工程師 轉PM PTT的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

軟件發展的201個原則（精裝珍藏版）

為了解決工程師 轉PM PTT的問題，作者（美）艾倫·M.大衛斯 這樣論述：

本書匯總了軟體工程原則。原則是關於軟體工程的基本原理、規則或假設，不管所選的技術、工具或語言是什麼，這些原則都有效。   全書共9章，第1章為引言，後面8章將201個軟體工程的原則劃分為8個大的類別：一般原則、需求工程原則、設計原則、編碼原則、測試原則、管理原則、產品保證原則和演變原則。   本書面向的讀者包括軟體工程師和管理者、軟體工程專業的學生、軟體工程領域的研究人員等。   本書由百度公司支持出版。百度以技術創新為信仰，在創新投入、研發佈局、人才引進方面均走在國際前列。百度一直秉承著“科技為更好”的社會責任理念，堅持運用創新技術，聚焦於解決社會問題，履行企業公民的社會責任，為幫助全球用戶

創造更加美好的生活而不斷努力。 Alan M. Davis是一名電腦科學家，他的職業生涯大約有一半在工業界，一半在學術界。   他在工業界的經歷包括： Offtoa公司的聯合創始人兼首席執行官，這是一家幫助企業家制定商業戰略的互聯網公司（2012年至今）。 Omni-Vista公司的聯合創始人、董事長兼首席執行官，這是一家位於科羅拉多斯普林斯的軟體公司（1998—2002）。   他在學術界的經歷包括： 位於丹佛的科羅拉多大學行政MBA創業教授，前任學術主席（2006—2018）。 科羅拉多大學斯普林斯分校的商業策略與企業家精神專業的教授，前El Pomar軟體工程教授（1

991—2015）。   Davis博士在1994年至1998年擔任《IEEE 軟體》的主編；在全球28個國家或地區演講2000餘次，並撰寫了9本圖書；他自1994年起成為IEEE會士；曾多次訪問中國，其中包括領導EMBA學生小組三度赴上海、北京出訪。 第1章　引言   第2章　一般原則   原則1　品質第一 原則2　品質在每個人眼中都不同 原則3　開發效率和品質密不可分 原則4　高品質軟體是可以實現的 原則5　不要試圖通過改進軟體實現高品質 原則6　低可靠性比低效率更糟糕 原則7　儘早把產品交給客戶 原則8　與客戶/使用者溝通 原則9　促使開發者與客戶的目標一致 原則10

　做好拋棄的準備   原則11　開發正確的原型 原則12　構建合適功能的原型 原則13　要快速地開發一次性原型 原則14　漸進地擴展系統 原則15　看到越多，需要越多 原則16　開發過程中的變化是不可避免的 原則17　只要可能，購買而非開發 原則18　讓軟體只需簡短的使用者手冊 原則19　每個複雜問題都有一個解決方案 原則20　記錄你的假設   原則21　不同的階段，使用不同的語言 原則22　技術優先於工具 原則23　使用工具，但要務實 原則24　把工具交給優秀的工程師 原則25　CASE工具是昂貴的 原則26　“知道何時”和“知道如何”同樣重要 原則27　實現目標就停止 原則28　瞭解形式化

方法 原則29　和組織榮辱與共 原則30　跟風要小心   原則31　不要忽視技術 原則32　使用文檔標準 原則33　文檔要有術語表 原則34　軟體文檔都要有索引 原則35　對相同的概念用相同的名字 原則36　研究再轉化，不可行 原則37　要承擔責任   第3章　需求工程原則   原則38　低品質的需求分析，導致低品質的成本估算 原則39　先確定問題，再寫需求 原則40　立即確定需求   原則41　立即修復需求規格說明中的錯誤 原則42　原型可降低選擇使用者介面的風險 原則43　記錄需求為什麼被引入 原則44　確定子集 原則45　評審需求 原則46　避免在需求分析時進行系統設計 原則47　使用正

確的方法 原則48　使用多角度的需求視圖 原則49　合理地組織需求 原則50　給需求排列優先順序   原則51　書寫要簡潔 原則52　給每個需求單獨編號 原則53　減少需求中的歧義 原則54　對自然語言輔助增強，而非替換 原則55　在更形式化的模型前，先寫自然語言 原則56　保持需求規格說明的可讀性 原則57　明確規定可靠性 原則58　應明確環境超出預期時的系統行為 原則59　自毀的待定項 原則60　將需求保存到資料庫   第4章　設計原則   原則61　從需求到設計的轉換並不容易 原則62　將設計追溯至需求 原則63　評估備選方案 原則64　沒有文檔的設計不是設計 原則65　封裝 原則66　

不要重複造輪子 原則67　保持簡單 原則68　避免大量的特殊案例 原則69　縮小智力距離 原則70　將設計置於知識控制之下   原則71　保持概念一致 原則72　概念性錯誤比語法錯誤更嚴重 原則73　使用耦合和內聚 原則74　為變化而設計 原則75　為維護而設計 原則76　為防備出現錯誤而設計 原則77　在軟體中植入通用性 原則78　在軟體中植入靈活性 原則79　使用高效的演算法 原則80　模組規格說明只提供使用者需要的所有資訊   原則81　設計是多維的 原則82　優秀的設計出自優秀的設計師 原則83　理解你的應用場景 原則84　無須太多投資，即可實現複用 原則85　“錯進錯出”是不正確的

原則86　軟體可靠性可以通過冗餘來實現   第5章　編碼原則   原則87　避免使用特殊技巧 原則88　避免使用全域變數 原則89　編寫可自上而下閱讀的程式 原則90　避免副作用 原則91　使用有意義的命名 原則92　程式首先是寫給人看的 原則93　使用最優的資料結構 原則94　先確保正確，再提升性能 原則95　在寫完代碼之前寫注釋 原則96　先寫文檔後寫代碼 原則97　手動運行每個元件 原則98　代碼審查 原則99　你可以使用非結構化的語言 原則100　結構化的代碼未必是好的代碼   原則101　不要嵌套太深 原則102　使用合適的語言 原則103　程式設計語言不是藉口 原則104　程式設計

語言的知識沒那麼重要 原則105　格式化你的代碼 原則106　不要太早編碼   第6章　測試原則   原則107　依據需求跟蹤測試 原則108　在測試之前早做測試計畫 原則109　不要測試自己開發的軟體 原則110　不要為自己的軟體做測試計畫 原則111　測試只能揭示缺陷的存在 原則112　雖然大量的錯誤可證明軟體毫無價值，但是零錯誤並不能說明軟體的價值 原則113　成功的測試應發現錯誤 原則114　半數的錯誤出現在15%的模組中 原則115　使用黑盒測試和白盒測試 原則116　測試用例應包含期望的結果 原則117　測試不正確的輸入 原則118　壓力測試必不可少 原則119　大爆炸理論不適用

原則120　使用 McCabe 複雜度指標   原則121　使用有效的測試完成度標準 原則122　達成有效的測試覆蓋 原則123　不要在單元測試之前集成 原則124　測量你的軟體 原則125　分析錯誤的原因 原則126　對“錯”不對人   第7章　管理原則   原則127　好的管理比好的技術更重要 原則128　使用恰當的方法 原則129　不要相信你讀到的一切 原則130　理解客戶的優先順序   原則131　人是成功的關鍵 原則132　幾個好手要強過很多生手 原則133　傾聽你的員工 原則134　信任你的員工 原則135　期望優秀 原則136　溝通技巧是必要的 原則137　端茶送水 原則138　

人們的動機是不同的 原則139　讓辦公室保持安靜   原則140　人和時間是不可互換的 原則141　軟體工程師之間存在巨大的差異 原則142　你可以優化任何你想要優化的 原則143　隱蔽地收集資料 原則144　每行代碼的成本是沒用的 原則145　衡量開發效率沒有完美的方法 原則146　剪裁成本估算方法 原則147　不要設定不切實際的截止時間 原則148　避免不可能 原則149　評估之前先要瞭解   原則150　收集生產力資料 原則151　不要忘記團隊效率 原則152　LOC/PM與語言無關 原則153　相信排期 原則154　精確的成本估算並不是萬無一失的 原則155　定期重新評估排期 原則15

6　輕微的低估不總是壞事 原則157　分配合適的資源 原則158　制訂詳細的專案計畫 原則159　及時更新你的計畫   原則160　避免駐波 原則161　知曉十大風險 原則162　預先瞭解風險 原則163　使用適當的流程模型 原則164　方法無法挽救你 原則165　沒有奇跡般提升效率的秘密 原則166　瞭解進度的含義 原則167　按差異管理 原則168　不要過度使用你的硬體 原則169　對硬體的演化要樂觀 原則170　對軟體的進化要悲觀 原則171　認為災難是不可能的想法往往導致災難 原則172　做專案總結   第8章　產品保證原則   原則173　產品保證並不是奢侈品 原則174　儘早建立軟

體配置管理過程 原則175　使軟體配置管理適應軟體過程 原則176　組織SCM獨立於專案管理 原則177　輪換人員到產品保證組織 原則178　給所有中間產品一個名稱和版本 原則179　控制基準 原則180　保存所有內容 原則181　跟蹤每一個變更 原則182　不要繞過變更控制 原則183　對變更請求進行分級和排期 原則184　在大型開發專案中使用確認和驗證（V&V）   第9章　演變原則   原則185　軟體會持續變化 原則186　軟體的熵增加 原則187　如果沒有壞，就不要修理它 原則188　解決問題，而不是症狀 原則189　先變更需求 原則190　發佈之前的錯誤也會在發佈之後出現   原則

191　一個程式越老，維護起來越困難 原則192　語言影響可維護性 原則193　有時重新開始會更好 原則194　首先翻新最差的 原則195　維護階段比開發階段產生的錯誤更多 原則196　每次變更後都要進行回歸測試 原則197　“變更很容易”的想法，會使變更更容易出錯 原則198　對非結構化代碼進行結構化改造，並不一定會使它更好 原則199　在優化前先進行性能分析 原則200　保持熟悉 原則201　系統的存在促進了演變   參考資料索引 術語索引

商業思維 BUSINESS THINKING 職涯躍進的唯一解！一次搞懂企業如何高效運轉！

為了解決工程師 轉PM PTT的問題，作者游舒帆Gipi 這樣論述：

　　含金量最高，可系統化解構商學院核心知識， 　　一本讓你全方位理解商業行為的書！ 　　一間企業之所以存在，必然有它要創造的價值或商業目的，圍繞這些商業目的衍生的知識與思維就是「商業思維」。亦即數據、運營、策略、敏捷四力，掌握數字背後的意義、企業永續經營的關鍵、策略形成的價值、多元環境的應變能力，你，就是下一位主管接班人！！ 　　公司的收入怎麼來的？主要的支出花在哪？ 　　若既有的運營方法有了明顯問題，無法達成目標時該怎麼辦？ 　　你希望數據能幫上什麼忙？ 　　如何維持客戶的忠誠度？ 　　你每天在做的事，和公司經營有什麼關係？ 　　如何確保市場與老闆的需求不會改變？ 　　以上問題，你有想

過嗎？即使想過，你找到解答了嗎？ 　　透過掌握關鍵數據的實際表現來掌握當下的數據表現，而當下的數據表現是源自於當下的運營方法。若我們希望提升關鍵數據的表現，必得有新的策略規劃。為了確保策略能穩健的落實，還要確保目標能達成預期成效，傳統的瀑布式專案管理方法已不足夠，企業需要引入更多的敏捷觀念。 　　閱讀本書，讓你輕鬆搞懂企業經營是怎麼一回事！ 　　商業思維四力 　　數據力：掌握公司現況的關鍵利器。 　　告訴你公司經營都看哪些數據，而這些數字背後代表的意義為何？數據的脈絡是什麼？日常又該觀看那些數據才能有效掌握現況？ 　　運營力：企業永續經營的關鍵。 　　有效的與客戶互動，讓產品與通路高效運

轉，讓客戶快速增長，讓客戶高度黏著？ 　　策略力：讓你做的每件事都有價值。 　　策略是如何形成的？策略又是如何一步步變成員工的日常工作與專案。 　　敏捷力：面對多變環境的必備能力。 　　以年或季為單位的計畫早已難以應付多變的環境，如何借力敏捷，讓企業具備更強的因應能力將是勝出關鍵。 　　商業思維的基本概念，是要讓員工更熟悉公司運作、企業經營的本質，以及公司策略，藉此弭平基層與經營層之間因為組織位階造成的差距；同時也讓同仁跨越部門的邊界，更深入接觸其他部門，包含流程、制度、日常工作，甚至開始要求他們學習企業經營所需的業務、行銷與服務相關的知識，藉此縮短彼此的專業領域差距。 專家推薦 　

　林裕丞/台灣敏捷協會理事長、新加坡商鈦坦科技（Titansoft） 戰略顧問 　　謝銘元/iFit愛瘦身創辦人暨董事長 　　姚詩豪(Bryan)/ 「大人學」共同創辦人 　　盧希鵬/台灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 　　Gipi 在本書提供的方法，讓來自各個專業、各個層級的人都具有共通的語言（營運數字），都可以聚焦於共同的目標（公司獲利）。－－林裕丞 　　這本書最少要讀三個月——頭一個月讀，第二個月照著去做，第三個月再讀一次，你會發現它又是一本嶄新的書。－－謝銘元 　　我認為這是一本「可操作性」極高的商管書！－－姚詩豪(Bryan) 　　這是一本專為年輕人預備，見樹又見林的好書。－－盧希

鵬   作者簡介 游舒帆Gipi 　　 商業思維教練暨傳教士，致力於將商業思維這種能提升認知思維的重要觀念與知識，推廣到所有需要的人身上，曾獲選兩屆微軟最有價值專家 ( MVP )。 　　一個終身學習者，期許能成為一個在許多不同領域廣泛學習，並連接這些領域原則的「專家通才」。 　　剛出社會時是一個研發工程師，在14年內歷經了工程師、PM、技術主管、產品經理、營運主管等不同身分，並帶領過技術、產品、服務、行銷、銷售、運營相關團隊，同時還獲得了微軟最有價值專家的殊榮，並撰寫上千篇文章，成為許多線上媒體的管理專欄作家，所主筆的部落格「gipi的學習筆記」瀏覽人數已破千萬。 　　曾任鼎新

電腦總監與TutorABC協理，在14年的工作經驗裡，擔任主管的時間超過12年，期間帶領與指導過的部屬超過500位，同一時間最多同時管理300位左右同仁，直接指導超過50位以上的合格主管。 　　除探索原力外，亦兼任多家知名企業管理顧問與業界講師，同時也是哈佛商業評論、經理人、inside、專案經理雜誌等眾多電子媒體專欄作家。能運用簡單且通俗的架構來解釋複雜問題，並能根據對象的知識與能力水平因材施教，頗獲好評。除了在工作上跨越研發、產品、運營、維運、行銷與銷售範疇外，每年仍閱讀超過200本以上的書籍。 　　部落格：gipi的學習筆記dotblogs.com.tw/jimmyyu/ 　　FB：

Gipi的新管理思維www.facebook.com/gipi.net 　　Medium：Gipi的商業思維筆記medium.com/how-gipi-learn   推薦序1 打破本位主義，同心協力目標一致 推薦序2 改變業績管理方式，盤點資源掌握可?性 推薦序3 這是一本操作性極高的商管書 自 序   一本讓工作者價值最大化的商業科普書 前 言   專家式通才是未來所需人才 CHAPTER1經營的本質－－長期的盈利能力 1掌握創造收入的脈絡是盈利關鍵 2客戶運營即獲取 3現況與目標的落差用新策略達成 4商業思維的全貌：數據、運營、策略、敏捷 CHAPTER2數據力

－－掌握公司現況的關鍵利器 1拆解利潤：公司為何賺錢？為何賠錢？ 2想增加收入須看產品X通路的二維數據 3持續提高客戶的終身價值 4數據化經營能使業績預估更有效 5用分群與標籤化來精準匹配用戶與產品 6依數據策略擬定行動方案 CHAPTER3運營力－－用戶、產品、內容、社群、服務、數據 1流量紅利消失的年代 2客戶生命週期：認知、訴求、詢問、行動、倡議 3客戶留存的關鍵：首次使用、建立習慣 4 客戶忠誠的兩大任務：回購與推薦 5 把名單當資產，隨時掌握當下的狀態 6 掌握數據才能提高運營力 CHAPTER4策略力－－讓目標與行動間具備高度一致性 1 你手邊在做的事，跟公司經營有什麼關係？

2 依價值大小來衡量決策的優先順序 3 明確設定行動方案提升目標效果 4 策略的目的是為看得見的將來做準備 CHAPTER5敏捷力－－面對多變環境的關鍵能力 1 更快、更好、更有價值 2 取捨、排期、妥協，根本解決問題 3 短期敏捷，持續迭代 4 持續追求更快、更好、更有價值   推薦序 打破本位主義，同心協力目標一致 台灣敏捷協會 理事長、新加坡商鈦坦科技（Titansoft） 戰略顧問　林裕丞（Yves Lin） 　　「不管看起來是什麼問題，永遠都是人的問題。」 　　（No matter how it looks at first, it's always a people

problem.） 　　- 軟體管理學大師 傑拉爾德‧溫伯格（Gerald M. "Jerry" Weinberg） 　　在組織中如何讓每個人和每個部門打破本位主義，同心協力往同一個目標一起前進是最困難的事情。而 Gipi 在本書提供的方法，讓來自各個專業、各個層級的人都具有共通的語言（營運數字），都可以聚焦於共同的目標（公司獲利）。 　　如果您是專案經理、產品經理、或產品負責人，本書可以幫助您的工作事半功倍，讓老闆看到也對您的貢獻有感。 　　如果您是來自工程、技術、客服、甚至後勤等等非第一線銷售的單位，本書可以幫助您的工作和公司業績掛鉤，讓您在老闆的心中從一個成本單位成為利潤單位，不

會整天被抱怨只會花錢。 　　如果您是來自銷售或行銷部門，本書可以幫助您和其他的部門單位溝通，讓他們可以優先配合您認為重要的事項。 　　如果您就是老闆或主管，本書可以幫助您判斷每個產品、專案、部門對公司所產生的價值，把錢、資源、和時間投入在刀口上賺更多錢。 　　我最敬佩 Gipi 之處，是他在人生職涯的選擇上堅持跨領域探索發展，在過去的工作中不但斜槓了技術、營運、行銷、業務各個功能領域，在全職擔任顧問時也堅持同一個產業不幫兩家公司做顧問，所顧問的公司跨足了企業資訊整合、線上教育、健康保健等等不同的產業領域。 　　也只有在多個領域深入耕耘的 Gipi，才能歸納總結出這個跨功能、跨層級、跨產業

的共通語言：商業思維。 　　謹將本書推薦給所有想讓自己更有價值的讀者朋友們。   依數據策略擬定行動方案 這個章節我談論的許多與數據化管理相關的概念，或許你已經迫不及待想要應用在自己的工作上，但可以做的事情太多，不知道該如何下手。為此，我特別整理了過往我落實數據化管理的關鍵五步驟給大家參考，這五步驟分別是： Step1.依據策略提出數據需求提出你要數據幫上忙的地方是什麼？你要數據回答你什麼問題？這個問題必須先能回答。 基本上數據能協助你找出你有疑問，但還不知道答案的問題，但若你連自己的疑問是什麼都講不清楚，那數據通常無法幫上忙。 過去我在BI（商業智慧Business Intelligen

ce）年代，總有人期待BI的Dashboard(儀表板)可以直接告訴他經營上所有的問題，然而現實是「BI只能讓你更清楚全貌」。到了大數據與AI的年代，仍有不少人抱持這樣的想像，我總會告訴大家：「如果有了大數據技術就能搞定經營的大小事，那你還猶豫什麼？花錢買解決方案就對了。」但事實並非如此。 若你要開始做數據化管理，首先要思考的問題就是，你要數據回答你什麼問題？ Step2. 確認數據處理標的有了清晰的數據需求，數據團隊就能從這樣的需求去討論他們要對數據做什麼樣的處理才能得到所需的資訊，可能是分析、匯總、統計等等，而處理完後的預計產出物我稱之為數據標的。 Step3. 盤點與彙整既有數據有了預計

產出物，接下來就是要實際去看看手邊的數據是否足夠了，在盤點數據時除了內部數據外，也要同時思考外部數據，當你盤點完內外部數據後，你應該先做一次基本的匯總動作，確認這些數據是否充足。 Step4. 盤點新數據採集需求若數據盤點完後有所不足，那就要提出數據採集需求，並提列為數據行動方案。 Step5. 擬訂數據行動方案將執行完上述程序後所提到的所有工作事項列為行動方案，有計畫、分工的逐步落實，如此才有可能讓數據開始幫上營運工作。

融合新聞室工作者的衝突與協商：以《報導者》、《READr》及《沃草》為例

為了解決工程師 轉PM PTT的問題，作者游羽棠 這樣論述：

近年來，閱聽眾閱讀習慣轉變，傳統媒體工作者因而紛紛轉進網路平台創辦新媒體。然而傳統媒體工作者在碰上擁有產製數位新聞專題所需技能的工作者後，雙方在融合新聞室場域會面臨慣習衝突與文化資本競爭。 本研究運用深度訪談法訪談新聞室組織架構不同的三家媒體，以及其中曾參與數位專題產製的十五名不同技能工作者後，援引Bourdieu場域理論作為分析架構，以產製數位專題過程中曾發生的衝突案例說明：工作者如何運用自身文化資本爭取產製資源與話語權；而在衝突過後，融合新聞室會依自身組織架構、成員組成的差異，發展不同互動模式以兼顧產製協力順暢與成員自主性。 本研究發現，出身傳統媒體的文字工作者與初次到媒體工

作的新技能工作者對「時效性」的認知差異，是不同技能工作者最常發生衝突的原因。文字工作者運用新聞專業作為資本，而攝影、設計、工程師是以視覺設計、呈現技術為資本，PM則以規劃、協調能力為資本。 本研究認為，為使不同專業工作者在產製過程溝通順暢，融合新聞室應設立PM一職，PM具備多種產製技能，作為文字與非文字工作者的溝通橋樑。PM以企劃數位專題的文化資本平衡各工作者產製權力，使得傳統新聞室缺乏話語權的攝影、設計及不具新聞室經驗的工程師能與文字工作者對等發聲。 時至今日，媒體業界的數位專題產製機制從組織架構、工作者組成、產製流程皆仍持續變動中。因此，本研究認為，上述結果對於有志進行數位專題

產製的媒體從業人員及新聞室管理者實務應用上具有參考價值。