思维模式决定高度——从推广优秀工具说起-创新互联
思维模式决定高度——从推广优秀工具说起
在年度的优秀软件/方法实践盘点总结推广项目中，和同事CK讨论，我们都认为这事儿的性价比不高。原因有三：
第一、 我们要重构一些不错的方法/工具课件，需要对工具本身进行深入研究；
第二、 研究之后，发现每款工具都是博大精深，远远超出我们实际应用的本意；
第三、 我们试图做成白痴教程，让每一个新人能快速上手应用。
上述原因，让我们非常绝望。这种方式，可以让一些好的工具快速的让所有的人了解掌握。但是反过来，不可能把一个行业的技术预研、优化、探索的活儿砸在一只团队上。更多的创新、发现，应该在每一个人本身。我们希望每一个人都有自主探索的精神和勇气。
所以在项目总结时，我忍不住说了一段话：需要额外说明的是，分享是一种精神和理念。比如善用佳软的站长就说过类似的话：分享是提供信息、工具和方法，并不是喂饭到嘴里。我也公司的公共培训课说过：学校里面大家掏钱，针对一门课程学习几十个学时，然后划范围考试，效果还不尽人意；那么，在公司培训中，两个小时的时间，是不可能让你具体掌握一门技术的，它的作用是告诉大家：有一个技术/工具/方法，大概能解决什么问题。如果有兴趣，大家可以研究一二。工具和分享，必须是在本职工作中，有思考、有分析、有困惑的团队和人，才会有主动性去尝试探索和解决问题，才会看到一些分享后，有拨开云雾，恍然大悟的感觉。
这个话题引入今天的命题，就是思维模式。
一、 学习的思维
2012年，我们提炼了很多好的东西，但是发现要成功的分享下去非常难。比如一些工具，可能涉及了linux、数据库、前端领域。但是每个领域的应用都非常少。这就带来两个问题：
1.1 跨多学科的解决方案，基本无法有效进行培训推广。
一个新的工具、方法，往往是横跨几个领域的。这就带来一个现实的问题——需要学习掌握的人员范围内，不太可能找到一个人，同时满足几个知识领域都熟悉的前提条件。
实际上，这也是招聘的一个大难点，希望招聘到一个会多个领域技能的人。比如要求懂测试本职工作、会linux、会shell脚本、会TCP/IP、懂数据库。不同领域之间的知识串联起来，就是一道天堑。
举个例子，你要找个女朋友，要求会做饭、会弹钢琴、会舞蹈、会法语，这就基本没戏了——可参考凤姐的标准。一个一个的子集，求交集，就是这个概念。但是，如果你找个女朋友，要求会做饭，包括四大菜系，法国菜，韩国泡菜，在一个领域里面选择具体的技能，会相对靠谱很多。
所以，一个跨不同学科的知识点推广，是找不到多少人能直接学习、上手和应用的。如果要推广一个跨学科的工具、方法，必须在某些学科进行预培训，先上几门基础课，才能进行针对这个知识点的有效培训。
1.2 在多学科的学习中，深度和广度非常难以判断。
还是上面的例子，比如我们要推广一个新的工具Easy Test。你需要懂一些tcp/ip，需要懂一些正则表达式，懂一些隧道，懂一些录制回放的基本测试脚本方法。
看起来很深奥？但是每项技能，都仅仅需要你懂一点而已。比如TCP/IP，如果是按照思科推荐的《TCP/IP详解》三卷的看法，可能你看两年还是一知半解，但是你使用这个工具，可能仅仅需要的是几千页专业资料中的十几页，也就意味着，你搞定1%左右，就能顺畅的进行日常工作。同样，懂一些录制回放，对一些人可能感觉非常深奥，如果要彻底的了解这玩意，说不定就要从robot开始上手。但是，你看看各种痴迷于游戏的小学初中生，对按键精灵的使用炉火纯青，他们肯定不懂计算机语言，但是依然不影响他们驾驭一款工具。
这个问题会困扰很多人，需要学习的东西太多，但是任何一门学科，如果要学有小成，扎扎实实的从零开始，大概需要一两年才行。这很明显和快速学习，快速应用，快速出成绩的工作需求不符合。
软件开发领域，大家面临的学习和应用模式是这样的：
一个新的技术点/新的硬件/新的操作系统/新的算法/新的架构，一个团队都需要学习。大致划拉了一下，需要八个学科的知识点，但是肯定不是把八个学科都学通学透，可能每个学科领域只需要千分之一左右的知识量。那么，学习模式是：先大致看看文档资料，然后立刻动手干，然后一路google，一路copy代码，一路试错试过去。
很多新人面对一个职业，面对很多领域的技能，会非常羡慕老员工，真牛，什么都懂。同时，也会对自己要学习的东西产生恐惧感——这么多东西，什么时候才能学得完？在自己青春年少的时候，学习这么多技术，万一两三年后转行，这心血是不是白费了？
实际上，这是想多了，这个工作，注定了你会接触到很多的学科领域，但可能一门学科，你只需要掌握1%。你可以理解为这就是熟悉的考试前划范围的桥段，不同的是，这个范围，一部分是老员工、导师给你指定的，一部分是自己在不同的应用模式下，自己划范围给自己的。上面提到的深度和广度的判断，也就是自己给自己划范围的能力。
同样，你零敲碎打学到的东西，并不一定给你下一份职业能带来什么直接的帮助。正如你一路学习的数学、物理一样，现在可能你只是用来买东西算帐，甚至百位数的加减法都需要借助于计算器，但是依然不影响你十几年的理工科模式，带给你的严谨、周全的思考模式。是的，通过练习，获得的思考模式才是大的收获。学习是一种实践，你只有通过这么一次次的学习，才能培养出来系统的学习思路和学习方法。
可以换个领域举例子。比如销售去面对客户，可能你在书本上看到过很多沟通的方法和技巧，但是必须是自己要去面对面的和很多客户沟通交流后，才能达到一个比较圆滑通透的境界。你无法问这么一个问题：这个客户谈不成，对三年后的我有什么影响，有什么好处。但是你肯定知道，当你自己和几百个客户沟通交流过，谈成一些项目，谈崩一些项目……你会对自己的沟通、为人处世具有信心，然后相信自己无论面对什么样的客户，都能很好的沟通，把项目搞定。这就是经过一次次的，无法借鉴的细碎沟通，达到对自己为人处世，情商智商上的升华的目的。翻过来，在技术领域学习各种零碎的知识点也是一样的，可能无法让你直接应用在三年后你的工作岗位，但是学习本身的探索，对思维逻辑，对系统性的提炼，甚至对自我的肯定（老子牛逼，学XX语言也就是三个月的事儿，现在这些新东西，算个球啊），这才是零碎学习背后，本质的提升。
所以，针对新人去学习技术类知识，给的三条建议为：
1、 只学一门学科到非常精深。道理是相通的，一法通，万法明。
面对庞大的知识体系，千万不要试图每一门学科都学的非常扎实，这不符合职场本身的定律。在自己最喜欢、最擅长的领域，把一门学科学的非常精深，然后你会发现，其他的一些领域，在逻辑、方法论上，多是可以借鉴和互相印证的。所以找准自己的法，学通学透，然后去印证其他的领域，这是最快的学习方法。
2、 面对其他需要掌握的知识，要培养出划重点的能力。
在某个项目上需要，那么就拿过来一门学科，圈定30页的范围，边学边用，搞定之后先做项目，不求甚解。在项目过程中，一些疑问点自然会明白，一些疑问点当项目结束之后，你还可能不明白，但是已经没有再深挖细究，搞明白的价值和意义了。
3、 适应这种学习的模式，提炼出一种学习的思维。
一个新的东西，大致是什么框架，应该去获取那些相关的知识点，然后按图索骥，一步步去搞定。
如果养不成这种学习的思维，只是希望有个人/课程，能让自己不动脑子，一路next，一路看图操作，就能搞定一门技术的话，那么，无论多么优秀的工具，都是无法推广成功的。
看看你身边的一部部大块头，从C++到Python，这些书，我们都叫它为工具书。所以，它，注定不是让你像背诵英文字典一样，生吃硬吞，逐行逐字理解之后，才能干活的。工具书，就是你在码代码的时候，你会时不时的翻开，去查阅，去学习的。
工作中学以致用的学习，需要的是一门傍身的核心技术，然后自己给自己划范围的主动性学习。
二、 测试的思维
同样，在测试领域多年，试图教授过很多测试方法，测试概念，从黑盒测试到场景分析，但都收效甚微。很多软性的知识，不是能照本宣科，或者类似学习流水生产线的一道工序一样，能把大多数人培养出来的。痛定思痛，才恍然大悟，实际上这是一种思维逻辑的培养，就好像数学、物理这种学科，通过一个个的定律，反复做各种习题，最后形成的就是理工科相对严谨、缜密的思维模式。
哲学的终极问题是：你是谁?你从哪里来?你要到哪里去?
所以，测试工作的终极问题就是：这是什么？这个怎么测试？结果怎么验证？
所有关于测试的思考、设计，都可以化为这三个问题。
比如这个命题“地震测试仪器怎么测试”，毫无疑问，实验室是不可能模拟出地震的种种参数的。那么如何进行设计呢？如果有钱，在各板块的异动活跃点设立测试环境，还是干脆，哪里地震了，就带着设备，趁着余震进行，现场的环境存在的时候，进行一些仪器测试？
所以测试的思维，就应该是抽丝剥茧，设立种种验证方式和检查点，然后确认验证结果的一种思维——如果没有养成这种思维模式，那么再多的测试设计培训，都是无用的。一个是自觉自省的主动性，一个是照猫画虎的被动性。
网上有很多思维的典型展示，比如《我是如何查到王珞丹地址的？》或者周鸿祎的电话泄密事件等，整体来说，这就是一种系统的思维方法：
1、 选定目标
2、 尝试构建几种获取资源的途径
3、 遍历获取
4、 不断的总结反思，带入新的逻辑和线索
5、 找到答案或者靠近答案。
只有建立起这种思维思考的习惯之后，我们谈到的测试设计才能势如破竹。就好像一个人是天生幽默的人，自然能信手拈来一个个的段子。而如果是反过来，我们一定要让大家死记硬背几种套路，想必是事倍功半的。
每个领域都有自己的核心技能。在技术领域，毫无疑问，你的系统性思维，决定了你学习新东西的速度，决定你了解决问题的速度，决定了你系统架构的完备性和健壮性，决定了你在自己体系内的高度。
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