软件是一种固化的思维→思维自身具有迭代特质（否定之否定）→思维的主体必然是人，思维的对接也只有人才能完成的工作→项目越大，需要的迭代也就越多，必须的人和人间的沟通量也就越多→参与沟通的人越多，需要协调的不同个性的人也就越多，效率也就越差→所以软件生产往往表现为规模不经济。同一个软件，一个人开发，效率最高，人越多效率越差→尽可能控制团队规模（控制沟通成本）。
在充分尊重个人意愿的前提下，解决内耗、进行决策这一行为本身是需要成本的。这一成本主要受两方面的因素影响：一是观点分歧次数的多少；二是解决每次分歧所需要的平均成本。
如果软件的复杂度确定，人员的基本特征确定，那么观点分歧的次数事实上是软件规模的函数，也就是说软件规模越大，可能产生的观点分歧越多。如果我们认为软件是可进行分解的，那么这种数目的增加将是线性的。
而解决每次分歧所需要的平均成本则和参与的人数（组织层级）、人员对问题的熟悉程度及人员间共识的程度有关。一般来讲陌生人间，对陌生问题的协调需要更多的时间。从这个角度看，参与的人员越多，解决每次分歧的平均成本越高。
上述两条可能正是软件规模不经济的根本原因。
我们考虑下面两种情形。
情形1：软件的规模由原来的n膨胀为2n，为了确保进度，人员规模从原来m也膨胀成为2m。
情形2：软件的规模由原来的n膨胀为2n，但由于没有时间压力，人员规模保持不变。
依据上述逻辑，情形1会表现出规模不经济之特质，而情形2不会。针对这一点，眼下还找不到有效的支撑数据，所以还仅止于一种假设。(https://www.xing528.com)
那么为了使决策成本最低，究竟什么样的团队规模才是合适的？单纯从效率的角度看，一个人来做效率最高，但毕竟这不安全，同时大多时候无法满足时间上的要求。
为回答上述问题，我们需要重新再做以下假设。
1）在一个项目中管理所占的成本：假设这个值的上限是10%。
2）在一个项目中决策人只有1个，否则需要多人协调，会降低效率。
基于上述假设，可以推断：最佳团队规模是10个人左右，其中1人为专职管理者。
真理往往掌握在少数人手里
人的思辨能力就像一座座山峰，高度越高，人数越少。比如说，今时今日，也未必很多人能读懂黑格尔。
如果我们认为掌握真理，并不是只靠运气，而是主要靠思维的能力，那无疑思辨能力强的人更容易掌握真理。因此甚至可以说：真理一定掌握在少数人手里。
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