个人总结
alpha阶段已经结束了，我们的项目还在继续，对此总结自己的alpha 过程，在过程中产生了很多问题， 结合我的读书（教材，博客，参考书）， 实践， 提出关于软件工程的 5 个问题。如下：
问题一：
我在书上看到这段话：
我有这个问题：对于网络工程，学习软件工程的意义有多大？从上面的这段话来看似乎网络工程与软件工程的关系不大，
但是我还是不太懂，我的困惑是既然如此对于网络工程，学习软件工程的意义有多大？
问题二：
我的问题是实际的软件项目总会发现自己开发时遇到了以前书上从未有过的问题，查阅资料会遇到新的技术，新的问题，
这时开发很容易就陷入瓶颈，该如何摆脱？
问题三：
关于“敏捷流程”与软件具体开发流程有何不同，它们孰优孰劣？书中提到普通团队转换为敏捷团队使我感到疑惑，一个团队选择敏捷开发或者普通开发不是项目开发前根据实际情况所确定的吗？
问题四：
什么时候适合选择敏捷？ 我们的敏捷冲刺是照着老师的要求开始的，但这真的合适吗？敏捷开发真的适合吗？
书中有一个表格帮助我们：
问题五：
获取用户需求是非常重要，但是有些用户的需求经过分析，我们发现以我们目前的实力没办法实现或者是实现难度很高了，那么应该如何处理？
自我评价表：
1.保持高标准，不要受制于破窗理论(broken windows theory)[i]。
当你看到不靠谱的设计、糟糕的代码、过时的文档和测试用例的时候，不要想 “既然别人的代码已经这样了，我的代码也可以随便一点啦。”
d) 一直主动这样做
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主动解决问题。当看到不靠谱的设计，糟糕的代码的时候，不要想“可能别人会来管这个事情” ，或者“我下个月发一个邮件让大家讨论一下”。要主动地把问题给解决了[ii]。
a d) 一直主动这样做
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经常给自己充电，身体训练是运动员生活的一部分，学习是软件工程师职业的伴侣。每半年就要了解和学习一些新的相关技术。通过定期分享（面对面的分享，写技术博客等）来确保自己真正掌握了新技术。
a c) 有时分享。
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DRY （Don't Repeat Yourself）——别重复。在一个系统中，每一个知识点都应该有一个无异议的、正规的表现形式。
a) 从来没听说过；
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消除不相关模块之间的影响，在设计模块的时候，要让它们目标明确并单一，能独立存在，没有不明确的外部依赖。
c) 想做，但是不知道怎么衡量效果。
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通过快速原型来学习，快速原型的目的是学习，它的价值不在于代码，而在于你通过快速原型学到了什么。
c) 不用原型，一直在产品中直接改。
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设计要接近问题领域，在设计的时候，要接近你目标用户的语言和环境。
c) 大概同意，但是怎么接近用户呢？
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估计任务所花费的时间，避免意外。在开始工作的时候，要做出时间和潜在影响的估计，并通告相关人士，避免最后关头意外发生。工作中要告知可能的时间变化，事后要总结。
b) 大概估一下，不必在意时间
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图形界面的工具有它的长处，但是不要忘了命令行工具也可以发挥很高的效率，特别是可以用脚本构建各种组合命令的时候。
c) 正在学习命令行工具。
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有很多代码编辑器，请把其中一个用得非常熟练。让编辑器可以实现自己的定制，可以用脚本驱动，用起来得心应手。
c) 没有任何定制。
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理解常用的设计模式，并知道择机而用。设计模式不错，更重要的是知道它的目的是什么，什么时候用，什么时候不用。
b) 模式没用；
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代码版本管理工具是你代码的保障，重要的代码一定要有代码版本管理。
b) 用QQ，u盘即可；
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在debug的时候，不要惊慌，想想导致问题的原因可能在哪里。一步一步地找到原因。要在实践中运用工具，善于分析日志（log），从中找到bug。同时，在自己的代码里面加 log.
c) 加log 太麻烦，我的代码不会有bug 的。
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重要的接口要用形式化的“合同”来规定。用文档和断言、自动化测试等工具来保证代码的确按照合同来做事，不多也不少。使用断言 (assertion) 或者其他技术来验证代码中的假设，你认为不可能发生的事情在现实世界中往往会发生。
b) 太麻烦，不用；
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只在异常的情况下才使用异常 (Exception), 不加判断地过多使用异常，会降低代码的效率和可维护性。记住不要用异常来传递正常的信息。
c) 如果有明确要求，我可以做好。 -
善始善终。如果某个函数申请了空间或其他资源，这个函数负责释放这些资源。
c) 有时这样做。
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当你的软件有多种技术结合在一起的时候，要采用松耦合的配置模式，而不是要把所有代码都混到一起。
c) 代码都在一起比较好管理。
- 把常用模块的功能打造成独立的服务，通过良好的界面 (API) 来调用不同的服务。
b) 拷贝代码过来用也可以
- 在设计中考虑对并行的支持，这样你的API 设计会比较容易扩展。
a) 从来没听说过；
- 在设计中把展现模块 (View) 和实体模块 (Model) 分开，这样你的设计会更有灵活性。
a) 代码都在一起比较好改；
- 重视算法的效率，在开始写之前就要估计好算法的效率是哪一个数量级上的（big-O）。
b) 我的数据量不大，无所谓；
- 在实际的运行场景中测试你的算法，不要停留在数学分析层面。有时候一个小小的实际因素 (是否支持大小写敏感的排序，数据是否支持多语言)会导致算法效率的巨大变化。
c) 主要靠肉眼观察算法效率。
- 经常重构代码，同时注意要解决问题的根源。
b) 任何修改都可以叫重构；
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在开始设计的时候就要考虑如何测试 ，如果代码出了问题，有log 来辅助debug 么? 尽早测试，经常测试，争取实现自动化测试，争取每一个构建的版本都能有某些自动测试。
c) 项目没有安排时间，我也没有提这事。
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代码生成工具可以生成一堆一堆的代码，在正式使用它们之前，要确保你能理解它们，并且必要的时候能debug 这些代码。
c) 那些代码没有bug。
- 和一个实际的用户一起使用软件，获得第一手反馈。
c) 想做但是没有机会。
- 在自动测试的时候，要有意引地入bug，来保证自动测试的确能捕获这些错误。
c) 如果有明确要求，我可以做好。
- 如果测试没有做完，那么开发也没有做完。
b) 签入代码，就是做完了；
29. 适当地追求代码覆盖率：每一行的代码都覆盖了，但是程序未必正确。要确保程序覆盖了不同的程序状态和各种组合条件。
c) 要覆盖至少60%。
- 如果团队成员碰到了一个有普遍意义的bug, 应该建立一个测试用例抓住以后将会出现的类似的bug。
b) 每个bug都是特殊的；
- 测试：多走一步，多考虑一层。如果程序运行了一星期不退出，如果用户的屏幕分辨率再提高一个档次，这个程序会出什么可能的错误?
b) 如果有问题，用户会报告的，我们不用测这些；
- （带领团队）了解用户的期望值，稍稍超出用户的期望值，让用户有惊喜。
c) 如果有明确要求，我可以做好。
- （带领团队） 不要停留在被动地收集需求，要挖掘需求。真正的需求可能被过时的假设、对用户的误解或其他因素所遮挡。
b) 用户不说的，我们不做；
- （带领团队）把所有的术语和项目相关的名词、缩写等都放在一个地方。
c) 大家看代码就好
- （带领团队）不要依赖于某个人的手动操作，而是要把这些操作都做成有相关权限的人士都能运行的脚本。这样就不会出现因为某人休假而项目被卡住的情况。
c) 出了问题再说
- （带领团队）要让重用变得更容易。一个软件团队要创造一种环境，让大家有轻松的心态来尝试各种想法 （例如，模块的重用，效能的提升，等）。
c) 不必尝试，失败的可能性太大。
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（带领团队）在每一次迭代之后，都要总结经验，让下一次迭代的进度安排更可靠，质量更高。
a) 没有时间总结，直接做下一版；
