1. 模型与实现相互绑定。未经加工的原型建立了早期必需的联系,在随后的迭代中始终对它进行维护和完善。
2. 基于模型生成了一种语言。随着项目的进行,我们中的每个人都可以自如地使用来自模型的术语,将它们组织成与模型结构一致的句子,不需翻译,也不会引起歧义。
3. 开发了一个包含丰富知识的模型。对象都具有行为和一些强制性的规则。模型并不仅仅是一个数据方案,它是解决一个复杂问题必不可缺的。它捕获了各种类型的知识。
4. 提炼模型。在模型变得更加完善的过程中,一些重要的概念被加入其中。同样重要的是,如果概念被证明没有用处或并不重要,则应该丢弃。如果一个不必要的概念与一个需要的概念结合在一起,新的模型将会分离出有用的概念而丢弃另一个。
5. 头脑风暴与实验。与草图和头脑风暴方式相结合的语言使得我们的讨论成为模型实验室,在这里,会对数以百计的实验变种进行尝试和鉴定。当团队审查场景时,口头的表述提供了一种测试模型的快速方式,因为耳朵能够快速地发现表述中的明确性、简易性和不协调的部分。
头脑风暴和大量实验的创造力使得我们能创建一个知识丰富的模型并进行提炼,基于模型的语言以及实现的反馈循环中的约束则提供了支持。这种知识消化(knowledge crunching)过程将团队的知识转化为有价值的模型。
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