做好一场技术分享的“代码（CODE）”-Capture(搜集)、Organize(整理)、Distill(萃取) & Express(表达)

王士江WangJohn
354 阅读10分钟

关于分享这个技能：当你能对某个主题进行系统分享了，你就会意识到你才真正懂了这个主题。

背景：因为我喜欢做技术分享，之前写过很多技术相关文章来分享自己的开发经验——比如《LiteFlow逻辑可视化编排设计与实现》系列等等——团队的伙伴们很好奇一个技术分享应该怎么做，因此我最近要在团队内部给大家做一次关于“怎么做技术分享”的技术分享，以下是我对“怎么做技术分享”这个主题的一些学习和思考。

做好一场技术分享的“代码（CODE）”——（CODE & DIKW）.png

大家好，很高兴跟大家做这次关于“怎么做技术分享”的技术分享。

大家之前肯定看过、听过、读过很多别人做的技术分享——毕竟咱们都是知识工作者嘛，知识是我们日常工作的核心要素，我们往往需要借鉴别人的知识和经验、来指导自己的开发和实践。

那如果是让我们自己来做一次技术分享，那我们该怎么办呢？

回想之前看过、听过、读过的别人做的优秀的技术分享，我们往往会发出下面的感慨：

  • PPT做的真好；
  • 内容讲得真棒；
  • 老师的口才真好；
  • ... ...

上面的那些感慨，大概都偏向于“表达”——然而对于一场技术分享，“表达”已经是最后一个环节了。

为了做好一场技术分享，在“表达”之前还有很多其他更重要的环节，这就是本次分享需要分享的内容：

做好一场技术分享的“代码（CODE）”——（CODE & DIKW）.png

本次分享主要内容包括以下两个部分：

  1. 工作流程：在第一部分，我们会讨论做好一次技术分享的工作流程，这个工作流程主要分为4个步骤——Capture(搜集)、Organize(整理)、Distill(萃取) & Express(表达)——这4个步骤的英文首字母、正好可以简写为一个我们非常熟悉的单词“CODE”（代码）：
  • Capture(搜集)：“巧妇难为无米之炊”，搜集素材是我们需要做的第一步——素材是我们的原料储备，是可以集成的组件模块——搜集素材也是我们作为创作者、需要平时就要养成的一个行为习惯；
  • Organize(整理)：第二步，我们需要把上一步搜集到的素材进行分类、组织和整理；
  • Distill(萃取) ：第三步，我们不是“大自然的搬运工”，我们是为了表达我们自己的思想，所以我们需要对素材进行萃取提炼，建立我们自己的知识模型；
  • Express(表达)：最后一步，我们可以通过写文章或者做分享，来表达我们的内容和观点。
  1. 信息结构：在第二部分，我们会讨论做好一次技术分享、需要处理的信息结构，我们这里讨论的信息结构主要分为5个层次——Data(数据)、Information(信息)、Knowledge(知识)、Insight(洞见) & Wisdom(智慧)。

1、工作流程：CODE，Capture(搜集)、Organize(整理)、Distill(萃取) & Express(表达)

接下来，我们将会一个一个地详细讲解“CODE”工作流程的四个步骤。

1.1 Capture(搜集)

第一步，搜集(Capture)：“巧妇难为无米之炊”，搜集素材是我们需要做的第一步——素材是我们的原料储备，是可以集成的组件模块——搜集素材也是我们作为创作者、需要平时就要养成的一个行为习惯。

那我们为什么需要搜集素材呢？因为你见过的所有新出现的、有创造性的东西，都只不过是集之前的点子之大成。

这个概念在Kirby Ferguson拍摄的名为《Everything is a Remix（一切都是混搭）》的系列视频短片中有很好的体现。

Everything is a Remix-Cover.jpg

例如，微软的Windows操作系统从Apple公司的Macintosh模仿了许多特性，而后者早期的大多数点子又是从Xerox PARC的Alto计算机那里借鉴的，而Alto计算机本身主要也是受到斯坦福研究院的NLS计算机的灵感启发。

Xerox-vs-Mac.gif

这种混合和模仿看似是坏事，其实并非如此，混搭和重新合成是产生新点子的常见方法。 创造力的产生可以归结为三个阶段，这三个阶段都不过是不同形式的重新合成：

  1. 模仿（Copy）；
  2. 转换（Transform）；
  3. 合并（Combine）。

Everything is a Remix Remastered-模仿 Copy、转换 Transform、合并 Combine.png

再比如，我们祖国研发航母的过程，其实也是经历了类似的步骤：

  1. 拆解：2000年购买了瓦良格号，经过拆解改造，在2012年推出辽宁号；
  2. 抄袭：经过模仿抄袭，在2018年推出了山东号；
  3. 创造：经过组合创造，在2020年推出了福建号。

【向祖国，学“研发”】怎样拥有你不曾具有的研发能力？.jpeg

福特汽车的创始人亨利·福特曾经这么说过：“我并没有发明什么新东西。只不过把他人的发现汇集起来了而已，在他们背后是几个世纪的工作成果。如果我在50年、10年，甚至5年前做这些事，可能就不会成功。任何新生事物都是如此。当万事俱备，质变就发生了，而且是不可避免地发生。教别人相信“人类最伟大的进步是由极少数人推动的”实在是糟糕透顶的胡说八道。”

福特汽车：亨利·福特.jpg

我创作这篇文章的方式，其实也是一种“混剪”——将之前搜集到的素材，进行了重新组合——为了完成本篇文章的分享，我阅读、使用了以下相关资料：

作为创作者，搜集素材是我们需要平时就要养成的一个行为习惯。我们在搜集素材过程中，不需要保留所有内容，而是根据我们当前的需要进行选择，有意识地忽略其他冗余的内容。

1.2 Organize(整理)

第二步，整理(Organize)：我们需要把上一步搜集到的素材进行分类、组织和整理。

我们可以根据当前的需要，对上一步搜集到的素材进行裁剪，并按照一定的结构进行组织和整理，比如搭建文档框架的“金字塔”结构：

搭建文档框架-1“论证类比”.png

金字塔结构主要遵循以下图中的四个核心原则——论、证、类、比——这四个原则可以从纵向和横向两个维度去理解：

搭建文档框架-2横向论证、纵向类比.png

  • 纵向关系： 包括结论先行和以上统下两大原则。在纵向关系上层层延伸，可以让内容有深度，形成文档的主干。
    • 结论先行
      • 定义： 开门见山，把核心观点或中心思想放在文档开头的位置，让读者一目了然。
      • 重要性：不同于通过制造悬念吸引读者的小说文体，实用文体写作目的是为了高效传递信息，结论先行可以让读者快速抓住文档核心观点。
    • 以上统下
      • 定义：上层结论是概括总结，然后通过下层信息进行具体解释和说明：
        • 上层对下层的概括总结，并得出结论。
        • 下层对上层的论证，并给出论据。
        • 上下层之间形成严谨的对应关系，前后呼应。
      • 重要性：有理有据，让内容更具有说服力和支撑力。
  • 横向关系：同一层次之间的并列关系或者递推关系，横向全面梳理关系，拓宽内容广度，形成文档的脉络。
    • 归类分组
      • 定义：把相关联的信息按照一定的标准进行划分归类，归为同一个逻辑范畴。
      • 重要性：分类的过程是探寻事物和问题本质的过程，让原本模糊混乱的信息变得有秩序，便于读者获取和记忆。
    • 逻辑递进
      • 定义：按逻辑顺序递进排列信息。
      • 重要性：梳理信息之间的逻辑，可以反映出事物之间的内在联系和规律。

1.3 Distill(萃取)

第三步，萃取(Distill) ：我们不是“大自然的搬运工”，我们是为了表达我们自己的思想，所以我们需要对素材进行萃取提炼，建立一个知识模型。

比如我们本次技术分享，就是用了“CODE”模型，将技术分享的工作流程分为四步：Capture(搜集)、Organize(整理)、Distill(萃取)和Express(表达)。我这里其实直接使用了蒂亚戈·福特在《打造第二大脑》中建立的“CODE”模型：

CODE-Capture搜集-Organize整理-Distill萃取-Express表达.png

再比如，小胡子老师陈练在《三步成师》建立的“编、导、演”模型（能编、善导、会演）：

图0-1 三步成师十大模型.jpg

同样的，王鹏程在《如何成为一名很厉害的培训师》中建立的“左右脑”模型：

如何成为一名很厉害的培训师-王鹏程.001-version03.jpeg

1.4 Express(表达)

最后一步，表达(Express)：我们可以通过写文章或者做分享，来表达我们的内容和观点。

除了口语和文字，我们可以通过PPT和图片来辅助我们进行分享，比如王鹏程在《如何成为一名很厉害的培训师》中建立的“左右脑”模型，我同样可以通过以下图片进行说明：

如何成为一名很厉害的培训师-王鹏程.004-version03.jpeg

2、信息结构：DIKIW，Data(数据)、Information(信息)、Knowledge(知识)、Insight(洞见) & Wisdom(智慧)

做好一场技术分享的“代码（CODE）”——（CODE & DIKW）.png

需要处理的信息结构，我们这里讨论的信息结构主要分为5个层次——Data(数据)、Information(信息)、Knowledge(知识)、Insight(洞见) & Wisdom(智慧)：

  • Data(数据)：数据是一组有意义的符号。数据通常是未经加工的，数据本身没有特定的含义，比如数字、字符或者图像等，数据是事实的原始记录，是对现象或事物的客观描述；
  • Information(信息)：信息是用来消除不确定性的。当数据被加工、组织或者以某种方式解释时，它就转化为信息。信息是有意义的数据，是对数据进行解释、整理、归纳后的产物；
  • Knowledge(知识)：知识是对信息的总结和提炼。知识是我们对信息进行深度挖掘和综合分析得到的有用材料，为我们提供了理解世界和解决问题的基础；
  • Insight(洞见)：洞见是一种高级认知能力和决策能力，也是一种透过现象看本质的能力；
  • Wisdom(智慧)：我们常说一个人有智慧，是指这个人在某些方面能够做出正确的判断和决策。智慧不仅包含已知的知识和技能，还包含对未知事物的洞察和预见能力。智慧是基于已知的知识和经验，对未来趋势的预测和判断，对复杂问题的创新和解决能力。

随着我们对信息和知识的思考和加工，我们能够不断地加深信息的层次，最终得到洞见和智慧——我这里引用我们领导的一句话：“关于分享这个技能：当你能对某个主题进行系统分享了，你就会意识到你才真正懂了这个主题。”

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