How to Stop Sucking and Be Awesome Instead

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关于探索的态度

比起专业技能或者智商，成功更需要一种探索的态度，它是一种对于可能性和失败后果的执着。那些具备良好潜质的人总是会做出类似的回答“我总是在犯一些作物。昨天刚发生了一件挺严重的事情，前因后果是这样的。。。”。
相反，那些回答“我并没有犯过大错误”或者“我犯过一些严重的错误，但是错误的原因并不在于我”的人是不会成为杰出的外科医生的。

探索的态度对于程序员也是尤为重要的。

不管你在做什么项目，怀揣着学习和锻炼的态度去完成它吧，这是绝对值得的！与项目结果相比，过程才是最大的财富。如果你没能从一个项目的过程中学到一点东西，这才是真正失败的项目。

作为专家，重要的是不是告诉别人你知道什么。而是要清楚你应该问什么样的问题，并且灵活运用你所掌握的知识去解决眼下的具体问题。作为专家，你的作用是提供明确的，可执行的方向。

读到这些，笔者觉得专家理应受到种种质疑，而为了能经得起这些质疑，那么就不应该跟人家说“我读了神马神马著作，精通神马神马技术，你看我的论文，你看我的研究成果等等”，真正证明自己是专家的途径，一般只有帮助非专家人士或者别的专家高效地解决问题。
其实，庞大的知识体系也是对解决问题帮助很大的：因为这些有着庞大知识体系的专家的晶体智力水平很高，很多时候，他们并不需要动脑子(也就是流体智力)，直接调出相应知识就能解决。所以说，那些自称专家的人如果连连无法解决问题的话，那么真的是low爆了。

关于优秀和平庸程序员之间的鸿沟

• 成为更加优秀的程序员的方法是抛开编程。
• 你的兴趣越广泛，就能越胜任你的工作。
• 为了真正地成为一名更好的程序员，你必须培养自己对于编程周边所有事情的热情。
• 单单靠编程，你只能补足或者增强自己已有的变成技能，永远也无法成为一名优秀的程序员。你需要尝试去了解你的客户，你所处的行业以及相关的业务。
• 聪明的开发者知道，他们的工作远远不止编写代码和发布产品：他们的工作是开发出人们真正想要使用的软件。这当然包括编码，但还有大量全局性的其他事情，比如撰写技术文档，交互设计，培养用户社区，乃至产品愿景，这些对于软件的全貌成功都是至关重要的。

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关于修复bug

在对报告数据的广泛分析之后，我们看到：80%的客服问题在修复了用户报得最多的20%的bug之后就得到解决。即使修复用户报的最多的1%的bug，也能解决50%的客服问题。这个分析结果通常对于各家公司都是成立的。
如果你修复了一个真实用户永远也碰不到的bug，那你修复有什么价值呢？
你越快将你的软件推到真实用户面前，就会得到越多的数据来改进你的软件。问题不在于你在发布软件的时候带去了多少bug，而是在于你能多快地修复那些bug。

因此，笔者认为在bug管理的问题上，要注意两点：

• 不要怕将bug暴露在用户面前，尽早地收集用户的反馈数据是关键。
• 而且，在收到大量的反馈数据之后，也应遵循二八定律，要以bug的影响程度来划分bug的优先级,不应盲目排列修改bug的顺序。

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关于衡量软件的成功

多少用户在真正使用你的软件？这才是衡量成功的终极标准。

而且在一定的技术水准上，如果无法“说服”大量客户使用产品，也同样是让人心痛的。

• 技术再牛也要从用户体验出发，少做一些中看不中用的东西。想出数百个功能很容易，但是从中挑出几个可以提升用户体验，真正能吸引用户，让用户掏腰包的功能实在不易。

• 产品做出来了，产品有没有人用，营销和推广同时占有举足轻重的作用。突然想到以前在一本营销书籍看到的：能做出比麦当劳好吃的汉堡包很容易，但是能比麦当劳卖得好却是很难得，众人难以模仿麦当劳整体的营销模式。相同的，像ZARA品牌的生产模式和营销模式之高效，是其他品牌无法超越的，这也是其风靡全球的原因。

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关于用户的谎言

• 我们必须根据用户的实际行为模式来设计产品。
• 他们会说喜欢你的软件。但是我们应该去观察他们是否使用了软件，以及他们是怎么使用的。基于行为数据去设计软件，而不是靠用户说的“谎言”。

笔者认为，我们很少能从用户言语上得到用户特别真实的感受。那些善良的客户们有时碍于面子，有时想当和事老，凭着“你好我好大家好”的原则，说一些心里没有的，善意的谎言。
所以那些问卷调查什么的，走街串巷访问什么的其实意义不大。真正能“窥视”用户内心的是那些技术埋点。我记得有一次参加一个分享会，触宝科技的CEO跟大家分享了他们的埋点:他们通过埋点的方式，甚至会知道导致用户删掉app的是哪几个界面和动作。这让我感触很大，既然能做到这些，那么如果想知道用户喜欢点击那里，喜欢看哪里，喜欢做那几个动作，岂不是轻而易举？知己知彼，百战岂殆？

https://blog.growingio.com/posts/mai-dian-ji-shu-yi-si

埋点技术通过在代码的关键部位植入统计代码，追踪用户的点击行为;或者植入多段代码，追踪用户的连续行为;并通过建立模型等方法，得出用户操作行为;最终作为建立产品数据系统的一个环节准确的收集数据。

首先，IT人员在埋点的时候，必须先清楚要收集的是什么数据，这些数据用来做什么，在什么地方收集这些数据，未来想用这些数据发挥怎样的价值。如果没有搞明白这几点便直接进行埋点，收集的数据无论质量、有效性或指导作用都是微乎其微的。前期准备时间过长，埋点过程较慢。

其次，一旦数据有问题，想要纠正则需要重新进行埋点，使得之前的工作变成无用功。这两点问题的存在将整个数据收集周期拖到到近三周左右，收集成本很高但效率却不高。

4. 无埋点：挖掘你的坟墓，唾弃你的坟墓点：挖掘你的坟墓，唾弃你的坟墓

所谓无埋点技术，并非完全不用埋点，而是不用在设置代码前先行定义需要采集的事件或功能，不需要工程师不断部署代码，客户加载了一段GrowingIO的JS或SDK代码后，就可以在页面或者是App自动进行埋点，智能抓取关键用户行为，快速收集数据，仅需几分钟就可以建立相关APP和网站数据BI的运营体系。

首先，由于无需工程IT人员手动埋点，大大降低了部署的成本，解放了技术部的生产力，而不必把大量的时间精力消耗在埋点这种对工程部门而言“费力不讨好又没有多少技术含量”的工作中;

再者，无埋点技术不用提前定义需要采集的元素，而是采用了智能抓取的方式。因此一旦发现错误，在进行补救时所需消耗的时间精力会大幅降低，而且智能抓取意味着用户关键行为会被抓取，业务人员所需数据都能实时分析，统计会变得更为全面;

并且，无埋点技术使用门槛极低，简洁的布局操作，一键分析数据，使得技术人员就可以轻松操作获取自己所需的数据，这对部门效率的提高有着很大的帮助;

最后一点也是最重要的一点，无埋点技术的出现最大化的提升了数据收集的速度，大幅缩短了数据收集周期，使得原来不敢想的事情现在敢做了，原来碍于必须有时效性不敢收集的数据也可以迅速进行分析了，在这点上，无埋点技术对传统埋点技术的优势巨大。

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