讲真,没见过这么能抢功的技术经理!

见字如面,我是军哥!

上周末,我的一位读者(化名王明,北京某大厂技术小组长)跟我吐槽他的领导(化名李伟,技术经理)总是抢他和同事的功劳。

为此,团队里最核心的几位工程师陆续转岗或离职了。王明也想过了年看看机会了。

我在想,跟下属争功劳,这个领导格局可是够低的,这种领导没好下场的。

跟王明聊完之后,我写了一篇与你分享,现实中,这种领导不在少数,后续文章会给出应对策略。

1、抢功的“艺术”

李伟经理那是非常在行呀。

场景一:项目成功时

上个月,王明带领三名工程师,花了六周重构了核心的订单处理引擎,将系统吞吐量提升了40%。项目汇报会上,李伟的PPT用了三十页讲述“在他的技术指导下”完成的这次架构升级,只在最后一页用小字列出了团队成员名单。

会后,有同事私下调侃:“听李经理的汇报,我还以为他亲手重写了每一行代码呢。”

场景二:出问题时

两周前,一个线上故障导致部分用户数据异常。根本原因是李伟坚持要引入的一个“前沿”缓存组件存在设计缺陷。在事故复盘会上,李伟的表述是:“团队在技术选型上考虑不够周全,我在评审时虽然提出过疑虑,但最终尊重了团队的决定。”

坐在台下的王明苦笑——他清楚记得,当时自己写了详细的技术风险评估报告,明确建议采用成熟方案,但李伟一票否决,理由是“要有技术前瞻性”。

场景三:日常工作时

李伟最喜欢在周报里写:“指导并协助王明解决了XXX技术难题”“带领团队攻克了YYY性能瓶颈”。

实际上,他所谓的“指导”,通常是每周一次的半小时站会;所谓的“协助”,往往是在问题解决后问一句:“怎么样了?”

这里,只是列出典型的三次,其他还有很多,不再一一列举了。

2、为什么李伟这样的领导能一直抢功?

本质上就是以下三个原因:

首先,信息不对称

李伟作为技术经理,是团队与上层沟通的主要渠道。他可以选择性地向上汇报,突出自己的“贡献”,淡化团队的具体工作。

其次,话语权优势

在技术讨论和决策中,他拥有最终决定权。即使方案是团队提出的,最终也会被包装成“在他的领导下”完成的。

最后,他精通职场规则

他深谙大公司的晋升游戏规则:向上管理的重要性,往往大于向下管理;汇报的艺术,有时比实际成果更重要。

3、什么样的技术leader值得跟随?

这件事让王明深刻反思:将来如果自己成为技术leader,要怎么做?

其实,真正的技术领导力。不在于抢了多少功劳,而在于为团队创造了多少展现价值的舞台。

好的技术leader应该这样的:

首先、会把团队的成果放在聚光灯下,自己甘当幕后推手。

其次、会在出问题时第一个站出来扛责任,而不是找替罪羊。

再次、会为团队成员争取应有的回报和成长机会。

最后,会用实打实的技术能力赢得尊重,而不是靠职位压人。

4、尾声

我相信,李伟如果不改正自己的问题,依然擅长汇报和包装。他的领导迟早会知道他的为人,他的团队核心员工也会越来越少,估计没多久剩下的多是刚毕业不久的新人,结局可想而知喽。

军哥我认为:

一个抢功的leader,短期内或许能获得一些好处,但长期来看,失去的是团队的信任和真正的战斗力。

你可能也遇到过这样的leader或者未来会遇到。

怎么办呢?我提供以下 4 个办法来应对:

1)提升自己的不可替代性:当你的技术价值足够清晰时,功劳自然有你的份。

2)学会适度的“向上管理”:找机会,定期,结构化地向更高层展示你和团队的工作。

3)建立职场同盟:与其他团队、部门的同事保持良好的合作关系。

4)保持专业底线:不参与抢功游戏,但也不做沉默的吃亏者。

毕竟,在这个行业待得越久,我们越应该明白:真正持久的技术影响力,来自你实际解决了多少问题,而不是你在汇报中占了多少版面。

最后提一个问题,如果你遇到这的技术leader?你如何应对的?

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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内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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