LOCKS：创业者的骨相，无关聪明
Brian Halligan（HubSpot联合创始人）基于对数百位创始人的观察，提炼出的五条核心评估标准。
一面镜子，而非路线图
LOCKS 评估的不是技能，而是一个人骨子里是什么样。它照出的是你是否适合创业这条残酷的道路。
- K（知识） & S（学生）：可后天习得，靠努力。
- L（讨人追随）：可勉强补一点，但“天生”与“学会”有本质区别。
- O（痴迷） & C（肩上的石头）：极难或无法补足。它们是筛选器，不是训练目标。
“它是一面镜子。照出来你适不适合走这条路。如果你缺的是O和C——答案可能不是硬补，而是重新想想自己是不是选对了赛道。”
五条标准，每一个都不是你以为的意思
Lovable
讨人追随
不是情商高，会来事。 是“28岁的我，愿不愿爬过碎玻璃去给这个人干活？”
能让他人放弃更安全的选择追随你。乔布斯是典型。
Obsession
深度痴迷
不是觉得“点子不错”。 是“不和这个人/问题在一起我活不了”。
一个问题在你脑子里住了很多年，不解决就浑身不自在。无法强迫产生。
Chip on shoulder
肩上的石头
不是“上进心”。 是内心深处一块“焊死的涡轮”，关不掉，永远在转。
人生经历刻下的。黄仁勋觉得“太苦了，但停不下来”。补不了。
Knowledgeable
领域知识
在你的领域里懂多少。是你的“存货”和护城河。
让你少犯蠢，比同行看得更准。可通过学习获得。
Student
终身学生
不是“爱看书”。 是“像大语言模型一样，不停地、不停地学”的饥饿感。
是你“做饭的手艺”，不会过期。可通过练习获得。
Halliganisms：LOCKS在行动
每一条管理经验的背后，都对应着一种LOCKS特质。
该吃的苦，一口吞
分三轮裁员，就像慢慢撕创可贴，让全公司持续恐惧数月。一刀切 虽然剧痛，但伤害更小。
那块石头让你能扛住巨大的瞬间痛苦。
危机是变革的最好机会
HubSpot宕机后，Brian在全公司面前哭了，然后推倒重来了整个发布流程。
痴迷者想的不是“恢复原样”，而是“终于有理由大改了”。
一事一负责人 (DRI)
一盆花两个人浇，保证浇死。但难在执行：如何调动不归你管的人？
没有“让人愿意跟着你干”的劲儿，头衔是白搭。
公司 > 部门 > 个人
能跳出自己的小圈子看到全局，而不是只在乎自己那摊数据。
永远在学习，所以视野一直在变大。
找人、搭班子的反直觉逻辑
答案谁都懂，但反人性
“慢慢招，快快裁” (Nobody listens to me.)
第一层：慌
位子空着，项目卡着。本能是“赶紧找个人顶上”。
第二层：心软
看到苗头，但“再给一次机会吧”。心理负担太重。
第三层：不甘心
已经投入了那么多时间磨合，承认白费了太疼。
面试 vs. 盲背调
Brian的选择：选背调。面试是表演，大厂出来的人尤其擅长。
关键问题（问前同事，而非候选人提供的推荐人）：
- “你会不会特别想把这个人重新招回去？”
- “1到10分，你有多大可能从我这里把他抢回去？”
内部培养 vs. 外部空降
数据： 从Salesforce、Google、微软招的人，流失率100%。
比喻： 健身房练出的肌肉，到了野外（创业公司）可能不适应。
“水平差不多的时候，给自己人一个机会。他懂你的做事方式、懂你这帮人的脾气。”
AI 把技能踩平，LOCKS 成为终极壁垒
“五工具”在贬值
写代码、做设计、分析数据…AI正在让这些技能的门槛急速降低。“像我这种普通人，马上也能做产品了。” —— Brian Halligan
“LOCKS”碰不了
AI无法替你对一个问题痴迷(O)，无法替你扛起肩上的石头(C)，无法在关键时刻让人无条件追随(L)。这是AI无法自动化的、人骨子里的东西。
最终的护城河：活人间的信任
企业销售（卖大单）的核心：“把公司的钱交给你，我不会因此丢饭碗。”
AI能提供完美的信息和流程，但无法提供一个活人说出：“出了问题我负责。”
当所有能自动化的都被自动化后，
建立在“人和人之间信任”上的事情
就变得无比值钱。
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