功能开发 -- 向埃隆·马斯克学习任务分解

发布时间:2023年12月31日

马斯克的任务分解

我们都知道埃隆·马斯克(Elon Musk),他既是电动汽车公司特斯拉(Tesla)的创始人,同时还创建了太空探索公司 SpaceX。SpaceX 有一个目标是,送100万人上火星。

美国政府曾经算过一笔账,把一个人送上火星,以现有技术是可实现的,需要花多少钱呢?答案是100亿美金。如果照此计算,实现马斯克的目标,送100万人上火星就要1万万亿。这是什么概念呢?这笔钱相当于美国500年的GDP,实在太贵了,贵到连美国政府都无法负担。

马斯克怎么解决这个问题呢?他的目标变了,他准备把人均费用降到50万美元,也就是一个想移民的人,把地球房子卖了能够凑出的钱。原来需要100亿美金,现在要降到50万美金,需要降低2万倍。

当然,降低2万倍依然是一个听起来很遥远的目标。所以,我们关注的重点来了:马斯克的第二步是,把2万分解成20×10×100。这是一道简单的数学题,也是马斯克三个重点的努力方向。

先看“20”:现在的火星飞船一次只能承载5个人,马斯克的打算是,把火箭造大一点,一次坐100人,这样,就等于把成本降低20倍。如果你关注新闻的话,会发现 SpaceX 确实在进行这方面的尝试,

再来看“10”:马斯克认为自己是私营公司,效率高,成本可以降到十分之一。他们也正在向这个方向努力,SpaceX 的成本目前已经降到了同行的五分之一。

最后的“100”是什么呢?就是回收可重复使用的火箭。如果这个目标能实现,发射火箭的成本就只是燃料成本了。这也就是我们频频看到的 SpaceX 试飞火箭新闻的原因。

这么算下来,你是不是觉得,马斯克的目标不像最开始听到的那样不靠谱了呢?正是通过将宏大目标进行任务分解,马斯克才能将一个看似不着边际的目标向前推进。

软件开发的任务分解

当一个复杂问题摆在面前时,我们解决问题的一个主要思路是分而治之

一个大问题,我们都很难给出答案,但回答小问题却是我们擅长的。所以,当我们学会将问题分解,就相当于朝着问题的解决迈进了一大步。

我们最熟悉的分而治之的例子,应该是将这个理念用在算法上,比如归并排序。将待排序的元素分成大小基本相同的两个子集,然后,分别将两个子集排序,最后将两个排好序的子集合并到一起。

一说到技术,大家就觉得踏实了许多,原来无论是外星人搜寻,还是大名鼎鼎的马斯克太空探索计划,解决问题时用到的思路都是大同小异啊!确实是这样。

那么,用这种思路解决问题的难点是什么呢?给出一个可执行的分解。

在前面两个例子里面,最初听到要解决的问题时,估计你和我一样,是一脸懵的。但一旦知道了分解的结果,立即会有一种“柳暗花明又一村”的感觉。你会想,我要是想到了这个答案,我也能做一个 SpaceX 出来。

但说到归并排序的时候,你的心里可能会有一丝不屑,这是一个学生级别的问题,甚至不值得你为此费脑子思考。因为归并排序你已经知道了答案,所以,你会下意识地低估它。

任务分解就是这样一个有趣的思想,一旦分解的结果出来,到了可执行的步骤,接下来的工作,即便不是一马平川,也是比原来顺畅很多,因为问题的规模小了。

在日常工作中,我们会遇到很多问题,既不像前两个问题那样宏大,也不像归并排序那样小,但很多时候,我们却忘记了将任务分解这个理念运用其中,给工作带来很多麻烦。

举一个例子,有一个关于程序员的经典段子:这个工作已经做完了80%,剩下的20%还要用和前面的一样时间。

为什么我们的估算差别如此之大,很重要的一个原因就在于没有很好地分解任务,所以,我们并不知道要做的事情到底有多少。

推演的过程就是一个任务分解的过程。上手就做,多半的结果都是丢三落四。你会发现,真正把工作完全做好,你落掉的工作也都要做,无论早晚。

与很多实践相反,任务分解是一个知难行易的过程。

知道怎么分解是困难的,一旦知道了,行动反而要相对来说容易一些。

可执行的最小单位任务

在“任务分解”这个主题下,我还会给你介绍一些实践,让你知道,这些最佳实践的背后思想就是任务分解。如果你不了解这些实践,你也需要知道,在更多的场景下,先分解任务再去做事情是个好办法。

也许你会说,任务分解并不难于理解,我在解决问题的过程中也是先做任务分解的,但“依然过不好这一生。”这就要提到我前面所说难点中,很多人可能忽略的部分:可执行。

可执行对于每个人的含义是不同的,对于马斯克而言,他把2万分解成20×10×100,剩下的事情对他来说就是可执行的,但如果你在 SpaceX 工作,你就必须回答每个部分究竟是怎样执行的。

同样,假设我们做一个 Web 页面,如果你是一个经验丰富的前端工程师,你甚至可能认为这个任务不需要分解,顶多就是再多一个获取网页资源的任务。

而我如果是一个新手,我就得把任务分解成:根据内容编写 HTML;根据页面原型编写页面样式;根据交互效果编写页面逻辑等几个步骤。

不同的可执行定义差别在于,你是否能清楚地知道这个问题该如何解决。

对于马斯克来说,他的解决方案可能是成立一个公司,找到这方面的专家帮助他实现。对你的日常工作来说,你要清楚具体每一步要做的事情,如果不能,说明任务还需要进一步分解。

比如,你要把一个信息存起来,假设你们用的是关系型数据库,对大多数人来说,这个任务分解就到了可执行的程度。但如果你的项目选用了一个新型的数据库,比如图数据库,你的任务分解里可能要包含学习这个数据库的模型,然后还要根据模型设计存储方案

不过,在实际工作中,大多数人都高估了自己可执行粒度,低估任务分解的程度。换句话说,如果你没做过任务分解的练习,你分解出来的大部分任务,粒度都会偏大。

只有能把任务拆分得非常小,你才能对自己的执行能力有一个更清楚地认识,真正的高手都是有很强的分解能力。这个差别就相当于,同样观察一个物品,你用的是眼睛,而高手用的是显微镜。在你看来,高手全是微操作。关于这个话题,后面我们再来细聊。

一旦任务分解得很小,调整也会变得很容易。很多人都在说计划赶不上变化,而真正的原因就是计划的粒度太大,没法调整。

从当年的瀑布模型到今天的迭代模型,实际上,就是缩减一次交付的粒度。几周调整一次计划,也就不存在“计划赶不上变化”的情况了,因为我的计划也一直在变。

如今软件行业都在提倡拥抱变化,而任务分解是我们拥抱变化的前提。

小结

虽然我们很熟悉这一思想,但在日常工作中,我们却没有很好地应用它,这也使得大多数人的工作有很大改进空间。运用这一思想的难点在于,给出一个可执行的分解。

  • 一方面,对复杂工作而言,给出一个分解是巨大的挑战;
  • 另一方面,面对日常工作,人们更容易忽略的是,分解的任务要可执行。每个人对可执行的理解不同,只要你清楚地知道接下来的工作该怎么做,任务分解就可以告一段落。

大多数人对于可执行的粒度认识是不足的,低估了任务分解的程度,做到好的分解你需要达到“微操作”的程度。有了分解得很小的任务,我们就可以很容易完成一个开发循环,也就让计划调整成为了可能。软件行业在倡导拥抱变化,而任务分解是拥抱变化的前提。

如果今天的内容你只记住一件事,那么请记住:动手做一个工作之前,请先对它进行任务分解。

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