讲真,我从未见过管理能力如此差的领导!

技术管理失败的五大表现

见字如面,我是军哥!

昨天有位程序员读者跟我吐槽,他的领导管理能力太差劲,下属们怨声载道,并且他们还是个大厂。

和他聊完之后,我总结了一下一共五点,分享给各位,希望你们不会遇到这样的领导哈~

1、像无头苍蝇一样四处乱撞,却总觉得自己在引领方向。

糟糕的技术管理者最明显的特征之一是完全不懂技术却瞎指挥。他会对团队说:“这个功能很简单,不就是加个按钮吗?”完全不了解背后可能涉及的系统架构改动、数据库迁移、接口兼容性处理等复杂问题。更可怕的是,他们还会根据自己的一知半解做出荒谬的技术决策。

记得有一次,他听说微服务很流行,就强令将一个很久之前开发的,完整的一体式系统拆分成几十个微服务,完全不顾团队规模、运维能力和业务特性。结果当然是灾难性的——系统稳定性大幅下降,调试难度成倍增加,团队精力被无谓的运维工作大量消耗。

2、不懂装懂,拒绝深入细节。

当团队遇到技术难题时,糟糕的管理者无法提供任何实质性帮助,却很喜欢用“再想想办法”“克服一下困难”这样的空话来应付。如果你向他解释技术细节,他会显得不耐烦,认为这是推诿塞责。

有一个经典场景:当团队汇报某个技术方案需要额外资源时,他的第一反应永远是“为什么要这么多?能不能省一点?”而不是去理解背后的原因和权衡。

3、只关心表面功夫,忽视本质问题。

糟糕的管理者特别喜欢可视化、报表、PPT这些表面东西。他会要求团队花大量时间制作各种报告和图表,却很少关心代码质量、架构合理性、技术债务这些真正影响长期生产力的因素。

我曾见过我们技术小组长被迫每天花费两小时填写各种进度表格,而这位领导则用这些表格制作精美的汇报材料向上级邀功。与此同时,团队的技术债务已经累积到几乎无法继续开发的程度。

4、抢功诿过,缺乏担当。

项目成功时,糟糕的管理者会把功劳全部揽到自己身上;项目出问题时,他会第一时间甩锅给团队。“我的决策是正确的,是执行出了问题”是他们的经典说辞。

在这种管理者手下工作,团队成员永远感受不到公平和认可,积极性被逐渐消磨殆尽。

5、割裂团队,制造信息孤岛。

差劲的管理者喜欢搞信息不对称,他掌握一些团队不知道的信息,然后享受这种“我知道你们不知道”的权力感。这导致团队在缺乏上下文的情况下做出决策,往往需要后期大量返工。

还记得有一次,他在团队内部制造对立,让不同小组互相竞争有限资源,甚至故意引发矛盾,然后以仲裁者的身份出现,巩固自己的地位。

那么,问题来了,什么才是好的技术管理者呢?

好的技术管理者可能不一定是技术最厉害的,但他们一定懂得尊重技术、尊重专业。他们会给团队创造良好的工作环境,屏蔽不必要的干扰,让专业人员能够专注于专业事务。

好的管理者会努力理解技术决策背后的权衡,即使不完全懂,也会信任团队的专业判断。他们关注进度,但更关心团队可持续的工作节奏。他们不追求表面功夫,而是切实帮助团队解决障碍。

好的管理者承担压力,分享荣誉。当上级施加压力时,他们会转化为建设性的反馈而非单纯的压力传递;当团队取得成就时,他们会确保每个人得到应有的认可。

回见~若觉得不错,请点赞或分享,分享给你身边需要的朋友们~

关于我:一个 IT 从业 20 年的互联网老兵,1 号店架构师/前饿了么/贝壳找房技术总监,我叫程军,百度可查,目前一人企业,自由职业者。

一个灵魂非常有趣的人~

需要付费修改简历或者 1 对 1 陪跑请联系我或咨询职业规划或提升技术管理能力可以私信我。


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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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