- 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)
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- 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)
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- 不要重复你自己原则 (The DRY Principle)
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- 分布式计算的谬论 (The Fallacies of Distributed Computing)
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技术成熟度曲线 (The Hype Cycle or Amara's Law)
我们倾向于过高估计技术在短期内的影响，并低估长期效应。
罗伊·阿马拉 (Roy Amara)
技术成熟度曲线是高德纳咨询公司对技术最初兴起和发展的视觉展现。一图顶千言：
(图片来源: By Jeremykemp at English Wikipedia, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=10547051)
简而言之，这个周期表明，新技术及其潜在影响通常会引发一阵浪潮。团队快速使用这些新技术，有时会对结果感到失望。这可能是因为该技术还不够成熟， 或者现实应用还没有完全实现。经过一段时间后，技术的能力提高了，使用它的实际机会会增加，最终团队也可以提高工作效率。罗伊·阿马拉简洁地总结了这一 点：我们倾向于高估技术短期内的影响，并低估长期效应。
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