怎么提高软件开发团队的绩效？在回答这个问题之前，我们先要定义软件开发团队的效能，见：怎么定义软件开发团队的效能。
怎么去提升交付价值、响应速度、交付速率、质量和能力呢？我们需要在做事情时遵守几个原则：以终为始、持续分解、沟通反馈、自动化。
以终为始：
在工作的一开始就确定好自己的目标。我们需要看到的是真正的目标，而不是把别人交代给我们的工作当作目标。你可以看出这个原则是在帮助我们回答思考框架中，Where are we going?（我们要到哪儿去？）这个问题。
说起来很简单，但做到并不容易。因为我们习以为常的思维模式是线性而顺序的，第一步做完，做第二步；第二步做完，做第三步。
这也情有可原。我们人类都是从远古时代演化而来，在那个食不果腹的时代里，倒着思考的用途并不大，人们甚至不确定自己能否见到明天的太阳。几十万年的进化留给我们很多短视的行为和思考习惯，因为这样的做法最为节省能量，把目光放长远是需要额外消耗能量的。
“以终为始”是一种反直觉的思维方式，是大多数人不具备的。所以，日常生活中，我们看到很多有趣的现象。
比如，大学毕业时，有很多人想考研，如果你问他为什么要考研，得到的理由通常是为了找个好工作。但考研真的能帮他找个好工作吗？不一定，因为找工作和考研根本就不是同一棵技能树。
如果真的是想找个好工作，那你就应该了解工作的要求是什么，怎样才能掌握工作要求的技能。
从后面这个角度出发，你会发现考研只是通往工作诸多道路中的一条，其他的路径也是可以到达的。比如，你应该找个实习的地方锻炼一下职业技能。这就是“以终为始”思考问题的方式。
践行“以终为始”就是在做事之前，先考虑结果，根据结果来确定要做的事情。
持续分解：
将大目标拆分成一个一个可行的执行任务，工作分解得越细致，我们便越能更好地掌控工作，它是帮助我们回答思维框架中，How can we get there?（我们如何到达那里？）的问题。
一个大问题，我们都很难给出答案，但回答小问题却是我们擅长的。所以，当我们学会将问题分解，就相当于朝着问题的解决迈进了一大步。我们最熟悉的分而治之的例子，应该是将这个理念用在算法上，比如归并排序。将待排序的元素分成大小基本相同的两个子集，然后，分别将两个子集排序，最后将两个排好序的子集合并到一起。
那么，用这种思路解决问题的难点是什么呢？给出一个可执行的分解，一旦分解的结果出来，到了可执行的步骤，接下来的工作，即便不是一马平川，也是比原来顺畅很多，因为问题的规模小了。与很多实践相反，任务分解是一个知难行易的过程。知道怎么分解是困难的，一旦知道了，行动反而要相对来说容易一些。分解的重点在于可执行。不同的可执行定义差别在于，我们是否能清楚地知道这个问题该如何解决。
只有能把任务拆分得非常小，才能对自己的执行能力有一个更清楚地认识，一旦任务分解得很小，调整也会变得很容易。很多人都在说计划赶不上变化，而真正的原因就是计划的粒度太大，没法调整。
从当年的瀑布模型到今天的迭代模型，实际上，就是缩减一次交付的粒度。几周调整一次计划，也就不存在“计划赶不上变化”的情况了，因为我的计划也一直在变。
如今软件行业都在提倡拥抱变化，而任务分解是我们拥抱变化的前提。怎么缩短交付周期，任务粒度拆小是一个有效的方法。
沟通反馈：
是为了疏通与其他人交互的渠道。一方面，我们保证信息能够传达出去，减少因为理解偏差造成的工作疏漏；另一方面，也要保证我们能够准确接收外部信息，以免因为自我感觉良好，阻碍了进步。
来看一下香农信息论里的通信模型：
信息的传达要经过编码和解码两个过程，无论是编码出现问题，还是解码出现问题，都会造成信息的不准确。一方面，有些人表达不清楚，一件简单的事，他说了半天，你依然是云里雾里。这就相当于，信源发出的信息经过编码得到的信号已经不准确了。另一方面，就像听一些技术演讲，人家说得很清楚，但因为自己没有相关背景，依然无法得知人家表达的信息。这就相当于信号虽然准确，但我们没有对应的解码装置，信号无法转成有效信息。
有了理论做基础，我们就容易理解世界为什么总和我的理解不一样，这就是编解码的过程出了问题。因为每个人经历见识的差异，造成了各自编解码器的差异。
怎么消除沟通的差异呢？首先要改善编码，当我们想把信息传达给别人的时候，我们得把信息编码成一个有效的信号，至少要保证在我们这里信息不丢失。很多人抱怨别人不能理解自己，其实，首先应该想的问题是，自己到底有没有把话说清楚。其次要改善解码，当一个信号呈现在我们面前时，作为接收者，我们是否能够有效地解码信息。我们要想让自己更好地工作生活，就必须接纳真实世界的反馈，而接纳真实世界的反馈，一是需要我们打开自己的接收器，把信号接纳进来，让反馈进来，这是解码的前提；二是扩展见识，提升自己解码器的效果，更好地理解别人要表达的内容到底是什么。
沟通反馈就是改善编码、解码以及算法的方式。无论是“发送”得更清楚，还是“接收”得更明白，抑或是通过各种协调算法，都是为了让通信的双方做好准备。
自动化：
将繁琐的工作通过自动化的方式交给机器执行，这是我们程序员本职工作的一部分，我们擅长的是为其他人打造自动化的服务，但自己的工作却应用得不够，这也是我们工作中最值得优化的部分。
Perl 语言的发明人 Larry Wall 曾经说过，优秀程序员应该有三大美德：懒惰、急躁和傲慢（Laziness, Impatience and hubris）。想要成为一个优秀的程序员，就要让机器为自己很好地工作，而这需要对自动化有着很好地理解。
我们学习自动化，先要知道哪些东西不要自动化，尽最大的努力不做浪费时间的事。一方面，我们要从需求上规避那些没必要做的事；另一方面，我们也从自身防止NIH 综合症（Not Invented Here Syndrome），争取做一个懒惰的程序员。
对于要自动化的事，我们需要反思一下，在为别人打造自动化工具的同时，我们自己的工作过程有没有很好地自动化。而如果我们想拥有打造良好的自动化工具，我们需要对软件设计有着充分地理解。
参考郑晔的《10X程序员工作法》