> 原文出处：http://insights.thoughtworkers.org/programming-method > 作者：仝键 编程，众所周知被定义为知识工作。所有的知识工作，从业者和门外汉都喜欢把它神秘化，将整个过程以不可知论的风格来解释。理由往往非常简单粗暴，无非是“照搬体力工作时代的工作方式会在知识工作中失败。” 这其实没什么靠谱的理论。偶有几个人能写写理论与理由，也跟癔症者的呓语无甚差别。**我个人是反对将知识工作神秘化的，我是科学管理原理的忠实粉丝，**尽管科学管理原理的具体案例都过时了，但泰勒的研究方法依然是有效的，只是研究者和被研究者发生了一些微妙的变化。 彼得德鲁克在《21世纪的管理挑战》中提到，“知识工作者需要自我管理”，那么很明显不是体力工作时代形成的方法不能用在知识工作中，而是不能指望个体之外的人对个体进行简单的粗暴的分析和命令，不要妄想以此产生很高的生产效率。**这个分析和下命令的人必须是知识工作者自己，我们需要自己纪录自己的行为，然后分析、优化，才能得到生产力的提升，任何向外诉求都会很快的撞上一个“天花板”而无法提升。**如果非要寻求外部干预，那么我们只能说，对于新时代的管理者定位，老板更像老师，以引导和帮助训练为主，真正的效率提升主要还是靠自己。  那么书归正传，追求知识工作的一种——编程的效率，是本文关注的重点。但我们首先要声明，本文不会给一个可以直接产生高效率的方法，而会给一个可以将生产效率可视化，并从中发现瓶颈的方式。至少在不改变质量的前提下，可以极大的提升你的效率，如果使用得当，可能会得到质量和效率的双提升。 本文引入的方法也并不新鲜，简单说来，就是**任务列表法＋PDCA**的一套组合使用而已。大道至简，坚持者寡，而坚持下来的人往往都可以获得数倍的效率提升。