创业就像挖井

  十几年来,我先后在摩托罗拉、诺华制药、搜狐、UT斯达康待过,一直从事人力资源工作,在圈子里也算小有名气。

  我觉得自己的职业生涯算得上顺风顺水。

  1999年在搜狐的时候,我是中国互联网公司里的第一个人力资源总监。

  2000年到UT,正赶上了UT最火的时候。2006年,我已经在UT拥有一个大办公室、很高的收入、领导着一个成熟的团队……一切看起来都很美好,但我却发现自己已经没什么激情了。当了这么多年的职业经理人,我是不是应该自己出去闯一闯?

  要放弃当时所拥有的一切并不容易,不过我一点儿不害怕。在UT做人力资源的时候,赶上UT发展最快的时期,几乎每年都要招两三千人。在这之中我发现,在国内招人很难,几乎没有一家能提供像样的人力资源服务的供应商。

  因此,我形成了两个很简单的基本判断:一、中国一定是未来全球最大的人力资源市场,只不过现在还没有完全启动;二、当时提供人力资源服务的公司竞争层次不高。由于在这一行挣点儿小钱很容易,很少有人愿意潜下心来真正从客户的角度考虑问题。

  基于这两点判断,我决定自己创办一家提供优质人力资源服务的公司。从创业到现在,不管多么困难,我的这两个基本判断从来没有动摇过。

  跟我一起出来创业的有些是原来的同事、部下,有些是多年的老朋友。那时候web2.0风靡全球,我们开始是想做一个线上的互动招聘网站,要有模式创新、要发挥技术优势——毕竟我们都是高科技公司里出来的。这些都是很朴素的想法,纸上画得很好,跟别人聊也都觉得“OK”,但等到真正开始做,才发现一切并不是那么容易。

  在开始的一年半时间里,我们试过好几个方向,也转型好几次。就像百米接力赛,你费尽全力冲刺,冲到了却发现不是终点;拐个弯再冲一次,还不是终点……团队信心备受打击。刚开始半年大家还有热情,后来慢慢都疲了。

  那时候,没什么事可做,想加班都不知道干什么。我跟员工说,不用担心钱,在方向明确之前,我来负责所有的成本。有时候到月底算算,公司账上的钱不够发工资,我就得从个人账上打钱过去。最少的时候,办公室只有十几个人,还不断有人离开。有一天我去公司,突然发现办公室空了一多半,很冷清,让人伤感。

  我的压力倒不在于能不能赚钱。说实话,干我们这一行的,随时退回去都能衣食无忧。

  我的心理压力主要有两点:一是能不能带领大家做出点儿东西来?虽然我对自己的基本判断从来没有动摇过,但究竟什么时候能实现,心里没底。我担心在成功之前团队就已经散了。二是这个洞到底有多大?虽然现在回头看,我知道只有一年,但当时真是没谱。要是拖个两三年,大家说不定就真熬不住了。

  就像挖井,到底是再挖一锹水就出来了,还是底下根本没水?没有人知道。每次要开会讨论模式时,我的心理压力都非常大:是不是又要否定自己了?有过好几次,我早上睁眼要起床时,心脏就会紧缩几下,想着又要去面对这个事了。只有咬咬牙,对自己说:今天总要过的,先冲出去再说。

  我的好友、酷6网董事长兼CEO李善友说过一句话:“我在搜狐的时候,每天早上一睁眼,张朝阳就欠我一天工资;现在我一睁眼,是自己欠好几百人的工资。”我当时还没有资格欠那么多人工资,但心情是一样的。我的白头发都是创业以后长出来的。我想,我得给大家有个交代,不能辜负了他们的信任,不能耽误了他们的前程。

  那时候,有人跟我说,反正现在闲着也是闲着,能不能出去兼职干点儿别的?还有人跟我说,只要我松一松口,公司可以先做点儿培训、猎头,顺手一划拉,钱就不成问题,干吗非这么耗着?

  但我就是要憋个“大和”。

  要是做猎头、做培训,我们十年前就做了。人力资源这一行赚钱太容易,这也不是什么好事。一旦开始赚小钱,就很容易陷进去出不来——每天为了小钱去做很多琐碎的事,哪里还有心思实现最初的想法呢?

  (源自:《英才》杂志)http://www.kuqin.com/chuangye/20081116/27372.html

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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