原文
https://www.datapacrat.com/Opinion/Reciprocality/r0/Day1.html
总结
方法的根源
年复一年的经验是不够的，比不上学术性的学习。
目的是将日常的经验和判断给与一个描述，并将其结构化，放在合理的位置里。让事物间的关系变得清晰。
映射和软件工程
编程可以用映射进行理解，映射可以对需求的细节进行拓展，以及方便我们管理复杂性。映射问题的分解，可以产生优雅的代码以致没有空间让bug停留。
mapper的map是有十分丰富多样化的物体和联系。
Mapping和TQM
通过分析收集生产活动数据以及询问工人等操作，让他们提高相互的理解——这样的方法后来被发展为TQM（Total Quality ManageMent）
好的TQM，会将工作经验中的知识凝聚成几点（checklist）值得考虑的。这些检查清单简单地提醒映射者
Mandate Yourself
我们必须承认对的是不需要成为流行的，而且坚持己见比鸵鸟般的行为收到更大的社会压力。
我们必须清楚自己的责任边界。
我们不需要拯救世界，做力所能及就可以了。
The UnDiscovery Country
一个人花时间分享对正在发生的事情的理解，生活会有更有益的体验，因为一个人在五点钟有成功的感觉。
Knowledge Packets, Daydream, Maps and Unstanding
知识包的妙处是标记情况的特征，和决定下一步该做什么。
我们从新安排自己的心智map诞生更加简单的表述，和允许每一刻大脑里有更多的理解。
我们是擅长通过反射（神经记忆）的方法去拓展map，而知识包是没有联系的。
没有理解就没有智能的动作。没有心智map就没有理解。没有心智map，就是孤立的知识包了。
Mappers and Packers
Mapper主要采用的认知策略是填充和整合心智map，遇到问题会分解特征到某个特定的场景，然后从map里找到方案进行迅速实现目标。而Packers是擅长收集很多知识包。他们唯一的目标是执行正确的行动。解决“哈希冲突”的策略，其中多个操作可能适合某个环境，这些策略是特别的。
How to regain map
有一个简单的方法开始，想象一个虚拟的朋友，将所有的事情都解释给他听，他是什么，从哪里来，要怎么发展（到哪里去）
一开始练习需要全神贯注，一旦知识包的逻辑联系变成自动驾驶，你的注意力只需要用在填充或是解决冲突上。
The ways of Mappers and Packers
如果你开始填充map上的漏洞和不足，你会不满足当前的状态。
深挖会带来更多的乐趣。如果你觉得某件事情有趣，对他进行深挖会更加有趣。
伟大的思想，很少会制造复杂的事情，相反会给我带来更加简单的世界。
接受现实和确定下一步要做什么，是区分mapper跟packer的重要一步。
部分packer的非凡灵活性和超快的学习能力是来自于理解的益处而非数据，另外一种是对某个话题很多时间的投入。
mapper倾向于讨论知识而非经验。虽然地图绘制者习惯用不同话语的内部表述，但他们擅长一开始约定好共同术语，这是他们能够彼此认识的一种方式。相互认可发生在可以通过map跟踪路径的相互交谈，停下来并让另一方从停下来的地方继续。练习的目的是对齐心智地图。
Mapper想将大型软件移动到小型软件有更好的鲁棒性，因为它有充分和必要的结构。
Packing as a Self-Sustaining Condition
我们有一个通用启发式方式，我们应该把我们观察到局限在外部可见的，这些观察是为了防止他们有机会给出结果辩护之前探索的主观现象。
