It Will Never Work in Theory

[AndyAO]

惊奇的发现了这个网址,原来真的有人开始这么做了.

neverworkintheory.github.io: About

相关内容:

• <软件工程：面向对象和传统的方法_原书第 8 版>

• <软件困局：为什么聪明的程序员会写出糟糕的代码>

• 从<程序开发心理学>开始的一众非常畅销和出名,但又缺乏实证研究支持的"软件开发方法学"读物.

[AndyAO]

上面提到的只是开源项目，也有人写书来推动循证思想在软件工程中的应用,也是刚发现,如下,这两本书在各处的评分都很高，但好像鲜有人提起.

[软件之道：软件开发争议问题剖析-图书-图灵社区]( https://www.ituring.com.cn/book/797)
[软件工程的事实与谬误 (豆瓣)]( https://book.douban.com/subject/1723351/)

[AndyAO]

<软件工程的事实与谬误>试读摘录

目前的软件行业与 19 世纪晚期的制药行业处于相同的阶段。似乎在我们当中，蛇油销售员和预言者比精明的参与者和讲道理者多。我们每天都会听说有人新发现了治疗某种不治之症的药物。同样，我们常常听到某些快速方法可以解决低效率、低质量、客户不满意、沟通不畅、需求变更、无效测试以及糟糕的管理等问题。不负责任的“博学者”实在是太多了，以至于我们有时候会怀疑那些所谓的万能药。我们该去问谁？在这个行业中我们该信任谁？

[AndyAO]

<软件之道>试读摘录

> MMR 疫苗会引发孤独症吗？电视里的暴力镜头会使孩子们更暴力吗？某些编程语言比其他一些更好吗？人们每天都会争论这些问题。要认真地回答前两个问题必须依靠科学方法：小心地收集证据，公平地评估效果。然而，迄今为止，很少有人试图用这样的技巧来回答第三个问题。当说到计算机相关工作的时候，边喝啤酒边说出来的有关华沙创业公司的轶事，通常就是大部分程序员所期望的所有“证据”了。
>
> 这种情况正在改变，部分归功于本书撰稿人的工作。本书作者和他们的同事从不同领域获取数据，诸如数据挖掘、认知心理学以及社会学……他们正在创造一种软件工程的循证方法。通过从无数初始材料中搜集证据并分析结果，他们正在为一些软件工程的恼人问题带来新的光明。大部分程序员在他们的第一份工作中会如何出错？测试驱动开发会产生更好的代码吗？结对编程或代码审查又如何？可能在发布之前预测一段代码中缺陷的大概数目吗？如果能的话，怎么做？
>
> 这本书中的论文会提供一些问题的解答，并解释为什么其他问题仍然没有答案。同样重要的是，它们会告诉你如何用定量和定性的方法自己找到并评估证据。每个程序员都是独特的，也没有任何两个程序是完全相同的，但如果你仔细、耐心、开明的话，就能说服他们说出秘密。

[AndyAO]

看到之后很欣喜,所以摘录几段,现在感觉应该去豆瓣,也许更容易被人看见.