在我不算长的职业生涯中，有很多同事都给过我正面的评价（当然，可能有更多负面的评价，不过我都选择性的遗忘掉了）。有人欣赏我的命令行技巧，有人则称赞我代码写的比较快，有人说我的Vim的插件配置的很高效，还有人说坐在我旁边写PPT效率会变高。而我自己最喜欢一个评价是：有我在项目上的时候，团队就会觉得安心。

我喜欢这个评价是因为它是我希望自己能展现的一个状态：成为一个靠谱的职场人。关于靠谱的职场人，《重来》的作者之一Jason有一个很精炼的描述：

Work ethic is about showing up, being on time, being reliable, doing what you say you’re going to do, being trustworthy, putting in a fair day’s work, respecting the work, respecting the customer, respecting the organization, respecting co-workers, not wasting time, not making work hard for other people, not creating unnecessary work for other people, not being a bottleneck, not faking work. Work ethic is about being a fundamentally good person that others can count on and enjoy working with. — Jason Fried

大意是：职业精神就是可靠，言出必行，尊重工作，不要浪费时间，不给别人添麻烦等等。不过，精炼的描述往往失之可操作性不够强。就好比知道“高内聚，低耦合”并不能帮助你写好代码一样。在这篇文章里，我打算举一些日常工作中常见的例子，尝试通过Specification By Example的方式给靠谱的职场人下一个定义。

在职场中，靠谱的意思就是：成为一个别人会信赖并乐于和你一起工作的人。而人们喜欢和靠谱的人一起工作。

尊重你的工作

人们站在不同的立场看待同一件事情时，必然会产生分歧。这几乎在项目中随处可以见，比如对于某个Feature，客户认为必须实现，这样在年终的绩效考核中才有令领导满意的成绩；另一方面，对于交付团队来说，技术上难以实现或者工作量太大，难以在有限的时间内完成；开发团队钟爱新的流行的技术栈，而客户则相对保守，需要考虑培训成本等等其他方面的因素。如果再加上沟通不畅，很容易导致团队士气低落，甚至双方互相抱怨。

一份工作，既是企业（企业中的员工）赖以生存的条件，又是企业和服务对象共同为社会创造价值的载体。这个产品可以解决某些人的问题，提高效率，为社会带来价值。工作本身就是值得尊重的。如果你被指派到一个项目上，并且作为个人，你不认为这个项目违背了自己的价值观，那就应该全力以赴去完成它。另一方面，如果你认为项目的价值和自己的三观不匹配（比如，如果有人出钱让你去开发GFW之类的工具；或者一个工具用来监控员工的桌面等），你完全可以选择不去参加这个项目。

新人常犯的一个错误是将遵循既有规则当成尊重。举个例子，在实际交付的时候，团队中的Tech Lead做出了一项你任务是错误的决策，作为团队成员，你可以据理力争，表达自己的看法，并提出自己的提议。另一方面，你也可以假装这个决策是超出你控制范围的，并且假装它是正确的，然后低头来按照决策来实施。在我看来，第二种看似尊重的行为是对团队和项目的非常的不尊重。退而言之，即使你的提议被拒掉，你也可以从中学到很多之前看不到的知识。一方面可以帮助你自己理清思路，看到自己方案的缺点，另一方面，你可以学习人们在实际项目中，如何对于不同的条件来做妥协。

与他人合作

一个人可以走的更快，一群人可以走的更远 — 非洲谚语

我们的日常工作中，总避免不了要和不同角色，不同经验的人一起工作。和单枪匹马独自作战不同的是，在一个群体中，个人的行为需要遵循一定的约定，需要和其他团队成员一起配合来完成任务。换句话说，要有团队合作精神。在和其他人一起工作时，第一要义是不要为别人制造更多的工作量。事实上，你应该在自己能力允许的前提下，尽可能让别人做最少的工作。相信我，你会希望自己和这样的人合作的。

我们从一个假象出来的场景出发，来看看如何在类似的场景中展现专业性：

CI服务器地址

设想这样一个场景：你所在的团队有一个微信群，大家很多问题都在群里提出并讨论。但是一些简单问题可能被频繁的问道，比如XXX服务器的地址是啥？前两天又有一个新人加入了团队，他今天在群里问了一个之前被回答过好几次的问题：谁知道CI服务器的地址，请发给我一下，多谢！

而这时候，你可以做什么呢？“我之前发过邮件给所有人了，你翻一下邮件”。

这是一个可行的方案，但是需要

• 邮件标题的关键字 或者
• 邮件正文关键字

而要做搜索本身动作，他需要打开邮件客户端或者在浏览器打开Web Mail，如果是访问Web Mail，他可能还要登录公司内网（输入密码），还可能要查看Okta推送的消息，这又需要打开手机，切换到Okta，点击确认。如果工作环境网络有vpn的隔离，情况可能会更复杂。

如果你花费1分钟帮他搜一下，然后把地址发给他，并告诉他用户名/密码就是域账号的用户名/密码，效果则会好很多。

访问外部API

如果我们把这个场景在稍微复杂化一点：有人在微信群问如何在Postman中访问获取所有网点信息的API。要访问这个API，客户端需要一个Endpoint和一些特定的HTTP Header。最简单的做法是发送一个截图。

不幸的是，Header中有一个叫做x-api-token，它的值是一个256个字符的hash。这时候图片就变得毫无用处了：你不会期望问问题的那个人用手敲一遍token吧？另一个方法是把API的Endpoint和所需的HTTP Header是分别以文本形式发送给他，（如果这个API需要多个header的话，你可能要复制粘贴好几次）。

再进一步，你可以通过一个cURL加命令行参数的方式将这些内容一次性发送给他:

$ curl -H "x-api-token: token" -H "Accept:application/json" https://host:port/top-security-resources/1

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

嗯，挺不错的。不过如果明天又有其他人问你要这个API的访问方式，你又要再来一遍，还是比较麻烦。你稍微翻了下Postman的帮助，发现它支持导出，还可以定义一些环境参数等。如果将这些内容都导出出来，然后放在代码仓库中，其他所有人就无需每次都找人要各种URL了。

显然，最后一种方法既满足当前的需求，又有很好的可扩展性，这样你就通过一个具体的问题，抽象出一个高阶的问题，并且为这个问题提供了一个可行的解决方案了。当然，这种方法的缺陷是会占用你很多时间，需要你学习额外的知识。不过，如果是我，我肯定愿意选择这种方式。

帮助团队里的测试

我记得我们曾经有一个研发平台项目，其中一个需求是实现租户代码坏味道识别的工具：这个工具的输入是平台上程序员提交的源代码，然后我们的工具会分析类和类之间的关系，然后给代码评定一个分数：比如集成层次不能太深，不能有多继承之类。代码本身并不难写，但是要测试时需要列举很多case，每一个case至少需要可以能编译通过，这要求测试同事还要会写合法的C++代码，也就意味着他们还需要C++的多继承，抽象类之类。

我花了一些时间（两个小时左右）为测试同事写了一个小工具：通过指定一些参数，比如类的继承层次，是否多继承之类，然后这个工具帮你生成一堆合法的可以编译通过的源代码：包括多个文件，文件之间的引用（比如头文件中定义接口，然后在实现代码中访问这些接口等等）。测试可以很容易通过它来生成测试用例，然后再来验证待验证的工具到底能不能识别这些坏味道。

自动化工具

另外一个有趣的例子是：很久前的一个项目，团队在开发一个大表单，大表单里有很多问题，大概分为三个页面：第一页需要填写一些个人信息，比如姓甚名谁家住何处等，第二页则会填更多的信息，而第二页的很多问题跟第一页相关，一些问题只需要在第一页选了A选项才会出现，而另外一些问题则仅仅为B场景设计等等。

然后某个新需求是在第三页添加一个新的问题（根据第二页的某个回答来决定要不要显示出来）。在实现过程中，开发人员需要手工填很多内容才能到达第三页，而这个过程还可能出错（比如第二页中需要去调用某个API来生成下拉列表内容，那个API有可能会挂掉），一出错又得重来一次（当时还没有HMR啊，State管理啊这些高级货，只能重新刷新）。团队意识到这个痛点之后，有人就开发了一个Chrome的扩展，这个扩展可以根据预设的答案自动填写表单（好像是模拟鼠标点击的方式），直到你想要停下来的那一个问题。这样就将开发中调试的时间大大缩短，还可以节省很多测试同事的工作量。

事实上，这类的场景在实际项目里会有很多。通过一些自己的努力，让团队里的其他角色、或者团队之外的你的下游系统、又或者未来的系统维护者的生活变得轻松一些，是靠谱的一个重要表现形式。

做好Desk Check

在敏捷开发中，当一个Story开发结束之后，我们会把开发，测试，BA，UX聚在一起来做Shoulder Check / Desk Check。这个实践可能很多团队都会坚持。但是做的流畅程度则千差万别，效果也自然大相径庭。

我现在还记得第一次做Desk Check时候的忙乱，由于事先没有准备好，当围观群众上来之后，我和peer还没有把Jira上的卡打开。当逐条过验收条件（AC）的时候，我们才发现漏掉了一条。然后在跨浏览器检查的时候，发现在Safari里页面上有个按钮在点击时毫无响应，这时候我和peer打开了dev-tools开始了现场debug等等。

在后来的项目中，我特别注重这个实践，努力让Desk Check变得流畅无碍。你前期准备的越充分，在Desk Check的时候就越顺畅。比如，在把所有人都召集过来之前，自己先把所有AC过一遍，如果有Feature测试的话，就把测试用例大概过一遍，看看能不能覆盖所有AC。在Check的开始前，先把Story描述一遍，特别是业务场景，业务价值。这个过程可以对着Jira卡来过，如果有新的讨论，也需要顺手同步到Jira的comments里，以便未来参考。由于参加Desk Check的QA和BA可能手头都有很多任务并行处理，所以你需要快速的将上下文分享出来，让大家在同一理解水平上，这样后续的Check才有可能顺畅。

如果Story涉及跨浏览器，那么你最好可以将各个浏览器都打开，而且切换到需要showcase的页面上。这些前期的准备工作，可以减少参与者的上下文切换成本，可以让大家迅速进入到验收中，而且出错甚少。事实上，大部分问题在你的准备中都已经解决了，剩余的小问题则可以在后续的Story开发过程中顺手修复。

测试数据准备

BA对系统的理解是基于现实世界中的业务来的，因此在数据准备上一定要小心，比如10位数字的身份证号码，带有字母的手机号等等。即使是测试数据，也应该认真对待，尽量避免使用随机的文本来填写表单，否则结果页面看起来会非常不专业。

在有些场景下，比如你需要测试当文本超过一定长度会显示省略号，你仍然需要仔细设计文本，让其看起来更为实际。当你读到一个名称为“锟斤拷锟斤拷锟斤拷…”的产品时，你会做何感想？

事实上，一些工具可以帮你简化测试数据的准备，而且可以确保专业性。比如Ruby里的Faker（Perl中的Data:Faker的Ruby移植版）https://github.com/stympy/faker，它可以帮你生成很多常见的数据实例，比如

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!require 'faker'
Faker::Name.name #=> "Christophe Bartell"
Faker::Bank.iban #=> "GB76DZJM33188515981979"
Faker::Internet.email #=> "kirsten.greenholt@corkeryfisher.info”

使用类似的工具，只需要编写一些微小的代码，就可以生成更贴近业务场景的测试数据，从而让显得更加专业。

设计中的细节

同样的道理，UX在设计稿中，需要考虑很多细节，比如

• 常见的拼写错误
• 业务术语的正确使用
• 理解数字的含义
• 视觉一致性（字体的选用，相同元素的字号，颜色暗示等）

这些细节可以让观众体会到你的认真和用心，而由于视觉的特殊性，一个微小的纰漏都可能被放大成严重的问题。比如在某一份设计中，所有的标题都采用24号深灰色的Consolas字体，但是在另一处，字号变成了18，而且加粗了。这种错误很容易别识别，从而让人产生不好的印象。

业务语言

而对于用错术语，或者没有完全理解业务时，对数字的解读则会产生更严重的问题。比如在广告行业，广告主比较关心的一个指标是Frequency，计算Frequency的方式是用PV（Page View）/UV（Unique View），也就是每个用户的平均点击量。页面的总访问量肯定比访问这些页面的人数要多（抽屉原理），那么它们的比值也肯定会大于1。如果UX不理解这个业务含义，可能会在设计稿上标识0.68之类的数字。

类似的，如果你在绘制一个Pie Chart，那么最起码所有部分之和加起来要等于100%，而且大致的占比要正确，比如应该避免出现：数值为25%但是视觉上比例却接近1/3等等。

对开发者友好

此外，在设计稿中，能为不同的场景设计出相应的变体（variation）也会大大降低开发者和UX之间来回讨论的工作量。比如在一个产品列表的设计中，列表中的第一个条目展示正常情况（happy path），而第二个显示当某些元素缺失时的展现（空值，非法值等），而第三个条目显示当标题超长之后是应该折行还是显示省略号等。

每一个细节事实上都在为你的靠谱程度打分，也会潜在的影响别人是否愿意信赖并乐于与你一同工作。

小结

文章中列举了一些实际项目中的例子，有关于如何做好开发实践的技巧，有关于帮助团队里的其他人更方便工作的意识，有关于对开发者友好的设计细节。所有这些例子中的技巧，事实上都与这样一个事实有关：要在职场中成为一个靠谱的人，意味着即使对团队内部，你也需要扮演一个专业服务者的角色。你需要更多的站在他人的角度来考虑问题，在合理的范围内，尽量的减少别人和你合作时的工作量。此外，你需要处理好很多细节，职业性体现在很多的细节中，从测试数据中的asdfasdf，到设计稿中的typo，都可能暴露你是否在用心对待工作。

文中提及的这些值得践行的技巧事实上与具体技术关联甚弱，你可以很容易的举一反三，并在实际场景中灵活运用，成为一个专业而靠谱的职业人。

文/ThoughtWorks邱俊涛

原文：https://insights.thoughtworks.cn/professional/