【转载】周报的逻辑

本文探讨了职场中周报的重要性和正确撰写方法。周报不仅是展示工作成果的方式,也是个人与管理层沟通的有效途径。文章强调了周报三个核心部分:工作进展、任务安排及工作感悟的重要性,并解释了它们如何帮助管理者更好地理解员工的工作状态。
最近新同事加入很多,按照我的要求,入职半年内需要发送周报给我,半年后自己选择是否仍需发送。这里有个看起来很愚蠢的问题。

为什么要发周报?

行业内可能大部分的人都认为,周报就是流水账,是主管显示权力的手段。最后还就真把它给搞成了一封流水账,或寥寥数语。但这是错误的理解。

在职场中,有一条冷酷定律,叫做“如果主管不知道你做了某件事情,相当于你就没有做过这件事情。”听上去不近人情,其 实完全符合实用逻辑。工作分很多类别,有结果容易显露出来的,比如策划案;有不容易显露出来的,比如市场调研和用户维护;有重复性较强的,比如内容审核和 数据统计;还有种情况是任务周期较长,在这个过程中需要让别人了解进展情况。

大家并不是为了上司而工作,但对于工作的结果,我们都希望得到一个公正的评价。

各家公司里常有一些私底下的议论,比如说,谁谁谁天天围着上司转,谁谁谁很会搞上级关系等等。在今年的“畅游人事门”里,有自称畅游员工的人匿名抱怨道:

公司中马屁精当道,领导任人唯亲,认认真真工作而不会拍马屁的,几乎不 太可能绩效被评为“A”。以刚结束的第一季度绩效评比结果为例,某部门天龙八部项目组成员,一共6个A级以上绩效的,5个都是整天围着领导转、天天往领导 座位上跑,去“汇报”问题的。所以,在这里工作,跟对领导实在是太重要了~~如果你是一心做技术而不会拍马屁的,千万别到这里来。

对于这段“曝料”,我作为一个管理人员很不以为然。善于让上司发现自己的成绩,听到自己对项目的看法和建议,这当然是 一种职场优势,难道让上司成天找你谈心询问工作详情?下级经常抱怨上司不重用自己,甚至不了解自己,但人和人之间的作用力是相互的。为了让上司重视和了解 自己,你又主动做了什么?如果别人在这一点上比你沟通得更多,他可能就会更受赏识,继而变成你心目中的“马屁精”。

话虽如此说,考虑到主管的忙碌情况,以及职场中常见的内向与谨慎,每个人都和上司多多接触也不太现实。因此才会出现周报这种形式,方便主管用最低的成本掌握每个人的工作情况。

周报通常被拆分为三个部分,第一部分是本周工作进展。如果是上司已经知道的成绩,一笔带过即可(别记流水账)。关键是 介绍上司可能不清楚的部分,比如器材数据库的更新情况、自定义分类的审核情况、VIP用户的维护情况、市场调研的进展、统计项整理的进度等等。如果你不 讲,我连这个事情有做没做都不知道,多半要当你没做。结果你委屈,我也心里不踏实,觉得诸多事项怎么就没人管了,大家每天都在瞎忙些什么。

第二部分是下周任务安排。严格来说,这部分并不是给我看的,而是给自己看的,写在周报里只是为了向上司证明自己有计划,有妥善的安排。合理的计划决定时间管理水平,时间管理又决定工作效率的高低。这个浅显道理大家都懂。

第三部分是本周工作的感慨,包括对工作的思考/疑问/不满/建议等等。其实主管都爱看这部分,因为可以更深入地了解一 个人,但大部分周报都不爱写这玩意儿,觉得犯傻气,没话说,如果平时发言也不多,更容易被当作是“不积极,没想法”。这时你可能又委屈了,甚至还悲愤了, 但你不来主动沟通,我又从何得知你“很有想法”或是“有所不满”呢?管理者要做的事情很多很杂,没时间频繁找你开会或是私聊,周报是上下级之间高效率的沟 通手段,也是你得到上司理解、帮助最便捷的工具。

所以我对新同事有硬性的要求,入职半年内必须发送周报,第三部分的感慨不低于300字。大家都知道我现在分管多头,特 别忙,不一定能及时准确地掌握你的工作情况。周报可能是除了每周两次例会之外,我了解你和进一步帮助你的主要方式。未必长篇大论,写长了我看着也累,意思 到了就行。

此外,养成每周定时进行自我总结,下阶段规划的习惯,其实也是件好事。借助周报的形式,每周拿30-60分钟出来做一次工作梳理与思考,对建立全局观,加强条理性有非常大的帮助。
### 实现原理 AI 自动生成周报卡片的技术实现原理主要依赖于自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)以及深度学习(DL)技术。这些技术共同作用,使得AI能够理解用户的查询意图,从各种数据源中提取有用的信息,并生成符合用户需求的周报卡片。 #### 数据收集与预处理 首先,AI系统需要从多种数据源收集信息,包括但不限于电子邮件、文档、数据库、社交媒体等。这些数据通常需要经过预处理,包括清洗、标准化、去噪等步骤,以便于后续处理[^3]。 ```python def preprocess_data(data): # 清洗数据 cleaned_data = clean_data(data) # 标准化数据 standardized_data = standardize_data(cleaned_data) # 去噪数据 denoised_data = remove_noise(standardized_data) return denoised_data ``` #### 自然语言处理 自然语言处理技术用于理解和解析用户的需求。这包括意图识别、实体识别、情感分析等功能,使得AI能够准确理解用户想要生成什么样的周报卡片[^2]。 ```python def understand_user_intent(query): # 意图识别 intent = recognize_intent(query) # 实体识别 entities = identify_entities(query) # 情感分析 sentiment = analyze_sentiment(query) return intent, entities, sentiment ``` #### 信息提取与整合 一旦理解了用户的需求,AI就需要从预处理后的数据中提取相关信息,并进行整合。这可能涉及到信息检索、文本摘要等技术,以确保最终生成的周报卡片既准确又简洁[^1]。 ```python def extract_and_summarize(data, query): # 信息检索 relevant_info = retrieve_information(data, query) # 文本摘要 summary = generate_summary(relevant_info) return summary ``` #### 生成与呈现 最后,AI利用生成模型(如Transformer等)来创建周报卡片的内容,并通过图形界面或其他方式呈现给用户。这一过程可能还包括个性化推荐,以适应不同用户的偏好[^4]。 ```python def generate_report_card(summary, user_preferences): # 生成周报卡片 report_card = create_report_card(summary, user_preferences) return report_card ``` ### 技术方案 技术方案通常包括前端界面设计、后端逻辑处理、数据库管理等多个方面。前端负责用户交互,后端负责数据处理和AI模型的运行,数据库则存储用户数据和生成的周报卡片。 #### 前端设计 前端设计需要考虑用户体验,提供直观的操作界面,让用户能够轻松地输入需求并查看生成的周报卡片。 #### 后端逻辑 后端逻辑主要负责处理用户的请求,调用相应的AI模型和服务,生成周报卡片,并将结果返回给前端。 #### 数据库管理 数据库管理负责存储用户的历史记录、偏好设置以及生成的周报卡片等内容,以便于未来的查询和使用。
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