很多创业公司的员工都有相同的经历。他们花了超乎寻常的时间来构建一个功能，只是为了让用户愉快地忽略它，或者更糟糕的是，它根本无法发布。出什么问题了？如果你问一位致力于Quip用户增长和参与度的工程师Edmond Lau，这些结果与你是否努力工作没有多大关系。在谷歌（Google）和Ooyala和Quora这样的小型初创公司任职之后，Edmond从代码库中抽出一段时间来分析为什么努力工作并不能保证成功。他挑选了DropBox、Airbnb、Instagram、Lyft、Square等公司的工程师和领导者的智慧，了解他们如何解决问题，以及他们解决方案背后最好的工程师都分享了什么。其结果是在他的书《有效的工程师》中记录了一系列的经验教训。Edmond和我一起在我们的播客上分享了怎样才能成为一个高效的工程师，产品和组织的复杂程度经常阻碍他们，工作优先顺序的策略，等等。此外，他还为对讲机听众策划了一些免费内容。如果你喜欢这段对话，请查看我们播客的更多片段。你可以在iTunes上订阅或获取RSS源。下面是一份经过少量编辑的采访记录，但如果你时间紧迫，这里有五个要点：埃德蒙通过一个叫做杠杆的指标来衡量工作效率，杠杆率是你的影响率除以你投资的时间。为了应对代码复杂度、系统复杂性、产品复杂性和组织复杂性的隐性成本，工程师必须优化以实现简单性并减少未使用的特性。为了保持专注于高影响力的任务，每个团队需要将他们的优先事项与两个指南联系起来：他们的团队使命和一个最高级别的指标，每个人，不管纪律，都可以努力工作。Edmond的工程团队在Quip的核心价值包括实验文化、通过验证假设建立直觉以及始终测试最简单的选项。总是把你的假设分解成更小的假设，你可以逐步进行测试，因为如果测试一个假设需要几个月的时间，你就失去了很多潜在的学习机会。亚当·里斯曼：爱德蒙，谢谢你加入我们。首先，你能给我们讲讲你职业生涯中的悬崖峭壁，让我们感受一下你今天在奎普做什么吗？刘爱民：过去十年，什么是云计算和大数据，我基本上一直在硅谷工作。我刚从大学毕业就加入了谷歌的搜索质量团队，在那里工作了两年，从那以后，各种各样的初创公司开始风起云涌。后来被Teloo在线收购的视频公司Strayal。然后我加入了一个由十几个人组成的问答网站Quora，在我三年的时间里，我们的团队发展到了70人左右。我领导成长团队，并在那里建立了入职辅导计划。在Quora之后，我花了大约一年的假期来写我的书《高效工程师》，现在我在开玩笑了。我是近三年前加入的，当时也有大约十几个人，我专注于如何让用户更多地参与到俏皮话中，以及我们作为一个团队如何让公司更多的工程师和技术领导人真正发挥出最高水平。怎样才能成为一个高效的工程师？亚当：你对高效工程师的研究过程真的很有趣。就像你所说的，你在代码库里休假，实际上出去和硅谷其他初创公司的工程师和领导者进行了交谈。你什么时候开始认真质疑工程师有更有效的工作方法的想法？有没有一个啊哈的时刻？埃德蒙：为了提供一些背景资料，我从小就有着强烈的勤奋工作的精神。部分原因是我的父母在共产主义中国长大，上大学对他们来说不是一个选择。他们在我很小的时候移民到美国，我从小就有这样一种感觉：我在这里有一个他们没有的机会，我应该努力工作，充分利用这个机会。在大学期间和我在的前两个创业公司里，努力工作以充分利用机会的想法在我心中是一个非常核心的想法。我每周要在Ooyala工作70-80个小时。在库拉，服务器和云主机，我每周工作60小时。它再次印证了我脑海中的故事：为了充分利用我所拥有的机会，我必须努力工作。后来发生的一些事件让我开始怀疑这是否是我应该采取行动的正确前提。我们在Ooyala和Quora都有非常有才华的工程师团队，我们会花几个月的时间来完成一些项目。在Ooyala有一个分析模块，我们花了几个月的时间为一个客户构建，但是客户从来没有使用过它。我们会花几个月的时间在Quora设计和发布一个特性，它对度量没有影响。这让我开始怀疑，如果我们根本就不做那件事呢？如果那几个月我们只是玩弄拇指呢？我们的影响真的会有那么大的不同吗？如果我对自己说实话，大数据风控，答案并不是真的，因为我们做了错误的事情。事实上，我们的初衷非常好，我们是一支有才华的团队，但这并没有真正体现在我们所创造的影响力上。我知道有一个变量丢失了。还有一些事情我们应该注意。这就是为什么我要去寻找是什么让一个工程师更有效率。亚当：你有一个被称为杠杆的调查的结果。你是如何定义它的？你是如何得出这样的结论的：它是你想要衡量的最有效的指标？杠杆率是指你在投资期间的影响率。埃德蒙：杠杆率是指你在投资期间的影响率。这是你的投资回报。我们很多人都听说过80-20法则，你80%的影响力是由你20%的努力创造的。这80%是杠杆率最高的活动。作为工程师，我们更有效率的方法是非常有意识地将我们有限的时间和有限的精力用于这些杠杆点。假设你有一块非常非常大的石头。移动真的很难，但是如果你有一个杠杆来放大你所能投入的力量，你就可以移动山脉。这就是高效工程师带来的思维方式。他们寻找那些能够真正放大他们投入的努力的杠杆点，因为这种放大效应是他们能够将影响扩大到超出自己时间限制的地方。Instagram能教我们如何战胜复杂性亚当：你走出去发现了一些真正的例子，这些公司要么做得很好，要么就惨遭教训。一个是Instagram，在被Facebook收购时，Instagram拥有4000万用户，拥有5名工程师。今天的创业公司应该注意到他们在做什么？埃德蒙：他们有一个非常聪明的洞察力-工程师付出的很多成本来自于复杂性的来源。他们对引入复杂性的来源非常谨慎。当我们考虑复杂度的概念时，大数据是干什么的，会有很多不同层次的复杂性。代码的复杂性是很多工程师都熟悉的。如果你有复杂的代码，那就很难快速地编写代码，很难调试正在发生的事情，很难理解，很难重构，也很难更改。在某种程度上，工程师往往擅长于识别或发现代码的复杂性，并且他们希望能够解决这个问题。还有一些复杂的层次经常被忽视。如果你比代码复杂一层，那就是系统复杂性。为使您的产品正常工作，有哪些不同类型的系统？几年前，我在Pinterest教授一个为期五周的研讨会。其中一位工程师分享了一个故事：在Pinterest早期，他们实际上有七个不同的数据存储系统。他们使用的是MySQL、Memcached、Membase、MongoDB、Redis、Cassandra和Elasticsearch。他们的后端团队只有三个工程师，每个工程师有两个以上的系统。那是什么意思？这意味着，围绕这些系统如何工作和如何失败真正建立共同理解的任何努力都会变得支离破碎。这意味着他们为他们所使用的任何一个系统所构建的库都不如它所能强大。这意味着你必须了解他们所采用的每个系统的故障模式。虽然他们采用这些系统可能是因为每一个系统都有一个他们认为理论上可以实现的好处，品高云，但实际上这意味着他们必须操作和维护这些相似的系统。为了提高效率，每个新工程师都必须了解七种不同的数据存储系统。最终，他们发现真正扩展系统的方法不是引入新类型的系统，而是通过拥有可以垂直扩展的系统。他们可以添加更多相同类型的服务器，真正了解这些类型的服务，并围绕这些服务开发更强大的专业知识。这就是系统复杂性的原因。工程师付出的很多成本来自于复杂性的来源。如果你再往上走一层，就会有产品的复杂性。作为工程师，我们经常会构建很多特性，然后我们会想，"噢，把这个特性提供给用户不是很好吗？"我们没有考虑的一件事是，拥有这个特性会给我们的开发过程带来什么代价？产品中存在的每个特性都是您在开发新功能时必须考虑的另一个问题—这个新功能如何与现有的所有旧功能交互。随着时间的推移，添加每个增量的新特性变得越来越困难，因为它可能以任何方式与现有特性交互。有一个非常高的表面积的产品是有成本的，因为这意味着你要做更多的测试，你需要维护