我们的中国文化，对“面子”看得特别重，所以你会发现身边到处都是高级 XXX，听着倍儿有面子，程序员也不例外。
但是你真要问每个人，你认为的高级 XXX 是什么样子的，估计每个人都有不同的回答。
我还记得在我刚开始从事编程工作的时候，对坐在边上不远的那位我心目中的高级程序员的印象是：
工作至少有 6、7 年以上，能写一个用起来很方便、看起来很牛逼、但是不太容易让初级人员看懂的框架。
前两天，我把这个问题丢到群里，大家给出的答案中，占比最高的是以下几个。
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有 N 年以上编程经验（大部分都说 5 年以上）
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有出版过技术图书
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对某领域内对常用框架原理有了解，并且实际使用超过 2 年
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可以随时随地快速写出常见的一些算法
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至少封装过一个被全局使用的开发框架
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写出来的代码，阅读起来很好理解
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能带领其他人员成功完成项目
你看，这件事对大家来说就是常说的，“一千个人眼中有一千个哈姆雷特”。
不过这也正常，毕竟像初级、中级、高级这种高度抽象的词汇，想要得到一个可描述的定义与人交流，必然需要夹杂着个人的主观因素。
但是很多行业都在这么进行分类，自然有它的道理和好处。
我觉得其中最大的一个好处恰好是“主观”的附属品——弹性。
比如，我现在想招一位高级程序员，面试的时候不管是通过还是不通过，我都有理由来解释我对“高级”的定义。如此一来，我对陌生人的判断就有了更大的“弹性”。
这其实是面试官的一种权利，也是长期以来面试者总在面试中处于下峰的原因之一。
事物总是有两面性的，我们在对陌生人弹性的同时，间接地也对内部的人弹性了，会导致内部的一些人才培养出现问题。
比如，你觉得内部的高级程序员不够，希望能在外部招聘的同时，从内部也培养一些出来。但是此时，你又面临了需要定义什么是“高级”的问题。
如果没法定义一个能够达成共识的标准，又如何指导培养的方向呢？只能是一句空话。
长此以往会导致更严重的问题：真正的高级程序员不够，只能让中级程序员顶上。顶替的时间长了，会让一些中级程序员误以为自己已经达到了高级水平。
在我平时的面试中，这样的案例屡见不鲜，网上流传的工作 10 年 = 1 年重复 10 次的段子是真实存在的。
下面我来聊聊我对“什么是高级程序员”的个人看法，欢迎你和我一起探讨。
不管是什么行业，什么岗位，在这个高度分工协作的现代社会，所需的能力主要分为三个维度，我的理解大概是这样的：
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专业能力：好奇心、敢于挑战困难、刻意养成好习惯、要求严格
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连接能力：共同体意识、同理心、实事求是、接地气
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领导能力：主人翁意识、沟通/谈判技巧、目的导向
先卖个关子，文章的最后我会将这三个维度组合起来，你会发现一片新的天地。
根据这三个维度的水平差异，我们对初级程序员、中级程序员、高级程序员做一个简要的描述。
初级程序员 - 知道有事要做
处在初级阶段的时候，我们的精力大多只会专注在专业能力的提升上。这个时候“领导能力”和“连接能力”是很弱的。
所以，这个时候哪怕你有强烈的好奇心也无法很好地表达出来，大多只能被动的接受工作安排。
在这个时期做事情需要依赖一些教程、文档，只能“依样画葫芦”，几乎不能在不借助外部信息的情况下解决之前从未遇到过的新问题，所以百度、Google 就成了他们唯一的选择。
你可以在你的身边观察一下，如果经常有以下这些场景出现，大多是初级程序员的表现。
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很难提出正确的问题，大多会直接问别人这个功能应该怎么做。如果你清楚地向他解释，他就会完全按你说的去做，甚至你写的示例代码都会 copy 过去。因为在他们的世界里，只有编译成功和编译失败，任务完成和任务未完成。
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经常犯错误，所以会预留过多“弹性时间”，以便有时间在到期日之前重做。所以总会抱怨“没时间”。
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对与自己有工作交集的人员的职能没有认识。比如，对测试人员总是充满敌意的，因为他们发现了错误，“阻碍”了自己完成工作。
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还没注意养成一些好习惯，比如习惯性地提炼重复代码、编写风格一致的代码、自测等等。
很遗憾，看似很初级的阶段，并不只是刚踏入工作的程序员所属，在实际工作中，也有不少工作多年的人还处在这个阶段。
中级程序员 - 知道如何做某事
对人群按照单一维度进行划分，大多数时候都是符合正态分布的，这里也不例外。中级程序员是我们身边最多的，包括那些不得不穿上高级程序员马甲的中级程序员。
在这个阶段，有些中级程序员开始具备了一定的“连接能力”，但并不是所有人，主要看是不是拥有了“共同体意识”。
在专业能力上，中级程序员已经明白了一定的“整体与局部”的概念，但仍然看不到整个“森林”，大多局限在某个模块、流程上。比如，他们会想“这是做敏捷的正确方式吗？”，但不会考虑“这对整个团队、整个公司会产生什么实际的影响？”。
他们开始注重代码质量，因为担心低质量的代码会影响他们视野中的“整体”。
但是对于质量的理解还是比较单一。比如，这个时候你会经常听到他们把“性能”挂在嘴边，在他们心目中“性能”的地位是至高无上的，总是想着你这个方案和我的方案哪个性能更好。
同样可以观察一下周围，中级的开发大多数会这样做事：
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针对一个问题，可以提出多个方案，但是无法做出准确的决策。一旦更权威的人给出了他的选择，中级程序员就会不假思索地按照建议执行。
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可以看出代码中的一些设计模式，但是自己写代码的时候除了单例和工厂，其它的几乎想不到。
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在讨论一些时髦的框架和技术的时候总能聊上几句，但是追问这个框架或者技术有什么缺点，基本说不上来。甚至，草率地在项目中运用上这些时髦的框架和技术，最终导致线上问题频发，不得不让高级程序员来收拾残局。
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能够对自己完成任务所需的时间有准确的评估，但是评估他人的时间不会因人而异，也会以自己作为标准来评估。
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对与自己有工作交集的人员的职能有了一定的认识。比如，会主动寻求测试的配合，帮助自己交付更高质量的项目。
其实这个阶段是最危险的阶段，因为最可怕的不是无知，而是一知半解。心理学中的邓宁-克鲁格效应（The Dunning-Kruger Effect）讲述的就是这个问题。
两位社会心理学家在 1999 年做的 4 项研究，证实了下面的这个曲线的存在。
在这种状态下，人最容易高估自己，这也是很多导致产生很多“假高级程序员”的原因所在。
高级程序员 - 知道必须做些什么
高级程序员在“专业能力”、“连接能力”与“领导能力”这三个维度都有所建树。因为他们不但可以把从 1 到 100 的事情做得很好，也有能力带领其它人完成 0 到 1 的事情。
根据我身边所接触的程序员群体来看，我所认为的高级程序员，他们明白没有什么是完美的，相反，问题、缺点和风险总是存在的。
他们的决策总是站在为了整体的“平衡”角度去考虑，而不是技术的酷炫或者外界流传的所谓“正确的”技术。
他们会更多地关心那些不显而易见的东西，如可维护性、可扩展性、易阅读、易调试等等。
高级程序员就好比社会中的成年人，他们踩过足够多的坑，也填过足够多的坑，已经认清了现实的残酷，寻求适合而不是完美。周到、务实、简单，是他们做事的时候强烈散发出的“味道”。
可以根据下面的这些场景来看看你身边有多少“有味道”的高级程序员？
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与初级和中级程序员不同，他们抛出问题不是为了正确地做事，而是做正确的事。他们会询问为什么要这样做以及你想要实现什么。当你告诉他们目标是什么后，他们或许会通过暗示这种方式是错误的而另一种更好来做出一些修正；当然，更重要的是还会提供论据说服你。
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因为提前明确了做事的目标，所以在动手做一件事的过程中，他会在关键细节思考有没有更好的方法，甚至是那些不在之前的讨论范围的新尝试。
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他可以轻松地承认他不知道什么，并且向你请教。同时也可以轻松地向他人讲清楚他所知道的事情。
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他们理解合作的人员的职能的作用，不但知道什么时候向谁寻求帮助，还知道自己如何更好地帮助他们。
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困难的事交给他们很放心，因为他们擅长的不是某种技术，而是解决问题的能力。他们总能解决那些之前从未遇到过的新问题，哪怕它们很困难。
那么，怎么做有助于我们成为高级程序员呢？
1、关注技术之余还要关注业务
为什么把它放第一点，因为我觉得这点最重要，是其它项的基础，也最容易做到，但是很多程序员不愿意去做。
一定要搞清楚业务目标，不搞清楚不开工。相信我，只要是一位合格的 leader，一定会不厌其烦地和你说清楚的。
然后要习惯基于业务目标去分析可能会面临的技术挑战。比如，多少流量，涉及哪些用户角色和功能，复杂度有多大等等。
再带着下面的“不可能三角”去寻找合适的技术框架、解决方案。尽可能地寻求最优的平衡，而不是走极端。
如果拿捏不准，可以将多个方案各自的优缺点罗列出来，向 leader 寻求建议。
2、“设计”代码而不是“写”代码
一般人可能拿到需求，就开始写代码了，写着写着由于页面功能越来越多，感觉代码越来越复杂，自己都会觉得难以维护了。
虽说要做好设计离不开大量的实战经验的积累，但还是有些方法可以让塑造这个能力的过程更快一些。比如：
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首先就是前面提到的第一点，多关注业务。不了解业务，你啥都设计不出来，或者把马设计成了驴……
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如果某个功能的开发/修改，以“天”为工时单位，一定要先画图。具体画什么图，可以参考我之前写的文章：软件开发中会用到的图。
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搞明白每个设计模式的特点和适用场景，注意，不需要把代码怎么写背下来。只要你每次写代码之前扫一眼设计模式的列表，看看有没有适用的。如果有的话，再去“依样画葫芦”按照设计模式去实现，经过时间的积累，慢慢地，你真正掌握的设计模式就越来越多了。这有助于锻炼你的设计能力。
3、“接”需求之前会先“砍”需求
要做这点还得依赖于第一点，否则，你提出的“砍”需求建议大多是不会被采纳的。
很多人在听需求讲解的时候，思考的是，这个功能能不能实现、怎么实现、难不难。大多数的提问也是基于这个思路展开的。
可能也会提出“砍”需求的问题，但是理由大多是这个实现起来太麻烦了，这个没法实现之类。
其实只要你时刻保持着“做这个需求的目的是什么”这个问题去思考，“砍”需求会变成一件更容易成功，而且自然而然的事情。
4、解决一类问题而不是一个问题
很多人觉得，每天看到 bug 清完就万事大吉了，哪怕同一个问题在生产环境出现多次，最多也就说一句“不会吧，怎么又出问题了”。
这种对待问题的方式只会让你越来越忙，因为你的解决问题效率与投入的时间多少是成同比变化的。
我们要习惯于解决掉一个 bug 之后，想一下能否通过什么方式找到现有代码中的同类问题，并把它们处理掉。
甚至是考虑有没有什么办法能够一劳永逸地避免此类问题再次发生，比如封装一个 SDK 或者写一个组件，尽可能用一种低侵入的通用方式将问题扼杀在摇篮里。不但让自己轻松了，也造福了大家。
5、遵循 KISS 原则，写尽可能简单的代码
KISS 原则：保持简单，愚蠢（Keep it simple, stupid）。
不单单是程序员，任何化繁为简的能力才是一个人功力深厚的体现，没有之一。
越简单，越接近本质。就好比，有的人要用长篇大论才能讲明白一件事，而有的人只要做一个形象的比喻你就懂了。
这个“简单”指的是整体的简单，而不是通过局部的复杂让另一个局部简单。比如，为了上层的使用更加傻瓜化，底层封装的代码错综复杂、晦涩难懂，这并不是真正的“简单”。
如果你自认为已经是一个中级或者高级程序员了，那么你回头去看看自己还是初级程序员那会写的代码，就会很容易发现一些显得冗余的代码。
第二点提到的——“设计代码而不是写代码”对做好这点有很大的帮助。
6、选择忍受某些问题
在人工智能还不能代替我们 coding 之前，我们永远要亲自面对无穷无尽的、这样那样的问题。
然而，任何事物都有两面性的，一个方案在解决一个老问题的同时，总会带来新的问题。所以，我们一定要意识到，忍受某些问题是必然的。
那些你现在看起来很傻逼的设计，可能就是当时的人做出的妥协。
所以，既然如此，你更应该考虑的是，当前的这个问题现在到底有没有必要解决？值不值得，为什么之前没去解决？它是不是你当前所有待解决问题列表中优先级最高的？
7、打造自己的“T型”专业技能
可能很多人都听过“T型人才”的概念，我们程序员在专业技能的打造上也适合用这种模型。
但是对于“先竖再横”还是“先横再竖”可能不同的人有不同的看法。
我的观点是，大多数情况下，先竖再横。特别是某个技术、领域发展得越成熟，越应该如此。
因为很多事物的本质是一样的，所以对某一个领域达到非常深入，洞察到一些本质的东西之后，对其它相邻的领域有触类旁通的效果。可以加速自己在“广度”上的扩展。
不过，“广度”也不是说蜻蜓点水，只知道最表象的“它是什么”。我认为比较合适的程度是，可以不用清楚某个技术具体的使用方式，但得知道它可以解决哪些问题，以及使用成本和潜在的风险，我将这些信息概括为“它怎么样”。
8、构建自驱动的“闭环”
很多人都知道闭环的概念，但是它的重要性和价值往往被低估。因为人总是短视的，“聚沙成塔”之类的方式总是不受待见。
常规的搭建一个闭环的过程大多是这样的。
这里所说的自驱动的“闭环”是这样的。
如何才能变成这样呢？只要做一件事，尽可能多地对外输出自己的知识。
举个我自己的例子，我在 2015 年那会在项目中开始引入领域驱动设计，并且不断地在内部进行分享它的好处，慢慢地越来越多的项目开始往这个方向走。
因为前期的不断分享，所以在组织内部，别人对我的人设多了一个“DDD专家”的标签，那么大家遇到有关 DDD 的问题就会来和我一起探讨。
越到后面，我已经不用自己主动去寻找这个领域的知识去学习了，因为接收到的外部反馈已经足够多了，它们能够倒逼我往前走。并且这些反馈都是实际的真实场景，此时的信息获取和学习自然能达到“学以致用”的效果。
说实话，有不少人并不是这么想的，他们想的恰恰相反：“为什么每个人都在问我问题！你自己去学习吧！”。
所以，当你遇到其他人来请教你的时候，如果恰巧这是你所关注的领域，那么应该去拥抱这个问题而不是排斥它。因为你是团队里最权威的人，这是你构建自驱动“闭环”的好机会。错过这一回，下一回不知道得等多久。
前面文章里说到，我会将“专业技能”、“连接外部的能力”、“领导力”三个维度组合起来给你看。就是下面这个样子。
你会发现这里面包含了程序员在进阶后的几个常见岗位。
可以对号入座一下：D
好了，我们总结一下。
这篇我先和你聊了一下在大家眼中高级程序员是什么样子，发现没有特别统一的标准，都是模糊的。这也体现在了几个现实的场景中，比如招聘高级程序员、培养高级程序员上。
其次，我对初级、中级、高级程序员的特点分别阐述了自己的观点。
然后，给出了一些帮助大家往高级程序员靠拢的实践思路。
希望对你有所启发。
最后，用Martin Fowler 的一句话作为结尾：“任何傻瓜都能写计算机能理解的代码，优秀的程序员编写人类能够理解的代码。”
Any fool can write code that a computer can understand. Good programmers write code that humans can understand
Martin Fowler
希望看到这篇文章的每个程序员最终都能成为头发茂盛的码农：D
