브레인 스토밍 → 공통 용어 사용 → 모델 정제 → 코드도 함께 발전

1. 모델과 구현의 연계
2. 모델을 기반으로 하는 언어 정제
3. 풍부한 지식이 담긴 모델 개발
4. 모델의 정제
5. 브레인스토밍과 경험

  풍부한 지식이 담긴 모델을 발견하고
  그러한 모델의 정제를 가능케 하는 것은
  바로 브레인스토밍과 수차례에 걸친 실험으로 얻는 창의성이다

  도메인 모델링의 주된 목적 : 전체를 이해할 수 있는 간결한 관점 찾기
  ...
  이렇게 뽑아낸 정수는 가장 적절한 것으로 밝혀진 특정 지식을 엄밀하게 표현하는 것이다.

  지식 탐구는 혼자서 하는 활동이 아니다.
  개발자와 도메인 전문가로 구성된 팀은 대체로 개발자가 이끄는 가운데 협업한다.

  폭포수 개발 방식에는 모델을 만들어 내는 데 따른 모든 책임이 분석가에게 있으며,
  이러한 모델은 오로지 업무 전문가가 알려주는 사항에만 근거한다.

  프로그래머가 도메인에 관심이 없다면
  그 이면에 숨겨진 원리는 알지 못한 채 애플리케이션이 수행해야 할 사항만 습득한다.
  그러한 과정을 거치지 않아도 유용한 소프트웨어를 만들어 낼 수는 있겠지만
  프로젝트는 기존 기능의 자연스러운 결과로 새로운 강력한 기능이 나타나는 정도의 수준에는 결코 이르지 못한다
  
  훌륭한 프로그래머라면 애초부터 추상화를 시작해서 더욱 많은 일을 해낼 수 있는 모델로 발전시킬 것이다.
  하지만 이 같은 과정이 도메인 전문가와의 협업 없이 기술적인 측면에서만 일어난다면 개념은 초보적인 수준에 머무를 것이다.
  이러한 피상적인 지식은 소프트웨어를 만들어 낼 뿐
  도메인 전문가의 사고방식과 긴밀하게 연결되지는 않는다

• 모든 (프로젝트) 구성원이 함께 모델을 만들면 팀 구성원간의 상호작용 향상. 이러한 모든 가정을 거쳐 모두가 유능한 지식 탐구자가 된다. 또한 모두가 모델을 만들어 나가므로 모델은 명료하게 조직화되고 추상화될 수 있으며, 구현을 더 용이하게 만들어준다.
  • 개발자 : 업무의 중요 원칙들을 배운다. 기능만을 기계적으로 만드는 데 머무르지 않는다.
  • 도메인 전문가 : 프로젝트에서 요구하는 개념적 엄밀함(conceptural rigor)을 이해하게 된다. 자신이 알고 있는 지식의 정수만을 추출해야 하므로 스스로 이해하는 바를 자주 정제하기 때문.