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本文面向种子轮、A 轮的产品/技术管理者,拆解早期工程团队最常见的管理反模式,重点是少花力气「管人」,把精力用在产品、用户和招聘上。

很多创始人都会经历类似的一天:

产品刚有一点起色,团队有 6、7 个工程师,大家各自忙着写代码。你刷了一圈飞书、钉钉、Jira,看到没人「熬夜上线」、「周末加班」,心里开始打鼓:

我是不是该「管一管」了?

要不要设周末站会?

要不要赶紧招个工程经理?

在早期,绝大多数你以为的「管理问题」,本质上都不是管理问题,而是产品和招聘问题。

对种子轮、A 轮阶段的产品/技术管理者来说,最值得警惕的,是那些听上去很「负责」、实际上却严重分散注意力的管理动作。

下面,我们把这些反模式拆开讲清楚。


一、问题:为什么你总觉得「需要管理」?

在早期工程团队里,创始人最常见的一种焦虑是:

  • 工程师好像没那么「拼」,没人自发熬夜
  • 项目进展不够「可见」,看不到随时可展示的进度条
  • 组织结构还很扁平,感觉「不像一家真正的公司」

这时,很容易滑向一个直觉:

我需要更多的管理:更多会议、更多流程、更多角色。

但如果你还在找产品/市场匹配点(PMF),事情恰好相反:

  • 你最需要的是把所有可用的精力,放到产品和用户身上
  • 任何与此无关、但会占用创始人和工程师时间的管理创新,都是巨大的机会成本

所以,真正的问题不是「缺不缺管理」,而是:

在这个阶段,哪些「看上去像管理」、但其实只会拖慢团队的动作,应该被坚决避免?

二、误区:三种常见的管理反模式

误区一:试图靠「打鸡血」激励工程师

很多创始人一看到团队不够「燃」,就开始想办法「激励」工程师:

  • 鼓励甚至默认 996 式的长时间工作文化
  • 把原本可以异步的事情,塞进周末或晚上的会议
  • 各种形式的微观管理:频繁要进度、要截图、要「证明你很努力」

问题在于,优秀的工程师,要么一开始就自带动力,要么很快会被这种文化劝退。

记住这个重要结论:

动力是招聘进来的,不是管理出来的。

当你花大量心思去「点燃」团队时,往往说明有两个地方出了问题:

  1. 招聘时,没有足够重视候选人的内在驱动力、韧性和好奇心
  2. 环境没有给这些本来就很自驱的人,足够的空间和意义感

可执行建议: 把「是否自驱」当作硬标准写进招聘评分表,而不是事后靠文化口号来补课。


误区二:过早引入管理者和头衔

另一个常见做法是:一到十几个人,就开始「像大公司一样」搭管理架构:

  • 给团队划小组、设组长、甚至招全职工程经理
  • 安排定期的一对一、绩效评估、晋升路径设计
  • 为了「有条不紊」,大规模引入流程、里程碑、报表

听上去都很负责任,但在早期,这往往意味着:

  • 你还在搞清楚到底该做什么产品,却已经请来一个「负责把事做对」的人
  • 管理者不得不创造各种「管理工作」 —— 安排会议、管理 Jira、评估绩效,以证明自己有价值
  • 很难判断问题出在产品、在工程师,还是在管理者身上

下面给出一个简单的分阶段视角:

  • 5–6 人(含技术创始人):阶段太早,不需要管理者。创始人主要做两件事:招人和(在极端情况下)开人,其余让团队自组织。
  • 10–15 人、2–3 个子团队:所有工程师依然可以向一个人汇报(通常是 CTO),这是打磨工程文化的关键窗口期。
  • 20–50 人:这时才是引入更多组织架构和管理层的阶段,此时团队规模扩大带来了混乱,开始真实限制产出。

可执行建议: 在 20 人之前,慎重对待任何「全职只做管理、不写代码」的角色设计。


误区三:照抄大厂的「先进管理实践」

还有一种更隐蔽的反模式,是把大厂的管理实践,当成早期团队的模板:

  • 全套 Scrum 仪式:每日站会、迭代回顾、燃尽图
  • 复杂的绩效体系、胜任力模型、晋升委员会
  • 花哨的反馈机制、同行评审流程

问题不在于这些方法本身,而在于阶段错配

大厂管理的是一台已经运转起来的机器;

你在早期时,还在造发动机。

早期团队的管理栈,应该像「Node + Postgres」—— 普通、稳妥、被无数人试过,不会成为公司失败的原因。

换句话说,在管理这件事上,越无聊越好。

可执行建议: 每当你想引入一个「很新」「很酷」的管理做法时,先问一句:如果不用,我们真的做不出产品吗?


三、方法:少做管理,多做这几件事

如果说上面三种是「别做」,那早期工程团队到底该「做什么」?有一个很实用的思路:

用「不情愿的管理者」心态,去做那一小撮真正必要的事。
1. 把精力放在「招对人」上
  • 招聘时,刻意寻找那些有真正动力的人:主动加班、愿意为难题投入超预期精力,但不是被逼出来的
  • 关注候选人经历里的「挫折时刻」 —— 遇到过什么困难?怎么扛过来的?
  • 是否有持续的好奇心:愿意聊某个技术、某个兴趣时会「眼睛发光」

一旦招到这样的人,不需要做什么管理,更多的是别把他们的热情消耗在无意义的流程上

2. 用最轻量的方式对齐方向
  • 状态更新尽量异步完成:文字周报、短更新,而不是天天站会
  • 对需求和优先级,用几篇共享文档就够了,没必要一上来就搭一整套系统
  • 把「为什么做这件事」讲得非常清楚,比「怎么做、按什么节奏做」重要得多

当方向清晰、上下文透明时,优秀工程师自然会自己填补细节。

3. 保护工程师的注意力,而不是占用
  • 钉钉、飞书是刚需,但要警惕演变成「注意力黑洞」
  • 少 @ 全员、少搞临时化同步会议,多用异步文档和评论
  • 鼓励大块、不被打断的深度工作时间,而不是随时在线的「响应速度」

真正的「高效」,往往体现在有多少时间被保护下来,而不是被填满

4. 让一对一和反馈「有事可谈」
  • 不做为了「保持关系」而开、却没有明确议题的例行 1:1
  • 更鼓励基于具体问题、具体项目的临时对话
  • 当有人真的有卡点、困惑或情绪时,再打开深入的沟通空间

这类关系,是在一起解决问题的过程中自然生长出来的,而不是靠日历上固定的时间段培养出来的。

可执行建议: 让「时间块」成为支撑深度工作的精简模块,而不是塞满整周日历的主角。


四、清单:给早期产品/技术管理者的对照表

如果你正在带一个 5–20 人的工程团队,可以用这份清单自查:

[ ] 最近一个月花在招人和面试上的时间,是否明显多于花在设计新管理流程上的时间?  
[ ] 是否在试图用流程和制度,去「拯救」一个本就不合适的招聘决策?  
[ ] 团队大部分状态更新,是否可以通过异步文档就能完成?  
[ ] 团队会议是否都有清晰议程和产出,而不是为了「看起来在管理」?  
[ ] 工程师是否能直接接触完整的业务上下文(用户反馈、营收数据、产品决策),而不是只拿到被筛选过的片段信息?  
[ ] 你是否依然亲自参与关键的产品和技术决策,而不是过早把这些权力和判断交给「管理层」?  
[ ] 当你觉得「需要更多管理」时,是否先问过自己:是不是该先多去几次用户访谈?

可执行建议: 每季度用这份清单做一次复盘,把那些「想不到不做也没关系」的管理动作,都列入精简候选。


五、总结:当你觉得需要「管理」,往往应该回到产品

在种子轮、A 轮阶段,如果你觉得自己有很严重的「工程管理问题」,九成的正确解法是暂时什么都不做,先去找用户、做产品、招对人。

早期工程团队最重要的管理决策,往往只有三件:

  1. 招谁进来 —— 是否真的自驱、好奇、愿意为问题多走一步
  2. 给他们怎样的环境 —— 信息是否透明、目标是否清晰、是否能安心做事
  3. 在什么时刻引入管理 —— 坚持「能用 Node + Postgres,就别造新数据库」式的朴素标准

如果说传统管理在乎的是「把机器调得更顺」,

那早期管理更像是:守住几条简单的边界,让真正重要的工作自己长出来。

当你下次忍不住想「多管一点」时,不妨先问自己:

我现在做的这件事,真的会让我们更快找到产品/市场匹配吗?

如果答案是否定的,那也许最好的管理动作,就是先按下暂停键。


Hi,我是俞凡,一名兼具技术深度与管理视野的技术管理者。曾就职于 Motorola,现任职于 Mavenir,多年带领技术团队,聚焦后端架构与云原生,持续关注 AI 等前沿方向,也关注人的成长,笃信持续学习的力量。在这里,我会分享技术实践与思考。欢迎关注公众号「DeepNoMind」,星标不迷路。也欢迎访问独立站 www.DeepNoMind.com,一起交流成长。

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  纯情博客为您提供最新网络安全黑客博客信息资讯

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  涉及知识:数据库() node.js

  建议阅读:3分钟

  人们经常问:“我应该学习 React 还是应该使用 gulp 或……”

  这篇文章就是给你一把钥匙来回答这样的问题。

  解决思路

  我一直提倡的是学以致用,知行合一,所以我们在学习和储备技能的时候渗透测试黑客博客,应该和市场结合,准确的说应该是人才市场。

  了解人才市场有一个很简单的方法——招聘网站。 我们在招聘网站上搜索一下,看看公司在招聘时需要哪些技能。

  但问题是数据太多了,只提取一部分作为参考不够准确,而且一个一个看效率太低。

  我觉得做开发者最大的优势就是可以用代码等技术手段定制自己需要的工具。 所以我们只需要编写一段爬虫代码,将招聘网站上的数据“同步”到数据库中,然后进行统计分析带数据库网站源码,就可以有针对性地进行学习了。 先看统计分析结果:

  双手

  以个人最喜欢的招聘网站为例。

  网络分析

  搜索“前端”,人家看高处。 让我们添加“25k-50k”的过滤条件,看看市场对高级前端的要求。 同时按F12打开调试,发现这里发送了一个ajax请求(凡事有利有弊typecho主题,前后端分离虽然提高了开发效率,但也降低了爬虫的难度程序)。

  补充一下:一般有两种情况:json数据和html页面带数据库网站源码,这两种情况本文都会涉及到。

  我们只能通过列表了解公司和职位,点击链接跳转到详情页面,可以看到我们想要的信息:职位职责和要求。

  这里没有ajax请求,应该是后台直接使用模板生成的静态页面wordpress主题,所以需要解析htmlchatgpt,会有点麻烦。

  写代码

  整个编码思路变得非常清晰:

  1.分页查询职位列表

  使用模块发送get请求收费主题,获取json数据带数据库网站源码带数据库网站源码,然后根据id查询html。

  2.按职位查询明细,存入数据库

  使用jsdom模块对获取到的html进行dom解析。 该模块易于使用并且可以使用语法

  对解析后的数据进行过滤,保留岗位职责和需求信息,并保存到数据库中。

  3.从数据库中查询结果

  查询各技能占比统计。 结果如开头的截图所示。

  统计结果仅代表某招聘网站对高级前端的技能要求,仅供参考。程序代码100多行,详情可戳

  源码地址:

  摘要优化

  如果我更改搜索关键字,我可以使用其他网站吗?

  您可以更改关键字typecho主题,但不能直接在其他网站上使用它。 首先使用开发者工具找到查询数据的url,然后直接处理json数据。 如果是html再解析,方法是一样的,只是解析出来的字段不一样。

  明明写的是爬虫,却说是职业规划,这不是头条党吗?

  爬虫与文中提到的人工统计和抽检方式是同一种手段,但效率更高。 文章的重点是用统计分析的方法来解决“xx和yy,我应该怎么选择”的问题。 目标思维非常重要。 如果一只黑猫和一只白猫抓到老鼠,那它就是一只好猫。

  我不用数据库直接在内存中分析不是更方便吗?

  这样确实可以减少代码量,但是每次分析都需要重新爬取数据,效率太低,容易被反爬虫发现,所以建议将查询结果存入数据库。 画画、造桌子……想怎么玩就怎么玩~

  有没有更靠谱的分析方法?

  当然有。 文中提到的搜索匹配的分析方法太简单了。 理想的方式应该是自动选择topN关键词typecho主题,然后按比例排序。 咨询了做大数据的朋友,可以用,有兴趣的读者可以试试。

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  专栏作者简介()

  Alex Zhu De:JSP工程师,多年大型国际项目开发经验。 WEB前端工程师,擅长PC端和移动端开发。 js全栈工程师,熟悉node.js,。

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