+10x 工程师可能是神话，但 -10x 工程师确实存在。要成为 -10x 工程师，只需每周浪费 400 小时的工程时间。结合以下策略：

如何使 10 名工程师的输出无效化

改变需求

尽可能在开发后期更改需求。为了避免责备，从一开始就模糊需求。

# 确保需求模糊不清
def get_user_input():
    return "用户的输入可能是这个，也可能是那个..."

def process_input(input):
    # 处理用户输入，可能会有所不同
    if input == "这个":
        return "处理了这个"
    else:
        return "处理了那个"

input = get_user_input()
output = process_input(input)
print(output)

大数据开发示例

在一个大数据开发项目中，可以不断更改数据处理管道的需求，使团队无法按时完成任务。

# 更改数据处理需求
def data_pipeline_v1(data):
    return data.upper()

def data_pipeline_v2(data):
    return data.lower()

def data_pipeline_v3(data):
    return data.title()

# 开发后期不断更改需求
data = "example data"
pipeline = data_pipeline_v3  # 需求从 v1 到 v2 最后到 v3
output = pipeline(data)
print(output)

创建 400 小时的繁忙工作

任务示例

要求团队执行类似工作的任务。常见示例包括演示文稿、图表和票务管理。创建无意义的仪式。

# 创建无用的工作
def create_presentation():
    return "创建了一个无用的演示文稿"

def create_diagram():
    return "创建了一个无用的图表"

def manage_tickets():
    return "管理了一些无用的票务"

tasks = [create_presentation(), create_diagram(), manage_tickets()]
for task in tasks:
    print(task)

大数据开发示例

在大数据项目中，可以要求团队不断生成 ETL 流程的流程图和文档，而不关注实际数据处理的效率。

# 创建无用的 ETL 流程图
def create_etl_flowchart():
    return "创建了一个无用的 ETL 流程图"

# 编写无意义的文档
def write_etl_documentation():
    return "编写了一份无人使用的 ETL 文档"

tasks = [create_etl_flowchart(), write_etl_documentation()]
for task in tasks:
    print(task)

创建 400 小时的倦怠/离职

示例代码

# 确保团队感到沮丧
def blame_team_member(member):
    return f"责备了团队成员 {member}"

def cause_confusion():
    return "制造了混乱"

team_members = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
for member in team_members:
    print(blame_team_member(member))
print(cause_confusion())

大数据开发示例

在大数据团队中，通过不断增加不必要的任务和无效的会议，使团队成员感到沮丧和混乱。

# 增加不必要的任务
def add_unnecessary_task(task):
    return f"增加了不必要的任务 {task}"

# 安排无效的会议
def schedule_useless_meeting(meeting):
    return f"安排了无效的会议 {meeting}"

tasks = ["任务1", "任务2", "任务3"]
meetings = ["会议1", "会议2", "会议3"]

for task in tasks:
    print(add_unnecessary_task(task))
for meeting in meetings:
    print(schedule_useless_meeting(meeting))

在技术讨论中扣留 10 名工程师

示例代码

# 扣留工程师在技术讨论中
def discuss_idea(idea):
    return f"讨论了想法 {idea}，但没有做出任何决定"

ideas = ["想法1", "想法2", "想法3"]
for idea in ideas:
    print(discuss_idea(idea))

大数据开发示例

在大数据项目中，鼓励团队成员就数据架构进行无休止的讨论，而不采取任何实际行动。

# 数据架构无休止讨论
def discuss_data_architecture(architecture):
    return f"讨论了数据架构 {architecture}，但没有做出任何决定"

architectures = ["架构1", "架构2", "架构3"]
for architecture in architectures:
    print(discuss_data_architecture(architecture))

增加 400 小时的沟通开销

示例代码

# 通过会议浪费时间
def hold_meeting(topic):
    return f"召开了关于 {topic} 的会议，浪费了时间"

meetings = ["主题1", "主题2", "主题3"]
for meeting in meetings:
    print(hold_meeting(meeting))

大数据开发示例

安排大量不必要的会议，讨论大数据处理管道的细节，而不是实际解决问题。

# 安排不必要的会议
def schedule_unnecessary_meeting(topic):
    return f"安排了不必要的会议讨论 {topic}"

topics = ["大数据处理管道细节1", "大数据处理管道细节2", "大数据处理管道细节3"]
for topic in topics:
    print(schedule_unnecessary_meeting(topic))

将 10 周工资浪费在云成本上

示例代码

# 编写缓慢的程序
def slow_function():
    for i in range(10000000):
        pass
    return "运行了缓慢的函数"

print(slow_function())

大数据开发示例

在大数据项目中，编写效率低下的代码，增加云成本，如不使用数据库索引或在大数据集上运行单线程程序。

# 编写效率低下的代码
def inefficient_data_processing(data):
    # 不使用索引进行查找
    result = [item for item in data if item == "目标值"]
    return result

data = ["值1", "值2", "目标值", "值3"]
output = inefficient_data_processing(data)
print(output)

创建无用工具

示例代码

# 创建只有一个人理解的脚本
def obscure_script():
    return "创建了一个只有一个人理解的脚本"

print(obscure_script())

大数据开发示例

开发一个复杂的 ETL 工具，只有开发者自己能够理解和维护，其他团队成员无法使用或修改。

# 创建复杂的 ETL 工具


def complex_etl_tool(data):
    # 只有一个人理解的复杂逻辑
    result = data[::-1]  # 例如，反转数据
    return result

data = ["数据1", "数据2", "数据3"]
output = complex_etl_tool(data)
print(output)

增加 400 小时的编译/构建时间

示例代码

# 确保构建时间缓慢
def slow_build():
    import time
    time.sleep(20)  # 增加编译时间
    return "完成了缓慢的构建"

print(slow_build())

大数据开发示例

在大数据项目中，使用复杂的构建工具和脚本，增加构建和部署的时间，使开发过程变得缓慢而低效。

# 使用复杂的构建工具
def complex_build_tool():
    import time
    time.sleep(20)  # 增加构建时间
    return "使用了复杂的构建工具"

print(complex_build_tool())

编写无意义的测试

示例代码

# 编写无意义的测试
def pointless_test():
    import random
    result = random.choice([True, False])
    return f"测试{'成功' if result else '失败'}，但没有意义"

print(pointless_test())

大数据开发示例

编写无意义的单元测试，不测试数据处理管道的实际功能，只关注表面的变量变化。

# 编写无意义的单元测试
def meaningless_unit_test():
    data = ["数据1", "数据2", "数据3"]
    # 只测试变量存在与否，而不测试实际功能
    assert data is not None, "数据为空"
    return "无意义的单元测试通过"

print(meaningless_unit_test())

在糟糕的架构上浪费 400 小时

示例代码

# 忽视系统设计的演变
def poor_architecture():
    return "设计了一个忽视系统演变的糟糕架构"

print(poor_architecture())

大数据开发示例

在大数据项目中，设计一个无法扩展或维护的糟糕数据架构，导致未来的开发和维护变得非常困难。

# 设计无法扩展的架构
def unscalable_data_architecture(data):
    # 使用硬编码方式处理数据
    if "特殊值" in data:
        return "处理了特殊值"
    else:
        return "未处理特殊值"

data = ["普通值", "特殊值"]
output = unscalable_data_architecture(data)
print(output)

浪费 400 小时在部署上

示例代码

# 创建多个环境
def create_environments():
    environments = ["生产环境", "预发布环境", "测试环境"]
    return f"创建了多个环境：{', '.join(environments)}"

print(create_environments())

大数据开发示例

在大数据项目中，创建多个环境，且这些环境之间存在巨大差异，导致部署过程变得复杂且容易出错。

# 创建多个差异巨大的环境
def create_varied_environments():
    environments = ["生产环境", "预发布环境", "测试环境"]
    differences = {
        "生产环境": "使用 Oracle 数据库",
        "预发布环境": "使用 MySQL 数据库",
        "测试环境": "使用 SQLite 数据库"
    }
    return f"创建了多个差异巨大的环境：{differences}"

print(create_varied_environments())

将 10 周工资浪费在不满意的客户上

示例代码

# 忽视严重的 bug
def ignore_severe_bugs():
    return "忽视了严重的 bug"

print(ignore_severe_bugs())

大数据开发示例

在大数据项目中，忽视数据处理管道中的严重 bug，导致客户对系统的不满，进而浪费大量时间和资源来修复和补救。

# 忽视数据处理中的严重 bug
def process_data_with_bugs(data):
    # 假设存在严重 bug，但忽视它
    if "错误值" in data:
        return "处理了错误值，但存在严重 bug"
    else:
        return "数据处理正常"

data = ["数据1", "错误值", "数据3"]
output = process_data_with_bugs(data)
print(output)

编写无用的文档

示例代码

# 编写无用的文档
def useless_documentation():
    return "编写了一份无人使用的 wiki"

print(useless_documentation())

大数据开发示例

编写无人使用的大数据处理流程文档，内容冗长且没有实际指导意义，团队成员无法从中获得帮助。

# 编写无用的文档
def write_useless_big_data_docs():
    return "编写了一份冗长的大数据处理流程文档，没有实际指导意义"

print(write_useless_big_data_docs())

让 10 名工程师陷入徒劳的“特殊项目”

示例代码

# 吸引优秀工程师但浪费其潜力
def futile_skunkworks_project():
    return "吸引了优秀工程师，但浪费了他们的潜力"

print(futile_skunkworks_project())

大数据开发示例

在大数据项目中，吸引优秀的工程师参与一个不切实际且毫无实际价值的项目，浪费他们的时间和精力。

# 吸引工程师参与无用项目
def attract_engineers_to_futile_project():
    engineers = ["优秀工程师1", "优秀工程师2", "优秀工程师3"]
    project = "不切实际的大数据项目"
    return f"吸引了{', '.join(engineers)}参与{project}，浪费了他们的时间和精力"

print(attract_engineers_to_futile_project())

添加需要 400 小时维护的依赖

示例代码

# 每个库都单独学习
def learn_library(library):
    return f"单独学习了库 {library}"

libraries = ["库1", "库2", "库3"]
for library in libraries:
    print(learn_library(library))

大数据开发示例

在大数据项目中，添加多个复杂且难以维护的依赖库，每个库都需要工程师单独学习和维护，增加了项目的复杂性和维护成本。

# 添加复杂依赖库
def add_complex_dependencies():
    dependencies = ["复杂库1", "复杂库2", "复杂库3"]
    return f"添加了多个复杂且难以维护的依赖库：{', '.join(dependencies)}"

print(add_complex_dependencies())

延迟转向

示例代码

# 沉没成本
def sunk_cost_fallacy():
    return "坚持沉没成本，延迟转向"

print(sunk_cost_fallacy())

大数据开发示例

在大数据项目中，明知当前技术栈或架构已经不适合继续发展，但由于沉没成本，仍然坚持不做任何改变，导致项目陷入困境。

# 坚持使用不合适的技术栈
def stick_to_unsuitable_tech_stack():
    tech_stack = ["不合适的技术1", "不合适的技术2", "不合适的技术3"]
    return f"坚持使用不合适的技术栈：{', '.join(tech_stack)}，导致项目陷入困境"

print(stick_to_unsuitable_tech_stack())

雇佣 10 名 0x 工程师

示例代码

# 雇佣没有贡献的工程师
def hire_0x_engineer(engineer):
    return f"雇佣了 0x 工程师 {engineer}"

engineers = ["工程师1", "工程师2", "工程师3"]
for engineer in engineers:
    print(hire_0x_engineer(engineer))

大数据开发示例

在大数据项目中，雇佣一些无法对项目做出任何实质性贡献的工程师，浪费资源。

# 雇佣没有贡献的工程师
def hire_unproductive_big_data_engineers():
    engineers = ["工程师A", "工程师B", "工程师C"]
    return f"雇佣了一些无法对项目做出实质性贡献的大数据工程师：{', '.join(engineers)}"

print(hire_unproductive_big_data_engineers())

雇佣 5 名 -1x 工程师

示例代码

# 雇佣造成灾难的工程师
def hire_negative1x_engineer(engineer):
    return f"雇佣了 -1x 工程师 {engineer}"

engineers = ["工程师A", "工程师B", "工程师C"]
for engineer in engineers:
    print(hire_negative1x_engineer(engineer))

大数据开发示例

在大数据项目中，雇佣一些不仅无法贡献，反而会制造问题和灾难的工程师，拖累整个项目的进度和质量。

# 雇佣制造问题的工程师
def hire_disastrous_big_data_engineers():
    engineers = ["工程师X", "工程师Y", "工程师Z"]
    return f"雇佣了一些制造问题和灾难的大数据工程师：{', '.join(engineers)}"

print(hire_disastrous_big_data_engineers())

防止 10 名 -1x 工程师被解雇

示例代码

# 保住不合格的工程师
def retain_incompetent_engineer(engineer):
    return f"保住了不合格的工程师 {engineer}"

engineers = ["不合格工程师1", "不合格工程师2", "不合格工程师3"]
for engineer in engineers:
    print(retain_incompetent_engineer(engineer))

大数据开发示例

在大数据项目中，保住一些不合格甚至是有害的工程师，不愿采取任何措施来改善团队质量和项目进度。

# 保住不合格的大数据工程师
def retain_incompetent_big_data_engineers():
    engineers = ["不合格工程师A", "不合格工程师B", "不合格工程师C"]
    return f"保住了一些不合格的大数据工程师：{', '.join(engineers)}"

print(retain_incompetent_big_data_engineers())

花费 400 小时在 bug 归类上

示例代码

# 创建难以调试的程序
def create_undebuggable_program():
    return "创建了一个难以调试的程序"

print(create_undebuggable_program())

大数据开发示例

在大数据项目中，编写难以调试的复杂代码，层层抽象，使得调试和修复 bug 变得极其困难和耗时。

# 编写难以调试的复杂代码
def write_complex_undebuggable_code():
    code = """
def process_data(data):
    # 层层抽象，难以调试
    def inner_process(data_chunk):
        # 复杂逻辑，难以跟踪
        return data_chunk[::-1]
    
    return [inner_process(chunk) for chunk in data]

data = ["数据1", "数据2", "数据3"]
output = process_data(data)
print(output)
    """
    return code

print(write_complex_undebuggable_code())

以上示例展示了如何在大数据开发中通过一系列策略成为-10x工程师，浪费时间、资源和精力，使项目陷入困境。希望这些反面教材能帮助大家避免类似的错误。