拙见/ 复盘复盘

Review Review

这是大妈在 ZoomQuiet 的第062篇原创


背景

"复盘"原是围棋术语,本意是对弈者下完一盘棋之后,重新在棋盘上把对弈过程摆一遍,看看哪些地方下得好,哪些下得不好,哪些地方可以有不同甚至是更好的下法等.


现象

不过, 就象 三体 小说中各种概念, 不是在文学圈, 反而是在互联网创业圈先火起来, 再溢出到其它行业一样.

复盘, 也越来越多的在互联网运营领域经常听到.


问题

既然是借鉴, 那么在互联网行业, 或是缩小到编程学习这个具体问题领域中,

每周, 或是每个阶段目标结束时(不一定达成, 就象软件项目允许失败一样);

进行复盘时, 应该作什么?

期望达到什么目标?

复盘这一行为本身是否值得复盘?


分析

其实字面含义总是可行的

既然 复盘 原义是对一盘棋的过程复现.

那么, 除非复现这一过程本身象围棋复盘那样完全标准化, 无可改进了, 否则, 还是值得对复盘本身进行复盘并加以持续改进的.

因为:

复盘目的是持续改进被复盘的可重复工程的效率; 那么, 复盘的成果就应该是上次工程中所有问题被识别并都有对应改进方案;

如果这一基本目标无法达成, 则, 复盘本身值得改进;

又或是, 这一基本目标要花太多时间才能达成, 则, 复盘本身值得改进;

也就是说, 复盘这一过程改进行为本身, 包含自己的指标定义:

复盘率 ~=
    (发现可改进点+对应改进方案)
   -------------------------
      (复盘所用时间*参与人数)

当然, 严格意义上, 还应该追踪考察对应改进方案的成功率, 并融合到指标中;

不过, 作为一次初步探讨先都按照直觉逻辑来推演就好.

所以, 复盘本身非常象编程中的调试过程;

都需要在最短时间里找到最多问题并解决;

那么, 也应该有相似的工具/结构框架可以参考复用.

其实, 丰田的5个为什么方法, 已经足够好用了.

但是, 具体使用时, 就象 print() 是最靠谱的调试工具一样, 知道好用, 但是, 如何用好, 才是更大的问题...

而且, 复盘也有点象 事后诸葛亮 ,有很多回顾时的出发点, 是难以将自己合理代入当时情景中的, 这将导致得出的改进建议亳无可行性;

等等复盘过程中包含的悖论导致我们不可能完美找到复盘过程中所有问题以及改进方案;

所以, 提高单位时间的复盘率才是值得关注的可行性目标;

和其它效率相关行为类似, 想提高单位时间产出, 熟悉度, 以及过程是否可固化才是关键.

那么, 各种活动/项目/工程/... 的复盘, 可以固化流程以及内容嘛?

必须可以, 结合以往各种复盘过程中观察/体验到的, 大妈认为, 最小可用复盘过程应该是这样的:

  • 0: 提前42小时通知, 要求大家回想对应项目中自己最得意和最失落的一点是什么
  • 1: 按时召开复盘, 逐一陈述每个人的 best+worst
  • 2: 如果有谁 best 正好对应别人的 worst, 对口经验绑定, 下次用 best 方案
  • 3: 对所有 best 进行分析明确成立的关键, 记录在案形成下次项目中 check-list 一个条目
  • 4: 对所有 worst 进行讨论, 明确是否可改进:
    • 如果是外部制约, 记要, 下次提前躲避
    • 如果是能力制约, 记要, 下次提前练习
    • 如果是运气使然, 记要, 下次一起忍受
    • ...
  • 5: 将所有记要整理为对应复盘公告,
    • 发布到约定场所, 并链接到所有涉及增补的工程文档中
    • 将所有决议对应更新到对应文档中, 并标明贡献者, 链接到对应复盘公告

其实, 这类行为的反思以及标准化, 都是编程思维的结构化习惯, 想真正实用化到日常各种行为/活动/实践/编程/...过程中?

说不得, 当然还是得参加: 蟒营®编程思维提高班 Python版/


refer.

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