不要制造紧迫感,要培养目标感

本文探讨了在软件团队管理中,相较于追求紧迫感,培养团队成员的目标感更能提高工作效率和成果质量。文章分析了紧迫感可能导致的问题,如走捷径、微观管理和沟通障碍等,并阐述了目标感如何激发团队的积极性和创造力。

  我带领了一支软件团队,其中一部分人(CEO、股民和用户)希望我们能够走得更快。别人常常问我:“你认为团队有足够强的紧迫感吗?” 或者直接问我 “你可以让团队的紧迫感更强一点吗?” 有时候表达得更加委婉一些,但是需求相同——“我真的很想把这个项目做成,但是它并没有优先权,你能催促一些,让它尽快实现吗?”

  但是我的回答是 “不”。我不会给我的团队制造更强大的紧迫感。你也不能这么做。制造紧迫感并不是我们的目标。试图制造紧迫感是将 “紧迫” 和 “速度” 混淆在一起的反映,这种错误的引导会让你觉得:如果你不是一直很匆忙,那么你已经落后了。

  如果你不是每天都接触产品(坦白说,即使你每天都接触产品),你会觉得过程应该再快一点。毕竟,我们都想要快一点。我们总有更多的事情需要做,需要走得更快一点,不断完善。如果团队更快一点,我们就不用做艰难的选择了。

  但是,人人都知道:太过匆忙,往往适得其反。

  捷径和马虎。从理论上看,专业的软件工程师、设计师和产品经理一直会从事专业的工作——拒绝走捷径,坚决不向低质量的结果妥协。实际上,我们的工作依赖于服从公司方向的调整。即使是一流的团队也会受到压力的影响,小的事情会越积累越多——我们没有时间解决小的 UX 问题,没有进行全面的测试,没有监控好关键过程和新功能的技术负债。

  创造解决方案的空间有限。不断的紧迫感会降低我们主动工作的能力。我们不用花额外的 20 分钟了解设计的意图,这样就缩短了很多天的工作。我们没有意识到浏览器扩充套件整体都是一个错误的解决方案,我们需要停止在上面进行投资。回忆过往很耗时,在非常紧急的环境下很容易让人气馁,但是我们回忆的这几分钟和几个小时为我们节约了数周和数月的时间。

  微观管理。试图制造一种紧迫感并不容易。人们会来得早吗?他们会加班到很晚吗?他们的产出足够吗?对于领导团队来说需要做很多工作,他们需要关注更重大、更深远的问题。此外,制造紧迫感会消弱对团队的信任。不要过快地否定这一点——即使你从来不会进行微观管理,你也可能给团队的管理人员制造一种错误的假象。

  迅速失去效力。人为的紧迫感会很快失去效力。对于经验丰富的软件工程师和设计师来说,它就像业余爱好者,无法维护长期的忠诚度。

  取代沟通流。当沟通的紧迫性成为最高优先级的信息时,诸如 “我们为什么在讨论这个项目?” 和 “这个项目中谁最受益?” 这些能够产生较好的结果的更加重要的信息会被淹没。

  目标感

  让我们从紧迫感中走出来,看一看目标感。目标感是对我们倾注时间和精力进行的行动背后的原因的深入理解,因为目标与我们想在世界上所产生的影响能够产生共鸣。

  目标感激励我们不断行动。目标感是指快速、理智地完成我们可以清晰看清的任务。目标感是指使用清晰的判断,因为我们都了解我们正在一起完成的行动的短期和长期影响。

  较强的目标感是指,当一个软件工程师看到一个潜在客户纠结于一个工作流时,他会加班熬夜做出改变,让这个工作流更加简单。设计师会花费整个周末的时间做一些额外的迭代工作,因为他们觉得自己手头遇到了这个问题,并且想尽快找到更好的解决方案。

  事实证明,当你停下来制造紧迫感时,你的团队潜在的热情和目标可能会让你在正确的阶段做出正确的事情。

  制造目标感与制造紧迫感不同。

  目标感强的团队可能与紧迫感较强的团队可能看起来很像。输入量比较高。人们都积极参与进来,最关键区别在于作为领导人你所做的事情很少会重复。

  

不要制造紧迫感,要培养目标感

  制造紧张感是指关于截止日期、唠叨和纯粹的速度。培养目标感则不同。它是共同努力,它需要信任,你的团队人员会将他们的目标感转化为不断提高的工作效率。

  作为一名领导人,你的首要任务是找到合适的团队,然后花时间培养他们的目标感。帮助他们了解工作的影响,以及工作的速度。

  此外,所有的事情都有一个时间点和地点。

  以上言论并不是说我们可以承受浪费时间的代价。管理(最后解雇)那些无法跟上步伐的员工是每个公司需要不断培养的能力。很多公司需要预言并提供很好的理由来创建一个经过深思熟虑的截止日期。每一个公司都想快速发展。

  关键是不要让紧迫感变成你自身的目标。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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