前言
近日，苦於不知道該怎麼提升自己了，在原來老大的建議下，決定去學習一些關於建模和軟體設計領域的書籍，來解決解決自己“感覺不對，但是說不清楚為什麼不對”以及“感覺這麼搞就對了，但是不知道為什麼這麼去規劃，這麼去劃分就對”
第一本看的是潘加宇老師的《軟體方法（上）業務建模和需求》,本篇讀後感不再對文裡的概念和內容一一贅述，只說說個人提煉到的收穫
業務系統是人腦系統的對映
這是一個很關鍵的概念，也是讓我們認清業務系統的本質，所以我們討論很多問題是，也就有了依據。
我們平時所看到的軟體系統，都以業務系統為主，他們要麼是人腦系統的替代，要麼是現實流程的表示，明白了這一點本質以後，我們對系統的邊界和其中邏輯的合理性，就可以有了一個標尺。而不是“我覺得這裡這麼做不對，這個邏輯不對，但是具體又說不出來哪裡不對，反正會出問題，這裡不合理”。
我們如何用這個標尺來評價問題呢？舉一個筆者瞭解到的例子，一套志願填報輔助系統，其中有個“一鍵填報”的功能，智慧推薦一些志願，但是其推薦的邏輯竟然是選擇一批志願後，經過各種一系列花裡胡哨的隨機操作來“看似”隨機得到一些資料，推薦給使用者。
我們透過這個觀念去思考這個問題，難道一個志願填報報考專家，在幫助一名學生選擇要填報的院校時，會一直“隨機”挑選一些院校，而不是根據某些“標準”嗎？
用潘加宇老師的話來說，這樣的需求既不符合系統的“願景”，也不符合涉眾的“需求”，系統的願景絕對不是隨機給使用者返回一些資料，系統涉眾（系統的買家）的需求也絕對不是你給他隨機返回一些資料。
作為一個志願填報系統，系統的願景一定是幫助使用者填報志願，指標可以是“更快的填報，更好的填報，更準的填報”，涉眾的需求，也一定就是你的願景。
阿布思考法
在軟體開發團隊中，當有人提出新的想法時，經常會被馬上否定“這太難了，這做不了”，最終得到一個平庸的、毫無競爭力的系統。學會像阿布一樣思考，有助於克服普通人因資源受限而不敢展開想象的思維障礙。阿布思考法分兩步：
（1）假設有充足的資源去解決問題，得到一個完美的方案；
（2）用手上現有的資源去山寨這個完美方案。
如果有一個方案，花費完美方案1%的資源，能達到完美方案20%的效果。這個方案已經是目前最好的方案了，因為它是在突破思維限制以後一步步往後退得來的。
在我們平時討論需求或者功能時，總是疏於討論或者思考，也許這是國內軟體公司發展時間較短帶來統一的弊端。我們總是因為排期，或者上來就帶入思路考慮實現的複雜度，來導致最後的方案不盡人意，其實這種思考方式只是從業者經驗的濃縮，每個人的想法和理由都帶著自己“私貨”，產品經理一般沒有能力和時間考慮的過於完整，專案經理在意專案的時間，研發經理在意實現的複雜度帶來的系統問題，也在意專案的時間。
但是這種考慮問題的角度，不利於公司的發展和軟體價值的實現，這裡就涉及到了“大部分企業中層領導的利益價值和企業整體的利益價值是矛盾的”這個比較大的問題。我們就不深入討論了。但是站在軟體系統本身的價值來看，我們應該使用阿布思考法來考慮問題，即：儘可能先得到一個完美的方案，再考慮其中無法實現的地方去山寨。
我們舉一個具體例子來看待這兩種思考方式的區別，假設我們現在要研發一套自動駕駛技術的全套方案，按照阿布思考法，我們會從“如何才是完美的自動駕駛”這個點來考慮問題，考慮出需要的如31套各個細節子方案後，再依次對子方案找到目前最好的替代方案，最後得到了一套“目前時代下最好的自動駕駛系統”。
如果使用通常的思考路徑去考慮，會發現在一開始就寸步難行，我們不知道一套自動駕駛技術方案要包括哪些方案，就算去思考，得到的也是支離破碎的一些方案，甚至落地的時候才會發現：“哦，這裡原來少了個這個東西，需要再考慮下這裡怎麼實現”。要麼就乾脆先照抄友商，然後在UI、互動等方面做點“微創新”。但是如果沒有友商呢？如果你是二次創業呢？這種思考方式無法幫你領會到新的東西，也無法幫你找到終極的方向。