初次見面。我是 PRUM 股份有限公司的工程師，すもも🍑。
我平常會整理並分享在程式學習與實務工作中，
容易卡住的重點，以及思考方式。
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即使已經把技術書讀透了，文法和運作原理也都大致理解了，當被問到「這個工作，你覺得怎麼做比較好？」的瞬間，還是會突然停住，這樣的情況，你有沒有遇過呢。
明明是書上有標準答案的問題就能回答，但一碰到沒有固定答案、需要自行判斷的問題，就立刻變得沒自信——我想很多人都有這樣的經驗。
最近，我隱約覺得自己好像知道，這種差異是從哪裡來的了。
技術書會強，是因為它只強在答案已經固定的領域
技術書非常擅長幫助我們輸入系統化的知識。不過，它真正能發揮威力的，終究還是「答案已經固定」的領域。像文法或運作機制這些內容，確實都有標準答案。
相對地，實務上常常需要做的判斷，多半是像「哪一種做法比較適合這個團隊」「哪一種對這位使用者來說比較好用」這類，書上沒有寫，也沒有現成答案的決策。
就算把技術書讀得再完整，也無法應付這一塊。真正不足的，可能不是技術能力，而是用來組織判斷的「一般教養與雜學」的廣度。這裡說的教養／雜學，是指心理學、商業直覺、異業知識等，技術書裡不會寫到、看起來彼此零散的知識。
只有技術書知識的判斷，與結合雜學的判斷
即使是同一個情境，手上擁有的雜學多寡，也會讓判斷的說服力產生差異。
🟠 只靠技術書知識做出的判斷：
「這種實作方式在處理上比較有效率」
🟠 結合雜學後做出的判斷：
「根據心理學的研究，選項越多，人就越難做決定，所以這個畫面我認為應該刻意縮減選項比較好」
這兩種說法在技術上或許都沒有錯，但後者對於「為什麼這樣思考」的根據，層次更深了一些。因為雜學成了補強判斷的材料。
最近也可以向 AI 請教意見，不過在工作中處理高機密資訊的場合，往往根本不允許使用 AI。那種時候能依靠的，最後還是自己累積下來的技術知識與一般教養。即使在無法詢問 AI 的情況下，是否仍能用彈性的發想解決問題，我覺得關鍵就在於平常到底累積了多少雜學。
為了增加雜學的輸入
我自己也想為了提升教養，在技術書之外，同時注意以下幾件事。
- 不只讀 Qiita、Zenn、note，也試著讀讀像《日本經濟新聞》這類經濟媒體
- 在 ITmedia、Impress Watch、ASCII.jp 這類 IT 新聞網站上，也看看自己專業以外領域的文章
- 利用通勤時間或工作空檔，順手聽聽商業類、教養類的 Podcast 或 YouTube 頻道
- 挑一本可能有助於建立判斷依據的心理學、行銷相關新書或商業書來讀
- 如果有機會和不同產業、不同職種的人交流，就試著聽聽對方的判斷標準
- 對於覺得「現在好像跟我沒關係」的知識，只要稍微有興趣，也先不要急著下判斷，可以先截圖保存起來
把技術書中學到的知識✖️多方面的一般知識
結合起來，教養就會慢慢累積，未來面對沒有標準答案的判斷時，也應該能更有根據地去面對。
總結
就算把技術書讀得很熟，還是無法應對沒有標準答案的判斷，原因不是技術力不足，而是用來組織判斷的一般知識與雜學不夠。
支撐沒有現成答案的判斷，不只是技術書中的知識，還需要和它搭配的一般教養／雜學的廣度。
擁有與本業不同的知識／雜學的人，很有趣對吧。這樣的優勢不只會反映在溝通上，有時甚至也會直接連結到工作，所以我也想更積極地加深自己的見聞！
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