“這個網(wǎng)站相當簡單，所有你需要做的就是完成X，Y，Z。你看起來應該是技術(shù)很好，所以，我相信，你不需要花費太多時間就能把它搭建起來。”
我時不時的就會收到這樣的Email。寫這些郵件的人幾乎都是跟技術(shù)不沾邊的人，或正在研究他們的第一個產(chǎn)品。起初，當聽到人們這樣的話，我總是十分的惱怒。他們在跟誰辯論軟件開發(fā)所需要的時間?但后來我意識到，即使我自己對自己的項目預測要花去多少開發(fā)時間,我也是一籌莫展。如果連我自己都做不好，我何必對那些人惱怒呢?
真正讓我郁悶的不是他們預估的錯誤。問題在于他們竟然認為自己可以做出正確的估計。作為開發(fā)人員，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)，在軟件開發(fā)的問題上，一個外行人會很自然的把復雜的事情估計的很簡單。
這并不是為我們的憤怒找借口。但這引起了另外一個有趣的問題：為什么我們天生的預測復雜性的能力在遇到編程問題時會失靈?
為了回答這個問題，讓我們來認識一下我們的大腦如何估計事情的。有些事情對于一些沒有經(jīng)驗的人也很容易預估正確，但有些事情則不然。
我們來想想觀看一個人彈吉他。即使你從來沒有彈過吉他，在觀看了一場彈奏《瑪麗有只小羊羔(Mary had a Little Lamb)》的吉他表演后，你也能大概推測出這很簡單，一個人不需要太高的技術(shù)就能演奏出來。同樣，當觀看了有人演奏D大調(diào)的《卡農(nóng)(Pachabel’s Canon)》后，你也很容易推測出，這很復雜，需要很長時間的練習才能演奏的出來。
為什么我們能夠很迅速準確的預估這兩首曲子的復雜性呢?這是跟我們用來判斷一個事情簡單和還是復雜的方法有關(guān)的。我們的大腦有一些現(xiàn)成的模式來完成這些事情，首先一個就是根據(jù)速度。這種情況下，大腦會辨別每秒鐘演奏的東西。根據(jù)每秒鐘演奏了多少東西，我們很容易有一個直觀的判斷曲子的復雜度。因為用吉他演奏一首歌是一種物理過程，一種感官上的活動，我們的大腦很容易依此來推測速度，繼而轉(zhuǎn)換成復雜度。
我們還有另外一個天生的推測依據(jù)：體積。想想把一個帳篷和一棟公寓放在一起對比。即使一個人從來沒有學過建筑學，他也能告訴你通常設(shè)計和建造一個帳篷會比設(shè)計和建造一棟公寓要簡單。為什么?因為我們天生的會使用物理體積作為事物復雜性的一個指標。
當然。上面說的這兩種邏輯分析并不是總是100%的有效。但大多數(shù)情況下，人們就是這樣干，而且很成功。大多數(shù)情況中，我們在對物理過程評估時，我們的大腦會對物理事物進行有效的關(guān)聯(lián)，不需要依賴之前的經(jīng)驗。
現(xiàn)在讓我們來談談軟件。當一個不懂技術(shù)的人試圖對軟件開發(fā)時間進行評估時，有兩個很基本的直觀指標在輔助他們：以體積為指標的復雜度和以速度為指標的復雜度。但他們沒有意識到，軟件跟他們想象的不一樣。軟件本質(zhì)上不是有形物質(zhì)。沒有體積和速度。它的極小的組成部分可能會時不時的在電腦屏幕上閃現(xiàn)。正因為如此，當面對開發(fā)一個web應用時(或任何類型的軟件)，我們的基本直觀感覺失效了。
這第一點，速度，很顯然根本不可能被外行人拿來對軟件進行評估。于是很自然的，他們傾向于使用體積指標進行評估。要么是根據(jù)描述文檔的頁數(shù)，要么是根據(jù)軟件的功能用例數(shù)或特征數(shù)。
有時候，這種評估手段確實有效!當面對一個靜態(tài)網(wǎng)站，沒有特別的設(shè)計要求，外行人很容易用這種方法估計出開發(fā)時間。但是，通常情況下，對于軟件開發(fā)，體積并不能真實有效的反映復雜度。
不幸的是，對于軟件的復雜度，唯一有效的推測方法是依據(jù)經(jīng)驗。而且還不是時時都好用。作為一個程序員，我知道，根據(jù)我之前開發(fā)過的相似的功能特征，我可以估計出現(xiàn)在的這些功能特征各自要多少開發(fā)時間。然后，我把總時間加起來，這就得到了完成整個項目需要的大致時間。然而，事實情況中，每個項目在開發(fā)過程中都遇到二、三個瓶頸。這些瓶頸會肆意的消耗程序員的大量時間，你在遇到它們之前根本不會有所預見。它們會拖住整個項目，致使工期延后數(shù)周甚至數(shù)月。
這些是沒有經(jīng)驗的人在評估復雜度時不會理解的。他們不明白在其他事情上都很靈的方法，為什么放到軟件開發(fā)上就不靈了。所以，下一次當你聽到有人說“我想你幾天時間就能把它開發(fā)出來”時，不管是誰說的，都不要懊惱。深呼吸一下，告訴他這篇文章的地址，自己該干什么還干什么。
