Как создать в компании клуб дебатов

Я часто жалею, что когда у меня была возможность пойти в кружок дебатов в универе, я на нее забил, и выбрал веселиться (на самом деле про выбор не жалею, но уметь дебатировать было бы офигенно).

Это же просто отличный скилл для любого менеджера – нам постоянно нужно спорить и убеждать других людей, зачастую очень упрямых и зацикленных на своей картине мира. Одна лишь вера в собственную правоту и железобетонные аргументы побеждать в таких спорах не помогают – и я это очень часто чувствую на себе.

Так вот, организация такого клуба – это же прямо отличная корпоративная активность. Можно быстро придумать кучу релевантных кейсов, навыки отрабатываются прямо в течение рабочего дня, красота. Подумайте, выглядит полезнее, чем очередной тренинг про дачу обратной связи.

Какие вопросы задать про будущую команду на интервью

Держите несколько вопросов в копилку того, что вы и так спрашиваете:

👉Расскажите про последний случай, когда в команде кого-то запромоутили? Как это произошло, как долго человек работал в компании?
👉Какой самый долгий срок кто-либо проработал на этой должности, и чем он занимается сейчас?
👉В чем самая главная слабость команды?
👉Как команда действует, когда несогласна с решением сверху?
👉Какой план по хедкаунту на следующие 12 месяцев?
👉С кем мне предстоит больше всего работать вместе, и могу ли я с ним поговорить?
👉Как выглядят успех и провал на этой роли через полгода?
👉Когда и из-за чего был последний реорг?
👉Почему вы открыли эту роль?

Вопросы хорошие, но они подвержены тем же проблемам, что и интервью соискателей работы – в зависимости от того, с кем именно вы разговариваете, и в каком он сегодня настроении, вы можете получить ну очень разные ответы.

Что поменялось в управлении разработкой

Я очень люблю статьи и книги Уилла Ларсона, поэтому к его урокам и мнению рекомендую прислушиваться.

👉Любые миграции, даже самые большие, теперь могут быть выполнены одним человеком, а не командой – причем за 10% времени. При этом цена ошибки выросла еще сильнее.
👉Качество кода больше всего зависит от харнесса – тестов, быстрого и надежного CI, удобного окружения для валидации и превью изменений. Иначе говоря, все то, что помогало ускорить разработку пять лет назад, помогает и сейчас.
👉Оптимизируйте через агентов самые частые и типовые куски процессов. Например, имеет смысл все кодревью в первую очередь пропускать через агента – ошибки допускают и люди, и машины, но хорошая модель скорее всего найдет больше проблем, чем уставший от ревью человек. При этом эдж кейсы, вроде ревью критических частей системы, имеет смысл оставлять на людях.
👉Сыгранные команды, глубоко погруженные в контекст, стали еще важнее. Пилить фичи стало дешевле, поэтому гораздо важнее понимать, какие из них действительно нужны.
👉Чтобы получить пользу от адопшна AI, нужно уметь принимать быстрые, качественные и долгоживущие решения. Если вот этот механизм не работает, то ускорившийся экзекьюшн приведет вас совсем не туда, где хотелось бы оказаться.

Помимо самих уроков, в статье есть и хорошие примеры того, что конкретно было сделано Уиллом в его компании, чтобы из поддержать.

Магистратура «Управление внедрением ИИ в бизнес» от «Школы 21» и МИФИ — для тех, кто хочет работать на стыке технологий и бизнеса.

Ты научишься:
— работать с данными, Python, ML и нейросетями
— запускать и развивать ИИ-продукты от идеи до MVP
— считать экономику и эффективность ИИ-решений
— управлять командами и цифровыми продуктами
— внедрять ИИ в реальные компании

Что дает обучение:
— онлайн-формат с регулярными очными интенсивами;
— студенческий билет, льготы и доступ к инфраструктуре «Школы 21»;
— отсрочка от срочной службы;

Ты получишь:
🔹 реальные проекты от компаний прямо во время учёбы
🔹 диплом МИФИ — его знают даже те, кто далёк от технологий.

Все подробности и заявка — на сайте.

Как Мета убивает свою инженерную культуру

За последние несколько месяцев в Мете произошло следующее:

👉Со всех сотрудников в США принудительно записываются все их действия за компьютером, включая все нажатия на клавиатуру и движение мышкой. Все это, конечно, нужно для сбора датасетов.
👉До 50% всех инженеров перевели из продуктовой разработки в разметку данных для обучения AI. Причем под эти переводы попали даже команды, занимающиеся критичными для безопасности вещами.
👉О планируемом сокращении 10% всех сотрудников стало известно за месяц до него, из-за чего все жили в страхе и неопределенности.
👉Перфоманс ревью стал более агрессивным, из-за чего все бросились накручивать метрики успеха вроде написанных строк кода и сожженных токенов.
👉Произошел самый стыдный инцидент из всего, что происходило с и так кашляющим бигтехом – взломали кучу Instagram аккаунтов знаменитостей, просто включив VPN с их локацией, сообщив саппорту их юзернейм и попросив сбросить пароль.

Похожие штуки происходят и во многих других компаниях, но в меньшем масштабе – можете посмотреть в поиске по каналу по ключевому слову "AI психоз". И то, как ситуация разворачивается в Мете, может стать хорошим уроком для тех, кто пытается запускать AI трансформации, не сильно подумав перед этим.

Stack Overflow для агентов

Как вы помните, последние пару лет Stack Overflow стремительно умирает – мы и код руками не пишем, чего уж там про постинг вопросов и ответов говорить.

На прошлой неделе увидел, что они сделали интересную попытку пивота – сохранить свою суть базы знаний о неочевидных проблемах в программировании, но ориентироваться на агентов, а не на людей. Какие-то агенты приходят спросить о том, как решить неочевидный баг, какие-то – делятся обнаруженными лайфхаками, которых нет в документации. Короче говоря, что-то вроде хайповавшего в начале года Moltbook (покупку которого Метой, кстати, можно отнести к тому же списку глупых поступков).

👉А еще напоминаю, что сегодня я вместе с Александром Орловым и Вячеславом Панкратовым буду проводить стрим про то, какие навыки и скиллы нужны директору разработки в 2026 году. Участие бесплатное, приходите!

Я открыл наш уютный клуб про AI в разработке уже четыре месяца назад. Он сильно помог участникам изменить рабочие процессы в их командах и научиться самим работать с агентами.

Вот кому стоит вступать в клуьб:

👉Если вы хотите просто держать руку на пульсе происходящего в индустрии

Я вытаскиваю очень крутых экспертов из Uber, xAI, Meta, Яндекса, Cursor и других компаний. Они рассказывают, как работают их команды – и вы можете узнать у них то, о чем на конференциях начнут говорить только через год.

В нашем закрытом чате мы разбираем все важные новости и изменения подходов к разработке. Если нет времени читать – вам приходит дайджест с главными выводами.

👉Если вы хотите вкатиться в лучшие практики AI разработки

Мы провели уже около 40 стримов на разные темы – от Spec-Driven Development до того, как строить общий реестр скиллов для команды, где есть куча полезной информации.

В нашем чате есть специализированные комнаты по самым горячим темам – например, локальные модели, или тот же SDD. Клубчане делятся там своими сетапами и практиками.

Скоро запустим RAG по всему контенту чата и прошедших стримов, так что найти нужный совет будет еще проще!

👉Если вы уже активно внедряете AI в свою работу или команды

Это ровно то, чем занимаются все в клубе – так что вы сможете найти единомышленников с похожими проблемами. Как работать со скептиками, как не попасть в зависимость от вендоров моделей, как не сжечь все бюджеты на токены – все эти вопросы можно обсуждать в чате и на Random Coffee.

🔗Детали, расписание, заявки в клуб

сегодня вечером, кстати, как раз проводим сессию про то, как сделать AI Code Review полезным – так что еще успеете залететь!

Новые выпуски тимлидских подкастов

👉Бреслав и Ложечкин про Software 3.0, концепцию, которую популяризировал Карпатый еще до расцвета LLM
👉КОДА КОДА про манипуляции – как распознать и противостоять им
👉"Три тимлида заходят в бар" про ошибки команды – кто должен отвечать за последствия ошибок, работают ли наказания и blameless культура
👉Weekend Talk с Иваном Лукьяновым про его работу как внешнего "СТО на час"
👉"Едим слона целиком" про то, как на самом деле нанимают топ-менеджеров и работает executive search

Я сейчас ищу студию разработки (или отдельного человека), которая могла бы сделать следующее:

👉Взять готовый дизайн из брендбука и собрать из него дизайн-систему и базовые компоненты для Next.js
👉Перевести на нее эту дизайн-систему лендинг
👉Собрать из всего этого DESIGN.md и другие гайдлайны для агентов, чтобы дальше с этими компонентами было удобно работать
👉Сделать это довольно быстро, как всегда все горит

Контракт не с российской компанией, так что оплата и юрлицо где-то не в России должны быть. Ну и хочется кого-то, за кого вы прямо готовы поручиться! Пишите с рекомендациями в личку @etolstoy ❤️

Про автономную разработку софта агентами

Последний месяц все в твиттере обсуждают loops – создание внешних циклов над циклом самого агента. Иначе говоря, разные юзкейсы, в которых агент может работать полностью автономно без вмешательства человека. Самые консервативные из таких циклов – это триаж входящих пользовательских запросов или классификация PR в опенсорсе. Менее консервативные включают в себя написание и автоматический мердж какого-то кода вообще без участия людей в процессе.

Выглядит гипер-заманчиво, в разговорах про автономные фабрики у всех прямо дико загораются глаза. Главных проблемы две:

👉Мы перестаем понимать, как такие системы работают, и сдвигаемся от инженерной работы по созданию детерменистической машины к чему-то ближе к обслуживанию живого организма, поведение которого мы можем наблюдать, реагировать на симптомы, но понятия не иметь о том, как и что на самом деле их вызывает.
👉Текущее поколение моделей не может самостоятельно принимать решения на долгом горизонте. Они овер-оптимизированы на то, чтобы оптимально выполнить текущую задачу. Отсюда растут ноги и у того, что они с радостью могут поломать старые фичи, и у того, что они пишут переусложненный код с обработкой вообще всех возможных эдж кейсов. Со временем без человеческого присмотра система действительно становится непознаваемым организмом.

Казалось бы, если все так плохо, то это тупиковый путь, в который индустрия не пойдет. Проблема в том, что разные внешние факторы все-таки толкают туда. Один из них – безопасность. Вот тут как раз циклы отлично работают, агенты на потоке запускают тысячи экспериментов по поиску уязвимостей, и десятки оказываются успешными. Чтобы противостоять этому, нужно уметь так же быстро их чинить.

Что делать с этим, пока непонятно. Путь с тем, чтобы полностью исключать человека, мне кажется все-таки тупиковым. Я думаю, что решение должно находиться где-то в области очередного поднятия абстракции – нам нужны инструменты, которые будут позволять и понимать все важные изменения системы, и задавать правила ее эволюции, и быстро погружаться в то, что происходит внутри.