x最近讨论挺多,有说好用的也有说卡顿的,实测体验和常见问题都整理在正文里了。
几个容易被忽略的点:一是时间成本,二是后续维护,三是和自己已有安排是否冲突。这三点想清楚,选择就不难做。
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把上面几点串起来看,大致能覆盖多数常见情形。真遇到特殊情况,再回到具体环节单独分析。
数据会说话,但前提是数据本身可靠。看到结论前,先问一句"这个数字怎么来的",往往能筛掉不少噪音。
如果只能记住一条,那就是先确认前提是否成立。很多讨论之所以谈不拢,是因为各自的前提根本不同。

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