总监思维:公司不在乎你干了多少活!

交付管理——怎样从项目经理做到项目总监 有些朋友在做项目经理时,可以把工作做得很好,各种事情处理的井井有条,客户满意,团队满意,老板也满意。但一旦让他负责多个项目时就不行了,不但其它项目干不好,自己的项目也会乱掉。为什么呢?因为管理一个项目和管理多个项目的做法是不同的,思维方式需要转变。 阅读详情

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此篇文章介绍了总监级Leader应该关注的点,建议收藏

之前整理了一篇一线经理的管理小册:一线Leader终极指南!;

做一线管理者,其实总结下来就一个诀窍:团队我最强。

通俗点说就是:下属每个人的工作都能做,这样整个团队,没有人敢欺骗你、忽悠你。

这个非常重要,也是一线经理另一个核心工作:监督并评价员工的基础,如果没有正确的评价,员工很容易摸鱼或者走偏,进而浪费资源。

但人总是容易路径依赖,最优秀的经理一旦被提拔成了总监,如果他还是总是想自己上的话,那味道就变了。

总监与经理的差异

在之前一次年底考评的时候,有一位Leader将一个很不错的案例用到了下属身上,老板发出了责问:

这个项目到底你是负责人,还是你下面的同学是负责人,如果多数工作是你做的,为什么要算到下属头上?

Leader感到很委屈,他的逻辑是,我虽然投了大量的精力支持这个同学,但作为管理者,兜底不是应该的吗!

在那个场景下,老板多少有点刻意为难,该同学后续的反驳又很苍白,最终效果不太好,但是却给我留下了深刻的印象和疑问。

跟这个类似的一个现象就是:有些Leader定位不清晰特别喜欢抢下面同学活干。

手里抓着实际的事情,在一个个项目中被各种需要,这种行为能带来了巨大的安全感,这种可触摸的安全感让他们欲罢不能!

所以,总监跟一线经理究竟有何不同?

我认为最大的不同来源于两点:

  1. 公司对一线Leader更加宽容,只要他价值观没问题,出了事故不会追究他们责任;

  2. 但总监的要求不同,公司开始不关注他具体的行为,更关注他拿结果的能力;

从关注执行动作到关注执行结果,这是总监与一线Leader的核心差异。

换个方式说,你有没有安全感这个事情公司是不关注的,就算是你天天加班,如果项目失败了,还是得背锅。

产生这个差异的核心原因是:总监级开始触及了公司资源使用;一线Leader还是更多的作为资源被使用。

对于公司核心的差异是:公司在往总监身上砸钱砸资源,项目成功与否总监个人都会有长足的进步;但项目失败,公司会蒙受不小的损失。

在这个场景下,总监如果不顾大局,天天去跟一线Leader抢活干,这是一种烧钱行为,你看公司会不会干死你。

总监的能力模型

所以,什么是关注全局,什么是关注局部?我们用一张图做说明:

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总监一定不要降级使用,一旦有这种想法,都是在寻求舒适区,想去做自己擅长的事,也是简单的事。

而一旦他们的精力用来做简单的事,复杂而困难的事就没人做了,于是总监做经理的活,经理做一线的活,一线不干活...

所以,对于总监级开始,是有能力模型的要求的,总监后的职位是个相对复杂的工种,我这边形成了一个五维评价模型,这里提出来跟大家讨论:

  • 战略能力

  • 战术能力

  • 信息收集能力

  • 表达(营销)能力

  • 心力:持之以恒

心力:持之以恒

从总监开始一定要有强大的心力,强大心力最直接的表现就是做事具有持久性,不容易半途而废。

每个公司都会有很多“机灵的同学”,他们在平时工作中“甩锅能力强”、抢功能力棒,不管什么锅,他们都能做到事不关己;不管什么功劳,他们都能做到有我一份。

但这类看似聪明的同学在重大机会来临时往往不会被作为首选,这里的核心原因就是心力。

对于更远的路,心力强是重要的特质,Leader在完成目标过程中会遇到很多莫名奇妙的困难,特别是面对那些可做可不做的事、可背可不背的锅,选择的不同将直接造成结果的差异。

面对问题的不同态度,也会体现出心力强弱的不同。

心力弱的人倾向于回避问题,或者甩锅第三方、或者直接改变目标;心力强的人会想办法解决问题。

面对巨大的困难,人们倾向于呼唤英雄,或将自己摘干净。于是一些有意思的现象就产生了:

  1. 各部门发现创新难后更倾向于老板带飞或躺平;

  2. 做事不具备持续性,上层关注点变了后,容易将手里的事丢弃,一些重要的事也就不了了之了。

并且人们自古是慕强、崇拜英雄的,这种行为很容易被自己说服:

  1. 全力做老板关注的事情有什么不对;

  2. 老板的战略变化比我战术都快,光是跟着也很累啊;

  3. 老板一个假动作又把我忽悠瘸了;

要较真的话,这是一种甩锅行为,这种行为不好判断,也没有依据去惩罚这种行为,毕竟跟着英雄的思路有什么不对呢?

心力强的人倾向于解决问题,投机的人倾向于转移问题

心力强更多的是一个品质,但如果没有这种坚持的能力,我们工作中极容易“东一下、西一下”,任何战略或者产品都没有持续性,这样是不能把事情做成的,公司没有结果的事多了,也意味着资源多了、冗余多了。

我们评价一个人,要从他做的事着手,看他做成了什么事,这个事做到了什么程度。

战略能力

战略能力是极其重要(稀缺)的能力

战略能力的本质是对事物的认知程度,好的战略能力可以清晰的预测未来、发掘事件的发展的趋势。战略能力越强,对未来的描述越清晰

战略的意义是提出目标(相对正确的目标),需要回答what的问题,只有提出正确目标的人才能成为合格的leader,所以提升战略能力事实上是提升个人整体的认知能力.

认知是自我对世界认知的投影,人人都是有认知能力,所以人人都有战略能力,小到我要买一个玩具,大到我要做世界首富,都可以是战略能力。这样说有点虚,这里举两个点说明:

一、战略能力可以是确定我们当前团队的团队文化是什么.

这里的文化可以是某种特质、某种喜好,最初创业团队leader的特质可能会决定这个团队可以走多远,一个健康的团队一定不会缺少某个特质(可以参考贝尔宾性格测试).

比如说,我们可以确定我们的团队文化是能者居之、轻松平等、战功文化、帮扶文化、狼性文化......

二、战略能力可以是提出团队目标,目标是真实能将一个团队【短时间】凝聚的方式,这里的目标可以是团队目标、业务目标、个人目标,人才会因为目标聚集,却会因为文化或者更大的目标而留下。

这里的团队目标可以是:把盘子做大、成为技术最好的团队、活下来、集体升职加薪......

做战略(或者说做目标)首先要考虑长线,全局最优,不要总是思考分蛋糕的方式(也不要完全不考虑),要想办法把蛋糕做大;

其次要搜集足够的信息量、方案,建立完善的认知

战术能力

战术主要解决的是目标(可以是团队目标、个人目标)如何实践的问题。

说得更具体一点可以是执行力,其三要素是:意愿、信息、能力。一般来说,确定团队目标后,我们所谓“秀操作”的管理手段,全部是战术层面的表现。

这样说比较虚,我提一个概念:战术的核心是好的节奏感:

所谓节奏感,可以简单理解为leader对自己的时间管理,梳理出事物的轻重缓急,优先提出不要做什么,再考虑要做什么,再确定做事优先级,其中拒绝的能力一定要重视!!!

战略是在正确的事件做正确的事,战术是将这件事做成,这里再提一点解释战略和战术的关系:

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战略往往很清晰、很简单,可以做的事情极少,好的战略甚至不需要宣导;

战略演化出来的路径也不会太复杂,甚至只是多了几个流程、几章表格,唯一不同的是多了一些解释、一些培训,却可能多了一些分歧;

具体到战略的落地、路径的实现、难点的突破就很难“约束”了,正如西天取经九九八十一难:

1)西天取经度化世人是战略;

2)九九八十一难是底层逻辑对应的实现路径(机制);

3)具体到每一难怎么过,很难定义,也就是我们秀操作的战术了;

要说怎么创新提出战略、提出点子这个事情很难,要说怎么提高操作水平,就有很多“方法论”工具或者实践经验可以使用了,比如:

1)使用OKR工具

2)培育土壤,设定规则,解决能不能的问题

3)身先士卒

信息处理能力

信息处理能力事实上很大一部分是操作层面的技能,信息分析又可以归为前置的战略准备,考虑其足够重要,这里将其独立出来。

信息获取

要解决的第一难题是如何获取消息,从信息来源来说可分为:

① 上层信息,多来源于leader的信息

② 平级信息,多来源于跨部门同学信息

③ 团队下级信息,这个一般来源于抱怨

这里要注意,所有的信息都可能经过修剪:

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八卦是信息的主要来源,leader本身如果不具备八卦能力的话,最好有一个“八卦”的副手,否则会丢失很多信息量。

从信息来源目标来说,又要注意他们的类型,跟不同的人交流方式不同,如:高人、强势型、甩锅侠、狡猾型、合作型、问题领袖、个人主义、锋芒毕露出风头......

从角色定位又可以分为:

① 朋友,这种角色需要完整的分享信息量和观点,与对方碰撞讨论

② 镜子,这种角色与你实力相当,做事却风格完全不一样,更多的观察对比,看看他的做法是不是更优,这样更容易打破自己的认知

③ 导师,这种角色每个周期,准备好问题和自己的答案去与他交流,多听少说,虚心受教,但考虑背景,明辨所需

信息获取时候要注意以下情绪:抖机灵、急躁、面服心不服、我没问题,你们都是傻逼、我不要你觉得,我要我觉得、这里肯定有问题,我就不说,我就是玩儿!

信息获取时候一定要注意清楚负能量传递,不要被影响、挑逗、愤怒,很多时候引出负能量十分简单,解决问题才是真本事

信息获取的方式很多,大家选取适合自己的即可:

① 请人吃饭(少请点人)

② 信息交换(需要拉扯)

③ 某种意义的投名状(比如去足疗?)

......

这里强调下,兼听则明、偏信则暗,信息就是信息切记主观情绪,切记信息来源单一,信息差创造价值的事情一直在发生!

信息处理

如何处理信息的话题有点玄,又有点“创新”的意思,这种话题大概是没办法写的,这里可以使用的一个“方法论”工具是5W2H:

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一定程度的分析能力是可以锻炼的,确实不行就把信息量尽量无损的给自己的“高人”,请他帮忙分析也行,每个团队都会有智囊团角色,我这里临时的处理策略是:

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关于信息相关,最后说一个点,团队规模大了后,信息会变得五花八门,团队矛盾也会逐渐产生,甚至不可调和,对于leader来说,以下几个点可能需要考虑:

① 具体事宜分歧需要绝对压制,谁对结果负责,谁做决定,参考权责利分锅模型

② 处理分歧点要考虑当前团队的主要矛盾是什么,当前团队的主要问题是什么,没有绝对的对错

③ 处理矛盾除非某一方有明显错误,处理的方式是不表态或者对事不对人,最后都需要请他们吃饭或者喝酒,喝到他们服(这里如果有女生会变得非常难办)!

④ 凝聚力是团队最重要财富,谁影响凝聚力就要处理谁,负能量者必死

⑤ 沟通的难点在于如何达成一致,妥协也是一种一致(至少可以减少阻碍)

......

表达/营销能力

所谓表达能力可以认为是:讲故事的能力、撕逼能力

表象是比声音大,本质是比认知比信息量比辩论手段,我认为认知 >= 信息量 > 手段,所谓降维打击就是如此。

表达能力说小点是如何清晰描述清楚一件事(比如一个BUG如何发生),说大点就是如何聊清楚战略,将产品卖出去了,平时多使用金字塔模型

这里介绍一个方法论一个心法。

PREP 框架

PREP是一个非常经典的框架,特别适合几百字的发言,他能让我们在短时间内清晰、结构化的表达观点。

  1. Point(观点): 直接陈述你的主要观点或结论。

  2. Reason(理由): 解释支持该观点的理由。

  3. Example(例子): 提供一个具体的例子来说明观点。

  4. Point(重申观点): 最后,再次强调你的观点。

因为人的记忆是有限的,在开放的环境里面,能记忆的文字也是有限的,这个框架结构很好的抓住了这个点,一路都在强化观点,比如聚餐时马上就要面临的问题:

  1. 小叶,你来公司一年了,有什么感受吗?

  2. 小叶,今天那个面试候选人,你有什么看法?

这类问题,只要观点对,就错不到哪里去,比如第一个问题,说公司坏话是一件很蠢的事情,但直接说公司好话又容易随大流,所以需要以贬低的方式去拔高:

P:我觉得公司是个“团伙”性质很浓厚的公司。

R:因为我发现公司上至老板下至总监,都喜欢不求回报的去帮助一些人。

E:比如产品总监小张吧,虽然今年绩效很好,大家都对他很认可,但作为他的Leader,我知道他的成绩离不开公司大量的资源投入;

换句话说,今天这个项目,换了小王、小李,也能做得很好,为什么这么说呢?

因为我发现老板经常在背后帮忙,每次小张遇到点困难问题,一旦求助,老板马上就会响应,然后问题就迎刃而解了,这种做项目的方法谁还不会啊?

P:因此,我认为公司是一个团伙气息很重的公司,他太讲究江湖情谊了,但我们未来的路还长,我觉得老板不能总是怕他们摔倒,给他们太多指导和资源,偶尔还是要给兄弟们加加难度!

心法·真诚

沟通技巧的熟悉,不是一朝一夕的事情,这个时候怎么办呢,答案是:抛弃技巧,以自身为故事,真诚是最好的杀手锏。

认真的态度,较劲的执拗,莫名的自信,都是非常能打动人的特点,你销售的不只是观点和产品,你销售的是自身。

最初我去向一位CEO兜售产品,因为案例还没做出来,那次介绍的表现其实是很糟糕的:

  1. 不是很自信;

  2. 逻辑有些混乱,没讲清楚;

  3. 最后的交流过程中,一些关键问题也回答的不好;

本以为完全失败,结果对面老板却给出了较为肯定的反馈,原因在我看来也很虚:他认为我很认真,确实也在做一件很难的事情,他在介绍过程中看到了产品的雏形,更重要的是看到了我的决心...

让客户看到你的态度,看到你的自信,看到你的决心,这可能是他是否愿意花钱的关键:产品售卖失败,个人售卖成功,你至少获得了一份offer嘛。

五维模型小结

以上就是我们总结的战略、战术、信息、表达、心法(持之以恒)五维模型,如果其中2个点做得不错就会是个不错的大Leader,也就是我们所谓总监了。

五维模型是“管理者”的评价框架,大家可以对比下自身情况判断是否合用。

有了以上基础再来探讨大Leader和小Leader在实际工作中有何不同?

Leader该做什么

了解了Leader的能力要求后,还要约束Leader的可用手段,否则他们会不由自主去挑简单的事情做,比如写代码、带项目,跟下面同学抢活干。

总监及以上职位解决问题的思路只能从以下几个维度去想办法:

  1. 选题;

  2. 梯队建设;

  3. 资源协调;

  4. 核心辅导;

  5. 机制匹配;

从要求的点来说,已经排除了Leader下场干项目的可能性了!

选题

这里的选题,就是把自己的疑惑,将业务中碰到的问题,全部整理成一些课题,将这些课题指派给团队的“专家组”进行研讨,尽量找到答案,形成方案;然后再决策做什么,不做什么,什么先做,什么后做。

选题是战略切割与创新选择,大了资源不足,小了没有效果;

思考选题要卷入足够的资源足够的意见,但不要被轻易带偏,要有自己的坚持;选题能力就是战略能力;

就过往经历,选题只有三种类型:

  1. 提升现有工作的效率;

  2. 用不同的方式做现在的工作;

  3. 做完全不一样的事(属于战略转型,不讨论);

举个例子,原来使用客服回答用户问题,现在使用AI回答问题,在这个创新点上:

  1. 如果只是要提升现有工作的效率,则使用AI去优化客服工作的现有流程;

  2. 如果是要用不同的方式做客服工作,很可能客服这个团队乃至这个SOP都没了,AI会去重塑客服这个事情本身;

做选题其实是为了提升团队天花板,但很多同学却提不出好的选题,这里的原因是:

创新的底色是足够的阅读量。

创新是足够输入后的排列组合,从而找到更优解,这个更优解无非是降本增效两类之一。

所以公司一定要投资源维护一个外部信息渠道库,不停吸收外部信息;

其次公司还要维护一个外部能力库,甚至是跨领域能力库,去思考相同的东西有没有不同的解法。

跨领域创新,可能产生颠覆的效果。

所以:建立信息渠道就是一个不错的选题。

如果更贴近生活一点,选题的目的就是让所有人同学都有事干,这里的事不是任务,而是大家认同并且切实可以提升能力的事,做Leader的同学,需要将这些事找出来,让团队充满了期待,有期待才有未来。

梯队建设

梯队建设的重点就是我们不需要去兜底、随时有人可用,他是Leader五件事中的重要模块,一旦职位到了总监,要有意识的了解梯队建设的知识。

梯队建设其实更多的是设计和维护团队的上升通道,解决团队的造血能力。为了加深理解,这里再类比一下,可以理解为员工的养成游戏:

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1)将员工分为不同时期,又会把每个周期所处角色做的更具体,比如面试、转正、一般员工、熟练员工、优秀一线员工、leader......

2)定义每个周期会做什么事,会遇到什么问题,比如做需求、写BUG、做大项目、管理团队、做跨团队大项目......

3)在员工生命周期内,要定义不同阶段价值最高的是什么,比如新人期是完成项目、熟悉期是完成核心OKR、leader期是解决团队横向问题、大leader做一件很难的项目成功并且沉淀方法论......

4)在不同时期的不同阶段里面,员工一定会遇到问题,那么在合适的时候给予合适的”能力“(所谓赋能),解决特定的问题,比如项目制、OKR、CIO,再细一点的如怎么招聘、面试、做汇报......

这里要表达的点是,对员工要有很多细分的分类,然后选取其中一些分类,服务于他:

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再切其中一个纵面,不同层级的人需求不一样,可以这样设计:

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这里更多内容,可以移步至上升通道篇章。

资源协调

资源的使用有两点要注意:

1)做预算

资源使用的第一步是资源获取,获取结束便是分配。

你要将资源分给哪些选题,这是一种预算思维,也是利益分配的底层逻辑。只有选题得宜加上初期合适的资源预算,事情才能得到推进,但这只是开始,还没完。

2)资源协调

大Leader最大的优势其实是势能,也是我们所谓的影响力,因为影响力,很多你拿不到的资源我拿得到,你做不了的跨部门协作我能做。

找到合适的选题和合适的人,还得帮他们把相应的执行环境准备好;

团队做事会有很多卡点,这个时候你是否知道这个卡点所需要的资源是什么,是否能获得这个资源。

管理者对资源的使用要足够的敏感,很多Leader在这里都有问题。

抛开技巧性的东西需要慢慢学习、适应,总监区别于具体执行,在意识上有明显的注意事项:

  1. 首先,总监们需要意识到,汇报给自己的几个一线Leader,是后续自己工作重要的抓手,是自己的能力延伸,再露骨一点:需要将这部分资源当做自己的“私有”财产;

  2. 其次,总监们需要时刻注意,保持资产的优质性,你可以选择培训、替换等方式,让团队保持合适的战斗力。这里并不是说每个人能力都要很强,能力有强弱,但配合度一定要高,要能打硬仗;

  3. 然后,也是比较重要的一点,要让他们随时有事做(也就是选题),不能空转。在闲暇时,节奏可以稍微放缓,但决不能停摆;

  4. 最后,资源在公司里面是可交换的货币,用于你与其他团队的“利益”交换工具,你要善用资源,赚取利益回来,带大家吃肉;

核心辅导

辅导从粒度来说可以分为三类:

  • 大颗粒-框架型辅导

比如李云龙解放平安县城如果有框架辅导的话,可以是单点突破,一字长蛇,以兵力来说不靠谱;也可以是围点打援,拉扯消耗。

事实上李云龙没有做战略部署,头铁直接给平A回去了,但是由于丁伟、孔捷、楚云飞默契的支援演变成了围点打援大会战。

这里如果有人辅导李云龙做围点打援部署,这个指导就称得上框架型辅导。

这类辅导的难点是要足够宏观,除了利益关系,还有强弱对比,除了资源问题,还有风险规避。

总之考虑的点足够多,尽可能的提高成功率。

一般来说几天就能协助做好几个战略,再选择合适的即可,这里切记改来改去!

  • 中颗粒-关键性指导

疏通关节 如果围点打援的大策略定了,但是具体到楚云飞的支援拿不到,那么这里的辅导就是如何攻克这个核心卡点。

同比到西游记的疏通关节就是,每次过不了关就请观音菩萨,这个请观音其实就是疏通关节,关键资源获取。

中粒度辅导的要点是资源获取,是用你的影响力,辅助下面同学获取拿不到的资源,补足最核心元素,框架型辅导靠的是认知的话,关键性指导靠的是势能。

  • 微粒度-具体型指导,秀操作

围点打援大策略定了,三个助力关键资源拿到了,具体到攻城怎么打,炮架在哪里,狙击手的位置等等很细节的点,这种很细节,很个人,很落地,很不可复制的辅导,就是我们所谓的具体型辅导。

具体型辅导可以很秀操作,核心点就是你在某方面比他强即可,比如经理的沟通可以辅导我,比如经理的技术可以辅导我,做个code review之类的。

小结

在下面同学干活的时候,要协助其做大框架设计,粗粒度的梳理,防止他们走偏,给予合适的信息输入;

获得资源后,告诉团队如何使用资源;甚至告诉团队如何自己获取资源;

即大Leader要往团队做很多额外的信息输入

机制匹配

团队的问题是否得到系统性的解决,是否每次都依赖个人英雄?

同学们实际干活的时候,依旧会有很多牛鬼蛇神影响进度,要匹配对应的机制,加速团队运转效率,减少不必要耗损;

在我的认知里面这五个维度事项,确实可以很好定义大Leader的工作,也可以回答故事二中的问题:

大的工作不是做项目而是找课题,并且想办法、做机制让这个课题顺滑的执行下去,获得成果,所以部门内的所有项目都是我的成果。

机制相关内容比较宏达,想要了解的同学可以移步至:机制推行篇章。

兜底

除了以上五件事,Leader的重要工作可能还有一点绕不过去的缺漏:

大Leade需要对下面同学的工作进行兜底

有时候不该做,却不得不做,当然兜底的策略未必非要自己做:

1)提拔梯队同学进行兜底;

2)做机制防止出现第一负责人掉链子的情况;

3)在迫不得已,比如全线崩毁的情况下,自己能兜得住;

有兜底的情况,往往是梯队建设出问题了。

结语

从公司的视角来看,从一线经理到总监的角色转变,不仅是职级的跃升,更是思维格局和责任重心的升华。

公司会期待总监级领导者具备五维能力模型(战略能力、战术能力、信息处理能力、表达/营销能力和心力),专注于五项核心职责(选题、梯队建设、资源协调、核心辅导和机制匹配),两者相辅相成,构筑了完整而有机的领导力体系。

战略能力使总监能够高瞻远瞩,精准选题,为组织设定清晰的航向。

这不仅需要深邃的战略思维,更依赖敏锐的信息处理能力,以洞察市场趋势,抓住关键机遇。

正如德鲁克所言:管理的本质在于有效地做正确的事。公司的成功,源于领导者对方向的正确把握。

战术能力确保战略目标得以落地,实现资源的最优配置。通过精细的战术执行,领导者在梯队建设和资源协调中发挥关键作用。

培养人才、优化团队结构,不仅是战术层面的要求,更是战略实施的保障。领导力发展模型指出,发展他人是领导者的核心职责。

信息处理能力贯穿于选题、资源协调、核心辅导和机制匹配之中。它是决策的基石,辅导的依据,机制优化的前提。

有效的信息管理,使领导者能够洞悉全局,做出明智的选择。哈佛商业评论的研究表明,信息处理能力强的领导者,其团队效率可提升 30%。

表达/营销能力是领导者影响力的体现。通过清晰的沟通和有力的表达,领导者能够凝聚团队,传递愿景,激发士气。

在选题和资源协调中,卓越的表达能力有助于统一认知;在核心辅导和机制匹配中,有效的沟通是推动变革的关键。卡耐基强调,良好的沟通是建立信任和激励团队的基础。

心力是领导者的内在驱动力,是面对挑战时的韧性和坚持。心力支撑着机制匹配的长期优化,体现于梯队建设的持续投入。心理学研究表明,高心力的领导者更能带领团队克服困难,实现组织的长期目标。

在战略中指引方向,在战术中确保执行;以信息为基石,优化资源配置;通过表达凝聚团队,以心力驱动前行。

只有将五维能力模型与五项核心职责有机融合,领导者才能真正实现从执行者到引领者的蜕变。

公司对总监级以上的评价,不仅在于业绩的达成,更在于领导者是否通过战略思维、战术执行、信息洞察、有效沟通和持久心力,构建了高效、有凝聚力的团队,推动组织的持续发展。

让团队因你而卓越,这是公司对每位总监级 Leader 的殷切期望。

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【AUTOSAR-COM】-5.2-“Deadline Monitoring超时监控”-2-基于IPdu实现 目录 1 在CFG中配置Deadline Monitoring超时监控 1.1 参数说明 1.2 生成代码差异 2 通过一段测试代码看Deadline Monitoring超时监控 3 使用CAN盒观察Deadline Monitoring实际测试效果 3.1 Case 1:ECU开始工作时,没有收到Frame 3.2 Case 2:ECU工作中,接收的Frame丢失、 4 小结 5 结尾 关键字: DM=Deadline Monitoring超时监控 ComFirstTime... 阅读详情

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真正优秀的人力总监,不是把招聘、薪酬、绩效、培训这些模块做熟就够了。模块能力只是基础。更重要的是,他能不能把人的问题放进经营里看,把组织问题提前识别出来,把风险变成预警,把数据变成判断,把动作做成闭环。老板真正需要的,也不是一个只会汇报本月完成了多少HR工作的人力负责人。而是一个能说清楚:人该怎么配,组织哪里卡,关键人才有没有风险,人力成本值不值,下一步该怎么调整的管理伙伴。这才是人力总监真正拉开差距的地方。Q&AQ1:我是普通HR专员,怎么一步步培养这5种思维,成长为优秀的HRD?

BeWorkingMan的博客 192

实战六十四:基于机器学习朴素贝叶斯的豆瓣Top250影评的情感分析与预测 附完整源码和数据

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dify安装ollama插件及OLLAMA模型添加失败问题完整解决方法

plugin_daemon-1 | 2025/05/10 17:37:36 stdio.go:160: [INFO]plugin langgenius/ollama:0.0.6: Installed model: ollama 提示ollama安装成功,再添加模型就不会有问题了。安装dify1.2.0和1.3.1均出现OLLAMA插件安装失败或插件安装后添加模型失败的问题,具体表现为一是添加ollama插件时没反应,需要二次添加才成功;二是添加模型时点保存报500错误或点保存后没反应,无法成功添加。

symstandsun的博客 9080

你也认为技术总监应懂技术细节,那就有些可悲了

“和你一起品程序人生”,这里是程序新视界,我是二师兄。 上周一篇《我是技术总监,你干嘛问我技术细节?》的文章技术圈的公众号内火了,各种被转发、评论。评论的百分之九十五都认为,技术总监应该懂技术细节。看到这种情况,不禁感慨,原来技术人真的都是拿技术思维来想事情的,竟然没有反方观点,多少有些悲叹。 那篇文章是以技术人员和猎头妻子的对话来进行论证。它的核心观点及论据是:快速发展公司招聘CTO是为了解决目...

程序新视界 6800

【unity小技巧】委托(Delegate)的基础使用和介绍

在Unity中,委托(Delegate)是一种用于处理方法回调的特殊类型。它允许您将方法作为参数传递给其他方法,并在需要时调用这些方法。委托在游戏开发中非常有用,特别是在事件处理、消息传递和异步操作方面。它提供了一种灵活的方式来注册和触发方法,而无需显式地知道这些方法的实现细节。个人理解:可以把委托理解为一个容器,容器里面放可以放很多函数方法。一调用委托,里面所有的函数方法都会同步被执行。

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 7239

技术总监的王冠:大厂游戏公司技术总监职责的史诗之旅

技术总监不是孤独的英雄,他是千万个工程师、产品人、美术师、运营者的引路人。他以严谨、勇气、洞察、善变、包容,为每一行代码赋予灵魂,为每一次危机点亮灯塔。在这个大厂游戏公司的史诗里,他的职责铭刻在每一次技术决策、每一份架构升级、每一个痛点预判、每一次团队成长之中。他的王冠,不是头衔,是每一次守护王国至高荣耀与技术创新的微光。

2501_94089417的博客 936

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)

迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册,内含HL7和ASTM)

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

也谈谈如何胜任中小型公司的技术总监

技术总监是整个公司或者公司中某几个业务线的研发负责人,他自然承载太多的责任和义务。 从知乎上大家讨论的跟CTO,架构师的区别来看,技术总监是介于技术和产品的纽带,他负责产品的落地和效果产出;而架构师专注于技术领域,根据用户需求切分和设计;而CTO不但具备技术和产品思维,还需要考虑到业务的前瞻性。 但是实际上,对于大部分中小型公司而言,无论从经济上还是人员规模上,不可能设置三个技术管理方面的岗位...

老树的技术博客 4522

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

当总监了!

大家好,今天给大家推荐一位我的好友,前饿了么产品技术总监,军哥,军哥本身学历也是一般,但一路逆袭成了饿了么产品技术双料总监,他的经历对普通人非常有启发,他的文章我自己也是看了很多遍,受益匪...

weixin_41385912的博客 229

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

技术人必知:CTO、技术总监、首席架构师分别是干什么的?

程序员都有自己的职业发展路径,要么往技术层面深入发展,要么转管理岗,架构师、CTO这些名词你都不陌生,但对于初入职场的同学们来说,这些职位具体是干什么的,管理哪些方面,谁都没真正接触过,那么今天就来给大家普及CTO、技术总监、首席架构师的定义、岗职以及它们三者的区别。 一、高级程序员 如果你是一个刚刚创业的公司,公司没有专职产品经理和项目经理,你就是公司的产品经理,你如果对你现在的开发员...

小飞侠的博客 4469

同事月薪1.3w,被降薪后天天摸鱼,今天被叫去开会,本以为要被裁,结果老板说:公司缺个技术总监,你去试试?月薪翻三倍!

公司可能早就盯上他了,早就想让他去填技术总监的坑,但又不想直接开这个口:因为从普通员工直接跳到总监,跨度太大,容易引起其他人不满,也容易让他警觉。现在出了事故,你要对着老板解释为什么,要给业务部门道歉,要带着团队通宵解决,还要写复盘报告,还要承担可能的处罚。到时候你可能会发现,拿着3.9万的工资,干着当5个人的活,背着10个人的锅,最后还要成为公司裁员时的重点目标:因为你工资高啊,性价比不够啊。你拿着翻倍的工资,干着要命的活,背着致命的锅,等到实在撑不住了,公司一句“不胜任”,你连补偿都拿不到多少。

SQL数据库开发 776

大多数运营成不了运营总监,原因在这里!

大多数运营成不了运营总监,在对应的工作阶段没有做对对应的事情,做好这三个阶段助你成为运营总监! 最近跟不少小伙伴进行了交流,有刚入门的,也有工作了三四年的。刚入门的小伙伴对自己未来的职业方向有点迷茫,除了练好技能还有哪些可以做的事情,工作了三四年的小伙伴得不到晋升在心里更加的苦闷, 其实从初级运营到运营总监有很长的一段路,与一些运营总监大佬,从思想上做了下总结,如果做到下面这三个阶段进行...

运营官张沐 1504

我从普通程序员到成为大厂总监,就靠这三个绝招!

见字如面,我是军哥!我从一名小厂的普通程序员到成为一名大厂总监,这其中花了 10 年,另外我朋友圈技术总监/CTO云集,通过和他们沟通和交流,我提炼了如下三招,都是经验和踩坑所得,非常有参考价值~这三招环环相扣,请注意循序渐进哈。1、思维方式不同程序员的思考方式基本靠经验或者自己见过的,也就是常见的归纳法,简称先看见再相信,所以他们大多数很固执,而大佬对于不熟悉的领域或者...

chengjun_java的专栏 534

被裁的总监:工作干得多,不如欺上瞒下会甩锅

关注公众号回复1获取一线、总监、高管《管理秘籍》前些日子我们写了一篇离职跳槽相关文章:离职决策模型:聊聊跳槽的底层逻辑而后收到一个关于总监入职后如何生存的问题,初步盘下来挺棘手的。再回顾历史上的几个中层干部咨询,说实话都挺难的,这也侧面说明一个问题:外招中层干部的生存环境很恶劣。所以,为什么中层干部跳槽后的生存条件如此困难呢?答案要从公司招人的诉求说起...unsetunset招聘诉求unsetu...

chengjun_java的专栏 331

技术总监做技术经理的工作,技术经理做研发的工作是怎么回事?

这个情况不属于个例。特别在小微企业非常常见。 就拿我自己的经验来说下。(针对互联网中小型公司,甲方爸爸请走开)。 从公司的发展角度来看,所有的公司都有着从无到有,从小到大的发展历程。 从公司的规模,组织的架构,个人的心态都对其有很大的影响。

沛哥儿的专栏 2969

从程序员到技术总监:一个普通人13年的奋斗

最近有多位读者问我,“军哥,你是怎么从一名普通程序员干到大厂总监的?”这其中有什么经验可以分享不,我笑着说:“这全靠“运气””。事实上,除了运气,还有很多东西值得你探索一番。话不多说,我们...

码农翻身 1655

caseware(快思维)北京 公司 到底怎么样,是干外包的吗

昨天上午去caseware(北京)公司面试,公司在汉威大厦那,进公司之后发现公司不是很大,hr先拿了份笔试题让我做,第一部分是jsp方面的,考了一些的标签,标签是写出来了,由于有段时间不用,里面的属性都不记得了。 第二部分编程题,大概有 排序,给你字符串找到一个字符的位置,还有几个忘了,第三部分数据库,基本上是增删改查。 然后技术总监来面试我。自我介绍,问简历上写的技术....学习方面的问题....

sqa6000的博客 714

产品经理如何晋升为产品总监

其实之前说过,如果想在职场混,让自己升职是抵抗风险的唯一道路,因为升职了就代表你接触的人层级更高,了解的讯息更多,你就有支配资源的能力,而不是一个被支配的资源,升上去了,即使你跳到其他家也...

liudada8265的博客 768

为什么别人可以做设计总监

我在25岁当上设计总监,当时的我还比较年轻,并没有什么太多杂念,主要是靠当时的作品获得集团CEO、总经理的认可才做到的。刚当上设计总监的时候,曾经接受过《站酷》的设计师专访,这对于当时年轻的我是非常有鼓励作用的。所以我一直不敢忘记,这里我首先要感谢站酷这个平台。我也不止一次说过,我是从普通设计师开始,到成为资深设计师、美术指导、再成为设计总监,今天我要讲述的内容都是基于我个人十多年的设计经验、以及

dlfeicui的博客 2160
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