+10x 工程师可能是神话,但 -10x 工程师确实存在。要成为 -10x 工程师,只需每周浪费 400 小时的工程时间。结合以下策略:
目录
- 如何使 10 名工程师的输出无效化
- 改变需求
- 大数据开发示例
- 创建 400 小时的繁忙工作
- 任务示例
- 大数据开发示例
- 创建 400 小时的倦怠/离职
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 在技术讨论中扣留 10 名工程师
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 增加 400 小时的沟通开销
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 将 10 周工资浪费在云成本上
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 创建无用工具
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 增加 400 小时的编译/构建时间
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 编写无意义的测试
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 在糟糕的架构上浪费 400 小时
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 浪费 400 小时在部署上
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 将 10 周工资浪费在不满意的客户上
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 编写无用的文档
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 让 10 名工程师陷入徒劳的“特殊项目”
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 添加需要 400 小时维护的依赖
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 延迟转向
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 雇佣 10 名 0x 工程师
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 雇佣 5 名 -1x 工程师
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 防止 10 名 -1x 工程师被解雇
- 示例代码
- 大数据开发示例
- 花费 400 小时在 bug 归类上
- 示例代码
- 大数据开发示例
如何使 10 名工程师的输出无效化
改变需求
尽可能在开发后期更改需求。为了避免责备,从一开始就模糊需求。
# 确保需求模糊不清
def get_user_input():return "用户的输入可能是这个,也可能是那个..."def process_input(input):# 处理用户输入,可能会有所不同if input == "这个":return "处理了这个"else:return "处理了那个"input = get_user_input()
output = process_input(input)
print(output)
大数据开发示例
在一个大数据开发项目中,可以不断更改数据处理管道的需求,使团队无法按时完成任务。
# 更改数据处理需求
def data_pipeline_v1(data):return data.upper()def data_pipeline_v2(data):return data.lower()def data_pipeline_v3(data):return data.title()# 开发后期不断更改需求
data = "example data"
pipeline = data_pipeline_v3 # 需求从 v1 到 v2 最后到 v3
output = pipeline(data)
print(output)
创建 400 小时的繁忙工作
任务示例
要求团队执行类似工作的任务。常见示例包括演示文稿、图表和票务管理。创建无意义的仪式。
# 创建无用的工作
def create_presentation():return "创建了一个无用的演示文稿"def create_diagram():return "创建了一个无用的图表"def manage_tickets():return "管理了一些无用的票务"tasks = [create_presentation(), create_diagram(), manage_tickets()]
for task in tasks:print(task)
大数据开发示例
在大数据项目中,可以要求团队不断生成 ETL 流程的流程图和文档,而不关注实际数据处理的效率。
# 创建无用的 ETL 流程图
def create_etl_flowchart():return "创建了一个无用的 ETL 流程图"# 编写无意义的文档
def write_etl_documentation():return "编写了一份无人使用的 ETL 文档"tasks = [create_etl_flowchart(), write_etl_documentation()]
for task in tasks:print(task)
创建 400 小时的倦怠/离职
示例代码
# 确保团队感到沮丧
def blame_team_member(member):return f"责备了团队成员 {member}"def cause_confusion():return "制造了混乱"team_members = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
for member in team_members:print(blame_team_member(member))
print(cause_confusion())
大数据开发示例
在大数据团队中,通过不断增加不必要的任务和无效的会议,使团队成员感到沮丧和混乱。
# 增加不必要的任务
def add_unnecessary_task(task):return f"增加了不必要的任务 {task}"# 安排无效的会议
def schedule_useless_meeting(meeting):return f"安排了无效的会议 {meeting}"tasks = ["任务1", "任务2", "任务3"]
meetings = ["会议1", "会议2", "会议3"]for task in tasks:print(add_unnecessary_task(task))
for meeting in meetings:print(schedule_useless_meeting(meeting))
在技术讨论中扣留 10 名工程师
示例代码
# 扣留工程师在技术讨论中
def discuss_idea(idea):return f"讨论了想法 {idea},但没有做出任何决定"ideas = ["想法1", "想法2", "想法3"]
for idea in ideas:print(discuss_idea(idea))
大数据开发示例
在大数据项目中,鼓励团队成员就数据架构进行无休止的讨论,而不采取任何实际行动。
# 数据架构无休止讨论
def discuss_data_architecture(architecture):return f"讨论了数据架构 {architecture},但没有做出任何决定"architectures = ["架构1", "架构2", "架构3"]
for architecture in architectures:print(discuss_data_architecture(architecture))
增加 400 小时的沟通开销
示例代码
# 通过会议浪费时间
def hold_meeting(topic):return f"召开了关于 {topic} 的会议,浪费了时间"meetings = ["主题1", "主题2", "主题3"]
for meeting in meetings:print(hold_meeting(meeting))
大数据开发示例
安排大量不必要的会议,讨论大数据处理管道的细节,而不是实际解决问题。
# 安排不必要的会议
def schedule_unnecessary_meeting(topic):return f"安排了不必要的会议讨论 {topic}"topics = ["大数据处理管道细节1", "大数据处理管道细节2", "大数据处理管道细节3"]
for topic in topics:print(schedule_unnecessary_meeting(topic))
将 10 周工资浪费在云成本上
示例代码
# 编写缓慢的程序
def slow_function():for i in range(10000000):passreturn "运行了缓慢的函数"print(slow_function())
大数据开发示例
在大数据项目中,编写效率低下的代码,增加云成本,如不使用数据库索引或在大数据集上运行单线程程序。
# 编写效率低下的代码
def inefficient_data_processing(data):# 不使用索引进行查找result = [item for item in data if item == "目标值"]return resultdata = ["值1", "值2", "目标值", "值3"]
output = inefficient_data_processing(data)
print(output)
创建无用工具
示例代码
# 创建只有一个人理解的脚本
def obscure_script():return "创建了一个只有一个人理解的脚本"print(obscure_script())
大数据开发示例
开发一个复杂的 ETL 工具,只有开发者自己能够理解和维护,其他团队成员无法使用或修改。
# 创建复杂的 ETL 工具def complex_etl_tool(data):# 只有一个人理解的复杂逻辑result = data[::-1] # 例如,反转数据return resultdata = ["数据1", "数据2", "数据3"]
output = complex_etl_tool(data)
print(output)
增加 400 小时的编译/构建时间
示例代码
# 确保构建时间缓慢
def slow_build():import timetime.sleep(20) # 增加编译时间return "完成了缓慢的构建"print(slow_build())
大数据开发示例
在大数据项目中,使用复杂的构建工具和脚本,增加构建和部署的时间,使开发过程变得缓慢而低效。
# 使用复杂的构建工具
def complex_build_tool():import timetime.sleep(20) # 增加构建时间return "使用了复杂的构建工具"print(complex_build_tool())
编写无意义的测试
示例代码
# 编写无意义的测试
def pointless_test():import randomresult = random.choice([True, False])return f"测试{'成功' if result else '失败'},但没有意义"print(pointless_test())
大数据开发示例
编写无意义的单元测试,不测试数据处理管道的实际功能,只关注表面的变量变化。
# 编写无意义的单元测试
def meaningless_unit_test():data = ["数据1", "数据2", "数据3"]# 只测试变量存在与否,而不测试实际功能assert data is not None, "数据为空"return "无意义的单元测试通过"print(meaningless_unit_test())
在糟糕的架构上浪费 400 小时
示例代码
# 忽视系统设计的演变
def poor_architecture():return "设计了一个忽视系统演变的糟糕架构"print(poor_architecture())
大数据开发示例
在大数据项目中,设计一个无法扩展或维护的糟糕数据架构,导致未来的开发和维护变得非常困难。
# 设计无法扩展的架构
def unscalable_data_architecture(data):# 使用硬编码方式处理数据if "特殊值" in data:return "处理了特殊值"else:return "未处理特殊值"data = ["普通值", "特殊值"]
output = unscalable_data_architecture(data)
print(output)
浪费 400 小时在部署上
示例代码
# 创建多个环境
def create_environments():environments = ["生产环境", "预发布环境", "测试环境"]return f"创建了多个环境:{', '.join(environments)}"print(create_environments())
大数据开发示例
在大数据项目中,创建多个环境,且这些环境之间存在巨大差异,导致部署过程变得复杂且容易出错。
# 创建多个差异巨大的环境
def create_varied_environments():environments = ["生产环境", "预发布环境", "测试环境"]differences = {"生产环境": "使用 Oracle 数据库","预发布环境": "使用 MySQL 数据库","测试环境": "使用 SQLite 数据库"}return f"创建了多个差异巨大的环境:{differences}"print(create_varied_environments())
将 10 周工资浪费在不满意的客户上
示例代码
# 忽视严重的 bug
def ignore_severe_bugs():return "忽视了严重的 bug"print(ignore_severe_bugs())
大数据开发示例
在大数据项目中,忽视数据处理管道中的严重 bug,导致客户对系统的不满,进而浪费大量时间和资源来修复和补救。
# 忽视数据处理中的严重 bug
def process_data_with_bugs(data):# 假设存在严重 bug,但忽视它if "错误值" in data:return "处理了错误值,但存在严重 bug"else:return "数据处理正常"data = ["数据1", "错误值", "数据3"]
output = process_data_with_bugs(data)
print(output)
编写无用的文档
示例代码
# 编写无用的文档
def useless_documentation():return "编写了一份无人使用的 wiki"print(useless_documentation())
大数据开发示例
编写无人使用的大数据处理流程文档,内容冗长且没有实际指导意义,团队成员无法从中获得帮助。
# 编写无用的文档
def write_useless_big_data_docs():return "编写了一份冗长的大数据处理流程文档,没有实际指导意义"print(write_useless_big_data_docs())
让 10 名工程师陷入徒劳的“特殊项目”
示例代码
# 吸引优秀工程师但浪费其潜力
def futile_skunkworks_project():return "吸引了优秀工程师,但浪费了他们的潜力"print(futile_skunkworks_project())
大数据开发示例
在大数据项目中,吸引优秀的工程师参与一个不切实际且毫无实际价值的项目,浪费他们的时间和精力。
# 吸引工程师参与无用项目
def attract_engineers_to_futile_project():engineers = ["优秀工程师1", "优秀工程师2", "优秀工程师3"]project = "不切实际的大数据项目"return f"吸引了{', '.join(engineers)}参与{project},浪费了他们的时间和精力"print(attract_engineers_to_futile_project())
添加需要 400 小时维护的依赖
示例代码
# 每个库都单独学习
def learn_library(library):return f"单独学习了库 {library}"libraries = ["库1", "库2", "库3"]
for library in libraries:print(learn_library(library))
大数据开发示例
在大数据项目中,添加多个复杂且难以维护的依赖库,每个库都需要工程师单独学习和维护,增加了项目的复杂性和维护成本。
# 添加复杂依赖库
def add_complex_dependencies():dependencies = ["复杂库1", "复杂库2", "复杂库3"]return f"添加了多个复杂且难以维护的依赖库:{', '.join(dependencies)}"print(add_complex_dependencies())
延迟转向
示例代码
# 沉没成本
def sunk_cost_fallacy():return "坚持沉没成本,延迟转向"print(sunk_cost_fallacy())
大数据开发示例
在大数据项目中,明知当前技术栈或架构已经不适合继续发展,但由于沉没成本,仍然坚持不做任何改变,导致项目陷入困境。
# 坚持使用不合适的技术栈
def stick_to_unsuitable_tech_stack():tech_stack = ["不合适的技术1", "不合适的技术2", "不合适的技术3"]return f"坚持使用不合适的技术栈:{', '.join(tech_stack)},导致项目陷入困境"print(stick_to_unsuitable_tech_stack())
雇佣 10 名 0x 工程师
示例代码
# 雇佣没有贡献的工程师
def hire_0x_engineer(engineer):return f"雇佣了 0x 工程师 {engineer}"engineers = ["工程师1", "工程师2", "工程师3"]
for engineer in engineers:print(hire_0x_engineer(engineer))
大数据开发示例
在大数据项目中,雇佣一些无法对项目做出任何实质性贡献的工程师,浪费资源。
# 雇佣没有贡献的工程师
def hire_unproductive_big_data_engineers():engineers = ["工程师A", "工程师B", "工程师C"]return f"雇佣了一些无法对项目做出实质性贡献的大数据工程师:{', '.join(engineers)}"print(hire_unproductive_big_data_engineers())
雇佣 5 名 -1x 工程师
示例代码
# 雇佣造成灾难的工程师
def hire_negative1x_engineer(engineer):return f"雇佣了 -1x 工程师 {engineer}"engineers = ["工程师A", "工程师B", "工程师C"]
for engineer in engineers:print(hire_negative1x_engineer(engineer))
大数据开发示例
在大数据项目中,雇佣一些不仅无法贡献,反而会制造问题和灾难的工程师,拖累整个项目的进度和质量。
# 雇佣制造问题的工程师
def hire_disastrous_big_data_engineers():engineers = ["工程师X", "工程师Y", "工程师Z"]return f"雇佣了一些制造问题和灾难的大数据工程师:{', '.join(engineers)}"print(hire_disastrous_big_data_engineers())
防止 10 名 -1x 工程师被解雇
示例代码
# 保住不合格的工程师
def retain_incompetent_engineer(engineer):return f"保住了不合格的工程师 {engineer}"engineers = ["不合格工程师1", "不合格工程师2", "不合格工程师3"]
for engineer in engineers:print(retain_incompetent_engineer(engineer))
大数据开发示例
在大数据项目中,保住一些不合格甚至是有害的工程师,不愿采取任何措施来改善团队质量和项目进度。
# 保住不合格的大数据工程师
def retain_incompetent_big_data_engineers():engineers = ["不合格工程师A", "不合格工程师B", "不合格工程师C"]return f"保住了一些不合格的大数据工程师:{', '.join(engineers)}"print(retain_incompetent_big_data_engineers())
花费 400 小时在 bug 归类上
示例代码
# 创建难以调试的程序
def create_undebuggable_program():return "创建了一个难以调试的程序"print(create_undebuggable_program())
大数据开发示例
在大数据项目中,编写难以调试的复杂代码,层层抽象,使得调试和修复 bug 变得极其困难和耗时。
# 编写难以调试的复杂代码
def write_complex_undebuggable_code():code = """
def process_data(data):# 层层抽象,难以调试def inner_process(data_chunk):# 复杂逻辑,难以跟踪return data_chunk[::-1]return [inner_process(chunk) for chunk in data]data = ["数据1", "数据2", "数据3"]
output = process_data(data)
print(output)"""return codeprint(write_complex_undebuggable_code())
以上示例展示了如何在大数据开发中通过一系列策略成为-10x工程师,浪费时间、资源和精力,使项目陷入困境。希望这些反面教材能帮助大家避免类似的错误。