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◆正确使用artifact 每个artifact都有它们各自的适用之处。例如，一个UML的活动图（activity diagram）适合用于描述一个业务流程，反之，你数据库的静态结构，比较好能够使用物理数据（physical data）或数据模型（persistence model）来表示。在很多时候，一张图表比源代码更能发挥作用，一图胜千言，同样，一个模型也比1K的源代码有用的多，前提是使用得当（这里借用了 Karl Wieger的Software Requirements中的词汇）。因为你在研究设计方案时，你可和同伴们和在白板上画一些图表来讨论，也可以自己坐下来开发一些代码样例，而前一种方法要有效的多。这意味着什么？你需要了解每一种artifact的长处和短处，当你有众多的模型可供选择的时候，要做到这一点可没有那么容易。人工智能：考虑将AI技术应用于办公软件中，提高智能化水平。崇川区品牌办公软件开发24小时服务

◆切换到另外的Artifact 当你在开发一个artifact（例如用例、CRC卡片、顺序图、甚至源码），你会发现你卡壳了，这时候你应当考虑暂时切换到另一个artifact。每一个artifact都有自己的长处和短处，每一个artifact都适合某一类型的工作。无论何时你发现你在某个artifact上卡壳了，没办法再继续了，这就表示你应该切换到另一个artifact上去。举个例子，如果你正在制作基本用例，但是在描述业务规则时遇到了困难，你就该试着把你的注意力转移到别的artifact上去，可能是基本用户界面原型、CRC模型，可能是业务规则、系统用例、或变化案例。切换到另一个artifact上去之后，你可能就立刻不再卡壳了，因为你能够在另一个artifact上继续工作。而且，通过改变你的视角，你往往会发现原先使你卡壳的原因南通外包办公软件开发哪个好MongoDB（适合非结构化数据存储）、Redis（缓存技术，提升系统性能）。

◆递增的变化和建模相关的一个重要概念是不用在一开始就准备好一切。实际上，就算想这么做也不太可能。而且，不用在模型中包容所有的细节，只要足够的细节就够了。没有必要试图在一开始就建立一个囊括一切的模型，只要开发一个小的模型，或是概要模型，打下一个基础，然后慢慢的改进模型，或是在不再需要的时候丢弃这个模型。这就是递增的思想。◆令投资比较大化项目投资者为了开发出满足自己需要的软件，需要投入时间、金钱、设备等各种资源。投资者应该可以选取比较好的方式投资，也可以要求团队不浪费资源。并且，他们还有***的发言权，决定要投入多少的资源。

AM是对已有方法的补充，而不是一个完整的方法论。AM的主要焦点是在建模上，其次是文档。也就是说，AM技术在你的团队采用敏捷方法（例如eXtreme Programming，Dynamic Systems Development Method （DSDM），Crystal Clear）的基础上能够提高建模的效果。AM同样也可以用于那些传统过程（例如Unified Process），尽管这种过程较低的敏捷性会使得AM不会那么成功。AM是一种有效的共同工作的方法，能够满足Project Stakeholder的需要。敏捷开发者们和Project Stakeholder进行团队协作，他们轮流在系统开发中扮演着直接、主动的角色。在“敏捷”的字典中没有“我”这个单词。编程语言：选择合适的编程语言（如Java, C#, Python, JavaScript等）。

AM是面向一般的开发人员的，但并不是要排斥有能力的人。AM的价值观、原则和实践都简单易懂，其中的很多内容，可能你都已经采用或期待多年了。应用AM技术并不是要你去练水上飘，但你需要有一些基本的软件开发技能。AM**难的就是它逼着你去学习更***的建模技术，这是个长期的、持续性的活动。学习建模在一开始可能很难，但你可以试着一次学习一样技术来完成你的学习。06:19敏捷就是不要文档?什么沙雕逻辑!——敏捷文档实践【老袁讲敏捷】AM并不是要反对文档。文档的创建和维护都会增大项目涉众的投资。敏捷文档尽可能的简单，尽可能的小，目的只集中在和开发的系统有直接关系的事情上，充分了解受众的需要。用户支持：提供用户支持和培训，帮助用户更好地使用软件。启东创新办公软件开发24小时服务

遵循简洁原则，考虑用户喜好与操作习惯，提升留存率。崇川区品牌办公软件开发24小时服务

敏捷模型是足够正确的。模型通常都不需要100%正确，只要足够正确就行了。举个例子，如果一张街道地图漏画了一条街道，或是它标示某条街道是通行的，但你发现它已经关闭维修了，那你会不会扔掉你的地图开始在城里飙车犯罪呢？不太可能。你会考虑更新你的地图，你可能会拿出笔来自己做修改或是去当地的商店买一张***版的地图（你原来的那张过期了）。也许你还是会接受那张虽不完美但仍可使用的地图，因为它对你来说已经足够好了。你还是可以用这张地图四处转转，因为它还是个正确的模型，标记出了大部分街道的位置。你在发现这张地图不正确的时候，你没有立刻扔掉它，原因是你根本不在乎它是否完美。类似的，当你在需求模型、数据模型中发现错误的时候，你也会选择更新或是接受－－虽不完美但已经足够好了。有些项目成员能够容忍这种不正确而有些则不能：这取决于项目的特性，每个团队成员的特性，组织的特性。充分正确性既和模型的听众有关，也和你要处理的问题有关。崇川区品牌办公软件开发24小时服务

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