【IT168 评论】围绕软件开发实践和方法论，总有很多教条式的口水仗。阶段式(phase-gate)方法能够有效管理软件开发过程的风险，还是说只是风险管理中的花哨噱头?TDD真的能够促生出高品质软件?结对编程是代码评审的有效替代抑或只是增加了商议沟通代价?我想说，虽然缺乏证据判断这些论调的谬处，但有两条常用的法则能够帮助我们选择好的实践，同时，提升我们所提供软件的价值：划小开发周期以及提升反馈效率。 Michael Feathers给出了以下观点：

　　我认为，到了最后，我们还是得倚重开发者的能力，这才是个更重要的考量因素，而非选择哪门语言或纠结于方法论间的细微差别[1]。坦诚地说，我们都清楚这点，但我们看起来好像过度纠结于开发能力是关键因素这事儿上。或许这是个经济学里一个被广泛接受的观点的引申，但如果人是可以轻易轮换的(随便找个人都能顶上)，那才是堪称理想的。

　　问题是，我们怎样才能找到有(合适)技能的开发者?IT界从未很好地定义个体生产率，从这点来看，那么，要找到合适技能的开发者就是个很难解决的问题。代码行数(Lines of code) – 在现在仍然是一个主流的度量方法 – 深陷“一行代码一个责任”泥潭，这并不是一个好的方法。而度量工作小时数则是鼓励(个人)英雄式举动 – 经验表明，“英雄们”通常就是导致项目延期的人，依赖“英雄”往往是一开始就采取的不该采取的冒险行动，长时间工作导致人变得鲁钝，并导致低质量软件出现。目前还没有被普遍接受的针对IT专业人才的专业要求系列标准和雇用范式，招聘好的人才，是一门(招聘)艺术，而非(招聘)工程。

　　心理学家至少对这个问题进行了研究：为什么IT业的技能很难被掌握和度量Daniel Kahneman说(Thinking Fast and Slow)，掌握技能有两个基本条件：一个环境足够规律以便可预测;有机会通过长时间实践来学习掌握这些规律。

　　但是典型的软件项目往往是没有规律及可预测环境的。项目成功的唯一正确度量就是：最终的结果通过整个生命周期里的实施达到了预期目标吗? 很难知道什么关键活动导致了项目成功和失败，很少有人能够通过旧有或现有的项目获得答案。几乎不可能判定哪些决策导致了成功或失败(在人工智能领域，这叫作信度分配问题)。

　　这些因素造成了IT专业人员很难掌握引导产品和服务走向成功所需的能力。然而，开发者掌握能帮助他们更高效地达到目标的技巧，将使他们更有动力 – 通常称之为“开发完成”，尽可能快的、不考虑是否功能被集成以及生产就绪。类似的场景也常出现在其他功能性实施领域。

　　实际的软件项目是复杂的，没有规律可循，这会导致另一个问题 – 为了证明某种技术、实践和方法论是实际有效而收集相关数据是极度困难的，几乎不可能在脱离收集环境的情况下归纳出这些数据。