跳到主要內容

什麼是一位好的 PM ?對工程師來說

什麼是一位好的 PM ?對工程師來說

enter image description here
經過許多專案的洗禮,以及經過許多不同的程式開發流程,很多人都會對於 pm 這個角色既熟悉又害怕。熟悉的是許多事情都可以順利幫你處理好,讓開發的工程師沒有後顧之憂。害怕的是不知道什麼時候會被盯上。這種微妙又有趣的張力,每次在不同專案裏面都有不同展現。

也許對於工程師本身來說,放手讓自己可以好好展開身手就是一個發展的好平臺,對於有領取固定月薪工程師來說,最棒的工作,應該就是每天都可以摸到新的技術,以及每次都可以把新技術直接引用在開發當中。

而在當中最不想管得主要就是兩件事情。
  1. 回報開發時間
  2. 細節的糾正與調整
這兩件事情對於開發程式本身並沒有任何幫助,也不會讓自己長知識,更比不上使用 php 換成 go 改寫後端程式來的這麼有趣,這麼有爽度。
但是,人生一直以來就是這個『但是』。

你老闆在你背後,現在很火

給你薪水的人,現在很火,很火的事情是,他壓根不知道工程師每天辛苦改寫程式,他所能感受到的事情只有幾個,
  1. 你每天都在看 blog
  2. 你每天都在開 facebook
  3. 你每天都在看 youtube
  4. 你每天 … etc
老闆無法知道的是,API 從 2ms 變成 0.5 ms 需要付出的辛苦有多大,但是你每次開 youtube 就是會被看到,人生就是這麼剛好,也都這麼不巧 … WTF
這一切的一切,真的都需要靠一位 PM. 就是這一位 PM 大大 (指的爲  Project Manager)。

聯絡窗口及溝通橋樑

在整個開發流程中,PM 正是擔任此要角,很多人以爲 PM 的工作在於,
  • 幫忙整理文件
  • 畫押日期,與永遠改不完的干(肝)特圖
  • 每天逼問工程師進度
  • 脅迫工程師一日內完成世界奇觀
事實上 PM 能做的比想象的多很多,也因爲經歷過許多專案,以及開發流程,能夠瞭解一個好的 PM 能夠讓工程師省下許多事情。最大最大最大的好處,就是『讓大家知道我們在做什麼』。

讓大家知道我們在做什麼?

這件事情聽起來似乎非常容易,也是稀鬆平常不過的事情。但這其中至少牽扯到對上及對下之間的方式,首先對上來說,PM 可以讓事情的安排有一個節奏。

在與工程師正常回報進度的狀況下,所有的時程,以及進度狀況就 PM 能夠最清楚的全盤瞭解,也是因爲如此,更能夠抓出整個專案『實際開發時間』,才能真正對上交付實際狀況,以及預報接下來可以發展的時程。

對於某些時候,彙報狀況並不會雙方都如預期所見,始終會有落差,可是因爲透過 PM 能夠更清楚交代整個流程以及層層環節,至少算是讓老闆知悉實際面對的問題,以及共同承擔的風險。(一個共業的概念)

對下而言,經過 PM 對於事情進展更爲清楚之後,抓到實際開發時間,當有新的開發流程,需要請工程師評估時間的時候,就能夠更瞭解每個人實際開發需要時間,以及每個人樂觀程度,甚至提早避免讓開發狀況變成要一碗粥,給一鍋米的狀況出現。

辛苦了,PM 大大

PM 是一個可強勢,可幕後的工作,最強事實上就已經變成一個團隊的核心領導成員,最小也可以退居到幕後成爲幕僚成員,讓團隊無後顧之憂。

就如同前面所提到,實際開發流程上,『開發』只是所有環節的基礎,但僅止於是基礎而已,當中有許多與人溝通的環節,書面資料的交付這都是身爲工程師所厭煩的,實際上還是有人需要去做這些事情,很多時候 PM 要達到這樣的資源調配,打通層層環節,跨部門進行溝通,就是爲了讓『工程師安心』。

對於 PM 來說,最難得就是在於『溝通』

以前不覺得工程師是一個奇特的生物,而事實上工程師事實上是真的比較奇特的生物(沒錯),喜歡以剖析方式來進行事情的分解,喜歡用理性的角度去看待事情的原則,喜歡用最小成本達成最大效益,這是一群很聰明的人才有辦法做到的思維。

而大部分的人是無法如此理性,理想化,因此工程師還是一個怪人(蓋章)

而 PM 最辛苦的部分就是要忍著耐心聽著工程師的笑話,聽不懂的語言一直耐著性子與工程師溝通著,而且不能太笨,也不能太聰明來與工程師溝通。更不用說對上及對下,還有跨部門的溝通聯繫,這都是需要有某些『特質』以及耐心才有辦法達到。

工程師最希望什麼?

身爲工程師最希望的就是一個很單純的環境,有一臺電腦,良好的網路,再加上一杯咖啡,給與一個安靜的空間,就可以讓工程師專心待上一整天,提供彈性且自由的環境架構,讓工程師可以自我主張,徜徉在程式碼海裡完成一件史詩鉅作。

想要達到這件事情,當然也需要做到『工程師的本分』,
  • 適當的回報
  • 問題的發現,處理同時並回報說明
  • 信任合作的夥伴
  • 限定時間內完整交付
而想要達到這些必須要仰賴真正的 PM,能夠溝通,協調,資源調配。

工程師真正要得是一位 PM,而不是一個 Deadline Proxy 。

地方的工程師需要專業 PM。

別讓工程師不開心

在專案裏面很多人最不重視的就是 PM ,而當中最被保護的就是工程師,正所謂『別讓工程師不開心』,萬一不開心,兩手就開始不穩,可能 cookie 就會變成 chocolate ,甚至 user login 都可能變成 admin 的權限(咦,這麼會有這個 feature ???)

嘖嘖,別讓工程師不開心。

留言

這個網誌中的熱門文章

RAG 和 Prompt 原理超簡單解說!想知道 AI 怎麼找答案看這篇

這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務,甚至是 Siri (嘿丟,他也是一種 AI 應用服務喔) 簡單來說是非 技術人員, PM,小白,想要趕快惡補的人 ,直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於,AI 這東西會幻想,會有誤差,會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們,做個簡單又不是太簡單的介紹,希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然,這篇文章目的很簡單, 就是引流 ,如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員,歡迎報名分享給他,年末出國不如學一技在身,參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊,報名連結 , https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意: 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入,但文章絕對精彩,請注意! 為了讓各位容易想像,我們將整個世界的資訊,先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中,我們整個世界都在這個 『西遊記』 ,而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位,應該都有聽過,西遊記!如果沒有聽過西遊記的,請右轉出去,謝謝! 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡,我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ,讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說,唐三藏的 「位置」(向量)會接近「佛經」和「取經」 的概念,因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念,因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近:像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量,因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠:像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠,因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置? 簡單來說,這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊,觀察哪些詞語經常一起出現,根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係,並且自動生成向量。例如: 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現,它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。 ...

2024 推薦關注的 JavaScript 知識

以 js 整體發展來看,目前自己最看好的發展是在於兩個面向,一個部分是 Storybook ,一個部分是 Web container ,為何會是這兩個部分,這邊也分享一下自己的見解。 Storybook Storybook, 如果有用過的朋友都知道,他是屬於前端的展示,可以從 UI 的結構,到 parameter 的傳入,以及 component 如何使用的方式細節呈現等完全呈現。 AI 的到來,加上 Storybook 的呈現,可以讓新發展,或者更新版本的 UI Component 不再是孤兒,很快的 AI 可以學習如何使用新的 Component, 且在同時可以讀取 UI 畫面(Vision) 的狀態下進行識別 UI 在呈現上可以使用的方式。 同時也可以直接了解整體程式碼在使用上可以有怎麼樣參數傳入的方式,甚至是,你只要發展出一套 react 的版本,透過 AI 可以直接透過 Storybook 的版本,直接用最典型的狀態(但不一定效果最佳)轉換成 Vue, 或者 Villina JS 的版本。 這對於開發者,是一個多大的福音,Do Once, Call Everywhere. Web Container Web Container, 正所謂,Container 之下無蟒夫,容器化不只是能夠跑在後端,現在也能夠跑在前端,加速了整體的部署,同時也加速了以往的 SSR 的限制,以往很多時候『it works on my pc』的窘境將不再復見,你的瀏覽器將是我的雲端,You are the edge of mine, 聽起來有多浪漫,光靠這招就是一個歡呼! 完全就是一個端到端,環境的問題接下來將再不是一個問題,以往會有的 Node.js 的問題,接下來都可以在 Web Container 裡面排除掉,直接快速的進行部署實現,同時執行出應用端應該有的樣子。 當然瀏覽器支援度會是一個問題,不過我相信這只是時間的問題而已,相信在座的各位,最多的就是時間! 等吧! JSDC 2024  JavaScript Developer 年度盛會,線上展開。 這次講師要講什麼,就是要講這些有的沒的,還不來聽嗎? 聽懂幾個關鍵字,開心學會一輩子! JSDC 2024 網站: https://2024.jsdc.tw/ JSDC 2024 售票連結: https://www.a...

從易經八卦到 AI 應用:用 LLM 自動化數據整理的工程探險

從 2023 年開始,在去年 為何技術老人這樣想那樣做? 的那場分享之前,就開始探索管理的更多可能性,以及探索更深層的奧秘,宇宙的二進位,生活中的陰與陽,到透過朋友深入探索 8 進位和 64 進位的玄學領域。 一開始只是想將自己體驗進行工程的還原,先是以為透過 ai 可以很快(偷懶)就可以解決掉資訊整理的問題,這邊有些踩雷的過程,以及對於整體實作的紀錄,分享給大家。 人生,原本以為很輕鬆的事情,最後都會不太容易 原本目標是希望將網路上許多的八卦資訊,以及六十四卦象內容,透過 AI 將資料進行彙整,就資料進行整合以及釐清就花了些時間 (汗) 以下且聽我慢慢道來 ... . 思緒步驟 大概步驟會是這樣,首先進行基礎八卦資訊搜集,大概由乾掛到坤卦,這些都可以在網路上容易取得,(這邊採用的是先天八卦順序) https://chatgpt.com/share/672083ea-4000-8010-ae50-3e120d845244 接著進入重點, 64 卦目前並沒有太多工程項目可以進行整合資料,因此主要透過 ChatGPT 產生資訊,以及透過 wiki 進行先達到快速效果。 https://chatgpt.com/share/67208416-c210-8010-9d43-a8c7235a1b03 緊接著,就會得到一串很像是 64 掛的內容, 不看不知道,一看嚇一跳,取得資料中會包含錯誤資訊,對應錯誤的上下卦,但畢竟是電腦,有錯很正常,這才是我認識的 ChatGPT (這邊也有試過 Claude 也有相同問題)。 校正回歸 此時經驗就非常重要,透過 AI 協助我們進行資料編寫比對,但不是單純的比對,而是要先想清楚自己的目標是什麼。 64 卦,兩兩相對。 64 卦,每個卦象不重複。 基礎於一開始 『懶』的狀態 , 首先直覺性的,是將比對錯誤的 json 直接丟入,原本預計透過 chain of thought 的方式,讓 llm 進行重複確認,但 ... 測試發現,需要透過 llm 產出原生資料越大時,隱藏的重複錯誤性會隨之提高。 llm 不轉,我轉 因此,這邊的解法朝向糾錯為主。 首先回到目的性,我們需要得到的結果是 完整的 64 卦象 取得對應的正確上下卦位置。 當我們有這樣明...