鄭昀 建立於2016/9/15 最後更新於2016/9/18
早先在《技術高手如何煉成》一文中提到，我會問面試者，你日常如何構建自己的知識體系。有人會覺得你怎麼就問出這麼巨集大的問題？知識體系，這是什麼鬼？
——工作之後你做過這樣的事情嗎？
面試是乙個誰主張誰舉證的過程，有時候需要面試者舉出例項，自我證明。
而我認為問一些我們工作中遇到的難題和業務場景是在「欺負」面試者，所以我喜歡問開放型問題：
在你工作之後，你有沒有像做畢業**一樣對某乙個 topic 做過深入研究？如果有，請舉例，說得越詳細越好。
為什麼要問這個問題？
因為我和面試者之間經常會發生這樣的對話：
我會告訴面試者，你來了之後，除了做業務之外，還必須做乙個技術預研課題，課題範圍可大可小，你不僅僅要做試驗，還要公開分享你的所思所得。
why？
我和面試者之間還經常會發生這樣的對話：
我：這個思路/技術選型是誰提出來的？
ta：技術經理/領導/專案經理……
我：有沒有比較過其他實現思路？請講一下各自的優缺點。
ta：領導讓這麼幹的，所以沒比較過……
針對某乙個課題，深入思考，多方調研，做試驗證明，很多任務程師可能今生僅此一次：他大學畢業時做畢業**的那次…………
如果長期滿足於東點點，西點點，今天可能是 webpack、npm、gulp，明天可能是 spark、機器學習、流式計算，假設你過目不忘，知識的廣度倒是有了，但缺乏深度，長此以往，可能徹底毀掉了深度思考的能力。
所以，我們要「訓練」，強制性要求你從定義問題開始，訓練自己主動搜尋、主動鏈結、主動構建知識、主動試驗、有始有終的能力。
首先我們提出的問題，它必須是有重要意義、急需結果、目標是商用，但可能沒有現成的、確定的解決方案，同時這個問題必須能夠給整個團隊創造學習機會，提供發展個人和組織技能的機會。
那麼通過講述我們看到了什麼，想解決什麼，通過你我不斷的思考和討論，直到你能清晰地抽象出乙個明確具體的問題——這個時候，問題其實已經解決了一半。
曾經看到過這麼一句話：
只能不斷地學習基礎知識以及和這個技術（問題）關聯的知識，就像 wikipeida怎麼設計試驗，通過什麼資料，打算證明什麼，這也是一種能力。一樣，當你進入乙個詞條的時候，就會伴隨一堆新詞條，於是，當多年後，我看到 「知識廣度是深度的副產品」這句話時，簡直就是說到我的心裡去了。
舉例。在實現實時資料大屏的時候，我們的一位工程師在 mysql+canal 後接入分布式訊息佇列時，試驗了 kafka 和 rocketmq，目的是，第一求證能否確保嚴格的訊息順序，這是資料庫變更訂閱希望看到的，第二做一下壓力測試，比較一下二者的效能。
這裡說的有始有終，包含幾個意思：
畢竟這是乙個商業應用，是要上線的，前前後後都要考慮清楚。我們考慮哪些點？首要的就是監控報警。其次是線上資料如何遷移，線上應用如何接入。再次是效能。
公開分享你的所思所得，不僅做，還要寫下來，還要說出來。你一定要輸出你在這個問題上構建的知識結構，幫助自己，幫助大家，共同進步。
如是重複再重複，訓練再訓練，不妨試試看遵循 70-20-10 的學習法則：70%的學習時間放在針對現實生活和工作中遇到的任務、問題解決，20%的學習時間放在人與人之間正式的、非正式的反饋、輔導，10%的時間學習知識和資訊（可能是碎片化的學習，也可能是讀書）。
這樣可能像把你裝進乙個沙袋裡吊起來，從四面八方用狼牙棒打你，酣暢淋漓。
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