初创公司的人才观

合伙人级别

  1. 综合素质强，见过世面，有见识，有敏锐的洞察力和商业运作能力
  2. 敢想敢干能成事
  3. 心理素质好
  4. 精力充沛
  5. 有一两个致命的弱点
  6. 遵纪守法，孝敬父母
  7. 35岁+

初创团队核心成员

  1. 读过乱七八糟的各种书，认知高，有学识
  2. 有野心，想干事，知行一处
  3. 有自己的想法
  4. 对金钱有极度的渴望
  5. 遵纪守法，孝敬父母，重情重义
  6. 有一定的专业能力，能做成自己该干的事
  7. 30岁+

初创团队成员

  1. 有较高的专业能力
  2. 有自我管理能力，自律性强
  3. 有野心
  4. 不超过30岁

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增长是企业的命根子

对大部分公司来说，增长治百病，没有增长百病生。对创业公司来说，更是如此。

创业的头两年，增长是唯一的OKR，所有的行动和结果都要和增长看齐，并且必须是短期就能看到的增长。
这不是短视，恰恰相反，这才是真正的长期主义，只有活下去才能看到未来。

在创业初期谈长期发展就是只谈恋爱不结婚的耍流氓。

创业头两年，必须要生存，所有的OKR指向增长，所有的指标都要指向成本、收入，坚决放弃所有的与此无关的事情。

所有的行动要指向如何突破零收入，如何找到第一个客户，如何从第一个客户那里拿到收入，如何将成本降到冰点，如何将产品研发的投入产出比降到行业最低。

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deepseek爆发

deepseek爆发了，我热血沸腾，我感觉又回到了2013年前后的那种感觉，机会来了。我每天都有那么一刻在想，我要点什么，改变世界。😄😄😄

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如何让新闻为我所用

现在碎片信息太多了，很多系统是设置一个系统的方法来过滤信息，只能看到自己想看的信息。今天头条是基于推荐的信息流系统。

我一直在思考一个问题，我们每天看到的新闻对我们的生活或者工作到底有什么更具体的练习呢？另一个角度来说，我们如何从自身的角度深度解读新闻。

网上有很多故事，比如说企业家通过新闻联播看趋势和大环境，政府或者大型企业有自己的信息分析部门，很多普通人通过新闻做切己思考，引发自己的思考和行动。

基于更多的普通人可能没法做这些事情，我想可以通过AI大模型技术来帮助他们，增强利用新闻的能力，增加对新闻的理解，为己所用。

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工作周报2025年 02 月 24 日 - 2025年 03 月 2 日

本周工作思考

  • 本周完成了Sentry上20个大类问题的排查，对报错比较多了问题都进行了细致的排查，包括（1）通过Kibana评估对用户使用是否造成了影响；（2）通过模拟报错的方式排查问题产生的原因；（3）利用Metaso，ChatGPT等AI工具查找类似的问题和解决办法，通过各种办法找到这些关键的问题的解决原因。另外就是对部分功能，如视频播放器，文档阅读器，作业里的各类复杂实现分析相关代码的的实现方式，通过需求功能出发，重新理解这个功能，如果加上AI大模型能力，架构和设计是否有更优的办法。
  • 编写异常处理策略文档，现有的代码中存着一些异常Case和边缘Case的遗漏，这些点在日常开发中容易被遗漏，比如一些catch的处理，个别脏数据的处理等，计划通过异常处理策略文档，将这些异常问题的处理和最佳实践枚举出来，让其他工程师一起关注这类问题，增强程序的稳定性。
  • 基于目前的AI Code Review的一些问题，开发基于AI Agent的Code Review流程，基于CrewAI框架，主要思路是基于4个开发角色（需求设计师，开发工程师，技术架构师，单元测试工程师）逐行对新增代码增加Comment。总体目标是切实提高代码质量和鲁棒性，减少低级bug，总体实现AI Code Review的有效性，成为为我们专门做“Code Review新伙伴”。

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创业公司那些事-1

如何快速形成有共同认知和行动一致的团队？

大方面来说，激励机制/绩效体系/人才发展体系根据公司的发展情况，适时发展调整。

有一些小的方面需要加以注意，特别是对创始人来说。

  • 深入理解细节，深入行动。这个并不是要求创始人不放权，大事小情都要过问，具体来说，创始人必须要在每个工作群里，因为创始人是所有工作的总负责人，知道所有重点工作的进展，知道每个人都在干啥

  • 在细节的地方贯彻和行程价值观，对不能做的事，不符合发展的事，自己不认同的事，一定要及时的说NO，及时阻止事情的发展

  • 对符合价值观的事，超出预期的人或者事，要及时表扬，并贯彻和完善丰富企业价值观

  • 要及时清理不合适的人

  • 要有有稳定的基础的价值观和方法论，并不断发展丰富。

  • 带头贯彻自己的价值观和方法论，并鼓励说服其他团队成员一起贯彻支持

  • 在特定时间段，要手把手教团队其他成员

  • 创始人要通过各种办法让核心团队成员在价值观和方法论上保持绝对的一致性

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企业在低谷期怎么办

在企业生命周期其中，始终处于周期性的发展中，受各种因素的影响，企业不可避免的会经历低谷期。
有哪些特征证明企业是出于低谷期的呢？

  • 增长持续低迷
  • 团队文化开始发生变化
  • 产品及技术竞争力持续下降，新增客户减缓，客户续费下降
  • 市场占有率被蚕食
  • 股市市值持续下滑

对于如何走出低估期，我没有经历过，也思考的不深。杰克韦尔奇在《商业的本质》对此有过深度的解答：

  • 面对创伤
  • 留住优秀员工
  • 基于数据认真分析影响成本、业绩与增长的因素
  • 重塑战略流程
  • 重新调整组织架构和资源分配
  • 消除让你担忧的问题

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工作周报2025年 2 月 10 日 - 2025年 2 月 16 日

本周工作思考

  • AI Code Review的近期总结

    • Web端所有代码的AI Code Review做了有一个季度了，这期间Prompt也迭代了2版，通过AI CR发现了不少可以改进的代码，对代码质量改进起到了一定的作用，作为Prompt的主要维护者，我也发现了一些可以改进的问题
    • 抱着学习提升的心态对待 AI CR。 AI CR并不是绝对的准确，基于目前的实现方式，并没有喂给大模型完整的代码，所以大模型有时候给的建议是泛泛而谈，但是对于完整的代码，特别是重点项目，新增功能，大模型给出的代码审查意见还是非常准确和全面的，从这一点来说，对工程师还是比较有意义的。
    • 理性看待有些bug或者优化点的打分较低的情况，这种情况一般是历史代码引起的，或者自身代码规范引起的，比如v1版Prompt中告知大模型代码使用的各类规范，大模型
      在CR代码时，按照他认为的代码规范去评审，就会打分非常低
    • 反馈机制还不完善，有些审查意见非常好，有些审查意见不是现在能做的的，对于很多情况，目前在工程上没有完整的路径实现哪些开发人员改了，哪些开发人员没有改，改的地方开发人员是否测试了，没改的的地方如果督促开发人员去改，这些都是要努力推进的事情
    • 严肃且认真对待AI CR， 大模型的审查意见包含很多最佳实践，是最有针对性的真实反馈。 真正的把大模型当做老师，给予足够的尊重和重视，我个人认为是未来人类对待AI最基本的价值观。回到代码审查者，开发人员也应该足够重视AI CR的反馈，我想这样是让AI CR真正有价值的起点。

  • 本周聚焦在Sentry问题的解决上，绝大部分问题是异常类或者脏数据导致的，基本无法复现，影响范围也就是用户个人，不过我们也深知这类问题对用户体验的损害，所以我们也积极争取解决和规避此类问题，以保证良好的用户体验。

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工作周报2025年 2 月 5 日 - 2025年 2 月 8 日

本周工作思考

  • 《原子习惯》（六）
    • 把中文版的也看完，实际工作和生活也在做一些调整，对我个人来说有特别的意义，很多时候我自己可能意识到自己其实已经在舒适区了。对我个人来说，我需要不断的扩大我得舒适圈的范围，扩展舒适圈的领土，本质上说就是让自己擅长的有擅长，同时要产生更大的价值，让自己不太擅长不影响自己的发展。
    • 在微信读书上看中文版，其实有个优势是可以看别人的评论，由他人的点滴感悟更容易联想到自己，也更容易让自己做到知行合一。
  • 这周尝试了使用nodejs+langchainjs，nodejs+openai等技术方式，实现了直接由nodejs端的对多种大模型的调用，同时也利用SSE实现了流式的输出，可行性较大，所以对很多基于大模型的轻功能来说，会直接形成从Node.js-Web/App的技术路线。
    • AI时代我们要更加的拥抱变化，deepseek的火爆引发了我们的更深入的思考，不少企业开始思考自己搭建或者引入不同的大模型，deepseek也许会让企业决策者们对私有化部署多了一些可行性的思考，或者对如何看待大模型的引入有更多的思考
    • 可以考虑使用客户提供的大模型。对现有功能的学习平台来说，在模型时代，在公司战略定位的基础上，也可以突出工具定位的属性，以此思路出发，大模型的定位是内容提供商，客户专业人员是内容审查者和管理者，UMU是面向用户的的内容分发工具和工作流平台，这样我们另外一个维度上提升平台使用价值，比如可以增加一个LLM供应商配置，由客户自己提供他们LLM，在讲师侧和学员侧的AI部分就可以直接使用客户提供的LLM
    • 关于我们提供的产品时，是否同步提供大模型资源，我觉得这个问题近段时间不会有统一的答案。 对我们来说，我们使用客户的提供的LLM供应商很大程度上可以解决一部分稳定性和可靠性的问题。正在慢慢形成一种共识，大模型对企业来说也是一种优质资源，不同的购买价格使用的资源质量不同。像移动互联网早起阶段， 同一个App装在千元机和装在苹果手机上的体验是完全不同的。
    • 目前很多语言的大模型不断提升优化，比如针对法语，德语，阿拉伯语，还有很多基于小语种的大模型都还在蓬勃发展中
    • 基于企业管理运营机制，相当一部分知识和信息的处理结果需要统一分发和管理，从这角度上说，大模型替代不了这部分的分发和管理，而我们在一块上有一定的基础的。

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工作周报2025年 1 月 20 日 - 2025年 2 月 4 日

本周工作思考

  • 《原子习惯》识别坏习惯 & OKR与原子习惯（五）
    • 假期里也阅读学习了几本OKR相关的书籍，对OKR的制定和理解更深入了一些。OKR是用来推动正确的事情发生的有效工具。同时OKR在帮我们聚焦在当前主要目标上的同时，也会帮助我们客服以期的一些旧习惯，在繁杂的日复又一日的日常工作，很多人很容易陷入舒适区，OKR的一些目标的设置会有一些挑战性，在一定程度上会让我们时刻记住目标，每天离舒适区远离一点。
    • 确定了OKR，很多KR就像原子习惯需要在“让它显而易见”，“让它有吸引力”，“让它简便易行”，“让它令人愉悦”上做一些调整，比如，每周例会上重述一些团队的目标，KR的拆分更具可行性一些，结果的达成更具有可展示性一些，让完成KR的计划和时间更完善和充裕一些，再比如长期的（以季度为单位）关注和建设一些公司长期发展的OKR的基础指标或者状态等等
    • 原子习惯是行为发生改变的有效方法，对很多事情的推进来说，首先需要把行为总结为“习惯”，并且要拆分成“原子”的，这个事情本身我认为是有一些挑战的。比如OKR的制定是一个相对比较复杂的事情，如何把这个事情拆分成“原子习惯”，在每周、每月、每个季度、每年等完成讨论、设计、制定、调整、评估、复盘等这一系列的动作，诸如此类的事情我就觉得需要仔细分析每个动作的微习惯和原子习惯
    • 识别坏习惯并快速的改正避免我觉得也是非常有重要的，我的经验是坏习惯往往被忽视，当被意识到是一个问题时，不得不花费很大的力气来改掉这个坏习惯，同时要弥补由此带来的各种可能的损失，开发工作中原子习惯应该是结果导向的和OKR导向的，好的习惯导致的结果需要在OKR中找到，坏的习惯往往会导致结果不会出现在OKR里

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tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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程序员，关于技术我所知甚少，唯有探索，方得真知。