头来培养的只是“全能打杂”技能,无法在专业上深入发展。每天提交各种 excel、ppt 和文档,无法在专业上持续深耕。长期处理各种杂事,专业技能会逐渐萎缩;
  • 想辞职,但发现跳槽也需要时间和机会,于是被困在“舒适区的泥沼”里。

得利者是谁?

  • 公司管理层最得利:用一个人的工资,干五个人的活。一开始用数据分析或者 AI 吸引人才,来了之后就使劲压榨人才的时间和精力;
  • 通过不停地画饼和不花钱的激励方式,成功让各种年轻的员工自我感动、自我压榨,同时想办法让老员工离职,大幅降低人力成本;
  • 口头上讲数据驱动、人工智能化,但实际上只关注老板的 KPI,数据和 AI 只是装饰品。投入的资源是非常少的,但是想要获得的产出是非常大的。

04 | 如何避免掉坑?

面试时警惕套路

  • 详细问清楚具体的工作职责、团队分工,避免掉入“全栈苦力”陷阱,了解公司的职位划分和分工职责,避免一人多职;
  • 问清楚加班文化,多关注“工作时间”、“是否有加班费”等关键词,当然也有可能沟通的时候是五天八小时,但是来了之后是五天十四小时;
  • 让他们把薪资、期权、涨薪承诺写进 Offer,否则当场就是画饼。

入职后如何自保?

  • 早点认清现实,该跑路就跑路,不要对公司抱有幻想;就像“飞越疯人院”那样,能早点逃离这个环境就早点跑;
  • 记录自己的正常工作、加班、工时、薪资情况,避免被随意扣钱;
  • 避免“习惯性负责”,不要做超出自己本职工作的事情,不要让自己成为团队的“免费劳动力”;
  • 避免“大跨度转行”,如果进入公司之后,发现工作内容和面试的时候不符,可以趁面试的状态还在,可以早点修改简历迅速跑路,避免最后由于大跨度转行导致绩效考核很差,反而被坑。

05 | 职场的“骗局”何时休?

这里列举的绝对不是个例,职场上画饼、压榨员工的情况比比皆是。常见的套路如下,但绝不仅仅如下:

  • 一边谈 AI,一边靠 Excel 维护数据
  • 一边说“计时工作制”或者“弹性工作制”,一边让员工 9-12-5 还要求随叫随到
  • 一边承诺“期权和股票”,一边压低工资,几年不涨薪
  • 工作环境差,甚至无法保障员工的基本生命安全,一旦员工生病就想办法甩掉包袱。

真正的人工智能还没普及,但 AI 的口号已经被公司玩得炉火纯青。是时候警惕这些职场套路,让求职者不再成为“韭菜”!

没有数据支持,AI 只是空中楼阁

笔者算起来毕业已经将近十年时间,工作经验告诉我,人工智能的核心在于数据。没有数据作为支撑,任何所谓的 AI 研究都只是空洞的理想,根本无法落地。一些企业在手工作坊的环境下,根本没有搭建起完整的数据平台,也没有做出有效的数据积累,却一味地追求“AI”标签,这种做法不但不可行,还可能导致浪费大量资源。没有数据,AI 就像是没有燃料的火箭,根本飞不起来。

企业如果没有数据中台,没有清晰的数据治理体系,只靠离线 EXCEL、PPT、Word 和各种 txt 收集数据,如何能够通过 AI 来提升业务效率?事实上,这些企业往往只会做表面功夫,尝试在一些局部领域“做做样子”,但真正能够支撑 AI 运作的数据资源却没有形成。在 AI 的发展过程中,数据的采集、清洗、标注和存储都是至关重要的工作。如果连这些基础的工作都没有做好,怎能指望快速进行 AI 落地实践?在这种情况下,AI 只能成为一种营销噱头,只能停留在各种技术文档和 PPT 中。

AI 的核心并不仅仅在于算法,它依赖于大量的历史数据、持续的数据积累和强大的计算资源。而某些企业没有统一的数据库、没有数据管理平台、也没有足够的计算资源(比如 GPU),却妄想在短期内实现 AI 驱动的突破。这种做法本质上是在对 AI 的基本要求视而不见,忽视了其背后庞大的数据和硬件资源需求。

AI 赋能各种各样的业务并不是一蹴而就的过程,它需要大量的时间、资源和数据积累很多企业在没有充分准备的情况下贸然推行 AI,只会在短期内制造出假象,看似在紧跟技术,实则是为了跟上时代的潮流而做的表面功夫。企业如果仅仅停留在“AI”这个概念层面,而没有实实在在的技术积累和数据支持,任何期望都注定是无果的。AI 的应用并不是“魔法”,它需要足够的时间、数据和资源来打好基础。从数据中台建设、计算资源的配置,到模型的迭代优化,都是企业需要一步步完善的工作。没有这些基础建设,单纯的“AI 梦想”终将被现实打破。

当前在一些企业中,人工智能的应用在某些领导眼中似乎并没有立即带来显著的效益,甚至被认为“只是锦上添花”,这主要源于基础设施的不完善和数据资源的不足。AI 的成功应用并不是一个短期的过程,它需要强大的数据支撑和持续的技术迭代。如果企业没有建立起数据中台、统一的数据架构,而是让各个团队在不同的云平台上搭建各自的数据库,那么数据的碎片化与不一致性必然会影响 AI 的效果。因此,AI 在短期内可能看不到立竿见影的“雪中送炭”效果,但它的长远价值仍然无法忽视。

与其让人工去做重复、低效的工作,不如逐步推动 AI 在可行范围内的应用。人工智能在处理大量数据、模式识别和自动化决策方面具有巨大的潜力,虽然当前可能只是初步落地,但它提供的是长期效益,不仅仅是一个“加分项”。通过系统性地收集数据、优化算法,AI 将逐步从“锦上添花”变成企业真正的生产力工具。

当一个企业没有充足的数据资源和必要的硬件支持时,所谓的 AI 研究只是徒劳的技术摆设,甚至可能引发更多的技术焦虑和误导。许多企业过于追求“人工智能”的标签,用 AI 项目吸引资本和眼球,却忽视了真正能够产生实际效益的基础工作。这种“无数据、无基础”的 AI 项目,无论做多少年,都难以突破瓶颈,最终只能沦为技术上的“空壳”。在一些企业的 AI 推广中,我们看到的不是扎实的技术积累,而是梦想与空谈。这些企业没有在数据、技术、团队等方面做好充分的准备,却一味地希望通过 AI 来获得市场竞争力。AI 发展不是一场幻想,它需要的是真正的基础设施建设:数据中台、清晰的数据架构、有效的数据采集和处理手段。在没有这些支撑的前提下,追逐“AI 时代”的梦想只会成为纸上谈兵。真正的技术迭代,应该是建立在现实基础之上的,而不是空洞的愿景中。

多面手还是专家?如何选择你的技术道路

自从 2023 年 4 月份初次接触到 ChatGPT 以来,一直被它强大的能力所深深震撼。它不仅能够轻松完成各种文字处理,表格分析,还能够进行代码撰写。同时,代码撰写的范畴远远不只是 Python、C/C++/C#、 Java,还包括前端的 HTML/CSS/JavaScript 等内容。刚接触到这个工具的时候,发现自己的开发能力和接触面瞬间拓展了,仿佛在不久的将来可以成为一个所谓的“全栈工程师”。这个想法听起来是非常有吸引力的,对不少新人甚至我这种工作十年的人都有着巨大的魔力,它不仅能够让一个人成为全能的人,还能够让一个人的能力面进行非常大的拓展。

在 2023 年的后半年阶段,我也接触到了 HTML/CSS/JavaScript 和前端的 VUE 框架,在 ChatGPT 的帮助下,也能够应对一部分的前端开发任务。同时在熟悉 Python 的基础上,也能够用 Flask 提供必要的后端接口给前端使用。在 ChatGPT 的加持下,一个看上去“全能”的全栈开发初见成效。

到了 2024 年,在日常的工作中也会遇到各种大佬,在与大佬的交流过程中,我提到了我的想法,也就是在 GPT 的协助下,让团队中的同事都成为“全栈”工程师。听完这个想法之后,大佬给出了一个回复:“让人都成为全栈工程师是不可取的,通常人的经历较为有限,一般只能够精通一到两个方向,很难了解和精通其内容”。事后我就认真地思考这句话,逐渐发现:这个思路是错的,甚至是危险的

人的精力是有限的,广而不精意味着“样样通样样松”。计算机行业的技术栈极其庞大,前端、后端、算法、运维、数据库。每个领域都在不断更新,精通任何一门都需要大量时间。在 AIGC 工具畅行的今天,虽然在工具的帮助下能够迅速完成某一项工作,但是想要精通每一个工作那是一件不可能的事情。在现实中,技术大牛往往是在某一领域专精,比如:

  1. 前端大牛深入研究组件化、性能优化、前端架构;
  2. 后端大牛专注于高并发、微服务、分布式系统;
  3. 人工智能大牛投入数年研究深度学习架构优化、算法的效果提升等问题;

试图在多个领域都达到行业顶尖水平,意味着需要在时间与精力上做不可能的投入。而 AIGC 已经可以提供还不错的代码能力,如果一个程序员相比 AIGC 没有更加精通的能力,那么这个程序员的价值也就无法体现了。真正的技术专家,都是在一个方向深入打磨,而不是在多个领域浅尝辄止。

行业并不需要“全才”,而是需要“能解决核心问题的人”。现实世界里,企业招聘时更看重的是你的深度能力,而不是会不会“全栈”。虽然在某些团队会特别看重全才,号称任何方向都懂并且能够做下去,但是却是样样稀疏。从招聘的需求来看,企业不会招一个“会一点前端、会一点后端、会一点 AI”的人,也不会招一个“会一点硬件、会一点软件”的人,而是希望候选人在一个方向上能独当一面。招聘的时候一般情况下不会要求一个人什么都会,而是有针对性的招聘专业的人才。在实际开发中,团队协作更重要,一个人负责所有环节往往是低效的。专业分工意味着你能更快更好地交付高质量的代码,而不是在不同技术栈之间疲于奔命。真正需要“全栈”的岗位,比如初创公司 CTO 或独立开发者,通常是因为人手不足,不得不兼顾,而非最佳选择。

在工作中,我曾遇到过一位同事,他自称“全栈”型工程师,不仅能做前端、后端,还能做 Android 开发,甚至对硬件有所了解。乍一看,这种能力的广度让人印象深刻,似乎是个多面手。然而,在与他共事一段时间后,我逐渐发现,这位同事的实际能力并没有表面上看起来那么强大。虽然他能在团队中谈论各种技术,从前端框架到后端架构,再到硬件设计,他总能聊得头头是道,但深入讨论时却常常显得缺乏深度,许多关键问题他都无法给出有效的解决方案。

最让人失望的是,他擅长撰写各种技术文档,但这些文档基本上无人关注,内容充斥着空洞的理论和泛泛的技术概述,实际上并没有多少实际价值。虽然团队并没有对他的文档产生太多期待,但也不得不接受,他似乎始终游走在各个领域之间,却始终没有真正精通某一项技术。

这种现象让我深刻意识到,“全栈”并不是万能的标签,尤其当你试图什么都做却没有深入钻研时,它反而可能成为一种负担。所谓的“全栈”往往意味着广度而非深度,虽然能“聊得了”各种技术,但却难以真正解决复杂问题。而团队真正需要的,往往是能够在某一领域中做到顶尖、深入的专家,而不是一位什么都懂但做不精的“全能选手”。

为什么仍然有人推崇“全栈”甚至“全才”?

  1. 面试错觉:有些公司会要求“懂前端 + 后端 + AI”,但这类公司往往是希望一个人干三个人的活,而不是真的要你“全才”;
  2. 技术焦虑:很多初学者害怕自己学得不够全面,认为“什么都学”才能有竞争力,但实际上,面试时更看重深度,而不是广度;
  3. 贩卖焦虑:培训机构、部分自媒体博主过度宣传“全栈”概念,因为“学全栈”意味着课程内容更丰富、更能赚钱。

真正的职场竞争力,来自深度和不可替代性,而非面面俱到的浅尝辄止。而当前看上去最佳的发展模式就是 T 型人才模型

  • 纵向发展:在一个领域深耕,比如 AI 算法工程师研究各种数据处理、模型训练、模型推理等知识;
  • 横向发展:在相关领域有所了解,比如 AI 算法工程师了解后端开发的知识,包括接口开发等内容;

那么,究竟该如何选择自己的深度方向呢?个人感觉那就是找到自己最擅长、最感兴趣的领域,深挖下去,成为该领域的专家。适度了解其他领域,但不要企图“全才”,这样既能和团队高效协作,也不会陷入“什么都懂一点,但什么都不精”的陷阱。

整体来说,“全栈”不等于高价值,深入掌握某一领域更加重要。企业更加看重“解决某个问题的能力”,而不是“样样会一点”。T 型人才成长模式更加适合长期发展,不应该盲目追求“全才”。最重要的是,不要被各种焦虑营销带偏,专注个人的深度成长,才是最佳的技术路径。

随笔(十五)— 谈一谈校招简历的那些事

校园招聘是应届生从学校走向职场的重要一环,对于大多数应届生而言,能够找到一份理想的岗位,对未来的职业发展和个人成长都有很大的帮助。最近无意之中翻到了当年自己校招的简历,从现在的角度来看,基本上属于一轮游的简历,可能连初筛都不一定能够通过。如果想要在校园招聘中找到一份不错的工作,一定要在本科和硕士期间进行必要的积累,毕竟只有日积月累的获取经验,才有可能在校招的竞争中脱颖而出。

由于自己是从数学系转行到机器学习领域,所以下面谈的简历基本上还是以互联网的机器学习和人工智能的方向为主,至于产品,市场等其他岗位,可以关注其他博主的资料。不同方向的岗位,在撰写简历方面其实相差还是比较大的。

如果要写简历的话,通常会选择使用一些招聘网站的在线撰写简历的功能,或者直接使用 word 的模板来进行编写,甚至使用 LaTex 中的 ModernCV 模板。下面就是 LaTex 中的 ModernCV 模板所生成的简历。

ModernCV

一般情况下,对于应届生的校园招聘而言,简历会包括以下几个常见的内容:

  1. 个人简介:姓名,性别,年龄,联系方式等;
  2. 教育经历:本科/硕士/博士学位,博士后(工作经历);
  3. 实习经历:大中小公司的实习经历;
  4. 科研经历:本科/硕士/博士所在实验室的项目;
  5. 比赛成绩:ACM,Kaggle,数学建模,大学生数学竞赛等比赛成绩;
  6. 其他条件:编程技能,Office,英语成绩(四六级,托福,雅思等);

基本上所有的招聘都是候选人之间的横向比较,因此想要拿到不错的 offer 就一定要在候选人之间脱颖而出才行。下面基于以上六点分别来分别介绍一下。

个人简介

个人简介这一块对绝大多数而言都没有问题,只要是想找工作的人都会认真写这一块,只看这一块其实大家都不会有太大的差异性。

教育经历

从教育经历这一块来看,就开始有区分度了。不同的学历的面试标准和要求是存在一定差异性的,不同的学校也是存在一定的区分度的。当然学校的区分度并不是指 Top 2,C9,985,211 的学生就一定会通过面试,在面试的过程中,任何学校的候选人都存在机会。不同公司的不同部门会根据自身的实际情况招聘最合适的候选人,并且最合适的候选人并不是最强的人。

在招聘的时候,不同的部门有着完全不同的招聘需求,有的部门需要 CV 方向的人才,有的需要 NLP 方向的候选人,有的则需要机器学习和强化学习方面的博士大咖。如果将 CV 的候选人推送到一个机器学习岗位,那明显是不合适的,该岗位的面试官很有可能会直接放弃这份简历,理由就是岗位不匹配。甚至,在同一个岗位上,也会略有差异,毕竟每个候选人的经历和条件还是不太一样的。

在留学申请学校的时候,也会存在某些极其优秀的候选人拿不到一些学校 offer 的情况,此刻就有一种说法叫做“overqualified”。意思就是候选人的能力明显高出许多,就算该学校发出了 offer,这位候选人也存在极大的可能不来,所以宁可直接发出拒绝信。在招聘的时候其实也是这样的,不同的岗位有着完全不同的定位,如果面试官判断这位候选人即使拿到了 offer 也存在不会接 offer 的可能性,那么即使候选人能力再强,也有可能直接发出拒绝信。

实习经历

从实习经历来看,这一块在所有候选人中的区分度是最大的。有的候选人在大学期间就早早出来实习,个人简历上至少有三到五个实习经历,每个实习期间从 2 个月到 1 年不等,并且都是国内或者国外的大型互联网公司实习经历。实习的项目经历非常丰富,在面试期间就可以基于自己的项目侃侃而谈,相比之下,没有实习经历的候选人在这一块就会占据劣势。

从个人的发展而言,如果有条件实习,那还是请尽快实习,毕竟时间不等人,而且实习的机会也是非常有限的。在实习期间,能进大公司实习就果断去大公司实习,实在不行的话从小公司开始实习也是可以的,有一个甚至多个实习经历对未来的求职会好很多。

如果想实习的话,那么实习的工作时间最好长一点,一般建议三个月至半年甚至一年以上。毕竟两个月的实习真的学不到什么东西,还容易给正式员工挖坑。实习的第一个月,能够掌握公司的常用开发工具和平台就已经算不错了。实习的第二个月能够做简单的数据分析和算法开发工作。如果实习两个月就走了,那么对现有团队的帮助其实非常有限。从正式员工的角度来看,两个月的实习生基本上做不了任何工作,虽然为社会培养人才很重要,但是也要避免由于实习生的跑路导致项目受到重大影响。从项目开发和迭代的角度来讲,新手写的代码会很坑,迟早也要推翻重写,甚至还不如从一开始就不要写。

科研经历

科研经历这一块也有区分度,不同的导师能够给学生带来的资源完全是不一样的。有的导师跟业界联系紧密,培养出来的学生基本上可以拿到各大公司的大咖岗位。相反地,有的导师连机器学习都没搞清楚是啥就让学生搞科研了。学生在选择自己导师的时候,对于导师的背景可以先调研清楚,避免入坑了之后耽误自身前途。

如果导师所做的项目是公司实际业务与科研相结合的,那这就是最合适的导师。首先,基于导师接到的公司业务,可以拿到公司的部分数据;其次,基于这些数据,学生可以做相应的科研,甚至发表论文。不仅有实战的经验,也会有相关的论文产出。对学生未来求职相关岗位有很大的帮助,如果导师更加靠谱一点,能够在工业界大力推荐学生,那么学生求职就会顺风顺水了。

比赛成绩

不同的比赛区分度其实很大,有的比赛具有很高的含金量,但是有的比赛就非常水。对于不方便参加实习的学生,日常参加比赛也是非常有必要的,否则简历就会更加空洞了。但是,如果个人简历中只有一些 kaggle 比赛,或许这份简历在 2015 年是够用的,但是在 2022 年就大概率不够用了。因为很多的候选人都会有相关的比赛经历,很难从中脱颖而出。

其他条件

其他条件包括编程技能,Office 办公室技能,英语成绩等。这些技能对于大部分学生而言都是具备的,区分度也相对有限。

以上的这些只是个人在近些年工作的部分经验总结,不一定正确,也不一定适合所有的人。大家在撰写简历的时候还是要多加总结,然后扬长避短,欢迎大家一起讨论。最后,祝大家都能够找到满意的工作。

软技能 2:软件开发者职业生涯指南

《软技能 2:软件开发者职业生涯指南》的作者是【美】John Sonmez,他是畅销书《软技能:代码之外的生存指南》的作者,也是 “Simple Programmer” 网站的作者。他为在线培训机构 Plural sight 开发了 50 多门在线课程,涉及 iOS,Android,.NET,Java 和游戏开发等多个主题。他是 “Get Up and Code” 播客的主持人,在这里他讨论 “程序员健身”;他还是 “Entreprogrammers” 播客的主持人,在这里他和其他三位开发者/企业家分享他们构建在线业务的真实故事。

软技能 2

之前笔者也撰写过一篇关于《软技能:代码之外的生存指南》的简单介绍,在第一本书中,作者撰写了职业,自我营销,学习,生产力,理财,健身,精神等七个章节。而在第二本书中,作者的侧重点就放在以下五个方面:

  1. 如何转行成为软件开发者:介绍了入行经验,傍身之技,如何学好一门编程语言等部分;
  2. 找到一份工作:初出茅庐,创新思维,唇枪舌剑等部分;
  3. 关于软件开发你需要知道什么:编程语言概述,开发流程,测试流程,代码维护等部分;
  4. 软件开发者的日常工作:与同事,老板,质量保障人员,生活,团队的共存,协作之道等部分;
  5. 推进你的职业发展:建立声望,广结善缘,与时俱进,笔耕不缀,未雨绸缪,学无止境等部分。

从本书的标题《软技能 2:软件开发者职业生涯指南》就可以看出这本书将会关注程序员的职业生涯发展,与第一本书《软技能:代码之外的生存指南》略有不同。而从章节的安排来说,作者依次介绍了转行,求职,软件开发的日常工作,职业发展路径的部分。

本书的阅读对象主要包括 3 类:

  1. 初学者或者只是对学习软件开发感兴趣的人士;
  2. 中级开发者;
  3. 神经百战的专业人士。

从豆瓣的评分来看,《软技能 2:软件开发者职业生涯指南》的评分高达 9.0,当然这个要经过时间的考验才行。

豆瓣评分

笔者拿到《软技能 2:软件开发者职业生涯指南》这本书没多久,还没来得及读完所有的章节,只好选择部分章节来摘选一下该书中的经典语录:

第四篇:软件开发者的日常工作

你要是想通过获得越来越多的职责来成长和扩展你的领地,就找一些还没有人探索过的沼泽地,没有人想去碰它,你把它拿走,别怕它会弄脏你的手,然后在那里建造出一个主题公园—华特.迪士尼就是那么做的。找出那些没人愿意染指的领域,那些没人愿意触碰的项目,接管它们。然后,让它们变成你的高光时刻。我向你保证,如果你能持续得到晋升,并在任何组织中加大你的职责,最后加薪的事情将不在话下。

你能做的第一件事情就是投资对自己的教育。坦诚地讲,你要买更多的书并阅读它们。只是读书还远远不够,还要聆听在线课程,并且真正完成它们。走出去参加研讨会或者行业会议,以及现场培训课程。

第五篇:推进你的职业发展

只有习惯性地做比被要求更多的事情,才能够带来进步。— 加里.瑞安.布莱尔

如果你真的想要出类拔萃,你真的想要把你的事业提升到一个更高的水平,你就需要学会如何建立起稳固的声望,包括如何推销自己,如何打造个人品牌,这些将为你打开常人难以企及的机会之门。

下面列出的是可以让你出名的渠道或者方法:

1. 写出你的博客;

2. 在其他人的博客发表评论;

3. 写一本书;

4. 为杂志撰写文章;

5. 登录别人的播客;

6. 创建自己的播客;

7. 创建自己的 YouTube 频道;

8. 成为一名活跃的 Twitter 或者其他社交媒体用户;

9. 在当地的用户组和编程训练营上发表演讲;

10. 在大型开发者人员会议上发表演讲;

11. 创建一个广受欢迎的开源项目。

我发现,在编程的世界保持与时俱进的最佳方法之一就是每天清晨花 30 分钟左右的时间阅读编程方面的博客。

你需要持续不断地学习新东西。不管你对当前的技能是多么驾轻就熟,也不管你的教育背景有多么深厚博大,你总是要去学习新东西。定期评估你现在的技能,定期校正你的学习方向,这样就可以明确确定你应该学习哪些新东西,以及你的学习内容的优先级和顺序。不过,要注意一点:不要去学那些你永远都不会用到的东西。

无论你眼下的工作岗位或者工作氛围多有保障,都不要过得太安逸,这点很重要。

行家里手:做专才还是做通才?真正的答案应该是:两者兼而有之。如果在你的领域内没有对综合知识的广泛积累作为基础,那么想成为一名优秀的专家是非常难的。当公司说他们想要一个通才的时候,他们真正说的是:他们想要的是一个适应能力强,学习速度快的人。他们担心的是他们会雇佣一个只能做一件事情的人。宁可错误地选择过于狭小,太过具体的专业方向,也不要选择太宽泛。你要么在自己选定的主攻方向上直接深入地透彻研究,要么就去学习那些放之四海而皆准的永恒经典。不要试图学习一堆你可能永远不会用到的编程语言与框架。

一般来说,你会发现,软件开发者不管选择了那一条特定的职业路径(也许不止一条),最终都会遇到所谓的“玻璃天花板”。这个玻璃天花板实质上就是一个极限,限制了你在职业发展路径上可以前进多远,限制了你作为一个软件开发者可以得到的最高薪酬。无论你决定做什么,最重要的是:你需要做出决策,并且为此做出计划。

结束语

知道要做什么与知道该怎样付诸实践之间,还存在着巨大的鸿沟。

就在今天,就在此刻,立即采取行动!

你真的适合当自由职业者吗?

你真的适合当自由职业者吗?

对于绝大多数人而言,大家基本上都是在公司,企业或者政府部门工作,借助平台和个人的力量来获得相应的报酬,那么一直从事这样的工作很可能会让人觉得日复一日,没有激情,创意不足。因此,就会有人向往一种自由自在的工作状态,看着别人发表旅游文章同时希望自己也能够过上说走就走的生活,看着别人开咖啡店的时候也想着自己啥时候也去开一个咖啡店。总之,最终要做到自己当自己的主人,不再为了一些工作上的琐碎事情所搅扰。

通常来说,自由职业者(self-employed)指的是自己雇佣自己,不属于任何组织,在自己的指导下找合适的项目做,通过自己的能力和付出来获取相应的报酬。如果要找到合适自己的项目,那么首先就要知道自己所擅长的领域是什么。有的人可能觉得自己特别擅长写作,可以靠自媒体写作来养活自己;有的人觉得自己擅长烹饪,因此可以通过开一家小店来盈利;有的人觉得自己讲课水平优秀,可以通过开一个培训班来实现财富自由。

说到这里,笔者就想到曾经在知乎上看到过一个问题,“普通人和专业运动员的差距有多大?”其中有一句话给我留下了深刻的印象,那就是“永远不要用你的业余爱好来挑战别人吃饭的本事”。意思就是你觉得你所擅长的东西其实在专业选手面前其实根本不值得一提。你觉得你自己擅长写作,但是你跟中文系,新闻转播专业的同学比起来怎么样?你觉得你擅长烹饪,但是你就能够保证做饭的水平能够超越专业厨师吗?你觉得你能够开培训班,但是你能够比专业的培训机构抢到更多的生源吗?结合自己的经历,之前也有不少的人说自己对数学有着浓厚的兴趣,特别想去攻读一个数学PHD学位,但是目前情况是只学过微积分,希望请教一下数学本科的相关书籍和学习步骤。这种时候只要向他推荐一本 Rudin 的《数学分析原理》,基本上也就没有然后了。因此,一个人觉得自己非常擅长的某个领域很可能只是一种错觉,因为在职业选手面前实在是不堪一击。

在公司的时候,基本上还不太需要担心自己没有事情可以做,按部就班地工作就能够获得相应的报酬。但是一旦成为了自由职业者,有很多的事情就必须要自己一个人去面对,例如如何选择合适的项目,如何与客户沟通,如何保证项目的合理进展,如何保证合同的顺利签署等等,所有繁杂的事情都压在了一个人的身上。在这种时候,自由职业者就必须要向市场证明自己的价值,否则很可能连一份合同都拿不到,甚至连自己的赚钱系统都无法顺利的搭建。最后很可能证明的事情就是,你之前觉得你所擅长的事情,其实在市场上根本一文不值。

就算有了自己的赚钱渠道,例如自媒体写作,开咖啡店等。怎么安排自己的工作时间就是另外一个问题了。读过PHD的人都知道,除了那些整天要去实验室做实验的PHD们,理论研究的PHD们时间一般来说是相对自由的。在自由的时间里,有多少PHD是做了有价值的事情呢?我想大部分可能还是陷入拖延症的漩涡里不能够自拔吧。每天早起就是看电视,中午玩游戏,下午稍微看看论文,然后晚上就外出吃饭聚餐。除此之外,如果家人或者朋友觉得你是自由职业者,都会觉得你十分的悠闲,时不时的可能让你去拿个快递,寄封信件,然后陪他们出去聚餐等。这样的话,其实每天的工作时间就会十分的有限,工作效率也会大打折扣。因此,即使有了工作渠道,能否制定合适的工作计划和时间安排,也是自由职业者必须面对的问题。

在读书或者工作的时候,都会有人觉得迷茫,觉得这份工作或者继续读书没有价值。在从事自由职业的时候,这种迷茫与彷徨的感觉可能会更加强烈。例如,上个月没怎么努力就赚到了5000块钱,但是这个月努力了很久,却只收到了3000块。不稳定性和不确定性很容易让一个人的内心产生迷茫与彷徨,而且这种时候身边的人也不会理解你,因为他们很可能不是自由职业者。要解决这种问题其实只能够靠自己或者进入一个自由职业者的圈子里面,看一看别人是怎么解决这类问题的。但是,即使别人告诉你他的经验,也不见得对你有多大的帮助。对于时间相对自由的工作岗位,例如拿到 tenure 的大学教授,工作不是很繁忙的职员。在保证工作稳定的情况下,可以在工作之余尝试一下自己的兴趣爱好能否挣到钱,是否在市场上具有一定的竞争力。这样做的话能够尽可能的降低自己的风险。

综上所述,要判断一个人是否适合自由职业,首先要看以下几点:

  1. 自己拥有的技能是否真的有市场,能否给自己真正带来收入;
  2. 对自己的要求是否高,在日常的生活中自律性是否足够强;
  3. 对自己的未来是否有较为清晰的规划,是否能够扛住短期没有收入的风险。

如果不清楚以上几点,那么就不适合当自由职业者;如果能够清楚的知道以上几点,可能就具备了自由职业者的基本素质。

张戎 数学人生 2017-04-04

《软技能:代码之外的生存指南》

《软技能:代码之外的生存指南》是笔者刚刚进入公司工作,开始职场生涯的时候,一个偶然的机会从同事那里看到的一本书。从其内容提要可以看出,这是一本关注软件开发人员自身发展的书籍,书中讲了 7 个部分,包括:

  1. 职业;
  2. 自我营销;
  3. 学习;
  4. 生产力;
  5. 理财;
  6. 健身;
  7. 精神。

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《软技能:代码之外的生存指南》

本书的作者从自身的亲身经历出发,按照以上 7 个方面给大家介绍了软件开发人员的自我发展历程,包括程序员的职场发展,程序员的自我营销策略,程序员如何培养学习习惯,程序员如何提升自己的生产力,如何培养良好的理财习惯健身将会带来多少好处,精神将会如何提升自我的能力。通过阅读这本书,程序员确实可以从作者的字里行间学习到很多东西,并且积极思考自己的职业生涯,丰富自己的业余生活,让自己的生活更加丰富多彩。

从作者的自我介绍可以得知:John Z. Sonmez 是 “Simple Programmer” 网站的创始人,他为在线培训机构 Pluralsight 开发了 50 多门在线课程,其领域涉及 iOS,Android,.NET,Java 和游戏开发等诸多主题。他还是 “Get Up and CODE” 的主持人,并且在这里讨论关于程序员健身的话题;他也是 “Entreprogrammers” 的播客主持人,他在此与其他人分享构建在线业务的真实故事。

John Z. Sonmez 是不少程序员的人生导师,通过他写的教材,讲授的课程,传递的人生故事,让不少的程序员了解到了前辈的发展历程,并且能够启发程序员如何才能够过上更加充实的生活。通过“化繁为简”的方法,传授给程序员让他们达成自身目标的力量与动力。

下面来摘选一下本书中的经典语录:

Chapter 1:职业

就业选择:列出你的选择:

  1. 雇员:对广大软件开发者而言,这是一项常见的,默认的就业选择。身为雇员的最大好处就是稳定。
  2. 独立咨询师:独立咨询师通常有自己的公司,依照合同为客户工作,但并不与任何一个客户绑定。做独立咨询师最大的好处可能就是赚钱的潜力。
  3. 创业者:创业之路可能是你职业生涯中最难,最不确定但却最具回报潜力的选择。雇员和独立咨询师都在以时间换金钱,而创业者尽管换不来预付的报酬,但是他却有机会在未来获得更大的收益。创业者的两大优势:完全自由和完全不封顶的赚钱潜力。

软技能_Table_6_1
优点与缺点

选择什么完全取决于你自己,并且你也可以随时切换路径。

成为专业人士:

  1. 一切都始于习惯。习惯是成为专业人士必不可少的部分。需要培养自己的专业习惯,需要具备时间管理技能。
  2. 坚守正道。专业人士必须对工作的优先级做出艰难的抉择。
  3. 追求品质,完善自我。你必须不断改善和提高自己的工作品质。

Chapter 2:自我营销

自我营销的正确方式就是为他人提供价值。成功进行自我营销的关键在于:如果想让别人喜欢你,想和你一起工作,你就必须要为他们提供价值。

你也许是世界上最有天赋的软件开发人员,但是如果没有人知道你的存在,你也只不过是浮云一片。

软技能_Table_19_1
自我营销的方式

打造引人注目的品牌

  1. 品牌所需要传递的信息;
  2. 品牌的一致性;
  3. 品牌的视觉符号;
  4. 品牌的曝光率。

创建大获成功的博客

  1. 打造成功博客的最大秘诀有且仅有一个—持之以恒;
  2. 只是持之以恒还不足以使你的博客大获成功,你还应该确保你写的都是高质量的内容。
  3. 重视博客内容品质的另一个重要原因是为你的博客提供更有价值的链接。
  4. 在起步之初,你的博客很可能会很糟糕。但是,随着不断尝试贡献出优秀的内容,而不是将自己脑子里的东西随意丢在网上,不考虑格式和结构还有一大堆拼写错误,你终会成功。

软技能_Table_23_1
通过社交媒体分享的内容

Chapter 3:学习

十步学习法

  1. 第 1 步:了解全局;
  2. 第 2 步:确定范围;
  3. 第 3 步:定义目标;
  4. 第 4 步:寻找资源;
  5. 第 5 步:创建学习计划;
  6. 第 6 步:筛选资源;
  7. 第 7 步:开始学习,浅尝辄止;
  8. 第 8 步:动手操作,边玩边学;
  9. 第 9 步:全面掌握,学以致用;
  10. 第 10 步:乐为人师,融会贯通

知识短板会阻碍你的进步。准确识别它们的最佳方式之一就是看看自己在哪些工作上花费了大量的时间。或者一直在进行重复性劳动。

任何你所做的重复性工作都值得彻查一番。

另一种识别知识短板的方法就是,时刻都要试图了解自己不理解或不清楚的事物。

软技能_Table_35_1
检查知识短板

Chapter 4:生产力

生产力提升计划:我的生产力提升计划的基本思路就是,我把一周的时间分配给一个一个用时不超过两小时的小任务。

  1. 季度计划:在做季度计划时,我会尽力列出我想在本季度完成的每一个大项目,我还会制定一些较小的目标。
  2. 月计划;每个月的第一天我会打印出当月的月历,并且规划出每天要完成的工作。
  3. 周计划;每周一的早晨,我会做我的周计划。
  4. 日计划及执行:要计划好这一天,我首先要把对应日期里的卡片移到“今天”这一栏,并把它们按照重要性排序。我要保证自己优先完成最重要的事情。

一些常见的时间杀手

  1. 看电视;
  2. 社交媒体;
  3. 新闻网站;
  4. 不必要的会议;
  5. 烹饪:因人而异;
  6. 玩电子游戏(尤其是网络游戏);
  7. 工间喝咖啡休息:因人而异。

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任何行动都比不采取行动好

Chapter 5:理财

软技能_Table_49_1
资产与负债

Chapter 6:健身

可能的健身目标:

  1. 减肥(减掉脂肪);
  2. 增肌(增长肌肉);
  3. 增加力量(不一定是增长肌肉);
  4. 增加肌肉耐力(改善运动表现);
  5. 改善心血管健康;
  6. 在某些运动上表现更好。

Chapter 7:精神

积极思考问题的根源是这样一种信念—你比你所处的环境更伟大。这种信念让你总能先看到事物好的一面,因为无论身处任何环境,你都有能力改变自己的未来。这是人类成就的最高信念,是世界上最强大的力量。

从更现实的层面来讲,积极思考就是选择从好的一面(而不是从坏的一面)去思考问题。

畏惧失败似乎是大多数人的本能。

失败不同于被打败。失败是暂时的,被打败是永恒的。

不要畏惧失败,要拥抱失败。不只是因为失败和被打败不同,还因为失败是通往成功的必经之路。

结束语

感谢你抽出时间来阅读这本书,并真诚地希望你能在本书中发现一些永久的价值。

 

为什么【在家办公比上班还累】?

野原广志在家工作的一天

《在家里工作的爸爸哦》

小新爸爸在家工作哦_1
赖床

小新爸爸在家工作哦_2
吃早饭

小新爸爸在家工作哦_3
立志今天要在家好好工作

小新爸爸在家工作哦_4
帮野原美伢洗衣服

小新爸爸在家工作哦_5
延缓工作开始时间

小新爸爸在家工作哦_6
照顾小葵

小新爸爸在家工作哦_7
更换工作地点

小新爸爸在家工作哦_8
帮野原美伢收棉被

小新爸爸在家工作哦_9
帮野原美伢收快递

小新爸爸在家工作哦_10
帮小新送东西

小新爸爸在家工作哦_11
结果一天下来只写了三个字

看到这里想必大家也知道为什么在家里工作效率低了。从《蜡笔小新》这个纪实版动画可以分析得知大致有以下几个原因:

  1. 工作与生活的时间界限感不强,导致工作的开始时间不明确;
  2. 被家里的琐事频繁打断:例如洗衣服,照顾小孩,收快递,送东西等;
  3. 自制力不强:容易被电视,电脑,游戏等好玩的东西所吸引。

因此,野原广志在家一天工作的产出几乎是零。

解决这类问题的思路有以下几个:

1. 划清工作和生活的界限:找一个单独的房间,不被打扰,专心致志地工作。让自己从工作切换到生活的成本增加,而不是处于可以随意地切换工作与生活的状态。如果找不到相应的房间,就找一个桌子,日常生活不要坐到桌子前。但是一旦坐到了桌子前,就表示进入了工作状态。就表示不能够轻易地被打扰,要尽快开始一天的工作。

工作桌子
工作台

2. 使用日历表:根据自身情况,制定基于自己工作和生活状态的日历表,使用 Google Calendar 或者其他计时工具,把自己一天的日程安排下来,让自己在固定的时间内做固定的事情,不要被其他事情所打扰。

例如下图,就是笔者在上班的时候的日程安排:

日程表_1
日程表

3. 制定详细的工作计划:包括制定每天需要输出的工作内容,无论是写了多少企划书,写了多少页 PPT,写了多少代码,完成了多少个功能点,都需要有非常明确的指标。只有制定了明确的目标,才能够督促自己完成任务。

工作计划
计划

4. 规划固定时间:吃饭,睡觉,娱乐等固定的时间先划分好,不到万不得已,不能随便改变生活规律,一旦改变生活规律,要想纠正回正常状态就会非常的困难。

日程安排
规律的时间安排

5. 区分工作内容:提前区分哪些是需要团队协作的项目,哪些是靠自己就能够独立完成的项目。对于需要团队协作的项目,尽量提前安排好时间,毕竟跨地域沟通需要一定的成本,需要对方也在线,把时间和人提前安排好会明显优于临时安排。对于那些靠自己就能够独立完成的项目而言,只需要保证工作的时候不被打扰,专心致志地做完即可。

团队
团队协作

职场人士在家工作确实可以体验自由职业者谋生或者博士生做科研的状态,确实也可以做到自行安排自己的时间,但是要做时间的主人,而不是做时间的奴隶。

 

[转载] 走进职场(十八)——尽量不要做文盲

作  者: zr9558
标  题: [转载] 走进职场(十八)——尽量不要做文盲
时  间: Wed Jul 24 15:03:41 2013
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【 以下文字转载自 JobAndWork 讨论区 】
【 原文由 shagu 所发表 】

    我常自嘲说自己是个有知识的文盲。这一篇,算是对我大学时代虚度光阴的忏悔,也
希望每一个看到这篇文章的同学能有所触动。

    自己从小就偏文科,到了高中语文还常接近满分,数学之类的则勉强及格。文理分科
时拗不过父辈“学好数理化,走遍天下都不怕”的观念,别别扭扭的选择了理科。平时的
成绩够上苏州大学吧,但是高考时不知道误拜了哪家菩萨,居然险险的上了南大分数线。
到底也没敢拿最低的分数去碰运气,选择了最为稳妥的理科院系,从此与我之前喜爱的文
史哲等等失之交臂。

    当时特别羡慕文科院系的同学,每周才20节课,剩余的时间泡图书馆看书,外出兼职
,大学生活有声有色。我们院从大一开始,每周至少40节课,而且实验绝对是体力活,累
得半死到周末都懒得动;到大四文科的基本没课了,我们还在吭哧吭哧的修学分,心理严
重不平衡。

    我现在常跟家属炫耀我的各种小聪明,但他都不屑一顾。也难怪他不服:当年他年年
年级前十,我虽然算不上倒十,但是专业课还有重修的。撇开上课打瞌睡,下课抄作业的
人为因素,专业课我是真的听不懂,学不会,一脑袋浆糊。幸而动手能力还可以,才不至
于混不到毕业找工作。

    但是我那些不多的课余时间在干什么呢?在看言情小说追韩剧。我从小学三年级就知
道把岑凯伦(估计现在很少人知道这个作家了)和席绢的书放在桌肚子里偷看,高中时常去
借手掌书,到大学时去浦口校门外的书店租书,一次好几本,都是大合集,两三天就看完
再借。

    韩剧这个玩意说实话我到现在也没戒掉。常追常骂,常骂常追。只不过一年能看中的
就剩一两部,没有从前那么疯狂。原来自己没电脑时很喜欢去机房看浪漫满屋,一遍又一
遍的回味经典情节;自己有了电脑能同时追好几部,到更新的那天没及时看心里就很痒痒
,过分时能从白天看到天白,不眠不休。所以我学习不认真,但也觉得自己十分忙碌。

    我第一次感觉到自己是个文盲是在准备考研那会儿。当时心气特别高,要跨专业跨学
校考研,以解我在理科院系多年都郁郁不得志的苦闷。高价买了许多考研培训笔记,也装
模作样的啃书,装模作样的写文章。

    但没多久心里就发慌,我发现自己三年多的大学,本院系的课程学了个乱七八糟,与
真正的文科生的距离也不是一星半点。别人这几年的课程再少,那也是系统学习,正规学
制出来的。我偶尔也泡图书馆,却是盯着数字和公式看晕后的消遣,人家泡图书馆那是实
打实的提升自己的文化修养,一分一秒都没有浪费。

    论学历,我们在同一学校学习同样的时间,应该不相上下。但是我仍然在侃侃而谈的
文科同学面前深深的自卑,感觉自己没有文化,不懂历史,思想幼稚,掌握的唯一一门技
术就是做实验,养家糊口的手段而已。对博大精深的文化的了解似乎永远停留在上大学前
的那个程度,再也不能提高。

    建议:术业有专攻这句话本身没有问题,文理科专业设置的不同培养出的人才所精通
的方面当然不一样。我也不是说人人都得是文理贯通的全才,毕竟全才是人间少有。我不
知道像我这样在虚度了多年大学光阴后后悔当年玩的太多,学的太少的人有多少;当然我
这样的情况是自己造成的,没有虚度光阴的人应该不会有我这样的感慨。

    一个人的谈吐见识,人格气质与自身文化修养不无关系。如果有像我曾经一样,学习
在纯理科的环境里,空余时间只用于放松休闲的同学们。不妨在闲暇中挤出一小点时间,
哪怕每天就只有20分钟,再多了解一点中国或世界文化的底蕴,多学习一点本国或世界历
史,偶尔看看一些浅显的哲人哲理,这些都会是往后的人生中一笔巨大的财富。

    曾经有这么一位同事,也是通过努力考上名牌高校,工作后家境逐年好转,应该属于
比较富裕的家庭了。三天两头拿着家中多余的存款去银行做理财,这家搬到那家赚取几天
的高息。但是她从银行回来时逢人便会夸耀自己:我今天又“碾转”(辗转)了好几家银行
,累死了。听的人常常忍不住笑,她还以为是别人羡慕她钱多。

    还是这位同事,与大家一同去KTV唱陈瑞的《白狐》,衣袂飘飘唱成“衣que飘飘”;
常常喜欢八卦,大声朗读点酸溜溜的文章绝对错字频出,拿别人的笑声当夸奖,丝毫不以
为意。她家也有上学的幼女,真不知道以后一句我理科特别好,文科一般般能否解开女儿
对此的疑问。

    这个同事差不多工作有十年了,一直把自己毕业的学校和院系挂在嘴边炫耀,告诉大
家自己如何聪明。但每次我只要听到她开始讲她的大学,脑子里都不由自主的往外冒她经
常读错的字。刚开始也有人纠正,但是纠正十遍她还那样读,最后就不了了之,继续偷笑
。

    我真不知道这个同事是对自己过于自信,还是文化修养确实有缺失。当然她整个人的
气质与大街上所谓泼妇也没有差别,典型的欺软怕硬。单位欺负后辈与领导争吵是常事;
饭店吃饭颐指气使,把小服务员吓得一愣一愣的;小便宜不贪白不贪,一分一厘都要斤斤
计较;有时出去买个香瓜跟瓜农也逞强斗狠,不过一旦人家把削香瓜的刀亮出来一把插在
瓜上,也只有掏钱买瓜赶紧钻进汽车逃跑的份。

    建议:个人认为即使已经步入工作岗位,再忙再累,也不应该把最基本的文化素养抛
之脑后。我本身比较懒,也贪玩,自认为有点知识却总觉得在各个方面都有欠缺,一直没
有时间补足,因此以半个文盲自居。文化修养真的需要一年年修炼的,否则即使年龄见长
却见识见短。

    虽然学历的高低不是衡量一个人的唯一标准,但一群人中文化修养的层次只要扫一眼
就能看得真真切切,或高或低,总之同旁人不一样。一个人的气质修养是多方面的,但一
定需要长时间的文化积淀,如果连最基本的文化都没有,学再多的知识又有何用。就像我
这位把辗转读成碾转的同事,她就是钱多的能开银行,人们联想到的也不会是金融大鳄而
不过是暴发户而已。

    再来讲一个高级人才的故事,还真不能以文盲来称呼。他已然是海外归国的高级人才
,学识比我等不知高了几个级别。但他身上发生的这件事还是给我留下了深刻印象。

    公司的海归特别多,他们在海外的时间长短不一。刚开始特别不适应他们中英文夹杂
的说话方式,觉得好好的中国人,非要洋腔洋调的装什么装。但后来也开始慢慢理解,有
些专业词汇确实一时找不到合适的中文翻译,或者翻成中文没有那样的意境。但大部分人
在归国以后也是努力的适应中文交流。

    此高管回国不久,公司出面帮他申报了一个人才项目,前期的基本工作都不要他操心
,直到最后进入复审环节时,需要他露面做个五分钟的答辩,材料和PPT我们之前就准备好
,照念然后认真回答问题就行。虽说他道行不太高但是资历在同组答辩的人里已经算佼佼
者了,我跟领导都觉得稳操胜券,准备喝庆功酒。

    但在提问环节,这个高管闹了个不大不小的笑话。答辩委员会的老师问他一个问题:
你在这个项目中起什么作用?高管只要如实回答我干什么和怎么干就行,但他却乱扯一通
说什么这是公司的保密问题,不能随便告诉别人。

    老师再原话问一遍,最后他说:不好意思我在国外呆久了,对中文比较生疏,真的不
知道你提的这个问题什么意思。全场哗然,他还洋洋自得,觉得用特别的方式表达了自己
的海归身份,自觉高人一等。我和领导满脸黑线,结果,当然是没有结果。

    这个人平时也比较爱装。明明是个才在国外生活不到十年的人,国内博士读完才出去
,连绿卡都是回国工作以后才正式拿到手的,却非要装得自己是个土生土长的美国人。常
常以我们在美国是怎么怎么做的来说事,也就是个嘴把式,实际贡献略等于零。这一次他
装得如此彻底,用如此傻帽的方式生生的把到手的荣誉送给了别人。

    实话实说我自己的英文水平烂的跟狗屎一样,在这里超市买鱼买肉基本靠指,对话基
本靠猜,着急的时候还能蹦出几个单词,磕磕巴巴也能交流,平时能装哑巴决不开口。但
我可以很自豪的说我的中文水平不差,至少写小文章不费力。

    我也不是嫉妒那些考过专业英语八级,GRE和托福考最高分的人,他们能把非母语学到
这样的程度确实非常厉害让人拜服。但是有多少人敢拍胸脯保证能把中文说的跟英文一样
溜?又有多少人用中文母语写文章能让人连声赞叹而不是忙着挑错别字改病句的?

    又是什么样的体制下教育出来的博士,出国十年,回国后连“你在这个项目中起什么
作用?”这样的问题都听不懂了?说他装不懂也好,他真不懂也好,有没有人愿意反思,
这种高学历的“中文文盲”真的就是国家未来的希望?

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