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想成为专业软件工匠，需要持续学习新的东西，最新的技能，新语言，新框架。当然还需要学习并掌握一些经典的解决问题的方法论，如设计模式（GOF），各类算法。
每当我想在软件工匠这条路上有所精进的时候，我就想到算法，每当我刷算法题的时候我就难产/卡壳，然后就没有然后了。过一段时间，我又会重新燃起兴趣，我又想成为一个软件工匠了。然后算法再一次将我按在地板上摩擦。很现实。
也许我不该将自己的思维固化，以为要提升自己的技能一定要搞算法，好像算法就是绕不开的坎，事实上，从学习的角度来说，我不需要将所有的算法题目都从头做到尾，我可以模仿，可以抄写，然后拿新学的编程语言来练手，也就是《代码整洁之道》这本书上所提到的kata练习，坚持每天练习十分钟，这样既可以练习算法，保持个手熟，又可以练习新学的编程语言。
另外，不一定什么热就要学什么，比如现在热门的人工智能，大数据，这些内容，没有一定的数学基础，没有一定的算力，没有一定的数据源，可能都没法深入。再一想，其实人工智能和传统的计算机领域其实是两根不同的赛道，人工智能算是数学，而只是人工智能需要计算机来完成，所以就跟计算机有了关联，让人误以为人工智能是计算机的一个分支。现在人工智能新的发现或新的突破，都是因为算法和硬件算力有所突破，而跟传统的计算机领域的新的实践和知识没有太多的关系。我没什么数学天赋，所以人工智能就算了吧，还是努力成为一个有专业素养的计算机工匠吧，当然，我距离这种状态还很遥远。
明白了自己的定位，回头说说传统的计算机领域或者软件领域的事情吧。《代码整洁之道》这本书提到，需要多看一些论坛，看看当下的热点内容，头条，知乎，掘金，公众号。
在本书中，列出了需要学会的知识：
1. 设计模式，前面已经提到，光知道这些设计模式还不行，还需要有实战的经验
2. 设计原则，文中有提到叫SOLID的原则，而且需要深刻理解组件设计原则
3. 方法论，要理解极限编程，scrum，精益，看板，结构化编程和设计
4. 实践，测试驱动开发，面向对象设计，结构化编程，持续集成，结对编程
5. 工件，UML图，DFD图，结构图，Petri网络图，状态迁移图，流程图和决策表。
这些内容，有些我压根没听书过，惭愧，我都觉得我这10年都白忙活了，或者是因为我们公司对这些技能/知识不是很在乎，或者，我过早的走到了manager这个位置上，还没来得及在IC的位置上去尝试，去探索。将时间再往前推，回想当年在学校的时候，写的代码也不多，可能是因为我是电子专业的缘故，写代码的场合也不是特别多，所以我充其量算是半路出家的伪程序员，到今天才明白这一点是不是有点晚了，快四十了。
几乎所有的知识都可以从公开的场合找到的，我现在缺少的就是更多的练习，对新技术/概念的好奇心，和探索的耐心。这需要额外的努力，毕竟分散精力的事情还是很多的。
软件开发的应知应会只是这本书的开胃小菜，这本书的重点在于软件设计的一些哲学和方法论的东西。而只有注意到这些细节，才能从软实力上具备成为一个软件匠人的资格。
第一，要了解你的领域，你做的软件或者硬件是给客户用的，是解决他们的业务中的实际问题的，那么作为为他们提供服务或者产品的专业人士，你务必要知道，你的客户将会怎么使用你的产品，你的产品解决了什么业务问题，是怎么解决的，他们在使用的过程中，有碰到什么痛点吗，有没有用起来不顺手的情况，你的产品稳定吗，会不会三天两头出问题，出了问题，有人帮助他们快速解决，并且能够不给或少给用户造成损失吗？
第二，用自己的专业知识作出判断，千万不要为了迎合你的老板，或者维护你的颜面而作出伤害团队和客户的事情，这就是要用你的专业技能，有力的说不。千万不要说，我试试，这是一种不负责的做法。你的一句我试试会变成听者的一个期望，试试通常表示你还是能做出来的，他们觉得你只是谦虚。而从你的角度来说，你是想降低别人对你的预期，你是在给自己留后路，其实是你自己没把握，而又不想让别人失望。你是太狡猾了，这不专业。
所以针对说“是”还是说“不”的时候需要秉持的一个原则就是，使用创新的方法，尽可能的解决对方的问题，毕竟作为专业人士，人家还是希望你能帮他解决燃眉之急的。但是，承诺依然是在你的掌控之内，而且需要尽量清楚表达你的承诺，确保双方都能理解。更重要的是，要让对方知道你为了解决他的问题有了额外的付出，而这样的付出是需要额外的成本的，比如更多的费用或者是事成之后更多的休息时间。总之，做承诺的时候，你是一个理性的人，不能为了一时的冲动而乱承诺，进而毁了所有人。
