直接的收获
质量的特定含义
读《质量免费》最重要的收获，就是了解到质量的另一种定义：质量是符合要求。不见得是唯一的、排他的定义，起码是质量这个多义词中的一个语义。其重要性就在于，在工业化、标准化的语境中，可以严谨无歧义的使用质量概念，可以与ISO9000族的质量体系国际标准，在概念上保持一致。
第一次就把事情做对
对于这个理念，我深表认同。不管是写代码，还是系统设计，或是项目协调和团队建设，都有很深刻的体会。第一次怎么做，直接决定了事情的基因。切肤之痛，并不单是修正错误、返工带来的巨大成本。更是在基因支配下，错误无可挽回、无法止血，只能将错就错下去，产生出无休止的成本和痛苦。
为了实现需求，要写一批代码的时候，我特别喜欢把第一段代码写成标兵代码。经验证明，这个做法特别有用。举个简单的例子，要实现一批列表页面，假定因为需求差异的约束，不能实现成通用组件。如果把第一个页面写成优雅的标兵代码，那么就可以在复制这段代码的基础上改来改去。哪怕最后改的面目全非，与标兵代码完全不同，也会依然优雅如初。
小到代码模块设计，大到系统设计，最初的需求往往对灵活性、扩展性、健壮性并没有什么要求。在做设计的时候，如果依然本着第一次就做好、做对的原则，设计成优雅实现，以后总是会带来惊喜。我的感受是，在设计中留下的伏笔，灵活性总是会被用到，扩展性总是会被挑战，健壮性总是会被考验。
项目协调和团队建设更是如此，所谓前有车后有辙，上梁不正下梁歪。因为在实际工作中，对大家形成约束的很少是大陆法系的法典法，更多是海洋法系的案例法。大家动不动就会援例处理新问题、新工作，以前类似的事情是如何如何做的。简单举个例子，写周报的形式在第一次定下以后，不需要再次干预就可以自动延用、运行很久。
质量免费，但不是赠品。相对于没有符合要求、第一次没有把事情做对，而产生的巨大成本，质量确实是免费的。但是要想大规模、工业化的符合要求，达到稳定可靠的质量水平，却是需要付出艰巨的努力。没有什么事能随随便便就成功，不经历风雨，怎么见彩虹。
公示制度
质量概念中要满足的要求，需要各方协商后达成一致，并且仪同公司制度要全员公布，一体施行。在执行过程中，可能有些要求太低，不能满足下流客户的诉求，也可能有些要求太高，在上游无法落地实现。这些都需要对要求做出修正。修正案本身和最初的要求列表一样，也是需要全员参与、协商一致，并正式公示。
全员协商确认并且公示这一点特别重要，可以确保上下游的对接过程流畅、无歧义。更重要的是，这样一个独立的制度体系，不依赖于人的个性化的知识而存在。上下游只要遵守制度契约，就可以根据情况换人执行。更可以在需要的时候，大规模增加人力来满足进度要求。这是质量管理体系，可以覆盖大规模工业化生产场景，可以确保质量稳定输出的必要前提条件。
进步的路线图
质量管理水平的进步，是分阶段的，有一些可以识别的特征。利用质量成熟度管理方格，可以比较客观的评估当前质量管理水平所处的阶段，既可以避免过高估计产生拨苗助长效应，也可以避免评价过低后所采取的措施浪费时间，浪费人力物力财力。
思考引申
要求就是规格
质量就是符合要求。我的理解，要求相当于制造工厂里规格，蓝图上的规格。设计部门给出蓝图，制造部门根据蓝图上的规格要求生产，质量检测部门根据蓝图规格检测验收。
规格含义着两个要素，一个是要求，一个是测量。
比如，某道工序的要求是：
- 用大号螺栓
- 螺栓拧紧
这两条要求在日常生活中差不多是够用的，但是在工业化场景的蓝图规格上是远远不够的，起码缺少了测量的要素。
补充一下，该工序的规格可能如下：
- 用六角头螺栓，型号M8。这是一个组件，规格含义是遵守GB/Txxxx国家标准和XXXX私有标准的螺栓。
- 拧紧螺栓力矩应为[xxx, xxx] nm 区间。
测量是关键
我的理解是，在描述质量的规格中，除了要求本身外，最重要的要素就是测量。如果没有测量，一切要求都是空文。
在工业化的世界里生活日久，我们往往对几千年的科学积淀、几百年工业文明的成就视若无睹。一枚小螺栓，从矿石到材料，从工业标准到加工装备，从生产线拧螺栓的工具到质量检测测量力矩的工具，无一不是相当复杂。小螺栓本身的蓝图规格，以及相关的工业体系各部门涉及的蓝图规格，汗牛充栋，浩如烟海。
作为一个普通使用者，如此轻视小螺栓没有什么问题。但是如果作为生产制造者，尤其是设计者，把这样的生活常识带到设计生产的工业活动中，是要碰钉子的。
比如，作为一个普通的互联网用户，看到一个按钮，点了按钮后会发生些什么，简直就是一个无比简单的常识现象。一个产品经理，或开发工程师却不能这么看。一个按钮的尺寸大小、外观样式，摆放的位置，被点击后的逻辑流程、用户看到的各种操作反馈，都是需要用PRD文档描述详细的规格的。日常生活中经常用到的瓶盖、螺栓，只要百度一下就会发现，每一个小东西的规格文档都非常细致、严谨。随随便便就可以网购到的十来块钱的东西，更是了不得。不要说更复杂的工业产品了。
当然也不是所有的细节都需要由规格文档描述，因为有些部件的规格另有蓝图说明，或另有规格的标准规范。我们在设计中提到，某处使用一枚小螺栓，或使用一个按钮，除非另有规格蓝图的标准规范，都要有详细的规格文档。
如果说这些质量规格我们都不要，或者说至少不要这么详细、严密，那就是前现代的手工作坊模式。也不是说不行，毕竟那么多前店后厂的路边摊生存的也挺滋润。关键是，我们选择走哪一条路？
公示和执行
详细包含具体要求和测量的质量规格，如果不能有效的一体执行，依然是一纸空文。质量规格要像法律法规一样，在由质量组织（立法部门）制订后，要由最高权威（主席令、国务院令）背书发布。当规格因故需要变更时，也需要同样的流程修正发布。
除了权威的公示，规格还需要有实权机构执行过程中的采认和背书。比如某项国家标准、某国际标准，甚至某工业组织制订的事实标准，之所以权威，是因为有国家海关、国家质检、大公司采购验收等等实权部门在使用该规格标准。
除了规格由权威部门发布，由实权部门采认以外，测量方法、测量工具及测量精度等具体的测量手段也是要公示的，起码要在一定范围内的检验者和被检验者达成共识。
质疑
宏观场景和微观场景
我们不可能去质疑一个存在已久的，而且运转良好的现实。我们网购3C产品，只要看看详情页上的规格说明，就可以无脑下单，而不必担心货不对板。我们花几千块买一辆七手夏利，定期做保养维护，就敢开着上高速，而不会担心车子会出P0故障。我们在晚上开车跑高速，连个路灯都没有，完全不会担心前车突然抛锚被我们怼上，也不会担心前面路况异常发生事故。这些都是书中的质量观念，在各行各业的工业化场景下的大规模使用。我们所有人都受益于此。
在工业化的大测量尺度上，我们的观点没有分歧，但是在不能被工业化的领域、在微观尺度上不免就会有些分歧。之所以对书中质量观点的普遍性、真理性提出质疑，是源于日常工作中的观察和思考，尤其是日常开发工作及开发的团队管理、项目管理这些超微观的尺度。
工业化程度是需求导向的，没有足够的需求规模就无法支撑足够细致、严谨的质量规格。世界上最大电机的线圈是人工缠的，中国第一颗原子弹和铀心也是人工车的。在做这些工作的时候，没有自身的质量规格，只能参考既有的相对接近的质量规格。
没有质量规格的人工介入，在大规模工业化场景是很少的，可能只涉及到顶级生产。但是在软件开发，尤其是互联网软件开发领域，则非常普遍。一项棘手的工作，首先会有高阶工程师承接，一旦有了一些眉目，可以梳理出一个工作要求列表，就会迅速交接到低阶工程师手上执行。如果要求可以量化，可以测量，则又迅速会由软件程序自动化完成。
事情确实在从混沌状态到有质量规格确定的确定性状态流转，但是开发工程师承接工作的性质永远雷同。这种劳动力中不能被工业化的前现代要素，除了在软件开发，在艺术创作、思想生产的领域也都很常见。
什么是对？
第一次就把事情做对。这个理念是没有人质疑的。什么叫做对，却会不断被质疑。在这个地方对的，换个地方就可能不对。在这个时期对的，到了另一个时期可能就不对。
不管是总结过去成功的经验，还是总结过去失败的教训，或者有先进的理论体系指导，对下一步决策都只能是提供参考，并不能保证未来的完全正确。什么叫做对，并没有绝对值。
我们可以说，经得起实证检验的是对。如果事后检验，对错已经过去，对下一步决策无决定性意义。如果是事前检验，检验的理论依据和方法本身也需要被检验，就会产生无穷后退的问题。
一般来说，过去的成功可能有争议，但是对过去的失败比较容易达成共识。如果下一步决策能修正过去失败的错误原因，那么我们就可以假定决策是对的。这个方法可能是一个判定下一步决策对错的捷径。
非常遗憾的是，同一个事情，从不同的角度观察，可以得出完全相反的结论。抽象一点。革命失败了，这一点很容易达成共识，因为同志们淌着的鲜血不会说谎。如果能找到革命失败的原因，修正错误，那下一步就是对的。失败的原因是革命不彻底，还是因为革命是错的？这是一个永恒的争议。
常见的一类问题，我们制定了XX流程，执行下来结果令人不满意。那么问题是，这个流程是错的，还是说这个流程的原则没有得到坚持？这个争论模式，会出现在任何一个认真总结经验教训的会上。总而言之，什么是对，本身可能没有唯一解，也可能就是一个无解的问题。
测量的困难
在研发工作的测量中，有些指标测量只适合序数度量，但是为了数理实验传统的分析形式，强制使用了基数度量。比如，工程师的技术水平，比较出上下高低并不难，但是想用一个量化指标去测量，就很困难。
一个工程师技术水平好，工作积极性稍欠。另一个积极性很好，技术水平略逊。结构内的各部分不同质，我们应该怎么测量整体综合指标呢？不只是基数度量存在困难，序数度量后也很难给出综合指标的上下高低。当然在某些特定的时期、特定的环境下，为了因应团队的实际需要，我们可以给某种结构素质模型的工程师打高分，给另一种结构的素质模型打低分。可是并不能因此断言，某种素质模型结构就是优于别一种素质模型。
有些结构化的综合指标，在各部分测量中都正确的使用了基数度量和序数度量，但是计算总指标时把两种度量方式混合计算而失真。序数度量无法加总，更无法与基数度量求和加总。如果乱点鸳鸯谱，强行匹配，就会得出悖于常识的数据结论。
有些测量标的，内容的实质量无法测量到，或很难测量，只能测量到代理量，测量出的指标不能完全说明质量。比如，维生素药片，以片计、以瓶计测量代理量相对容易。以毫克计实际含量，测量起来就会很困难。研发工作中的代理量很像是盲盒福袋，一个盒子里装的东西可能价值5块，别一个可能10块、20块，也有的盒子可能装的是祝你好运。盲盒的价值，以及整体活动的总量价值，只有生产者可能知道，消费者无从知道、无从测量，只能测量到盒子代理量。研发工程师的工作时间就是这种代理量。消费者要求增加维生素片数，生产者就是增加淀粉填料。消费者要求增加盲盒数量、要求增加豆浆碗数，生产者就会兑水，或者缩小盒子、豆浆碗的大小。总之，生产者可以以成本接近于0的方式增加，而实际价值不变。不是说没有其他的机制制衡，或完全无法测量，而是很困难。
有些指标，在不作为考核依据时，是可以说明质量的。一旦成为考核依据，就立即失效。像代码行数、BUG数、工作时长、IM沟通次数，等等都是这类指标。如果不作为考核依据，拿到数据后分析，其实是可以在某种程度上测量到研发工程师的工作积极性、技术水平和团队重要程度的，很像是被动雷达的观察。如果作为考核依据，尤其是作为质量规格的关键部分正式公示，这些测量本身就携带了巨大能量。就像普朗克尺度上用于测量的粒子束一样，薛定谔的测不准量子效应就出现了。
质量的成本
按下葫芦起来瓢，质量免费的概念只是一种方程式的等价变换。我们把方程右边东西转移到左边，结果肯定等于零，左边移到右边也一样。但是问题的本质并没有发生改变。我们可以假定葫芦被按下，但是不能同时假定瓢不起来。
质量是有成本的，比如背景成本和测量成本。假定质量成本等于零，作为理论推理分析的前提有效，也是可靠的。但是在实操中也作这种假定，就会碰钉子。
背景成本包括材料、工艺、劳动力的背景成本。如果工作是造创性的，满足质量规格要求的材料，就不可能是完全免费的。只有在成熟的领域，可以不断重复的工作，才可能在市场上选购材料。只有符合质量要求和非质量的材料采购成本相等，那么质量才是免费的。工艺和劳动力的背景也是一样，只有在一个规模化重复的工业场景中，质量才是免费的。而软件和互联网应用的研发，更像是前现代的手工行业，并不属于这种场景。
测量成本包括规格蓝图的成本、测量工具的成本、测量精度的成本。在企业无界论中，测量成本即交易费用，决定了企业的边界，即市场化的规模。假定测量成本等于零，所有的经济活动都将是市场化的，就没有企业的形式存在。假定测量成本无穷大，所有的经济活动都将是企业活动，市场就没有存在空间。
价值判断的逆转条件
质量的成本在变，非质量的成本在变，双方角力的比值也在变。这种变化过了某个一个临界点，价值判断就会发生逆转。在比值小于1，趋近于0时，质量免费的理念就趋近于真理。在比值大于1，趋向于无穷大的时候，略有所获。萝卜快了不洗泥，快速迭代，快速上线就会成为管理思想的主流。
我经历过摩托车行业的这种临界转折。在转折之前，打开包装箱，摩托车没有车头都会被抢购。经销商大不了找相应的配件，再补充装配一下。在这种环境中，如果不积极略地，收割丰厚的利润，因循于严谨的质量管理，就会首先被淘汰掉。很多正规的国企大厂，就是因此出局的。当时对市场占有率有个重要观点，叫做让利不让地。利润丰厚的很，大不了折价卖出去，市场份额不能让。
在转折后，同样的厂子，同样的供应链体系，因为油门线的铅头略小，或油门把手缺口略大，总之不符合蓝图规格的测量要求，最新款的摩托车堆满了车间和库房，供应链欠款急剧增加。没有质量达标的产品出厂，市场回款大幅缩水，没有资源要求供应链提供符合质量要求配套。如此恶性循环，一个上世纪九十年代包税上千万的摩托车厂子，被市场错车将军扼杀掉。
三十年河东三十年河西，不能以前三十年否定后三十年，也不能以后三十年否定前三十年。不拘泥教条，不因循守旧，能够妥善应对这种临界转折，需要大智慧，需要对事物有本质的理解。
我们是否还信仰进化论？
还有一处逻辑硬伤不容易辩驳。质量免费一书中的理念、观点、体系大约诞生于上世纪五、六十年代。不管是当时，还是以后的工业界辉煌成果，都为这些观点作了脚注和证明，毕竟那是一个人类登上月球的时代。在上世纪七十年代，软件作为独立领域出现后，在九十年代互联网应用兴起后，工业界作出的第一个选择就是引入和采纳这些质量理念。事实上也是如此，软件工程的瀑布模式就是这一理念。后来出现的敏捷也好，迭代也罢，都是对这一理念的修正和否定。软件和互联网的工程质量理念，经过了三几十年的发展，不是说不能否定，但是直接拿过五、六十年代的理念来否定他肯定是不行的。
