+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
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):
pass
return "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 result
data = ["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 result
data = ["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 time
time.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 time
time.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 random
result = 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 code
print(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。