30万年薪，找不到一个英语家教。
我朋友前几天跟我说，想给小孩请一个英语家教，开30万年薪，每年保底涨幅5%，提供深圳湾独立住宅一套，他公司提供五险一金，结果招不到人，即使开到40万，也是不抱啥希望。
我在想，所有大学生都学过英语，毕业起码都过了4-6级，这些人就不提了。
单说英语系的，每年有多少大学生毕业？
你说有多少人能做一个合格的小学生英语家教？
这玩意要求也不高吧？英式发音或者美式发音，别一张嘴，就会一个 how are you就行。
可我看他们在网上吐槽，去跨境电商公司，去外贸公司，一个月只给3000-4000。
那么现在有30万的工作，教的好，给40万都行，还给你提供一套独立住房，工作环境轻松，咋就没人来呢？
有人可能会说，家教看起来不像个“正经”工作，没有持续性。
说白了，还是对自己没有底气。
你只要打入这个圈层，你只要教的好，他身边的那些亲戚朋友，都会请你，钱根本不是问题，就看你有没有本事来拿了。
我老婆当年有个学生，爸爸是A股上市公司的高管，我老婆教他小孩英皇钢琴。
后来他身边的几个朋友，都要来学，身家没有低于50亿的。
但我老婆比较忙（懒），都给拒了。
现在很多人都有个认知误区，就是把自己未来能不能成功，取决于“选专业”，甚至是“选大学城市”。
认为只要选了天坑专业，这辈子就完蛋了。
选了热门专业，自己下半辈子也就热了。
选了小城市读大学，这辈子就只能在小地方。
选了北上广深读大学，下半辈子就能成为北京人，上海人。
哈哈哈，人生是这么简单的吗？你读了什么专业，以后就是这个领域的人才了？
你去深圳上学，你就能成深圳人了？
这事儿放在10几，20年前，可能还成立，现在嘛，呵呵。
当大家都选热门，最后热门就变成天坑。
最后真正“成功”的，就是那些给你做择业，择校辅导的培训机构，本质上跟那些x音卖成功学课程的，也大差不差，都是情绪付费，焦虑付费。
那些卖成功学，卖私董会课程的，都有个特点，就是拿曾经的成功案例给你分析，比如xx当年做了什么选择，xx当年是怎么做的，所以你按照他那么做，你也能成功。
全是路径依赖，简单推理，对未来的预测能力为0。
就拿热门的计算机来说，当年你都不用学这个专业，毕业找个辅导班培训一下，就能上班干活，结果现在咔嚓就凉了。
但是你会发现，计算机的报考还是大热门，人们还是停留在曾经的那个刻板印象，培训辅导机构还是会告诉你，计算机依然是最佳选择。
当年培训班出来的二把刀，都能做程序员，那是因为他真的有本事？
其实是行业的野蛮生长造就了这批人，这些人现在年近中年了，如果这些年没有基因突变，也该打回原形，准备下岗了。
现在不是随便选个专业，就能躺赢混日子的时代了，还是得有真本事。
我认识几个码农，人家根本不上班，就是开发一些独立收费软件，只做海外市场，每个月订阅收费10几万美刀。
当然，他们都是全栈工程师的水平。
我朋友前几天跟我说，想给小孩请一个英语家教，开30万年薪，每年保底涨幅5%，提供深圳湾独立住宅一套，他公司提供五险一金，结果招不到人，即使开到40万，也是不抱啥希望。
我在想，所有大学生都学过英语，毕业起码都过了4-6级，这些人就不提了。
单说英语系的，每年有多少大学生毕业？
你说有多少人能做一个合格的小学生英语家教？
这玩意要求也不高吧？英式发音或者美式发音，别一张嘴，就会一个 how are you就行。
可我看他们在网上吐槽，去跨境电商公司，去外贸公司，一个月只给3000-4000。
那么现在有30万的工作，教的好，给40万都行，还给你提供一套独立住房，工作环境轻松，咋就没人来呢？
有人可能会说，家教看起来不像个“正经”工作，没有持续性。
说白了，还是对自己没有底气。
你只要打入这个圈层，你只要教的好，他身边的那些亲戚朋友，都会请你，钱根本不是问题，就看你有没有本事来拿了。
我老婆当年有个学生，爸爸是A股上市公司的高管，我老婆教他小孩英皇钢琴。
后来他身边的几个朋友，都要来学，身家没有低于50亿的。
但我老婆比较忙（懒），都给拒了。
现在很多人都有个认知误区，就是把自己未来能不能成功，取决于“选专业”，甚至是“选大学城市”。
认为只要选了天坑专业，这辈子就完蛋了。
选了热门专业，自己下半辈子也就热了。
选了小城市读大学，这辈子就只能在小地方。
选了北上广深读大学，下半辈子就能成为北京人，上海人。
哈哈哈，人生是这么简单的吗？你读了什么专业，以后就是这个领域的人才了？
你去深圳上学，你就能成深圳人了？
这事儿放在10几，20年前，可能还成立，现在嘛，呵呵。
当大家都选热门，最后热门就变成天坑。
最后真正“成功”的，就是那些给你做择业，择校辅导的培训机构，本质上跟那些x音卖成功学课程的，也大差不差，都是情绪付费，焦虑付费。
那些卖成功学，卖私董会课程的，都有个特点，就是拿曾经的成功案例给你分析，比如xx当年做了什么选择，xx当年是怎么做的，所以你按照他那么做，你也能成功。
全是路径依赖，简单推理，对未来的预测能力为0。
就拿热门的计算机来说，当年你都不用学这个专业，毕业找个辅导班培训一下，就能上班干活，结果现在咔嚓就凉了。
但是你会发现，计算机的报考还是大热门，人们还是停留在曾经的那个刻板印象，培训辅导机构还是会告诉你，计算机依然是最佳选择。
当年培训班出来的二把刀，都能做程序员，那是因为他真的有本事？
其实是行业的野蛮生长造就了这批人，这些人现在年近中年了，如果这些年没有基因突变，也该打回原形，准备下岗了。
现在不是随便选个专业，就能躺赢混日子的时代了，还是得有真本事。
我认识几个码农，人家根本不上班，就是开发一些独立收费软件，只做海外市场，每个月订阅收费10几万美刀。
当然，他们都是全栈工程师的水平。
【《分析模式◎ 可复用的对象模型》】
Martin Fowler
《分析模式》这本书重点探讨了在软件开发活动中，从软件工程过程视角，”分析“阶段的模式总结，及将模式模型从”分析“阶段到”设计“阶段转换的方法论。所以这本书主要面向分析、设计、实现三个阶段中处于分析阶段的分析师。这类书籍，要求读者拥有一定的抽象思维能力，有那种“形而上”的逻辑学或哲学意味，所以如果感觉读不下去的时候，可以停下来，从头开始读，给脑子更多联想和想象的提取机会，必能有所助益。
当然，软件工程师是对应于三个阶段所谓分析师、设计师、码农的结合体，是为”全栈工程师“。《分析模式》中讲到分析模型与概念模型、领域模型指代的是同一种内涵。以个人肤浅的理解，DDD领域驱动的开发，某种程度上就是这种”全栈“导向的一种趋势和方案，那我们就要从学会分析系列现象问题所涌现出来的模式（Pattern，用另一种译法”斑图“理解起来更为直观）开始。
书中的给出的第一大模式是责任模式（accountability），这是所有涉及到业务关系梳理时，绕不过去的第一道坎。这个模式是从组织建模问题引申的出来。当我们做企业应用系统分析时，首先要就梳理企业的组织架构，我们在职场所常见的那种组织架构图，往往也是五花八门的，而站在”稍高一点“视角（《用系统工作》）的模式定义，要兼顾当下的易用性与未来的灵活性，最低标准是识别出组织层级化模式，更高标准是识别出分离组织、组织结构、组织结构类型的模式，再高标准，就是更抽象通用的责任系列模式。
简单举例来说，一家全国性集团企业，一般有总部、各”子公司/经营单位（operating unit）”、往下按“业务分片/地区（region）”、再往下”分公司/分部（division）“、最后“网点/办事处（branch/office）”，如果在见到如此确定的组织业务结构的时候，我们第一反应一定是分别建立这四个模型，因为这太明显了。
可是，分析模式要求我们站在比当前所在“稍高一点”的视角，感受和分析那种可能性变化“涌现”后的情形，进行分析和识别。然后就会发现这种由四个独立模型在业务结构变化时比如去掉“地区”，就需要整体改变模型之间的关系，进而要求我们不得不提取出一种更灵活一点的模型如组织层级模型，将组织和组织结构合并为一个模型，通过层级属性来表达组织结构的约束关系。
如果再往下分析更多可能性涌现，就会发现这种组织层级模型，主要是假定组织只存在一种结构关系，当要定义多种结构关系时，便不够灵活，于是不得不将组织结构关系/类型从组织的属性中独立出来，以便支持多对多的场景。
这时，我们发现我们分析的对象就变成了“组织”和组织之间的结构关系/类型，“组织结构”是关系的产物，关系背后的约束规则以及随着规则变化形成的历史记录，可以进一步再建模。

（组织结构成为了一种业务流程数据，需要记录业务流程轨迹，而非仅是我们常规理解的基础数据）
进而，一旦涉及到业务流程，从“稍高一点”的视角，业务的各参与方就存在“责任”，责任可能会发生变更，同时在兑现“责任”的过程中还产生了相应的活动。
进而，通过资深领域专家的分析，不断的识别涌现出来的模式，用一种模式解决对应的一系列所有同样问题，后续在软件工程过程中以这些模式为沟通语言，形成的是一种普通分析师“套用”这些模式的局面，就不再需要经历重复的从头的多次迭代才能解决一类问题的尴尬。当然，别忘记我们的总体目标，学会平衡易用性与灵活性，用句行业黑话来说，就是“软件的实现来源于客户的需求，高于需求，最后满足需求。”
PS：所绘图刻意没有加上表示关系的连线，侧重于业务模型的实体对象的识别。
本文来源：https://t.cn/A6pPov8k
https://t.cn/A6pPov8F
，转载请注明。
可参考：
https://t.cn/A6pPov8D
namo-amitabhaya！
Martin Fowler
《分析模式》这本书重点探讨了在软件开发活动中，从软件工程过程视角，”分析“阶段的模式总结，及将模式模型从”分析“阶段到”设计“阶段转换的方法论。所以这本书主要面向分析、设计、实现三个阶段中处于分析阶段的分析师。这类书籍，要求读者拥有一定的抽象思维能力，有那种“形而上”的逻辑学或哲学意味，所以如果感觉读不下去的时候，可以停下来，从头开始读，给脑子更多联想和想象的提取机会，必能有所助益。
当然，软件工程师是对应于三个阶段所谓分析师、设计师、码农的结合体，是为”全栈工程师“。《分析模式》中讲到分析模型与概念模型、领域模型指代的是同一种内涵。以个人肤浅的理解，DDD领域驱动的开发，某种程度上就是这种”全栈“导向的一种趋势和方案，那我们就要从学会分析系列现象问题所涌现出来的模式（Pattern，用另一种译法”斑图“理解起来更为直观）开始。
书中的给出的第一大模式是责任模式（accountability），这是所有涉及到业务关系梳理时，绕不过去的第一道坎。这个模式是从组织建模问题引申的出来。当我们做企业应用系统分析时，首先要就梳理企业的组织架构，我们在职场所常见的那种组织架构图，往往也是五花八门的，而站在”稍高一点“视角（《用系统工作》）的模式定义，要兼顾当下的易用性与未来的灵活性，最低标准是识别出组织层级化模式，更高标准是识别出分离组织、组织结构、组织结构类型的模式，再高标准，就是更抽象通用的责任系列模式。
简单举例来说，一家全国性集团企业，一般有总部、各”子公司/经营单位（operating unit）”、往下按“业务分片/地区（region）”、再往下”分公司/分部（division）“、最后“网点/办事处（branch/office）”，如果在见到如此确定的组织业务结构的时候，我们第一反应一定是分别建立这四个模型，因为这太明显了。
可是，分析模式要求我们站在比当前所在“稍高一点”的视角，感受和分析那种可能性变化“涌现”后的情形，进行分析和识别。然后就会发现这种由四个独立模型在业务结构变化时比如去掉“地区”，就需要整体改变模型之间的关系，进而要求我们不得不提取出一种更灵活一点的模型如组织层级模型，将组织和组织结构合并为一个模型，通过层级属性来表达组织结构的约束关系。
如果再往下分析更多可能性涌现，就会发现这种组织层级模型，主要是假定组织只存在一种结构关系，当要定义多种结构关系时，便不够灵活，于是不得不将组织结构关系/类型从组织的属性中独立出来，以便支持多对多的场景。
这时，我们发现我们分析的对象就变成了“组织”和组织之间的结构关系/类型，“组织结构”是关系的产物，关系背后的约束规则以及随着规则变化形成的历史记录，可以进一步再建模。

（组织结构成为了一种业务流程数据，需要记录业务流程轨迹，而非仅是我们常规理解的基础数据）
进而，一旦涉及到业务流程，从“稍高一点”的视角，业务的各参与方就存在“责任”，责任可能会发生变更，同时在兑现“责任”的过程中还产生了相应的活动。
进而，通过资深领域专家的分析，不断的识别涌现出来的模式，用一种模式解决对应的一系列所有同样问题，后续在软件工程过程中以这些模式为沟通语言，形成的是一种普通分析师“套用”这些模式的局面，就不再需要经历重复的从头的多次迭代才能解决一类问题的尴尬。当然，别忘记我们的总体目标，学会平衡易用性与灵活性，用句行业黑话来说，就是“软件的实现来源于客户的需求，高于需求，最后满足需求。”
PS：所绘图刻意没有加上表示关系的连线，侧重于业务模型的实体对象的识别。
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namo-amitabhaya！
码农对这事不应该陌生。码农们天天做的 DevOps、基础架构即代码、基础架构即服务、后端即服务、中台、 Serverless、框架/引擎、UI 组件库/设计系统、SaaS+低代码、无代码/创作者工具等等都是在增强自己和一些同行的能力（「赋能」和「提效」）同时消灭另一些同行的饭碗（包括对更低抽象层级的同行的降维打击，包括能彼此替代对方的不同全栈方案）。
不但把其他工作消灭或驱赶到下沉市场（比如 DBA、运维、企业软件定制/实施、SQL boy脚本小子切图仔），也让自身工作在单一固定软件需求中变得越来越少（也因此在软件开发中两份披萨能喂饱的五到十人小团队永远是最佳配置）。
因为赋能和提效带来总需求的增长（原本不能做的事情现在能做了，原本缺乏吸引力的事情现在变得值得做了，原本不知道可以做的事情现在都知道可以做了，原本没什么事情的地方现在突然有很多事可做了），对开发工作的需求总体是不断大幅增长的（比如 IDC 预测未来几年要做的新应用相当于过去40年的应用总量），同时受宏观环境和其他行业影响，也会经历过度投资和谨慎投资的周期。
成功的软件抽象层，都可以赋能和提效，从而替代某些原有岗位或工时需求，同时带来新的软件需求和机会（在上面建新的抽象层、在新的抽象层里搞事情）。
不但把其他工作消灭或驱赶到下沉市场（比如 DBA、运维、企业软件定制/实施、SQL boy脚本小子切图仔），也让自身工作在单一固定软件需求中变得越来越少（也因此在软件开发中两份披萨能喂饱的五到十人小团队永远是最佳配置）。
因为赋能和提效带来总需求的增长（原本不能做的事情现在能做了，原本缺乏吸引力的事情现在变得值得做了，原本不知道可以做的事情现在都知道可以做了，原本没什么事情的地方现在突然有很多事可做了），对开发工作的需求总体是不断大幅增长的（比如 IDC 预测未来几年要做的新应用相当于过去40年的应用总量），同时受宏观环境和其他行业影响，也会经历过度投资和谨慎投资的周期。
成功的软件抽象层，都可以赋能和提效，从而替代某些原有岗位或工时需求，同时带来新的软件需求和机会（在上面建新的抽象层、在新的抽象层里搞事情）。
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