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.

Про принятие решений в условиях неопределенности

Большую часть карьеры разработчика и тимлида у меня была твердая уверенность в том, что где-то сверху всегда есть так называемый "бизнес", который очень четко знает, чего хочет, и понимает, как компания будет этого достигать. Если ты вдруг столкнулся с неопределенностью, то это просто потому, что какая-то важная информация потерялась в цепочке ее передачи тебе, и нужно просто найти нужного представителя бизнеса и спросить.

Когда я надел на себя шапочку директора, то я понял, насколько ужасно ошибался:

👉У бизнеса нет никакой уверенности в том, чего и как надо достичь
👉В те моменты, когда эта уверенность временно появляется – рынок и обстоятельства меняются так, что все надо переигрывать

Поэтому навык принятия решение в условиях неопределенности – это буквально умение действовать в ситуациях, в которых правильного ответа не существует вообще, и тем более никто не может тебе его дать.

Важная оговорка: сама иллюзия "где-то есть взрослый бизнес, который знает" видимо появилась у меня не на пустом месте. Значит, рядом были люди, которые хорошо справлялись со своей работой, и хорошо экранировали меня от этой неопределенности.

Так вот, а что по факту-то помогает с принятием решений в неопределенности:

👉Сильное понимание своего бизнеса, домена и деталей системы, за которую отвечаешь.
👉Умение правильно проанализировать ситуацию.
👉Структурный процесс принятия решения – с оценкой разных вариантов и понятными критериями.

Всякие инструменты и фреймворки для принятия решений полезны, но вторичны. Главное, что все они упираются в самый важный акт – нужно сесть, выписать проблему, сильно-сильно подумать, а затем – выписать решение, буквально по методу Фейнмана.

Еще один важный аспект тут – скорость принятия решений. Мыслительный ресурс не бесконечный, и лучше его тратить на достойные проблемы. Поэтому нужно уметь отличать ситуации, в которых можно принять решение очень быстро и взять на себя связанные с этим риски, и ситуации, когда надо правда хорошо подумать.

У меня осталось несколько заметок с мыслями, про которые я не успел разогнать на прошедшем недавно круглом столе Стратоплана про то, какие навыки важны для директора – поэтому попробую их постепенно в канал выгрузить, вдруг полезно будет!

Не складывайте слабости

Есть два интересных эффекта, которые в совокупности дают довольно-таки разрушительный эффект:

👉У всех людей в организации есть сильные стороны, а есть слабые. При этом свои слабые стороны мало кто любит признавать.
👉Чаще всего, нанимая кого-то, люди выбирают кандидатов, похожих на них самих. Это проще всего, да и выглядит на первый взгляд правильным подходом – если ты классный, то хочешь себя клонировать и освободить себе руки.

Это приводит к тому, что в оргструктуре слабости начинают складываться, вместо того, чтобы быть скомпенсированными. Условно, слабый в операционке руководитель нанимает себе такую же команду, и в итоге вся работа разваливается.

Разорвать порочный круг можно, только разобравшись в своих собственных слабостях, и оценив, компенсируются ли они уже кем-то в команде.

Займи слот ИТ-Пикником от Т-Банка

8 августа — время отложить ноутбуки и встретиться офлайн на ИТ-Пикнике от Т-Банка в музее-заповеднике «Коломенское». Вот сколько всего запланировано:

— научпоп-лекции;
— мастер-классы;
— дискуссии об ИИ и больших языковых моделях;
— доклады о кибербезопасности;
— примеры, как данные из логов становятся решениями;
— много музыки.

Бери с собой друзей, супругов и детей — каждый найдет себе что-то по душе.

Зарегистрироваться и узнать больше можно здесь

Теперь все записывается

За последний год маятник записи митингов заметно качнулся от "пожалуйста, поднимите руки все, кто не против, чтобы я включил запись этого митинга спасибо-пожалуйста" до "скинь заметки со встречи? ты что, дурачок, они уже в ноушене лежат". Куча людей записывает транскрипты всего, что происходит на встречах. Кто-то использует локальные модели, кто-то облачные – и не очень важно, что говорит про это корпоративная политика и правила безопасности, люди все равно это делают.

Да и грех не делать, это же дико удобно – ты в любой момент можешь вспомнить, что и кому пообещал, восстановить детали любой сложной темы, и при этом во время самого митинга ты не тратишь ресурсы на заметки, и полностью присутствуешь в моменте.

Единственное, чем компания на самом деле может управлять – это тем, какая часть из записанных заметок фиксируется где-то в корпоративных системах, и становится доступной для поиска внутреннему AI. Записывать и хранить все, как всегда, толкает рыночная конкуренция. Основной аргумент против – любая записанная информация может куда-то утечь, начиная от публикации в Твиттере, заканчивая пересылкой конкурентам или, еще хуже, предоставлением в суде по повестке.

Очень интересно, куда это все приведет! А пока я продолжу записывать транскрипты всех встреч, вообще не представляю, как бы я жил без этого.

Кажется, прогнозы о рынке AI сильно разнятся: одни обещают триллионный рынок через пару лет, другие говорят о пузыре, который вот-вот лопнет, а третьи вообще считают только LLM, игнорируя все остальное.

Из-за этого руководителям становится все сложнее отвечать на простой вопрос: что вообще происходит с рынком ИИ и насколько все это применимо к российской реальности?

16 июля в 12:00 (МСК) Yandex Cloud проводит бесплатный вебинар «Взгляд на рынок ИИ: от глобальных трендов к российской практике», где как раз попробуют отделить хайп от того, что действительно влияет на бизнес.

Обсудят:
👉 что вообще считать рынком искусственного интеллекта и почему аналитики получают настолько разные оценки;
👉 как выглядит мировой рынок ИИ сегодня и где на нем находится Россия;
👉 какие сегменты растут быстрее остальных и что будет двигать рынок дальше;
👉 как генеративный ИИ уже внедряют российские компании и какие бизнес-эффекты получают на практике.
Интересно и то, что на рынок посмотрят сразу с нескольких сторон: стратегии (Екатерина Узлова, Yandex Cloud), технологий (Артур Самигуллин, Yandex AI Studio), консалтинга (Максим Болотских, «Яков и Партнёры») и инвестиций (Аида Чушкина).

Если вы CTO, CEO, CPO, руководитель разработки, архитектор или просто пытаетесь понять, где заканчивается AI-хайп и начинается реальная экономика технологий, должно быть полезно.

Участие бесплатное, места ограничены, нужна регистрация по ссылке.