世界一流エンジニアの思考法を読んだので、この本から学んだことをまとめた。
第1章: 世界一流エンジニアは何が違うのだろう？
1. 基礎を積み重ねる
- スタートはみんな同じ :
- 頭のいい人が理解が早いように見えるのは、時間をかけて基礎を積み重ねている
- どんな人も最初は難しく理解には時間がかかるという真実（テストに出るかもしれない
- 理解のレイヤー
- その構造を掴んで人に説明できること
- いつでもどこでも即座に取り出して使えること
- 知見を踏まえて応用が効くこと
- （感想）すげー共感した
周りと比べても実装が遅い方だし、何やっても不器用で時間がかかってしまう 自分の生産性をチームの水準まで引き上げるのが喫緊の課題 自分が何かをできるようになる感覚は乏しく、自己肯定感も低い
すげー共感した、◯an◯an という会社働いていた時ずっと感じていました。
2. 障害を調査の進め方
- 仮説を証明する : 障害を調査するとき、ログ（何かしらの事実）を見て「仮説」を立てその仮説を証明するように行動をとる
3. 聞く事は怖くない
- 賢くなるのはチームの幸せ : 人へ質問するのを恐れないように、エンジニアがより賢くなるのはチームの幸せにつながる
- ベストプラクティス : 既存システムがある場合、あれこれ考えて調べる前にまずエキスパートに頼るというのはベストプラクティス
「参考文献」
- 思考のフレームワーク
- 超一流が実践する思考法を世界中から集めて一冊にまとめてみた
第2章: アメリカで見つけたマインドセット
怠惰な効率
- 一点集中:
- 忙しい時でも、最も重要なタスクに集中し、効率的に仕事を進める。
- 時間の最大化:
- 限られた時間内で最大の価値を生み出す。タスクを選択し、時間内に成果を出す。
- その場での解決:
- 会議や討議は、その場で完結させる。議事録は即時にまとめ、必要な修正もその場でする。
- 物理的なタスクの削減:
- スプリントプランニングなどでタスクを整理し、必要のないものはスコープ外に置く。優先度の高いタスクに注力する。
リスクへの新しい姿勢
- 批判や懲罰を避ける:
- 間違いは批判ではなく、学びの機会として捉える。
- 早期の失敗を推奨:
- 失敗は早期に特定し、そこから学ぶ。Fail Fastの原則。
- 実験を奨励:
- 新しいアイデアや方法の試行を推奨し、革新を促進する。
- 柔軟な対応を奨励:
- 現状維持や標準的な方法に固執せず、状況に応じた臨機応変な対応を重視する。
- 安全な環境の提供:
- 非難や恐怖を生まない、安全で開放的な職場環境を作る。
第3章: 脳に余裕を生む情報整理と記憶術
脳の負荷を減らす
- 物事ができるなるようになるための黄金の法則:
- 理解
- 基本と構造を深く理解し、知識を自分のものにする。暗記ではなく、原則や理論の把握が重要
- 記憶
- 理解した内容を長期記憶に保存し、必要な時に迅速にアクセスできるようにする
- 繰り返し調べる手間を減らす
- 反復
- 学んだ内容を繰り返し練習し、頭の中で整理して迅速に取り出せるようにする
- 練習を通じて知識を定着させる
- 理解
第４章: コミュニケーションの極意
- 情報量を減らすコミュニケーション
- すべてを一度に説明するのではなく、必要な情報だけを提供する。余計な情報は相手からの問い合わせがあった時に追加で説明する
- プログラムコードは読み物
- コードは、他の人が読んで理解できるように書くべき。プルリクエスト(PR)の内容やコンテキストが不明瞭だと誤解を招く可能性がある
- ミスコミュニケーションが起きたら直接会話を
- 特に大規模な変更やPRでは、誤解を防ぐために直接会話をすることが効果的
- 気軽に聞ける・断れる空気作り
- 分からないことは気軽に質問し、知識を効率的に得る。同時に、気軽に断ることができる環境を作ることも大切
- ディスカッションでの学び
- ディスカッションは、フィードバックを受けながら即座に知識を深める良い機会。間違いを恐れずに参加することが重要
- 相手の意見を認める
- 相手の意見を単に正誤で判断するのではなく、異なる視点から理解し、自分の知識を深める。異なる意見を楽しむことが大切
第5章: 生産性を高めるチームビルディング
第6章: 仕事人生の質を高める生活習慣術
いまは欲していないので読んでない
第7章: AI時代をどう生き残るか？
1. ChatGPT-4とプログラマーの未来
- AIとのアラインメント: 自身の専門分野でAIと連携する方法を模索し、新たな働き方を見つける必要がある。
- 業界固有の知識: AIには代替できない業界特有のノウハウや専門知識を保持し、生産性を向上させる。
2. ChatGPTのアメリカでの受け入れ
- AIテクノロジーの活用: 効率化のためにAIテクノロジーを積極的に利用している。
- サービス統合: 開発者はChatGPTを自身のサービスに統合し、新しい価値を創造している。
3. AI禁止の問題点
- イノベーションの損失: AI禁止は新しいイノベーションのチャンスを減少させる。
- 経験の積み重ね: AIを効果的に使用し、新しい価値を生み出すためには、定期的な使用と経験の蓄積が必要。
4. 牛尾さんのChatGPTの使い方
- Web検索: BingのChat機能を活用。
- 高度な相談と古い情報の取り扱い: ChatGPT-4を使用して対応。
- コーディング支援: Copilotを日々のコーディング作業に利用。
5. 批判の文化が全てをぶち壊す
- アメリカのコントリビュート文化
- フィードバックは主にポジティブな言葉で、建設的なディスカッションがGitHubなどで行われる。
- 人文科学の貢献
- 仕事中の感謝を受けることで、「よくしていこう」というモチベーションが高まる。これが良いサイクルを生む。
- 失敗を恐れない文化
- 失敗から学び、フィードバックによってスキルや知識が向上する。
- 協力的な開発
- 専門家も全てを知っているわけではない。チームで協力し合って開発を進めることが重要。
