作者|由PenMagnet策划|云召谷歌开始裁员！9月15日，外媒称谷歌开始裁员。从六年前的现任CEOSunderPichai开始，取得巨大成功的关键部门120将保留原来员工人数的一半左右。多年来，内部孵化器一直非常有成效——它催生了50多个项目。这并非没有警告信号。7月，Alphabet报告该公司连续第二个季度的盈利和收入低于预期，收入增长停滞在13%，而2021年同期为62%。谷歌显然很有动力。不久前，在9月1日的谷歌内部全体会议上，皮查伊声称谷歌在“充满挑战的宏观经济环境”中运营，员工应该“深入思考变化”，并宣布了一项名为“SimplicitySprint，简单冲刺”的新倡议。)”计划，旨在提高员工的工作效率。以下是SunderPichai在他的演讲中所说的：谷歌真的很担心我们的整体生产力没有达到我们需要的人数。请帮助我创造一种更加以使命为中心、以产品为中心和以客户为中心的文化。我们应该考虑如何最大限度地减少干扰并真正提高产品的卓越性和生产力。这并不奇怪。然而，很少有人会想到谷歌会公开宣布需要提高员工的工作效率。强调效率的真正意图在今天的大环境下，裁员本身可能并不令人意外。然而，很少有人会认为，作为全球最大的科技公司之一，谷歌公开宣布需要提高员工生产力多少有些尴尬。因为谷歌一直以其开放的员工文化和优厚的工作福利而被人们津津乐道。至少在公开场合，谷歌的高层管理人员很少谈论员工的“生产力”和“效率”。相反，同为FAAMG成员的亚马逊一向强调利润，在加班、辞退员工等方面更加“豪放”。因此，大规模裁员也会使其饱受“高亏损”的诟病。正因为如此，它很少牺牲利润来降低员工的生产力。但谷歌不是亚马逊。事实上，在对待员工方面，它走向了另一个极端。谷歌是现代开放文化的创始人拉里和谢尔盖时代的谷歌是当今IT行业享有的开放文化的创始人。在当时的硅谷，谷歌极端的内部民主和透明度一度被视为“边缘解体”。部门决策很少受到高层管理人员的抨击。调查和内部民意调查确保每个人都知道公司的发展方向，并且每个人的意见都被听到，至少在投票时是这样。谷歌20%的项目奖金（允许员工将20%的工作时间用于开发自己的项目）被称为其创新配方中的公开秘密成分。自Larry和Sergey于2019年离开Alphabet的高层以来，谷歌首次面临盈利挑战。除了非常高级别的谷歌内部人士之外，没有人可以回答这些问题：谷歌的投资者是否会迫使其管理层采用类似亚马逊的文化来衡量开发人员驯兽师如何对待他的动物？如果是这样，谷歌会妥协吗？生产力下降是开发人员的错吗？效率损失究竟意味着什么？作为开发人员，重点可能不是SimplicitySprint公告背后的经济效益，而是其后果和影响。谈到生产力，季度和年度数据对大公司来说并不重要。他们有一个十年的产品推广计划。如果今天的事情看起来很糟糕，那很可能是因为5年前某个人的错误判断，而这个人可能已经不在指责游戏中了。让我们解构我们的主要问题：当你想改变你的公司文化以提高生产力时，你究竟是怎么做到的？如何在不影响盈利能力的情况下做到这一点？（有上百万种方法可以提高生产率和降低利润）如何做到这一点对员工积极性的影响最小或没有影响？（不是每个雇主都关心它，但在这里我们谈论的是具有开放公司文化的创始人）你如何经营一家只有10名开发人员的亏损IT商店，而一个拥有1,70,000名开发人员的价值万亿美元的组织呢？当你想进行大规模的组织变革时，你需要非常小心衡量成功的方式。做一件事最快的方法就是把它做好，不管需要多长时间。您需要对团队/团队/角色边界进行简明定义，同时建立可靠的系统维度来全面衡量个人和团队的通过/淘汰，以便：表现最好的人得到奖励中等水平的人被鼓励变得更好表现不佳的人可以得到指导，或者在最坏的情况下案件，有机会扭转局面。作为一名20年的资深程序员，每当我想到生产力时，都会想到卓越。换句话说，做一件事最快的方法就是把它做好，不管需要多长时间。当我们潜入时，我们需要更深入地挖掘生产力在程序员生活中的意义。将生产力原则应用于程序员是有风险的。生产率是单位时间内完成的工作量。时间就是金钱——这不仅仅是一句谚语，而是一个经济事实。工人工作的时间越长，他得到的报酬就越多。项目运行的时间越长，成本就越高。作为买家，您总是希望您的供应商能够在尽可能短的时间内完成您的订单。作为公司老板，您需要一个始终满负荷生产的工人，生产越来越多的产品来发货，从而丰富您的金库。我们对生产力的痴迷是如此之深，以至于所有经济矩阵系统都鼓励（提高）生产力。在所有条件都相同的情况下，生产力是一个国家增加GDP的唯一有机途径。然而，当相同的生产力原则应用于编程时，事情就会变得危险起来。计算机是一种自动化工作的设备。但它的大小完全取决于它的程序员大师——因为他们是在代码中进行输入的人。今天，在普通PC上运行的智能程序可以在几个小时内处理十亿条记录。但每一个智能程序的背后都有智能程序员和合适的基础设施，其中学习、设计、编码、测试和迭代将花费大量时间。在编程中，与工厂和服务行业不同，生产力远非线性。一般的程序员每天都写代码，但在冲刺结束时却无法交付。而专家级程序员，几天后可能连几行代码都没有，但往往在冲刺结束时，他们可以提供一个完全可行的解决方案，这连他们自己都会感到惊讶。更令人惊讶的是，如果将普通程序员和专家程序员的角色互换，结果并没有什么不同！生产力不再受专家摆布。编程生产力是通过首先做正确的事情来实现的，它取决于两个因素：程序员的能力——对计算机科学基础知识的掌握程序员设计解决方案的生产力爆发——它们的频率和持续时间生产力测量成为薛定谔的猫软件产品公司历来使用用例、类、函数或LOC（代码行）的数量来衡量生产力。在数据丰富的源代码控制系统时代，最流行的指标也是程序员执行的合并请求和/或提交的数量。服务公司通过关闭的工单数量来衡量生产力。在每个公司的某个时刻，生产率测量都会变成薛定谔的猫。测量越精细，测量结果就会变得越混乱。所有指标最终都是苹果与橘子（或更糟糕的是，苹果与飞机）的比较。除了衡量开销之外，这种努力最终会给团队带来巨大和不必要的压力，降低他们的生产力，从而抹杀他们的真正目的。在宏观层面考虑生产力衡量是有意义的。凭借其工厂时代的管理方法，亚马逊成功地实现了这一目标，尽管它付出了代价。如果愿意，具有谷歌工作文化的公司可以巧妙地做到这一点。员工生产力低下的真正原因当谷歌认为其员工效率低下时，并不意味着他们无法在相同的时间内完成相同（理想）的工作量。这意味着他们不能随着时间的推移增加他们工作的影响。创建出色模块/产品的程序员不知道如何使用它们创建出色数据模型的数据科学家不知道要包含哪些参数积压了大量工作的经理无法找到具有持续创建和A/B测试新设计产品设计师，他们不知道测量结果的原因，或者无法判断结果是否达到饱和点最容易忘记：以上所有角色都知道如何处理他们的可交付成果，但他们没有他们的上级或谷歌本身已经赋予了足够的权力。这就是他们所说的谷歌员工效率低下的意思。但是如何纠正呢？业务分析：业务分析的重要性不言而喻。推出新产品的白领可以花时间与来自各个地区的底层用户接触和交流。此外，积极跟踪和分析事件，即使是罕见的事件。少做+重用：SOLID、DRY、测试和自动化。使用代码生成样板。避免自己重新介绍已经存在的东西。构建“增强功能”的功能：普通程序员在N小时内构建N个功能。专家程序员在N小时内构建1个函数，但是这个函数允许普通程序员创建无限数量的函数。研究有真正有益的想法：与其研究火星表面图像搜索，不如使用相同的算法研究YouTube图像搜索不惜一切代价：避免只能在时间上线性测量的任务（如果任务可以在N分钟内完成，M同一任务的实例将花费M*N分钟）在软件中，性能增益永远不会是线性的。那么为什么要这样衡量那些实施者呢？BigONotation《Comprehensive Approach to Senior Developer Interview》的作者PenMagnet提出了一种完全不同的衡量程序员生产力的范式。Paradigms可以用非常著名的BigOnotation来表示（BigO的算法性能概念对于程序员来说非常熟悉，在面试中也经常被问到）。谷歌（或类似规模的公司）可以采用以下方法：对组织角色进行分类并定义他们的时间和影响函数。例如，CXO角色的时间与影响函数的复杂度为O(logN)，即如果CEO将他/她的工作时间增加8倍，结果只会增加3倍。绘图每个员工的影响值，x轴为时间，y轴为影响。为了使业务目标在生产力方程式中发挥重要作用，需要为Y轴值引入一个乘数。（示例值：创新=10，效用=7，支持=5）比较类似类别的员工得分（开发人员与开发人员、CXO与CXO等）组织被测量。Big(O)classificationexample以谷歌为例，下面是我想出的分类。（每个人对角色的评价都不一样，你按照自己的方式对谷歌人进行分类）。首先，谷歌面试的最终真相：O(1)
