- 介绍
- 90-9-1 法则 (90–9–1 Principle or 1% Rule)
- 阿姆达尔定律 (Amdahl's Law)
- 破窗效应 (The Broken Windows Theory)
- 布鲁克斯法则 (Brooks's Law)
- CAP 定理 (CAP Theorem or Brewer's Theorem)
- 康威定律 (Conway's Law)
- 坎宁汉姆定律 (Cunningham's Law)
- 邓巴数字 (Dunbar's Number)
- 邓宁-克鲁格效应 (The Dunning-Kruger Effect)
- 费茨法则 (Fitts's Law)
- 盖尔定律 (Gall's Law)
- 古德哈特定律 (Goodhart's Law)
- 汉隆的剃刀 (Hanlon's Razor)
- 席克定律 (Hick's Law or Hick-Hyman Law)
- 侯世达定律 (Hofstadter's Law)
- 哈特伯定律 (Hutber's Law)
- 技术成熟度曲线 (The Hype Cycle or Amara's Law)
- 隐式接口定律 (Hyrum's Law or The Law of Implicit Interfaces)
- 柯林汉定律 (Kernighan's Law)
- 林纳斯定律 (Linus's Law)
- 梅特卡夫定律 (Metcalfe's Law)
- 摩尔定律 (Moore's Law)
- 墨菲定律 (Murphy's Law / Sod's Law)
- 奥卡姆剃刀 (Occam's Razor)
- 帕金森定理 (Parkinson's Law)
- 过早优化效应 (Premature Optimization Effect)
- 普特定律 (Putt's Law)
- 里德定律 (Reed's Law)
- 复杂性守恒定律 (The Law of Conservation of Complexity or Tesler's Law)
- 得墨忒耳定律 (The Law of Demeter)
- 抽象泄漏定律 (The Law of Leaky Abstractions)
- 帕金森琐碎定理 (The Law of Triviality)
- Unix 哲学 (The Unix Philosophy)
- Spotify 模型 (The Spotify Model)
- 沃德勒定律 (Wadler's Law)
- 惠顿定律 (Wheaton's Law)
- 原则
- 乔治·伯克斯定律 (All Models Are Wrong or George Box's Law)
- 切斯特森围栏 (Chesterson's Fence)
- 死海效应 (The Dead Sea Effect)
- 呆伯特法则 (The Dilbert Principle)
- 帕累托法则 (The Pareto Principle or The 80/20 Rule)
- 舍基原理 (The Shirky Principle)
- 彼得原理 (The Peter Principle)
- 鲁棒性原则 (The Robustness Principle or Postel's Law)
- SOLID
- 单一功能原则 (The Single Responsibility Principle)
- 开闭原则 (The Open/Closed Principle)
- 里氏替换原则 (The Liskov Substitution Principle)
- 接口隔离原则 (The Interface Segregation Principle)
- 依赖反转原则 (The Dependency Inversion Principle)
- 不要重复你自己原则 (The DRY Principle)
- KISS 原则 (The KISS Principle)
- 你不需要它原则 (YAGNI)
- 分布式计算的谬论 (The Fallacies of Distributed Computing)
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古德哈特定律 (Goodhart's Law)
当压力施于其上以进行控制时，任何观测到的统计恒性都倾向消散。
查尔斯·古德哈特 (Charles Goodhart)
另见：
当一个措施本身成为目标时，它就不再是一个好的措施。
玛丽莲·斯特拉腾 (Marilyn Strathern)
根据这一定律，由测量驱动的优化反而可能导致测量结果本身的说服力下降。盲目使用一些过度严格筛选的方法 (KPIs) 可能会产生一些不良的影响。人们会倾向于用“钻空子”的行为去做局部优化，从而满足一些特定的度量标准，而不会在意整体的结果。
现实中的例子：
- Assert-free 测试可以达到代码覆盖率的预期，但度量的目的应该是创造经过良好测试的软件。
- 由 commits 的行数来评价开发人员的表现，从而导致了不合理的代码库扩增。
参见
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