Kaufen oder selber machen?

Entwicklungsteams stehen regelmäßig vor der Frage, ob ein Stück Software eingekauft oder selbst gemacht werden sollte. Diese Frage stellt sich sogar nicht nur Softwareentwicklern sondern jedem Menschen. Mache ich etwas selbst oder lasse ich es einen Experten machen? Bin ich der Experte oder ist der andere der Experte? Investiere ich Zeit und spare Geld oder investiere ich Geld und spare Zeit? Soziologie und die eigene Weltanschauung spielen bei der Beantwortung dieser Fragen und bei Entscheidungen eine große Rolle.

Um in der Welt der Softwareentwicklung zu bleiben, ist hier ein kleines Beispiel. Es geht um ein Web-Template. Es kann entweder ein fertiges Template gekauft werden oder man kann das Template selber bauen. Zunächst können einmal die Vor- und Nachteile beider Alternativen gegenübergestellt werden.

Kaufen

Vorteile

  • Das Template ist bereits fertig und kann sofort verwendet werden. Bei Bedarf kann es noch ein wenig angepasst werden, aber es ist bereits vollständig und umfangreich.
  • Das Template ist professionell gestaltet. Design, Layout und Look & Feel sind konsequent und kongruent.

Nachteile

  • Manche Komponenten sind nicht gut genug. Es gibt bessere Lösungen für Inputs, Tabellen und Charts.
  • Das Template ist schwergewichtig. Es enthält viele Komponenten und Funktionen, die gar nicht gebraucht werden.

Selber bauen

Vorteile

  • Ein eigenes Template ist maximal flexibel. Es können beliebige Komponenten verwendet werden.
  • Ein eigenes Template ist leichtgewichtig. Es enthält nur genau die Funktionen und Komponenten, die benötigt werden.

Nachteile

  • Ein eigenes Template muss erstmal entwickelt werden. Es entsteht Basisaufwand, der leicht unterschätzt wird.
  • Ein eigenes Template ist lange unvollständig. Vor allem wenn die Lösung in Design, Layout, Responsiveness und Look & Feel vergleichbar sein soll.

In dieser Gegenüberstellung kann der Begriff “Template” durch “Lösung” ersetzen werden. Das Schema bleibt gleich.

Eigene Meinung

Um maximal produktiv zu sein, würde ich jederzeit Geld in Zeit eintauschen. Um Zeit zu sparen bin ich bereit Geld zu investieren. Natürlich muss der Preis verhältnismäßig sein, aber darum geht es hier nicht. Die Nachteile einer gekauften Lösung sind schnell kompensiert. Unzulängliche Komponenten können durch bessere ersetzt werden. Nicht verwendete Funktionen können entfernt und das Template somit leichtgewichtiger gemacht werden. Diese Anpassungen sind unkompliziert und schnell. Es war schon immer leichter Dinge wegzulassen, als sie neu zu schreiben. Dadurch werden die Vorteile der Eigenentwicklung relativiert.

Wir sollten anfangen, an unseren USPs zu arbeiten statt uns an 0815-Basisentwicklung aufzuhalten. Wir neigen schnell dazu alles selber machen zu wollen. Manche Dinge müssen leider aus technischen, fachlichen und rechtlichen Gründen selbst gemacht werden. Da können dann keine fertigen Lösungen verwendet werden. Aber es gibt auch viele andere Dinge, bei denen von fertigen Lösungen profitiert werden könnte. Oft wird dort dann allerdings auch gerne auf den Produktivitäts-Boost verzichtet und die Lösung ebenfalls selbst gebaut.
Das ist das klassische Not Invented Here Syndrome. Man glaubt, dass die Eigenentwicklung besser, kontrollierter und schneller erfolgt als die bestehende. Verhaltensforscher führen viele Gründe für die Abneigung gegenüber Bestehendem an. Die prominentesten Gründe sind Mangel an Verständnis der bestehende Lösung und die Unwilligkeit, die Arbeit anderer anzuerkennen oder zu schätzen. Leslie Hannah führt dieses soziale Phänomen sogar auf eine Form des Tribalismus zurück.

Entscheidung

Am Ende des Tages steht eine Entscheidung. Entscheidungen müssen uns in die Lage versetzen, schnell und gut handeln zu können. Natürlich können wir alles mögliche entscheiden, aber wenn wir das Entschiedene nicht umsetzen können, ist die Entscheidung hinderlich und lähmend. Die Entscheidung “Kaufen” oder “Selber bauen” kann also nicht sinnvoll von oben entschieden werden. Deswegen müssen diejenigen, die viel mit dem Ergebnis arbeiten werden, auch aktiv mitentscheiden. Diejenigen, die wenig oder gar nicht mit dem Ergebnis arbeiten, dürfen auch nur wenig mitentscheiden. Was aber sehr wohl vorgegeben werden kann, sind Anforderungen und Budget. In diesem Kontext ist es dann die Verantwortung der Entwickler, die Ressourcen nicht zu verschwenden und die beste technische Lösung zu finden.

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Pair Programming Compatibility

Vor einiger Zeit habe ich über einige nachteilige Effekte beim Pair Programming geschrieben. Dabei habe ich verschiedene Symptome, Personas und Verbesserungsmöglichkeiten vorgestellt.
Trotzdem hat mich Pair Programming weiterhin beschäftigt. Ich bin das Gefühl nicht losgeworden, noch nicht genug über diese Form der Zusammenarbeit gelernt zu haben. Also habe ich wieder viele Pairs beobachtet und meine Beobachtungen mit Kollegen und Freunden diskutiert. Ich habe versucht echte Indikatoren für erfolgreiche oder problematische Pair Programming Konstellationen zu finden. Im Laufe des Jahres sind mir einige zusammenhängende Faktoren und Muster immer wieder aufgefallen, die ich im folgenden beschreiben möchte. Das hier ist das Pair Programming Compatibility-Modell.

Manchmal läuft Pair Programming richtig gut und manchmal klappt es überhaupt nicht. Das eine Mal ist es sehr hilfreich zu zweit zu arbeiten und man ist richtig produktiv. Ein anderes Mal ist es ganz anders und sehr anstrengend. Jeder, der öfters im Pair arbeitet, kennt das. Doch warum kommt uns Pair Programming in manchen Situationen effektiver vor als in anderen?
Meines Erachtens kann das auf drei Aspekte reduziert werden, die ich im folgenden Schaubild als Dimensionen dargestellt habe: Leicht-Schwer, Homogen-Heterogen, Monoton-Kreativ. Nach meiner Erfahrung ist Pair Programming sehr effektiv, wenn sich Aufgabe, Team und Vorgehen jeweils in der Mitte dieser Spektren, also in Balance, befinden (grüne Zonen). Sobald sich eine Dimension einem Extrempunkt annähert, merken die Beteiligten recht schnell, dass etwas nicht ganz stimmig ist und Pair Programming irgendwie nicht funktioniert (rote Zonen). Natürlich kann man dann auch Pair Programming machen, aber meiner Meinung nach überwiegen dann die negativen Effekte, die dem Unternehmen schaden.

Die erste Dimension bezieht sich auf die Aufgabe oder Anforderung. Ist diese sehr leicht, könnte ein einzelner Entwickler die Aufgabe wegen geringer Fehleranfälligkeit genauso gut aber wesentlich schneller lösen. Ist die Aufgabe auf der anderen Seite sehr schwer, ist erhöhte Konzentration und Ruhe nötig, die Entwickler meistens nur alleine finden.

Die zweite Dimension bezieht sich auf das Team, also die zwei Entwickler, die zusammen Pair Programming machen. In einem sehr homogenen Team bleiben hilfreiche Ideen und Impulse eines Andersdenkenden aus und soziales Faulenzen entsteht. In einem sehr heterogenen Team besteht viel Erklärungsbedarf und es entstehen viele Diskussionen, die Zeit und Energie kosten.

Die dritte Dimension bezieht sich auf die Umsetzung der Aufgabe durch das Team. Wenn es sich dabei um eine sehr monotone Tätigkeit handelt, gibt es wenig Potential für Verbesserung. Die Tätigkeit kann dann schneller alleine realisiert werden. Wird auf der anderen Seite sehr kreativ gearbeitet, müssen oft viele verschiedene Dinge überlegt, recherchiert und ausprobiert werden, was zu zweit eher hinderlich ist.

Wenn Aufgabe, Team und Vorgehen sich um die Mittelpunkte der erwähnten Aspekte bewegen, ist Pair Programming meiner Meinung nach optimal geeignet. Im oberen Schaubild wäre das die Überlagerung der grünen Zonen, die im dreidimensionalen Raum eine Kugel bilden. In diesem Bereich wollen wir arbeiten. Wenn die Aufgabe aber sehr einfach, das Team sehr homogen und das Vorgehen sehr monoton ist, ist Pair Programming meines Erachtens Verschwendung von Entwicklungsenergie. Willkommen in der Zone der Verschwendung.
Wenn die Aufgabe sehr schwer, das Team sehr heterogen und das Vorgehen sehr kreativ ist, dann ist Pair Programming nach meiner Erfahrung hinderlich, störend und bremst Lösungsfindungen zu stark aus. Willkommen in der Zone der gegenseitigen Behinderung.

Man rechnet ja gerne mit der doppelten Bearbeitungszeit im Worst Case, wenn man eine Aufgabe zu zweit bearbeitet. In der Zone der Verschwendung ist das auch so. In der Zone der gegenseitigen Behinderung kommt zu der doppelten Zeit durch zwei Bearbeiter noch der Effekt dazu, dass die Arbeit durch gegenseitige Behinderung ja auch noch langsamer erfolgt. Und wenn die Bearbeitung dann nur noch halb so schnell erfolgt, dann dauert sie doppelt so lange. Es wird also im Durchschnitt die vierfache Zeit gebraucht. Die Implementierung wird aber nur marginal besser. Das danach eine vergleichbare Aufgabe bearbeitet werden muss, die auch parallel hätte bearbeitet werden können, verdoppelt die Durchlaufzeit nochmal.

Nachteile vs. Vorteile

Es gibt natürlich viele Gründe, warum man Pair Programming macht. Mehr Qualität, man lernt dazu, man fühlt sich nicht so einsam bei der Arbeit oder weiß nicht an was man arbeiten soll. Alle diese Gründe sind gut und wichtig, aber nicht alle sind in einem professionellen Umfeld auch angemessen. Um das Ziel, das hinter diesen Gründen steht, zu erreichen, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. Qualität ist wichtig, aber nach meiner Erfahrung arbeitet nicht jedes Pair qualitativer. Nur Pairs, die sich gegenseitig ergänzen und ersetzen können, also nicht zu homogen und nicht zu heterogen sind, erreichen gemeinsam mehr. Zu ungleiche oder zu gleiche Pairs erreichen sogar eher das Gegenteil. Genau wie die Leistungsfähigkeit nimmt auch die Konzentrationsbereitschaft im Team durch Social Loafing ab, sodass komplizierte Aufgaben nicht geeignet umgesetzt werden können. Lernen ist auch sehr wichtig und wenn es nur um Know-How-Transfer gehen würde, wäre das auch kein Problem. Aber es geht ja noch um viel mehr: Guten Code, Inhalte, Funktionen und Termine einhalten. Know-How-Transfer durch Pair Programming ist möglich aber nach meiner Erfahrung ineffizient und uneffektiv. Es gibt didaktisch sinnvollere Methoden um zu lernen, wie beispielsweise Coding Dojos und Supervised Learning. Wenn man dennoch mit Pair Programming lernen will, müsste man konsequenterweise Themen-spezifisch pairen: Für Domänen-Know-How mit Domänen-Experten, für Architektur-Know-How Pairing mit den Architekten und für Coding-Know-How mit den Entwicklern. Je ungleicher die Wissensstände der Personen sind, desto mehr lernt die Person beim Pair Programming auf Kosten der anderen Vorteile von Pair Programming, was die Umsetzung hindert und in der Regel zu schlechteren Lösungen und längerer Bearbeitung führt.

Die negativen Effekte von Pair Programming in den roten Zonen, wie beispielsweise wenig Konzentration, anstrengende Diskussionen, soziales Faulenzen und vierfache Bearbeitungszeiten, sind nicht zu unterschätzen. Deswegen müssen wir lernen zu erkennen, ob wir uns gerade in der Zone der Verschwendung oder in der Zone der gegenseitigen Behinderung befinden. Wenn wir uns in einer dieser roten Zonen wiederfinden, ist es unsere Verantwortung als professionelle Entwickler gegenzusteuern und Pair Programming vielleicht sogar abzubrechen. Weiterhin ist es eine große Gefahr, sich an Pair Programming zu gewöhnen, da uns die beschriebenen Zonen nicht mehr auffallen oder, noch schlimmer, egal werden. Abhängig von Aufgabe, Team und Vorgehen macht manchmal Pair Programming und manchmal alleine arbeiten Sinn. Wenn wir dann zu zweit arbeiten hilft uns das Wissen über die Zonen des Pair Programming Compatibility-Modells um Effizienz- und Effektivitätsverluste rechtzeitig zu erkennen und auszugleichen.

 

Better Code Comprehension

It has been over two years, since I explained, why underscores in method names increase developer productivity. Many coding guidelines didn’t improve in this regard but what did improve are the tools that help us to overcome those corporate decision making shortcomings.

Why should we care? We all know how important methods are. Along namespaces and classes they give code high level structure. For me the name of a method is the most important part. The name communicates to me what the method does, and why it is there. Based on that information I decide whether I want to read the method body or not. If I can read method names faster, I can decide faster and become faster overall when working with code.

A few years ago I started my research on how IDEs can support us when it comes to reading code faster. Today I want to share with you two tools that I have been developing that do exactly that: allow me to comprehend code twice as fast.

The first tool is MethodsBigger and it increases the font size of a method definition a little so that the method name stands out like a heading.

The second tool is MethodsReadable and it inserts a little whitespace into a CamelCase method name so that our eyes find more fix points to jump to in order to scan the words.

Both tools combined provide a powerful support mechanism for reading code faster. Methods are more easily recognizable and their names are read almost automatically. Especially when coding on a high speed level.

The source code of these Visual Studio Extensions can be downloaded at my GitHub repository. Feel free to provide feedback and let me know if you find yourself getting more efficient.

Die größte Herausforderung unserer Zeit

Wenn ich Sie jetzt fragen würde “Was ist die größte Herausforderung unserer Zeit?”, was würden Sie antworten? Wahrscheinlich beschäftigen wir uns alle mit den unterschiedlichsten Dingen. Wir setzen wahrscheinlich auch alle unterschiedliche Schwerpunkte und Prioritäten in unserem Leben. Aber ich glaube ein Thema ist dabei besonders wichtig. Je nachdem wie erfolgreich wir uns mit diesem Thema auseinandersetzen bestimmt, wie viel Erfolg, Freude und Erfüllung wir erleben. Ich habe mir die eingangs gestellte Frage auch gestellt und beantwortet: Ich bin der Meinung, die größte Herausforderung unserer Zeit ist,

wie wir unsere Zeit einteilen, um eine gute Balance zwischen
Arbeit, Hobbies, Familie & Freunde und Gesundheit zu finden.

Vielleicht erinnern diese Punkte uns an die fünf Grundbedürfnisse, insbesondere an physiologische, soziale und individuelle Bedürfnisse. Aber während da der Fokus auf was uns wichtig ist und was wir brauchen liegt, geht es bei den vier genannten Kategorien um wo wir Zeit investieren müssen. Unsere Bedürfnisse bestimmen diese Punkte und priorisieren sie. Wenn wir uns dann mit den genannten Aspekten beschäftigen, tragen wir zu der Befriedigung unserer Bedürfnisse bei.

Es gibt Dinge, die nicht eindeutig einer Kategorie zugeordnet werden können, oder die alle Kategorien betreffen. Hier soll es aber eher um die Punkte gehen, die gegenseitig um unsere Zeit konkurieren. Um zwischen diesen eine Balance zu finden, müssen wir die uns zur Verfügung stehende Zeit einteilen. Unsere Tage haben 24 Stunden. In einer Woche arbeiten wir in der Regel 5 Tage und haben dann 2 Tage Wochenende. Was machen wir damit? Ein einfaches Rechenbeispiel könnte so aussehen:

168 Stunden pro Woche
– 56 Stunden schlafen (7 * 8 Stunden)
– 3 Stunden Sport (3 * 1 Stunden)
– 7 Stunden Körperhygiene (7 * 2 * 0.5 Stunden)
– 3.5 Stunden Frühstück (7 * 0.5 Stunden)
– 3.5 Stunden Abendessen (7 * 0.5 Stunden)
– 2 Stunden Mittagessen am Wochenende (2 * 1 Stunden)
– 40 Stunden im Büro (5 * 8 Stunden)
– 5 Stunden Mittagspause (5 * 1 Stunden)
– 5 Stunden Büro An- und Abfahrt (5 * 2 * 0.5 Stunden)
= 43 restliche Stunden für Mitmenschen und Hobbies

Ich könnte hier jetzt weiter rechnen und die bestehende Zeit noch auf Familie, Freunde und Hobbies aufteilen. Aber es geht mir hier nicht um ein Rezept für ein ausgeglichenes Leben. Ich glaube es gibt dafür kein allgemeines Rezept, zumindest kenne ich keins. Wenn wir eine Balance zwischen Arbeit, Hobbies, Familie & Freunde und Gesundheit erreichen wollen, müssen wir eine persönliche Zeitplanung für unser Leben vornehmen. Wenn wir es nicht tun und nicht versuchen unsere Zeit einzuteilen, dann werden eine oder mehrere Kategorien zu kurz kommen. Die darunter liegenden Bedürfnisse werden dann nicht befriedigt und wir werden zunehmend unglücklicher. Zeit ist unser bestes Werkzeug, deswegen lasst es uns weise nutzen.

Das ist die größte Herausforderung unserer Zeit.

 

Zeit ist das Element, in dem wir existieren. Wir werden entweder von ihr dahin getragen oder ertrinken in ihr.
~Joyce Carol Oates

 

 

The Dark Side of Pair Programming

Pair Programming bezeichnet das Entwickeln von Software zu zweit. Das hat laut [1] viele Vorteile: Die Qualität der Software wird verbessert, Fehler werden früh erkannt, man hat mehr Spaß an der Arbeit, Wissen verbreitet sich im gesamten Team und die Kommunikation im Team verbessert sich. Doch all das funktioniert nicht automatisch. Man bekommt diese Vorteile nicht automatisch wenn man zu zweit vor dem Computer sitzt. In [2] werden beispielsweise häufige Schwierigkeiten beim Pairing beschrieben.

Probleme

In diesem Blogpost möchte ich von meinen negativen Erfahrungen und Beobachtungen mit Pair Programming berichten. Zu jedem Punkt möchte ich auch Maßnahmen vorschlagen, die zu einer Verbesserung führen können.

  Zeit-intensiv

Pair Programming kostet Zeit. Das ist besonders bei heterogenen Pairs der Fall. Man bremst sich aus indem man erklärt und diskutiert. Viele Diskussionen neigen dazu abzudriften und zu längeren Grundsatzdiskussionen zu werden. Das ist sehr frustrierend, weil man beschäftigt sich viel mit sich selbst und mit Meinungen, statt mit den Problemen, die man eigentlich lösen will.
Mitigation: Man sollte größere Diskussionen verschieben und besser in der Retrospektive diskutieren. Außerdem könnte man versuchen homogenere Pairs zu bilden. Man könnte hier auch einen dritten Programmierer dazu nehmen (Mob Programming [3]), nicht um mitzudiskutieren, sondern um schonmal weiter arbeiten zu können, während zwei sich zum diskutieren ausklinken.

  Kontext-Switches

Wenn beide Pairing Partner kreativ sind, haben auch beide viele Ideen, die sie ausprobieren wollen. Besonders wenn einer von der Idee des anderen nicht überzeugt ist, aber keine Gegenargumente hat und auch keine Diskussion anfangen möchte, wird er die Idee ausprobieren lassen. Oder wenn einer googeln und der andere dekompilieren will. Das Ausprobieren einer eigenen Idee muss in beiden Fällen dann erstmal warten. Man bremst sich auch hier wieder gegenseitig aus. Unterschiedliche Lösungsansätze können nicht gleichzeitig verfolgt werden sondern müssen synchronisiert werden. Das führt in kreativen Phasen zu viel teurem Hin und Her, weil man muss ja wieder reverten oder den Branch wechseln.
Mitigation: Man sollte in diesen Fällen einen zweiten Computer am selben Schreibtisch benutzen. Dann könnte das Ausprobieren von Ideen besser parallelisiert werden.

  Anstrengend

Durch Erklärungen, Diskussionen und Vorschläge steigt die Lautstärke im Büro. Das kann in Großraumbüros das Arbeiten anderer, auch Pairs, stören. Außerdem neigen Pairs dazu, sich gegenseitig unter Druck zu setzen, sodass sich beispielsweise keiner mehr traut kurz aufzustehen oder eine kreative Pause einzulegen. Ich finde es gut, das Pair Programming in vielen Fällen Prokrastination verhindert, aber schlecht, wenn man keine Zeit oder Ruhe mehr zum Nachdenken hat. Wenn einer sich tief reindenken will, wird das massiv erschwert, wenn der andere ihn durch den Code hetzt, erklärt und diskutiert.
Mitigation: Man sollte regelmäßige Pausen fest einplanen, zum Beispiel mit dem Pomodoro-Timer [4]. Zum Nachdenken könnte man sich auch kurzzeitig in ein anderes Büro zurückziehen.

  SOZIALE REIBUNG

Unterschiedliche Ansichten und Vorlieben führen häufig dazu, dass man sich gegenseitig kritisiert und verletzt. Das führt zu persönlichen Spannungen und häufig auch zu Kompromissen, mit denen keiner richtig zufrieden ist. Man hat dann den Eindruck, beide Pairing Partner würden in unterschiedliche Richtungen ziehen. Und wenn man erstmal unglücklich ist, wird alles noch viel schlimmer.
Mitigation: Wir sollten uns neu bewusst machen, worum es eigentlich geht. Es geht um die Bedürfnisse und Interessen des Kunden und nicht um unsere eigenen. Das ist Kundenorientierung. Oft fehlt uns die richtige Perspektive, wenn wir über Code diskutieren und beleidigt sind, wenn er zu Recht oder zu Unrecht kritisiert wird. Wir sollten uns etwas weniger wichtig nehmen [5]. Dan North empfiehlt die emotionale Verbindung, die wir oft zu unserem Code haben, auf die Bedeutung der Software für die Nutzer zu verlagern [6].

Let’s care less about the beauty of the code and more on the impact on success and happiness of the users. Software is the means to the end. As little software as needed to get there.
~ Dan North

  Soziales Faulenzen

Laut Agile Alliance [2] ist das größte und häufigste Problem, dass Entwickler während der Pairing Sitzung nicht gleichermaßen engagiert arbeiten. Das kann dazu führen, das sich einer zurücklehnt, passiv wird und mit den Gedanken zunehmend woanders ist. Spätestens wenn er das Handy zückt hat er sich abgemeldet. Aber selbst wenn beide aktiv bleiben, gibt es einen Leistungsabfall der beteiligten Personen [7]. Sobald die Leistung des Einzelnen nicht mehr sichtbar ist, sondern nur noch die der Gruppe, sinkt die Leistung des Einzelnen in einer Zweiergruppe auf 93%. Je mehr Personen beteiligt sind, desto weniger investieren diese in die Erreichung des gemeinsamen Ziels und verlassen sich zunehmend auf die Gruppe. Verantwortung wird weniger übernommen, sodass man sich hinter Beschlüssen der Gruppe versteckt. Außerdem trifft die Gruppe risikoreichere Entscheidungen weil niemand die ganze Schuld trägt. Beim Pair Programming führt das dazu, dass beide Entwickler oberflächlicher arbeiten. Man fühlt eine trügersiche Sicherheit, da der andere die Lösung auch gut findet und keine Probleme sieht.
Mitigation: Um die Pairing Partner an gleichmäßiges Engagement zu erinnern, kann ein Tool wie der Pair Activity Monitor unterstützen. Das Tool stellt Tastatur- und Mausaktivität beider Pairing Partner gegenüber. Dadurch wird ein großer Teil der Leistung wieder sichtbar. Metriken wie Tastaturanschläge oder Lines Of Code sind zwar keine aussagekräftigen Indikatoren für Software-Qualität, aber sie eignen sich hervorragend um Leistungdifferenzen innerhalb eines Pairs zu visualisieren. Gute Ideen und gedankliche Leistung werden davon natürlich nicht berücksichtigt. Diese sollten explizit einer Person zugeschrieben und entsprechend erwähnt werden.

Personas

Neben den oben beschriebenen negativen Erfahrungen mit Pair Programming sind mir im Laufe der Zeit verschiedene immer wiederkehrende Verhaltensweisen aufgefallen. Auch bei mir selber. Diese Verhaltensweisen, die ich alle als störend empfinde, möchte ich hier in Form von Personas einmal zusammenfassen. Damit sind keine bestimmten Personen, sondern archetypische Charaktere gemeint.

  • Der Abgelenkte
    spielt mit dem Handy, ist gedanklich woanders und lenkt andere mit Fragen oder Geschichten ab.
    Mitigation: Driver-Navigator-Balance, stehend am Whiteboard denken/lösen
  • Der Zuschauer
    schaut einfach nur zu und sagt nichts. Hat auch keine Ideen und kein Interesse.
    Mitigation: Driver-Navigator-Balance, nach Meinung fragen, abholen wenn abgehängt
  • Der Neue
    kennt sich noch nicht gut aus, traut sich noch nicht zu sagen was er denkt. Er fragt lieber viel.
    Mitigation: Ego Suspension
  • Der Bedachte
    lässt sich viel Zeit, denkt mehr und schreibt weniger.
    Mitigation: am Whiteboard denken/lösen (Versuchung abzuhängen ist geringer)
  • Der Eigensinnige
    macht alles selbst und lässt niemanden an die Tastatur. Er entscheidet alleine oder hat schon entschieden.
    Mitigation: Driver-Navigator-Balance, zweiter PC, Ego Suspension, Vorhaben klar kommunizieren und erst dann coden
  • Der Lehrer
    redet viel und erklärt alles über-ausführlich.
    Mitigation: Verständnis äußern, weiter arbeiten, Ego Suspension
  • Der Wichtige
    wird andauernd von irgendjemand gefragt oder geholt. Er weiß viel und hat viel Erfahrung.
    Mitigation: geheimes Büro/Besprechungszimmer
  • Der Überzeugte
    beharrt auf seinem Standpunkt und seiner Sicht der Dinge. Es ist extrem schwer ihn zu überzeugen.
    Mitigation: Ego Suspension
  • Der Hetzer
    braucht keine Ruhe und scheucht den Partner durch den Code (“scroll nochmal nach oben”, “nochmal zurück”), obwohl der gerade etwas anderes nachsehen will. Besonders beim Debuggen.
    Mitigation: Driver-Navigator-Balance, Vorhaben klar kommunizieren und erst dann loslegen
  • Der Alternative
    raucht viel und duscht selten. Sein Tisch und seine Tastatur sind versifft. Er will immer an seinem PC pairen.
    Mitigation: zweiter PC, mehr Abstand

Auch ich erkenne mich von Zeit zu Zeit in einer der beschriebenen Personas wieder. Dabei ist es mir doch wichtig zu einem effizienten und produktiven Arbeitsumfeld beizutragen. Wir müssen uns immer wieder neu daran erinnern und versuchen, möglichst wenig soziale Reibung zu erzeugen und stattdessen gute und engagierte Pairing Partner sein.

Fazit

Gute und konstruktive Pairs sind nicht selbstverständlich. Ich habe einige Probleme und nachteilige Verhaltensweisen beschrieben, die die eingangs erwähnten Vorteile sehr schnell zunichtemachen. Wir müssen uns fragen: Bekommen wir die Vorteile wirklich? Wenn nicht, ist Pair Programming teure Zeit- und Energieverschwendung.

Wenn Pairs sich viel mit sich selbst beschäftigen, nicht gleichermaßen engagiert arbeiten oder die Effekte des sozialen Faulenzens deutlich werden, sollte sich etwas ändern. Und wenn es nicht möglich ist gute Pairs zu bilden, dann ist es sinnvoller nicht zu pairen. Da man die Vorteile nicht hat, gibt es auch keinen Grund mit angezogener Handbremse zu fahren. So ist man wenigstens schneller fertig. Wenn wir aber pairen, dann wollen wir gute Pairing Partner sein um gemeinsam mehr zu erreichen, als wir alleine erreicht hätten.

Don’t try to be right. Try to be helpful. Try to be useful.
~ James Wells

 

 

 

Links

[1] https://www.it-agile.de/wissen/agiles-engineering/pair-programming/
[2] https://www.agilealliance.org/glossary/pairing/
[3] http://mobprogramming.org/
[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Pomodoro_Technique
[5] http://www.johnniland.com/suspension-of-ego/
[6] http://dotnetrocks.com/?show=1118
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/Social_loafing

Bugs, Problem der Entwickler?

Eigentlich ist ein Bug

“an error, flaw, failure or fault in a computer program or system that causes it to produce an incorrect or unexpected result, or to behave in unintended ways.” (Wikipedia)

Also auf die Software bezogen, erstmal unabhängig von der Ursache. Weil die Entwickler dann analysieren und SM, PO, PM, BA und QS nicht viel machen können, wird Bug oft gleichbedeutend mit “Fehler der Entwickler” verstanden, obwohl die eigentliche Ursache noch gar nicht klar ist. Eventuell gab es implizite Anforderungen, die verloren gegangen sind, oder etwas wurde nachträglich anders gestaltet. Bevor die genaue Ursache bekannt ist (fehlerhafte Entwicklung, mangelnde Spezifikation, keine QS, …) betrifft ein Bug alle am Produkt arbeitenden Personen. Jeder sollte sich fragen, was er hätte tun können, um diesen Bug zu vermieden. Die falsche Vorstellung, dass ein Bug erstmal ein Entwicklungsfehler ist, führt oft zu heimlicher Schuldzuweisung, Frustration und Rechtfertigung der Entwickler. Zusammengefasst, einer kontraproduktiven Fehlerkultur. Wenn sich diese falsche Vorstellung manifestiert, kann es helfen, die Namen der Artefakte und damit deren verstandene Bedeutung zu ändern. Wundern Sie sich aber nicht, wenn das auf Widerstand stösst. Immerhin ist es für viele Nicht-Entwickler eine komfortable Situation per Default “nicht schuld zu sein” und die Verantwortung bei den Entwicklern zu wissen.

Weniger (be)wertend

Bug oder Defekt zu einer Story ist zu sehr wertend (“schlecht”, “falsch”). Das unterstützt und vereinfacht Schuldzuweisung bewusst oder unbewusst. Zwar kann man sagen, das sind “fachliche” Defekte, aber eigentlich ist das immer ein “Problem” mit dem Produkt der Entwickler. Und damit überträgt sich das wertende auf die Arbeit der Entwickler. Die Entwickler können schuld sein, dann wäre diese Sichtweise richtig. Die Entwickler können aber auch nicht Schuld sein, dann wäre es die falsche Sichtweise. Die Ursachen eines Bugs oder Defektes sind vielfältig, warum haben wir also ein Wort gewählt, das implizit die Entwickler “beschuldigt”, ob wir das wollen oder nicht? Sinnvoll wäre ein wertfreier Begriff wie Verbesserung oder Erweiterung, der sich auf alles anwenden lässt. Schließlich wäre die einzig zielführende Reaktion eine Anpassung, egal was die Ursachen sind.

Unterscheidung CR und Bug

Unter einen solchen neutralen Begriff würde auch der CR fallen. Man hätte statt zwei also nur noch ein Artefakt. Angeblich ist die Unterscheidung aber für die Messung und Begründung der internen Wirtschaftlichkeit wichtig. Kein Wunder also, dass alles Bugs und Defekte sind ;). UserStory ist neutral genug. Man könnte trotzdem ein neutrales Artefakt Anpassung haben und für die Unterscheidung verschiedene Eigenschaften wählen. Welche Eigenschaften sollte es geben?

Was wir nicht wollen sind Schuldfragen und Verantwortlichkeit der Mehrarbeit:

  • Entwickler-Schuld
  • BA-Schuld
  • Kunde-Schuld
  • Ungewiss-wer-Schuld-ist

Besser wären verschiedene Bezeichnungen für verschiedene Dinge:

  • Technischer/semantischer Fehler (es funktioniert nicht oder falsch (Rechtschreibfehler))
  • Übersehene Anforderung (es steht auf der Story)
  • Neue Anforderung (es steht nicht auf der Story)

Oder einfach nur

  • Auf Kosten des Teams
  • Auf Kosten des Kunden

Weniger abstraktes, mehrdeutiges, unklares und vorallem weniger Schuldzuweisung, Frustration und Rechtfertigung. Softwareentwicklung betrifft das gesamte Produktteam und nur gemeinsam ist es stark.

Faster prototypes with Just Objects Prototype

If you are like me, you need to create prototypes to see new business functionality or algorithms in action. That way we can interactively test and demonstrate a solution to customers and coworkers. The downside of many prototypes is that because they look ugly and are not easily presentable, much time can be spent to overcome those shortcomings. The problem with spending much time on making a prototype look nice is that it slows you down and prevents you from doing more meaningful work instead.
I quite often fell into this trap. I used to spend too much time working on the user interface and other rather unimportant parts of a prototype. And all of that just to make a good impression showing it off. Then I had to ask myself: How can we accelerate this? How can we prototype faster, with less ceremony and get a good enough looking functional user interface automatically?
A basic search led me towards the Naked Objects Framework which seemed like a good idea. When I wanted to test it out though, it appeared to be very complicated. I needed a much simpler, straight forward, conventions based tool. So I decided to create one myself. Behold, this is Just Objects Prototype (JOP).

Installation via NuGet is very easy. Just create a new Console Application and run “Install-Package JOP” from the package manager console. JOP uses conventions to help you focus on the logic you want to prototype. To get started, adjust your Main method to look like below.

[STAThread]
static void Main(string[] args)
{
    JustObjectsPrototype.Show.With(new object[0]);
}

When you run this code, it displays the JOP shell with nothing (no objects) in it, just like in the screenshot below.

1

As you can see, there are four parts in that window. Top most is the ribbon. It lets you create and delete object instances as well as invoke custom functionality. The left part shows a list of all the different Types, this JOP prototype knows about. If one of those Types is selected, it shows all the object instances of that Type in the top list and ribbon buttons for its static methods. When one of those object instances is selected, it shows all its properties in the bottom view and ribbon buttons for its instance methods.

Example

Lets look at an example. In this prototype I want to show a simple workflow: Suing Persons. JOP wants you to not think of anything but your object model. That is your data structures and its logic. So if we focus only on what we would need to sue persons, we may come up with persons, addresses and dossiers. And this is how that could look like in C#.

class Person
{
    public string Forename { get; set; }
    public string Surname { get; set; }
    public List<string> Nicknames { get; set; }
    public List<Address> Addresses { get; set; }
    public Dossier Sue(string why)
    {
        return new Dossier { MandateMatter = why, Culprit = this }; 
    }
    public override string ToString()
    {
        return Forename + " " + Surname 
            + (Nicknames != null && Nicknames.Any() ? " (" + string.Join(", ", Nicknames) + ")" : "");
    }
} 

class Address
{
    public string AddressText { get; set; }
}

class Dossier
{
    public bool Finalized { get; private set; }
    public string Reference { get; set; }
    public string MandateMatter { get; set; }
    public Person Culprit { get; set; }
    public void Finalize()
    {
        Finalized = !Finalized;
    }
}

These are just plain old CLR objects. Lets start the prototype with a few test instances.

var objects = new List<object>
{
    new Person { Forename = "Manuel", Surname = "Naujoks" },
    new Address { AddressText = "at home" },
    new Address { AddressText = "at work" },
    new Address { AddressText = "somewhere else" },
};
JustObjectsPrototype.Show.With(objects);

As you can see, the prototype is started with a list of objects. If we had used an Array, no new object instances could have been created since JOP tries to modify that list to keep it in sync with its internal object pool.

2

And know we see our objects in action. We can modify their properties by inserting values or reference other objects from this prototypes’ object pool. We can also invoke their methods with the ribbon buttons. When the user presses the Sue button, for example, a dialog pops up to prompt for the Sue methods’ parameters. You see that dialog in the screenshot below. Notice that we see a second ribbon button for ToString. We override the ToString method so that JOP can show a readable text when displaying a person reference in a different objects’ properties view. As far as JOP is concerned, ToString could theoretically change the objects’ state and therefore lists it as well.

3

The Sue method returns a new Dossier object. After the selected “person has been sued, the newly created dossier is available” under the Dossier type.

4

The “dossier can now be finalized” which changes the Finalized property. That property is private in code and therefore read-only on the view.

Special functionality

There are many more things JOP can do. For example mass object creation and deletion with static methods. To create many new Person object instances at once, we can introduce a dedicated method that just returns the newly created instances. To delete all Person object instances, we can introduce another method that takes an ObservableCollection as a parameter. That ObservableCollection contains all the instances of the specified type that this prototype knows of and synchronizes changes to it with the prototypes’ object pool.

public static List<Person> Create_many_persons(int how_many)
{
    return Enumerable.Range(0, how_many)
        .Select(i => new Person { Surname = "Name " + i, })
        .ToList();
}
public static void Delete_all_persons(ObservableCollection<Person> allPersons)
{
    allPersons.Clear();
}

We can allow or prohibit creation and deletion of object instances with the new and delete button by specifying a UI.Settings object when starting the prototype like below.

JustObjectsPrototype.Show.With(objects, JustObjectsPrototype.UI.Settings.New(s =>
{
    s.AllowNew[typeof(Address)] = false;
    s.AllowDelete[typeof(Address)] = false;
    s.AllowDelete[typeof(Person)] = false;
}));

Conclusion

There are many things JOP can do. In this little tutorial I showed how easy it is to develop just your object model and have JOP render a view around it. There are only a few things that require knowledge of the framework, like deletion of object instances. Even though you can create comprehensive applications with JOP, keep in mind that it is primarily focused on creating prototypes. It is very opinionated and not extensible, but it will enable you to build much better prototypes much faster.

If you like my prototyping solution, check out the Just Objects Prototype GitHub repository and feel free to suggest improvements or ask my anything on twitter at @halllo.

Better WPF DataBinding with CalcBinding

If you are like me, you want to bind Boolean properties to Visibility properties. We implement IValueConverter and therefore increase the complexity in the system. The new Type has to be named and placed correctly and we have to make sure that there is no value converter that already does what we just created. How can we speed up and improve binding and value conversion?

Recently I came across the very sweet WPF library CalcBinding. It allows for custom binding expressions without the need for an IValueConverter implementation. It is a markup extension that lets us write inversions and calculations directly in XAML. Those binding expressions also support two way binding automatically. That prevents the ViewModel from getting all kinds of highly View-related properties, which can obfuscate the abstract view model. Just like the CodeBehinds did in preMVVM age.
In this blog post I give you a quick run through of all the features I find most impressive. You can easily install it with “Install-Package CalcBinding”. Once you import its namespace in the XAML you can take advantage of the new binding like below.

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The screenshot above shows a multi binding together with arithmetic expressions to produce a single result. The screenshot below shows additional calculations that can be used inside the binding expression. Remarkably, you get the back conversion for free. Not all calculations belong to the View. Keep in mind that calculations in the view can not easily be unit tested.

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The screenshot below shows how to bind a Boolean to Visibility. Visibility is a Type that lives in View-land and I do not want view-specific Types to be dependencies of my ViewModels. I believe the ViewModel should be as pure as possible. This way I can easily reuse them to support not only WPF views in a MvvmCross solution, for example. Unfortunately MvvmCross has its own framework specific Types like MvxCommand.

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The screenshot below shows how to use the ternary operator (?:) within the binding expression to concatenate strings. This could be useful if the binding’s StringFormat is not enough.

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There is one more thing I would like CalcBinding to do. If you already looked into AngularJS or compiled data binding in the Universal Windows Platform, you may like how they support binding to events. Would it not be great if we could do the same in WPF? Exactly. And here is how, utilizing the CalcBinding markup extension. Unfortunately, even though I created a pull request, this is not yet included/supported in the official version of CalcBinding.

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CalcBinding is amazing. Especially when binding bool properties, it is a huge time saver. And on the side it keeps my ViewModels much cleaner and prevents them from turning into huge CodeBehinds. The only disadvantage I found is that while Visual Studio seems to accept the extensive binding expressions, ReSharper lists them as errors in its solution wide error analysis view. Maybe we can teach it to ignore those. For now, it has a very positive cost-benefit profile and I am going to continue using it. If you like it as well, give credit to Alex141 and star his github project at the link above.