Продолжу делиться цитатами из ReWork, отражающими принципы, которых я стараюсь придерживаться в работе. Сегодня пачка цитат и мыслей про принятие решений.

Начнём с базы. Размышления и обсуждения надо трансформировать в принятие решений. Не должно быть встреч с повесткой “давайте обсудим” или “подумаем”. Даже если вы собираетесь на брейншторм, вы должны понимать с чем конкретно вы собираетесь оттуда выйти. Есть компании/команды с ужасной менеджерской культурой — “сто встреч и ноль фоллоуапов“ (уверен многие тут знают о чем речь 😈). Чаще всего это происходит потому что никто не хочет брать на себя ответственность за принятие решений. Такие встречи увеличивают фрустрацию вместо того, чтобы мотивировать команду. А должно быть наоборот — встретились, решили, разошлись вдохновленные новым вызовом. Как меня когда-то учил мой наставник по проектному менеджменту — ты должен приходить на встречу с готовым решением в голове, а команда должна уходить со встречи с ощущением, что вы на встрече вместе до него договорились.

Whenever you can, swap "Let's think about it" for "Let's decide on it." Commit to making decisions. Don't wait for the perfect solution. Decide and move forward.
You want to get into the rhythm of making choices. When you get in that flow of making decision after decision, you build momentum and boost morale. Decisions are progress.
Each one you make is a brick in your foundation. You can't build on top of "We'll decide later," but you can build on top of "Done."

Чтобы не так страшно было брать на себя ответственность за принятие решений, запомните два важных правила. Первое — идеальных решений не существует. Сколько бы вы ни потратили времени на размышления, обсуждения и анализ, все равно есть шанс ошибиться и что-то не учесть. Поэтому соглашайтесь на то, что сейчас выглядит достаточно хорошо. Завтра у вас будет больше информации, а послезавтра ещё больше. Поэтому, если вы не приняли решение сегодня, завтра вы откатитесь назад, так как будете его искать исходя уже из новых вводных. Вам же важно двигаться вперёд и не застревать на месте. Так что неплохое решение сейчас гораздо лучше идеального через месяц (ну или, если честно, то никогда).

It doesn't matter how much you plan, you'll still get some stuff wrong anyway. Don't make things worse by overanalyzing and delaying before you even get going.

...a big part of this: You don't have to live with a decision forever. If you make a mistake, you can correct it later.

Второе правило, которое следует из первого. Старайтесь принимать настолько локальные решения, насколько позволяет ситуация. Не нужно думать на 10 лет вперёд и решать все задачи в общем виде. Попробуйте найти самое простое решение, которое решает проблему прямо сейчас, а после этого прикиньте — на сколько его хватит? А как его чуть-чуть усложнить, чтобы хватило на дольше? А эта дополнительная сложность сейчас выглядит оправданной?

Instead, make choices that are small enough that they're effectively temporary. When you make tiny decisions, you can't make big mistakes. These small decisions mean you can afford to change. There's no big penalty if you mess up.
You just fix it.

Тут, наверное, без примеров не обойтись. Ну, например, пусть речь идёт про какие-то процессы разработки и у вас в команде сейчас только senior-разработчики. Значит сейчас вам не надо придумывать решения, которые будет допускать наличие junior’ов в команде. Потому что если у вас сейчас нет джуна и вы их даже не собеседовали, то в ближайшие N месяцев их и не появится. А команда из одних синиоров и команда с джунами — это две разные команды.

#books #rework #decisionmaking

Хочется немного продолжить тему про принятие решений и поговорить о том, как правильно фиксировать те или иные договоренности. Почему это вообще важно? Потому что часто под одними и теми же словами разные люди понимают абсолютно разные вещи. Я много раз уходил со встречи, где бекендеры и фронтенедеры договорились о том, как они будут взаимодействовать, на словах, а потом выяснилось, что бекенд реализовал одно, а фронтенд поддержал совсем другое.

Я знаю ровно один способ этого избежать — договариваться на том языке, на котором не может быть двух толкований. Конкретно в случае договоренностей между бекендом и фронтендом — на языке API. Когда бекендер говорит, что реализует какие-то методы, у него в голове не сработает и половина триггеров из тех, которые щёлкнут, когда он увидит конкретные поля в конкретных объектах апишки. Когда фронтендер говорит, что согласен на какую-то реализацию со стороны бекенда, он скорее всего не может быстро оценить сколько и каких вызовов ему придётся сделать, чтобы собрать всю страницу целиком. А когда он увидит API он может сразу сказать каких методов ему не хватает, чтобы не плодить лишние запросы.

Проблема только в том, что API не всегда достаточно, чтобы подробно описать реализацию сложной функциональности. Обычно нужна ещё какая-то схема взаимодействия, объясняющая, что за чем идёт, какая вариативность присутствует, из какого состояния в какое мы можем попасть и т.д. Найти универсальный инструмент, помогающий ответить на этот вопрос, у меня пока не получилось. Каждый раз это муки выбора, много попыток нарисовать что-то понятное в Miro, а потом ещё и много неудобного редактирования, когда договоренности меняются. Поэтому у меня вопрос — а как вы документируете такого рода договоренности, чтобы это было наглядно и не слишком трудозатратно?

Хотел написать пост о том, как важно следить за уровнем заряда своей батарейки, а потом вспомнил, что уже писал его в прошлой жизни, т.е. 2,5 года назад. И он, кстати, стал моим самым расшаренным постом в фейсбуке за всё время. Забавно, что в прошлый раз писал я его тоже перед очень долгожданным отпуском. Видимо, когда уже достаточно хорошо умеешь наблюдать за своим состоянием и не пытаешься вопреки сопротивлению что-то продолжать делать (не надо, оно ж всё равно не получится скорее всего), то именно в режиме энергосбережения эффекты саботажа организма и выбора быстрого дофамина проявляются лучше всего.

Я, вообще-то, довольно хорошо умею делать что-то большое по чуть-чуть, результат чего будет виден только через месяцы. Причём неважно, один я это делаю или вместе с кем-то. Вот даже моя нынешняя работа про это — первый квартал, когда я только пришёл, мы занимались исключительно анализом того, а что вообще надо сделать, как мы это будем делать, кого и как это затронет. Второй квартал стал чуть более конкретным и начали появляться какие-то артефакты не только от меня, но и от других людей. И вот только сейчас подходит момент, когда мы первые тестовые запросы к тому, что начали проектировать ещё прошлым летом, сделаем.

Но при этом, несмотря на то, что в компании отлично построена система фидбека, а мой непосредственный руководитель ценит и хвалит ту работу, которую я делаю, дофамина от результата очень не хватает. Как это проявляется прямо сейчас? Очень забавным образом.

Я, как человек, помешанный на том, что всё время надо делать что-то полезное (о, я с этим в себе постоянно борюсь, но успехи переменные), всегда держу в фокусе несколько развивающих активностей. Прямо сейчас их три: почитать книжку, пройти тему в курсе по яхтингу и продвинуться дальше в написании одного проекта силами AI. И из этих трёх активностей чаще всего выигрывает курс по яхтингу, если у меня есть хотя бы час свободного времени. Если времени меньше, то книжка. А до проекта добираюсь только тогда, когда чувствую, что могу засесть часа на 3-4. В остальное время, если пытаюсь сесть за проект (т.е. тему по яхтингу сегодня уже прошёл и книжку почитал), то включается прокрастинация.

И кажется, я понял, в чем секрет именно такого выбора. Пройденная тема - это гарантированный дофамин. Я — молодец. Почитал книжку — тоже молодец, но почему-то глава (или даже несколько) книжки не ощущается таким же достижением, как прослушанная и понятая лекция. Вот если можно её прям до конца дочитать, тогда безотлагательно. А с проектом вообще всё плохо. Там и за два, и за три часа иногда получается только нормально в контекст вернуться, сломать голову и не достичь чего-то нового. Вот он и страдает.

В общем, надеюсь, перезагрузка на каталке в Грузии вернёт уровень батарейки в зелёную зону. А до апрельской яхтенной практики в Британии она если и успеет упасть, то только до жёлтой. И это с учётом того, что я рассчитываю, что AI за меня таки напишет пару несложных проектиков.

P.S. А, блин, ещё ж одну развивающую активность забыл — посты вот эти вот писать. Или, может, я не считаю её развивающей. Но дофамин она точно приносит, особенно, когда вы посты лайкаете и комментите. А если ещё и перепостите, то вообще ухххх.

Ладно, что я тут всё время на серьёзных щах. Тем более, что отпуск, в который я улетаю в пятницу, по ощущениям нужен был как минимум месяц назад. Поэтому на самом деле всё, на что меня сейчас хватает, это делать минимально необходимые усилия, чтобы команда продолжала двигаться вперёд. А ещё — готовиться физически к первой полноценной каталке в горах за 5 с лишним лет. В этом мне очень помогает пёс. Ассистирует в видосах, которые я снимаю для тренера.

У пёсана, кстати, есть свой инстаграм и там больше жизни, чем в моём!

Катание на сноуборде после большого перерыва отлично продемонстрировало (как и картинг с теннисом недавно) одну вещь. Можно сколько угодно учиться чему-то прикладному, но если нет базы, то ты так и останешься на довольно среднем уровне, прогресса с которого будет добиваться очень сложно, если не невозможно. Последние два года я очень активно занимался фитнесом и не занимался практически никаким спортом. Но при этом каждый раз, когда я возвращался к какому-то виду спорта после долгого перерыва, я чувствовал, что я N лет назад мог делать это гораздо хуже, чем я сейчас. Потому что я, наконец-то, не только накачал сколько-то килограммов мышц, но и научился управлять своим телом. А через него уже и ракеткой, рулём, доской и чем угодно ещё.

Примерно по той же причине, когда у меня спрашивают — а какой бы курс по программированию на питоне пройти, чтобы лучше понимать, что вообще вы там делаете в своей разработке, я впадаю в ступор. Потому что курс наверняка может научить с помощью кода решать какие-то прикладные задачи. Но для понимания того, что происходит, нужна скорее база. А база это те самые курсы, которые у нас на ВМК шли первые два года — алгоритмы, архитектура вычислительных машин, операционные системы, системы программирования, объектно-ориентированное программирование и что там было ещё. И послать человека изучать всё вот это как будто бы странно. А, с другой стороны, как ориентироваться в разработке без знания всего этого, я не очень понимаю. И, вообще, всем, кто сейчас хочет войти в айти, мне очень хочется говорить - не надо, остановись. Это только со стороны кажется, что в айти всё классно, просто и богато. А в реальной жизни ты замучаешься конкурировать за свою джуновую позицию не только с такими же как ты, но и с ChatGPT.

А вы что говорите желающим "войти в айти"?

Много лет назад вместе с коллегой придумали формат, в котором мы бы хотели работать со стартапами. Коротко назвали его C*O as a Service. В моём случае, соответственно CTO. С тех пор у меня появилось много самого разного управленческого опыта в разработке, инфраструктуре и т.д. А ещё появилось ещё больше уверенности в том, что именно такой формат отлично подходит стартапам на ранних этапах. Если считать, что CTO руками не работает (а в достаточно больших компаниях от него этого всё-таки не требуется), то для него в небольшой стартап-команде не хватает задач на фуллтайм, но при этом его экспертиза нужна достаточно регулярно.

Да что там далеко ходить — недавно в одном чатике обсуждали на мой взгляд классический пример, где нужен именно такой сервис. Есть две разработки двух разных команд аутсорсеров, с которыми бизнесу не понятно что делать, а надо их как-то объединить и развивать. Что делать? На мой взгляд, если не привлечь специалиста, который сможет вникнуть в то, что сделано, пообщаться с бизнесом, пообщаться с аутсорсерами и предложить план, опираясь на свой опыт и насмотренность, то скорее всего всё закончится третьей разработкой третьей команды и новым витком той же проблемы.

Я мог бы долго описывать, почему ещё это хорошая идея, в каких ситуациях она нужна и в каком формате её можно реализовывать, но не буду, потому что мне лень недавно я нашёл компанию, которая предлагает всё то же самое, только не про CTO, а про руководителя отдела продаж. И поэтому хочется просто предложить вам открыть их лендинг и спросить — если представить, что там не про продажи, а про разработку, вы бы воспользовались услугой? А какие тарифы (и по цифрам, и по содержанию) вы бы хотели там видеть?

Я тут немного приболел и, кажется, это отличный повод написать про умение понижать планку. Вообще-то, когда несколько дней или недель подряд не вывозишь те цели, которые перед собой ставишь, надо не повышать таргеты, а понижать их. И, конечно, первая реакция на эту мысль у многих (о, у меня в первую очередь) такая: ну, как же, я же не успел, значит теперь надо сделать и то, что не сделано, и ещё немного сверху. После этого ты коммитишься на это перед собой, не успеваешь сделать ещё больше и снежный ком растёт-растёт и, в конце концов, накатывается на тебя, полностью лишая возможности куда-то двигаться.

Возможно, с точки зрения всяких там вирусов, бактерий и иммунитета я сейчас скажу нечто антинаучное, но по моему (и не только моему) мнению, болезнь — это иногда защитная реакция организма на перегруз. На то, что ты от него хочешь больше, чем он прямо сейчас готов предоставить. Такой вот физиологический саботаж.

Поэтому если вы несколько дней или недель подряд не успеваете сделать то, что собираетесь, запланируйте меньше, а не больше. Продемонстрируйте своему организму, что вы его слышите, а он в благодарность за это напряжется и действительно выполнит то, что вы запланировали. А, возможно, и немного больше. Ну а если и это не поможет, то надо либо срочно в отпуск (эй, Лондон, теперь я точно знаю, что ты меня ждёшь), либо менять задачи, на которые у вас настолько не стоит.

Всем бережного отношения к организму и здоровья!

Вчера к нам на Кипр по почте из Великобритании пришли наши новые сертификаты — теперь мы с женой официально Coastal Skipper’ы. Если прошлый уровень (Day Skipper) мы получали в максимально расслабленных условиях в комфортнейшем климате зимнего Ливана, то на этот раз послушались советов бывалых и поехали делать это на родину RYA (расшифровывается как Royal Yachting Association, ну, вы поняли) — в пролив Солент на самом юге Соединенного Королевства. Выбор локации полностью соответствует принципу, по которому учиться нужно в самых тяжелых условиях. Перефразируя классическое выражение — тяжело в Соленте, легко в Средиземноморье.

За пять дней в проливе мы успели застать шторм (и на ходу поменять весь план переходов на день), туман (и от души погудеть круче, чем фанаты на футболе), самый сильный прилив за год (и, воспользовавшись этим, пройти по обмелевающему участку пролива), самый сильный отлив за год (и поседеть от цифры 2,8 на глубиномере). А ещё попробовать ночной яхтинг (вот как подобрать точный аналог английскому слову sailing?) на, возможно, самой хорошо размеченной освещёнными буями и секторными огнями территории. Впрочем, это как раз опыт, которым не факт, что получится где-то ещё воспользоваться. Но, как минимум, это просто захватывающе и красиво (просто посмотрите на эту гифку).

Кстати, в процессе обучения заметил за собой одну важную штуку. Мне очень сложно заставлять себя делать что-то, смысл или механику чего я не понимаю. Одно из упражнений, которое мы тренировали — это швартовка на буе под парусом при наличии течения. И вот два человека передо мной уже это сделали. Кажется, оба не с первой попытки, но больше двух никому из них не понадобились. Наступила моя очередь.

Инструктор, опытнейший британский дедушка, который в шторм при крене лодки в 30-35 градусов, пил свой proper tea с абсолютно невозмутимым выражением лица, говорит мне что делать. А я его слушаю, начинаю это делать, анализирую, не понимаю почему это должно сработать, и впадаю в ступор. В этом ступоре я на каком-то подсознательно-нстинктивном уровне, делаю какие-то движения штурвалом, даю команды тем, кто работает с парусами, но в итоге у меня ничего не получается. Дедушка злится, что я не следую беспрекословно его командам. Я злюсь, что он не понимает вопросы, которые я ему задаю, и просто повторяет то объяснение, которое я не понимаю. В итоге за полчаса и 4 попытки у меня так и не получилось зашвартоваться на этом буе, а все, кто учились вместе со мной, всё это время давились со смеху, но, к счастью (а может и нет), никто из них не заснял это соревнование баранов в своей упёртости.

На следующее утро я вспомнил слова нашего инструктора Криса из Ливана. Он говорил, что любую вещь из курса он умеет объяснять пятью разными способами, так как разным людям проще воспринимать вещи по-разному. И в этот момент я подумал, что это очень важное умение не только для инструктора, но и для менеджера, который ставит задачу. Да, наверное, кто-то может просто сделать то, что ему сказали, не вникая в детали того, почему именно так правильно, почему это сработает. Но если человеку не объяснить суть происходящего, то я вижу как минимум два риска:

1. Он на самом деле не понял, что ты от него хочешь, и будет делать что-то по-своему. И с большой вероятностью у него ничего не получится (как у меня в этой истории со швартовкой)
2. Он понял, что ты от него хочешь, точно следует инструкции, но обстоятельства поменялись и оно перестало работать. А так как он не понимает сути, то не сможет ни принять самостоятельные решения, чтобы учесть обстоятельства, ни даже прийти заранее с вопросом — что нужно изменить.

Поэтому если ставишь кому-то задачу, надо держать эти риски в голове, когда принимаешь решение — потратить ли дополнительное время на объяснение контекста и проверку того, как хорошо человек понял, что нужно сделать, или и так всё ok.

Всем попутного ветра и приятного волнения! Во всех смыслах)

Не знаю, к чему это отнести — к перфекционизму, самостоятельности или идиотизму, но мне с огромным трудом даётся эскалация проблем, которые не получается решить самостоятельно. С годами менеджерского опыта я более-менее научился делегировать, иногда (и это доставляет особенное удовольствие) даже кому-то из соседней команды. Но вот в сложной ситуации позвать руководителя и сказать ему, что, кажется, это проще/логичнее/целесообразнее/эффективнее (нужное подчеркнуть) решать с его помощью, для меня все ещё бывает проблемой.

Причем, самое интересное, что на ситуацию, когда вроде бы уже можно эскалировать проблему, а я всё ещё этого не делаю, у меня бывает два противоположных взгляда. Вариант первый — не, ну как же так, я сам не могу справиться что ли? Вариант второй — не, это, конечно, не моя работа, а работа руководителя (может быть даже не моего), но раз мне её доверили, то я не должен его звать, а должен сжать зубы и пытаться дотащить самостоятельно. Часто, кстати, первый вариант после некоторого количества попыток эволюционирует во второй.

И теперь, когда я осознал эту проблему, мне кажется, что это серьёзная зона роста (а также снижения тревожности) — научиться вовремя подключать людей не только снизу и сбоку по иерархии, на и сверху. Поэтому у меня вопрос — а вы встречали где-нибудь хорошие статьи, книжки, подкасты или любую другую рефлексию на тему “Как правильно эскалировать?” А может есть чем из своего опыта поделиться — как вы с этим работаете?

В январе этого года я заинтересовался темой написания кода силами ChatGPT. Начинал с того, что с его помощью ускорял написание кода небольших бекендов, крутящихся в AWS Lambda. Это задача, которую я регулярно решал вручную, но так как я ненастоящий программист (в смысле, не занимаюсь написанием кода большую часть рабочего времени), то тратил на это довольно много времени. В таком сценарии ChatGPT выступал для меня очень быстрым junior-разработчиком, что сильно ускоряло реализацию, хотя и добавляло этапов с глупыми ошибками по пути.

Со временем я понял, что количество глупых ошибок можно уменьшить, если сначала попросить AI-ассистента задать мне вопросы, ответы на которые ему нужны, чтобы описать требования к тому, что я хочу сделать. Ну и, соответственно, описать эти самые требования.

Но недавно попробовал с его помощью сделать совсем новую для себя штуку — написать небольшое Android-приложение. Весь мой опыт работы в Android Studio до этого сводился ровно к одной вещи — подготовке и проведению воркшопа по сбору крэшей при помощи AppMetrica. А приложение, которое хотелось написать, должно было логировать данные с датчиков телефона с максимальной частотой. И, к моему удивлению, на это мне хватило пары вечеров будних дней (часа по два) и нескольких субботних часов. Т.е. спустя примерно 8 часов взаимодействия с ChatGPT я смог закинуть собранную APK-шку на свой телефон, запустить приложение, нажать на кнопку, убрать телефон в карман и спустя 15 минут посмотреть на лог данных датчиков (акселерометра, гироскопа и магнитометра), записанный за время заезда в картинге.

Теперь передо мной стоит следующая задача, с которой я тоже не сказать, что много сталкивался — обработать этот лог и получить из него какую-то минимальную телеметрию заезда. Задача минимум — узнать время круга. И, да, если в Москве мне бы это показалось бессмысленным занятием, поскольку после заезда всегда можно посмотреть на распечатку своего заезда по кругам, то в нашем местном картинге в Пафосе узнать время своего лучшего круга — это уже большая удача.

Что из этого получится, узнаем через три недели. Почему через три? Потому что я решил провести эксперимент. Поддерживать бэклог проектов, которые мне было бы интересно реализовать, каждый месяц выбирать из них один (над конкретным принципом выбора я ещё думаю), формулировать гипотезу, которую хочется проверить, выделять MVP и смотреть, что с поддержкой ChatGPT получится реализовать за месяц. А через месяц груминг бэклога, переоценка проектов исходя из новых знаний за месяц и следующий проект.

О прогрессе в этом эксперименте буду рассказывать каждую неделю. Не переключайтесь ;)

#chatgpt_driven_development

Когда я размышлял о том, как же выбирать проекты для реализации силами ChatGPT, я осознал (не без помощи нескольких мудрых собеседников), что у меня есть три варианта мотивации для того, чтобы делать проекты в свободное от работы время:

- Я хочу быть тем человеком, который сделал такой проект.
- Я верю в финансовый успех проекта и хочу иметь в нём долю.
- Я верю, что могу быстро сделать такой проект (для кого-то) и получить в несколько раз больше денег за час своей работы, чем обычно.

Как вы уже, наверное, догадались, карманная телеметрия для картинга относится к первой категории. Поэтому основные моменты, которые я пытался оценить, прежде чем браться за него:

- Насколько сильно и как давно я хочу его сделать?
- Каким минимальным результатом я буду доволен?
- Насколько я верю, что за месяц смогу сделать MVP?
- Сколько новых вещей придётся изучить по дороге?
- Какие технические челленджи могут мне помешать?

Пойдём по порядку — от субъективного к менее субъективному.
Сделать проект с телеметрией для гонок я хочу очень давно. У меня были разные идеи того, что конкретно это могло бы быть, но именно в формате телеметрии для картинга этот проект крутится у меня в голове с тех пор, как я ходил в картинговую школу больше 10 лет назад.

Благодаря уровню телеметрии в ближайшем ко мне картинг-центре, планка минимального результата, которому я буду рад, сильно понизилась. Если раньше мне хотелось засунуть в телефон виртуального тренера, который будет мне подсказывать точки торможений и заходов в поворот, то теперь мне достаточно хотя бы просто времени круга.

Благодаря тому, что планочка минимального нужного результата упала, вероятность того, что такое можно сделать за месяц, резко возросла. Конечно, раньше тоже можно было бы сделать приложение, которое пытается понять твоё время круга, но никакой пользы (да и радости, скорее всего) оно бы не принесло, так как эта информация и так всегда была доступна.

Вот то, сколько всего нового придётся по дороге “потрогать”, меня немного смутило. Мой опыт и в разработке мобильных приложений, и в обработке данных ну совсем минимальный. С другой стороны, мне показалось, что это классная задачка для того, чтобы проверить, насколько опытный менеджер (тут и с мобилками, и с данными у меня всё в порядке) может взять себе в помощники ChatGPT и сделать всё в одиночку.

Ну и последнее — сколько и каких я вижу потенциальных технических проблем, которые могут мне помешать прийти к результату? Тут и по части мобилок, и по части данных у меня собрался целый набор, о котором, наверное, стоит поговорить отдельно. Возможно, даже после того, как что-то из этих опасений подтвердится (что-то уже), а что-то отпадёт.

#chatgpt_driven_development

Так как основной прогресс в пет-проектах случается по выходным, как AI помог мне продвинуться за прошедшую неделю, буду рассказывать по понедельникам.

Я продолжаю собирать MVP проекта, который позволит получать картинговую телеметрию (пока выяснять время круга), используя только Android-телефон в кармане. За первую неделю мы с ChatGPT собрали минимальное приложение, теперь пришло время анализировать данные. Это вторая область, в которой я понимаю, что надо делать, примерно знаю, какие инструменты есть, но ничего толком не делал руками.

Поэтому первая задача, которую я прошу своего AI-ассистента помочь решить, это подбор инструментов. Хочу python notebook, но не хочу заморачиваться с установкой и настройкой всего локально на ноутбуке. После недолгой переписки, остановились на Google Colab.

И вот я уже создал sensors_explore.ipynb, и мы с ChatGPT начинаем писать код. Первым делом разобрались с тем, как использовать в ноутбуках данные с моего Google Drive. Теперь можно прямо из приложения шерить в папку, из которой Colab будет брать данные на обработку. Сразу после этого взялись за визуализацию, и тут меня ждало большое разочарование.

Как можно заметить по графику, показания с датчиков записались неравномерно. Выяснилось, что всё логировалось хорошо только пока был включен экран. Как только телефон убирался в карман, поток данных от датчиков прекращался. К счастью, на визуализацию данных я потратил от силы пару часов, и все оставшиеся выходные я потратил на то, чтобы добавить к приложению Foreground Service, который будет активным даже тогда, когда экран выключен.

Круто, что ChatGPT сам говорит, в каких файлах, классах и функциях внести изменения. Правда, иногда приходится спрашивать, что за exception вылетел или что за unknown reference, но до окончания выходных мы справились со сбором новой версии APK, которая не крешится сразу после запуска. Правда, поотлаживать её я не успел не то что в картинге, а даже просто в быту. Так что следующая неделя явно будет посвящена стабильности данных из приложения.

На прошлой неделе я рассказывал о том, какие проверочные вопросы у меня есть к проектам, которые я решил делать для себя (ну, в смысле, для портфолио, конечно). А сегодня хочу порассуждать о тех проектах, в которых я вижу потенциал для монетизации. Первое и, наверное, главное отличие — сначала надо найти человека, который тоже в этот потенциал монетизации поверит. Идеально, если это будет продакт, который пойдёт касдевить потенциальных клиентов, а ещё лучше, если продажник, который согласится продавать то, чего ещё нет. Но даже просто единомышленника, об которого можно обстучать идею и немного её причесать, может быть достаточно.

Следующее важное отличие — это то, что здесь я уже пытаюсь как-то прикинуть размер рынка и цену, которую человек готов заплатить за решение проблемы. Вот прямо сейчас, пока я вечерами дописываю код для картинговой телеметрии, по утрам я перекидываюсь с найденным единомышленником мыслями о том, как именно может выглядеть монетизация одного из проектов-кандидатов.

Кстати, если речь идёт о том, что результат должен быть достигнут за месяц, значит возможность купить пользователю надо дать хотя бы через 3 недели. Потому что дальше надо будет экспериментировать с источниками трафика, ценами и прочими штуками, влияющими на конверсию. Неделя, это, конечно, очень мало, но, надеюсь, хоть какие-то выводы за неё, наверное, можно будет сделать.

В остальном критерии те же самые — реализуемость, потенциальные блокеры, новые технологии. Но так как появляется ещё и критерий “монетизируемость”, во всём, что касается технологий, в этой категории проектов я должен сомневаться по-минимуму.

#chatgpt_driven_development

Мой редактор (since 2021) и моя жена (since 2023) сказала, что надо сделать мои посты более читаемыми. Так что теперь моё утро начинается не с кофе, который я варю для редактора, а сам не пью, а с чтения вот этой книжки.

Подозреваю, что после её прочтения, столько знаков препинания в одно предложение мне уже не удастся впихнуть. А пока - мучайтесь 😂

Половина отведенного времени уже прошла, а у меня всё ещё нет никаких собранных в картинге данных. С этими мыслями началась третья неделя проекта по разработке приложения для сбора телеметрии. Я понимал, что если за эту неделю данных не появится, то научиться считать время круга за месяц, у меня уже вряд ли получится.

Из-за ограниченности времени по будням я решил тестировать работоспособность приложения в домашних условиях по-максимуму. Сначала просто ходил по дому с телефоном в кармане и выяснил, что ChatGPT мне кое-что не договорил про Foreground Service. Чтобы сбор данных действительно продолжался в фоновом режиме, надо было не просто создать сервис, а перенести в него всю логику сбора данных. Когда я начал переносить сбор данных в сервис, сломалось обновление списка сохраненных гонок. А ещё за время “домашних тестов” выяснилось, что через несколько минут приложение и сервис могут убиваться, как энергозатратные.

К выходным я пришёл с полностью разломанным приложением и списком проблем, о которых ChatGPT знал, но сам ничего не говорил. Мне даже стало казаться, что я работаю не с джуном из своей команды, а с аутсорсерами, которые все, что не сказано в требованиях, трактуют так, как им удобно. Но за субботу и половину воскресенья мы с ChatGPT объединили усилия и пофиксили все эти проблемы. В процессе тестирования я успел походить по дому, поездить на машине и даже навернуть несколько кругов по району на электросамокате. Приложение не вылетало ни через 10, ни через 15, ни даже через 20 минут. Осталось только доехать до картинга и записать 10 минут данных с датчиков, с которыми я буду работать в Google Colab на следующей неделе.

На тестовый заезд выбрался только вечером в воскресенье. Экипировался, запустил приложение, положил телефон в карман, проехал заезд, достал телефон из кармана и обнаружил, что сервис не запущен. До этого момента я был уверен, что каким бы образом ни завершалась работа фонового сервиса, он должен был записать файл с показаниями датчиков на диск. Запустил приложение и выяснил, что это не так и никаких данных не сохранилось.

Итог недели оказался смешанным: я узнал много нового про Foreground Service и взаимодействия через Intent в Android-приложениях, но насколько сильно продвинулся к цели — неясно. Впереди осталась одна неделя, за которую надо данные и собрать, и обработать. В успех уже не очень верится, потому что проанализировать данные с датчиков это отдельная большая задача. Но небольшая надежда на один красивый хак по вычислению времени круга, который не поможет в общем случае, но подходит конкретно для картинга в Пафосе, осталась. Если данные соберутся, с ним всё должно получиться очень просто.

#chatgpt_driven_development

Вот и закончилась решающая неделя, и можно подводить итоги проекта с картинговой телеметрией. Напомню, что к её началу я пришёл с приложением, которое пишет показания датчиков ровно до тех пор, пока я не приезжаю в картинг. И ещё идеей, как можно считерить, чтобы решить задачу подсчёта времени круга не в общем виде, а для конкретного картинга в Пафосе. Сегодня, выдохнув после этой финишной прямой, я решил, что следующие 7 дней посвящу размеренной рефлексии, так что итоги буду подводить постепенно.

Начну с рассказа про приложение. Если кратко, то по прошествии четырёх недель с начала разработки, приложение продолжало падать в картинге, но несмотря на это мне удалось собрать показания датчиков больше чем с 10 кругов. То есть минимальную задачу, поставленную перед приложением, мы с ChatGPT решили, но довольно странным путём.

Помните, я уже писал, что мой единственный до этого опыт разработки приложений на Андроиде был связан с проведением мастер-класса по сборке крэшей с помощью AppMetrica? Несмотря на это, мысль о том, что надо вставить крэш-аналитику в приложение, чтобы понять, как пофиксить проблему, пришла мне только в разговоре с другим посетителем картинга, когда я тестировал очередную новую версию.

А что я поменял в этой новой версии? Просто научился периодически дампить сохраненные с датчиков данные на диск. Мне снова пришлось порефакторить и попереносить логику из одной сущности в другую, но через несколько итераций общения с ChatGPT, мы добились того, что сервис в фоне пишет файлики раз в 30 секунд. Проверка новой версии приложения прошла относительно успешно и, несмотря на то, что оно всё ещё падало, у меня сохранялись данные датчиков с 5-6 кругов из каждого заезда.

Что хочется сказать про ChatGPT в контексте разработки приложения на Андроиде? Без бекграунда в управлении мобильной разработкой и обширного опыта проектирования разных приложений, я бы не справился с поставленной перед собой задачей. По сравнению с человеком без опыта у меня было два основные преимущества:
- Я знал какие вопросы ему задавать (И то не всегда. Привет, крэши!)
- Часто я мог исправить или заметить его ошибки самостоятельно

При этом второе не только фича, но и бага. Когда я сам правлю какие-то ошибки и не говорю об этом своему AI-помощнику, он теряет контекст. И следующий кусок кода, который он мне выдаст, не будет учитывать моих изменений. А значит мне либо снова придётся исправлять его код, либо придётся всё-таки рассказать о правках, которые я внёс. Пока не знаю, как эффективнее. Если бы речь шла про живого человека, я бы видел смысл в том, чтобы его поправлять, так как в следующий раз он сможет дальше продвинуться самостоятельно. А вот ChatGPT это не просто джун — это вечный джун! И поправляя его сегодня, ты не сделаешь его лучше для той задачи, которую нужно будет решать с нуля завтра.

#chatgpt_driven_development

Кстати, думаю о том, выкладывать ли код приложения на GitHub. Поставьте 👾, если вам интересно на него посмотреть.

Сегодня хочется немного поговорить о том, зачем вообще я взялся именно за этот проект. О том, чтобы сделать какой-то трекинг картинговых заездов я задумался больше 10 лет назад, когда мне на 25-летие подарили сертификат в картинговую школу. Я с огромным удовольствием отходил все занятия, после чего продолжил иногда заниматься с тренером и участвовать в любительских соревнованиях.

Уже тогда я стал мечтать о том, чтобы положить телефон в карман, воткнуть гарнитуру в ухо и слушать подсказки от электронного помощника про точки торможения, траектории и другие нюансы пилотажа. Потом был период работы в Microsoft, Hololens и мечты о том, чтобы это был не голосовой помощник, а augmented reality, в которой, как в компьютерной игре, тебе рисуют идеальную траекторию и, возможно, дают собирать какие-нибудь монетки, как в Super Mario Kart.

При этом я отлично понимал, что речь в большинстве случаев идёт про крытый картинг (привет, Москва с полугодовым межсезоньем для уличных гонок), а значит никаких точных данных с GPS не будет, и полагаться можно только на инерциальные системы телефона, т.е. акселерометр, гироскоп и компас. Но физики-практики мне быстро объяснили, что такое накопление ошибки и почему на инерциалках оно не взлетит.

Верил ли я им? Да, верил! Думал ли я, а вдруг всё-таки взлетит? Конечно, думал. И вот спустя много лет соблазн проверить — а что за данные можно таким образом собрать, победил. Так что даже та часть, про которую я рассказал в понедельник, для меня уже победа. Я получил данные, на которые хотел посмотреть своими глазами все эти 10 лет! А значит, даже если в этот раз ничего не получится, в следующий раз, когда у меня снова будет начинать зудеть “а что если взлетит, ведь технологии шагнули вперёд”, у меня будет возможность быстро сравнить качество данных и сделать выводы.

А что с теми данными, которые я собрал в этот раз? Об этом ещё обязательно расскажу на этой неделе.

Пришло время поговорить о том, как я обрабатывал данные с датчиков телефона. Не буду тянуть резину и скажу сразу — время круга мне посчитать не удалось. Но тем не менее, мне хочется немного углубиться в то, что именно я делал.

Первый способ которым не удалось посчитать время круга — это через восстановление траектории движения. Это не было для меня сюрпризом, так как с датчиков я получаю ускорение, а это вторая производная от перемещения в пространстве. Т.е. сначала нужно интегрированием восстановить скорость с накоплением ошибки, а потом, проинтегрировав скорость, восстановить координату. Никаких сюрпризов — получилась полная хрень.

Но был и второй способ, в который я верил сильно больше. Дело в том, что картинговая трасса в Пафосе не плоская, а значит на ней есть самая высокая и низкая точки. То есть чтобы узнать время круга достаточно найти время между прохождением через самые высокие или самые низкие точки. Да, это будет не точно то же самое время круга, которое мы получили бы, если бы мерили от стартовой линии, но достаточно неплохое приближение к нему. И свой прогресс по нему точно можно будет отслеживать.

Когда я понял этот хак, в список датчиков, логи с которых должно собирать приложение, я добавил датчик давления. Но, несмотря на то, что я подписался на получение давления каждую миллисекунду, в логе появилась только одна новая строчка:

Data Source: Pressure

То есть Андроид дал мне подписаться на показания, но самого датчика в телефоне не оказалось. Пришлось вернуться к интегрированию ускорений, но на этот раз мне достаточно было найти точки изменения знака у вертикальной скорости. То есть вместо двух интегрирований задача свелась к одному. Увы, это снова ни к чему не привело. На графики скоростей в течение заезда по разным осям можно посмотрять на прикрепленной картинке. И ни одна из скоростей не переходит через ноль с похожей на время круга периодичностью.

При дальнейшем анализе я понял свою главную ошибку. Я тупо брал данные акселерометра, а надо было сначала их сметчить с компасом и гироскопом, чтобы ускорение по оси Z было действительно вертикальным ускорением, а не ускорением вдоль вертикальной оси телефона. Но быстрых ответов, какие взять библиотеки, чтобы сделать этот sensor fusion в пару вызовов функций, ChatGPT мне не подсказал. Стало понятно, что обработка данных с датчиков телефона — это само по себе интересный проект на месяц.

Буду ли я брать такой проект на следующий месяц? Точно нет. После постов про этот проект ко мне в личку пришли друзья и накидали гоночных приложений, которые решают эту задачу с помощью GPS. И только в этот момент я вспомнил, то, о чем писал в прошлом посте. В Москве я катался в крытом картинге и ни на какой GPS рассчитывать не мог, а значит и те приложения для меня не работали. Сейчас же они отлично отвечают на вопрос — какое у меня время круга. А значит решение, которое я смогу найти, никакой дополнительно ценности не принесёт. Так что мы с ChatGPT пока пойдём порешаем другие задачи!

Всё собираюсь написать серьёзный пост о том, как весь этот проект про телеметрию привёл меня к супер-интересному разговору о разработке фичей в автомобильной индустрии. Но вместо этого принёс вам самодельный мем о наболевшем