筆記 | 成為全方位領導人

筆記 | 成為全方位領導人
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成為全方位領導人 (What makes a Leader) 收錄在哈佛商業評論最有影響力的 30 篇文章。
文章開頭談到,要找出擁有「適當領導特質」的人是一門藝術,每位領導人的人格特質不同,有的內斂重分析,有的強勢,在不同的情境/情勢中,需要的領導能力與特質不同。

作者丹尼爾·高曼透過分析多家公司的職能模式,總結出創造傑出績效的三大類能力,包含專業能力、認知能力,以及展現 EQ 的能力。

表現傑出的人職位愈高,認知能力與 EQ 會愈顯得重要,專業能力的差異則愈不相關,其他研究也指出 EQ 能使傑出的領導人脫穎而出,並且有助於創造優良績效。

不論是哪一種特質的高效領導人,都有高度情緒智能 (Emotional Intelligence) 這個重要的共同點,文中更進一步解析 EQ 的組成要素:


自我認知
  • 足夠了解自己的情緒,知道自己的情緒受何影響,並能找到應對之道。
  • 能坦然面對自己的極限和長處,更能讓自己在合適的地方發揮。
  • 知道該在何時尋求幫助,選擇目標既不會能力不及,也不是輕易可達。
自我規範
  • 找到方法控制自己的情緒,甚至引導到有用的方向
  • 能控制自己感覺和衝動的人,能創造信任與公平的環境,優秀人才會流向這個環境,且有一定忠誠度
  • 能順應變化,甚至引導改變
驅動力
  • 受成就動機驅動,擁有不止為金錢地位而工作的熱情
  • 保持樂觀,克服失敗帶來的挫折和沮喪
  • 不斷提高績效標準,且採用一套方法追蹤進步的情形
    (原文是喜歡打分數,我更傾向是描述用客觀數據衡量績效)
同理心
  • 了解別人的情緒,與人相處時能考慮到對方的情緒反應。
  • 同理心日漸重要的原因:
    • 團隊合作型態增加
    • 迅速全球化
    • 留住人才的必要日增
  • 感覺並了解每個人的想法,在對的時候提供有效的意見回饋,在對的時該推一把要求更好的績效,也知道在何時該適可而止。
社交能力

社交技巧集所有要素之大成,是關鍵的領導能力

  • 有目的的友善,目的是為了把人們導向所希望的方向。
  • 擅長與所有人相處,找到共同點,是一種建立緊密關係的本領。

文中對幾個要素的組合說明,可以更幫助理解,如:

  • 自我認知+驅動力(內在動機)
    體認到自己的極限,但不會接受顯然可輕易達成的目標
  • 自我規範+驅動力(內在動機)
    克服失敗帶來的挫折和沮喪,轉化為成長的養份,在下一次表現得更好
  • 自我認知+自我規範+同理心
    能了解與控制自己的情緒,並且能體諒他人的感受,往往能有效地管理人際關係
  • 社交技巧+同理心
    擅長管理團隊,也是說服高手,知道何時該採感性訴求,何時採理性訴求

情緒智商曾被視為企業領導人 Nice to Have 的特質,在現在的趨勢中,已成為 Need to Have 的要素,而 EQ 是可以學習的,雖然需要不少的時間投入,包含持續地練習、接受回饋並調整,但有效的情緒管理能為個人及組職帶來好處,是非常值得的投資。

在閱讀這篇文章後,我整理成一頁筆記幫助自己回顧文章的內容,也是提醒自己不論擔任什麼角色,都能持續練習 EQ,做有效的情緒管理。

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桌面上的筆電顯示程式碼,旁邊放著咖啡杯,象徵日常部署與開發工作流

[紀錄] OpenClaw 部署指定模型

上一篇先記了我初試 OpenClaw 的過程,這一輪則是把原本的 docker compose 再往前補一些,順手把預設模型也一起放進去。 這次選擇的是 Ollama,預設模型設成 minimax-m2.5:cloud。 原本以為把 .env 補好、compose 啟動,接著就能開始用了。做了才知道事情沒有我想得順利,仍然還是需要手動進 container 執行指令。 因為這次在 docker compose 想放進預設模型,所以整個配置也跟著多補了一些。原本比較單純的 OpenClaw 部署,後來變成 openclaw + ollama 的配置,讓 OpenClaw 啟動後能直接接上模型。 不過模型名稱先放進去,事情也沒這麼順。 Ollama 要使用 cloud model 得先登入。第一次啟動後,要先進到 Ollama 容器裡跑

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[紀錄] 初試 OpenClaw

[紀錄] 初試 OpenClaw

夯了很久的 OpenClaw,近期開始出現了退安裝潮,我卻正要開始嘗試使用。 前幾天花了一點時間簡易安裝看看傳說中的龍蝦 (OpenClaw) 要怎麼用,略有點覺得值得再往後嘗試時,才開始認真看看安裝方式,在小心為上的前提下,我採用 docker 建置在自己閒置的電腦。 在 docker-compose.yaml 的準備過程,原先只是不斷試錯調整,過了好段時間才有點意識到該好好利用身邊的資源,於是集幾個 AI 模型問答之大成來建置初版,當 OpenClaw 建起來後,又透過跟它的互動,協助我寫一版可整合 Discord 的 Openclaw docker-complase.yaml 自用。(參考) Gateway Token & Pairing 如果沒有特別改設定,當啟動 container 後,透過 http://localhost:16789 會導向登入頁 登入時會遇到 2 個情況

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Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

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在初版架構逐漸成形後,時間也差不多過了一年。 架構可以跑、資料可以流動,但我仍然不確定它能不能真正落地。這條路必須要團隊可以承接、可以擴展,數據才有機會真正發揮價值。 很慶幸的是,我的主管願意投資時間,讓這個方向能繼續推進。也正是在那段時間,我的思考開始出現轉變... 前一篇的重點,是讓流程從「能跑」走向「能持續」。 而接下來我開始思考:如果這件事要由團隊一起做下去,現在的做法夠不夠讓人接手? 轉變的核心 回頭看那一年,大多數時間其實是在解問題。 但接下來,我該解的是另一個問題:怎麼讓別人不用再解一次同樣的問題? 於是投入了約莫三個月、壓力值很高的一段時間,開始把原本依賴個人經驗與記憶的做法,收斂成可以被團隊理解與複製的形式。 這個收斂,後來具體落在幾個方向上: * 把 Data Center 的部署方式收斂成一致做法,降低環境轉換成本 * 把資料整理作業轉變為配置驅動,讓流程與部署有規則可循 * 整理 DDL 轉換規則與範本,讓團隊能共用同一套方法 * 把知識系統化交付出去 這些事情的唯一核心是 讓方法大於個人。 從個人經驗,到規則明確 第一個改變:

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