尽管我尽了最大努力，但这些年来我还是犯了很多错误。我对技术模式的判断是错误的（2014年，我认为微服务会席卷全球），我对管理技巧的判断也是错误的（我曾经认为系统思维是终极技巧，但我看到太多错误都源于过度依赖系统思维），以及其他很多方面。
早期，我花了很多时间思考如何减少犯错的次数。这当然是一项值得称道的努力，也是我至今仍在努力改进的方向。然而，职业生涯后期遇到的许多问题都非常复杂，根本无法完全避免不良后果。例如：
- 招聘始终是一项概率性的工作。即使是最优秀的候选人，也可能在特定的公司/岗位上遇到困难，或者遭遇改变人生的重大事件，导致与公司/岗位不匹配。
- 2020年的疫情打破了许多此前运营状况良好的商业模式。同样，许多公司过度依赖疫情推动的线上转型，过度招聘，最终给这些公司造成了严重的长期损害。
- 为您的产品追求数据本地化：当您将数据模型更精细地划分到不同的地缘政治区域时，总会面临成本或功能方面的影响，而地缘政治区域的变化频繁且难以预料。无论您最初对未来两年数据本地化变化的预测多么准确，如果您在足够多的国家/地区开展业务，您的预测都将是错误的。
在所有这些例子中，你都事先知道自己并没有掌握所有想要的信息，但仍然需要做出决定才能继续前进。因此，如今我花更多的时间思考如何降低犯错的成本，而不是如何避免犯错。
在我尝试过的所有方法中，保持好奇心始终是降低犯错成本的最佳技巧。如今，如果我后悔自己犯了错，几乎都是因为我在运用好奇心之前就急于解决问题。我对此深信不疑，以至于“好奇心是解决问题的第一步”已成为我所领导的组织中一项根深蒂固的工程价值观。
以下是一些展现好奇心良好和不良的例子：
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有人认为我们不应该聘用我曾经密切合作过的人。
（错误）假设他们错了。
（好）解释你认为该候选人适合这份工作的想法，并询问他们是否同意或不同意你的想法。
（最佳）提前花时间与面试官沟通，明确你对该职位的具体要求。
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有人请求帮助登录内部控制面板，而内部登录步骤已在你们的内部维基中详细记录。
（不好）对他们不看文档这件事略带讽刺。
（好）询问他们是否遇到了文档中未涵盖的问题。
（最佳）用聊天机器人自动使用（良好）方法代替人工执行此操作。
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有人提议为你们的内部技术栈引入一种新的编程语言。
（错误）告诉他们需要遵循现有的架构文档。
（好）指出这似乎与当前的架构文档相冲突，并询问他们如何看待这种冲突。
（最佳）确保新员工入职培训包含这些材料的链接，并创建一个由 LLM 驱动的 RFC 审阅者，引导 RFC 编写者找到他们在 RFC 中应该引用的现有材料。
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有人值班处理突发事件时没有到场。
（不好的）告诉他们，他们没有达到值班要求。
（好）询问他们发生了什么事导致他们未能达到值班预期。
（最佳）创建自动化程序，确保值班人员提前收到通知，并检测任何值班人员的通知机制配置不当。
在这些例子中，展现好奇心并非意味着不愿追究他人的责任，也并非意味着要达成共识。相反，它意味着在每次讨论之初，都留有余地，允许自己可能遗漏重要信息。很多时候，你并没有遗漏任何信息，下一步自然是追究他人的责任，但展现好奇心有助于你避免在缺乏背景信息的情况下追究责任，这种做法不仅无益，反而会损害人际关系。
原文： https://lethain.com/curiosity-first-step-problem-solving/