😔 79% уволившихся называют причиной ухода недостаток признания.
Руководители переоценивают частоту похвалы: им кажется, что они говорят «спасибо» каждую неделю, на самом деле сотрудники получают признание в лучшем случае несколько раз в год. Результат — выгорание, демотивация и уход лучших.
Команда Яндекс Практикума собрала гайд из 30 способов похвалы, которые реально работают с любым бюджетом. Внутри:
✅ Идеи от простого «спасибо» до опционов и жилищных программ
✅ Реальные кейсы из Т-Банка, 2ГИС, Ozon и ВТБ
✅ Пошаговый план по созданию культуры признания
✅ Советы по автоматизации похвалы с помощью ИИ
✅ Готовые фразы, чтобы не ломать голову, что сказать
Скачивайте бесплатно и начните внедрять лучшие практики уже завтра
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2Vtzquo2GYz
Руководители переоценивают частоту похвалы: им кажется, что они говорят «спасибо» каждую неделю, на самом деле сотрудники получают признание в лучшем случае несколько раз в год. Результат — выгорание, демотивация и уход лучших.
Команда Яндекс Практикума собрала гайд из 30 способов похвалы, которые реально работают с любым бюджетом. Внутри:
✅ Идеи от простого «спасибо» до опционов и жилищных программ
✅ Реальные кейсы из Т-Банка, 2ГИС, Ozon и ВТБ
✅ Пошаговый план по созданию культуры признания
✅ Советы по автоматизации похвалы с помощью ИИ
✅ Готовые фразы, чтобы не ломать голову, что сказать
Скачивайте бесплатно и начните внедрять лучшие практики уже завтра
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2Vtzquo2GYz
4👎32❤1👍1🔥1
Не понимать кодовую базу – нормально
Один из стандартных набросов на LLM – это то, что разработчики, слишком сильно полагающиеся на агентов, довольно быстро теряют понимание кодовой базы проекта. Но если задуматься – а насколько это понимание было и раньше, когда код писали руками? А если подумать не про сравнительно компактные кодовые базы, а огромные энтерпрайзные проекты?
Планируя изменение программы, мы всегда оперируем своей собственной теорией о том, как она работает. В больших кодобазах эта теория всегда будет неверной или неполной – просто невозможно все детали удержать в голове. Поэтому в любом случае нужно уметь работать в таких условиях – сжимать зубы, выдвигать гипотезы о том, как программа работает, проверять их, и обновлять свою теорию.
AI, конечно, усложняет поддержку теории об устройстве программы в собственной голове. Но, с другой стороны, он помогает гораздо быстрее поднимать контекст про незнакомые или забытые части системы, и очень быстро тестировать свои гипотезы – поэтому прямо однозначно сказать, что AI в этой части сделал все хуже, нельзя.
Один из стандартных набросов на LLM – это то, что разработчики, слишком сильно полагающиеся на агентов, довольно быстро теряют понимание кодовой базы проекта. Но если задуматься – а насколько это понимание было и раньше, когда код писали руками? А если подумать не про сравнительно компактные кодовые базы, а огромные энтерпрайзные проекты?
Планируя изменение программы, мы всегда оперируем своей собственной теорией о том, как она работает. В больших кодобазах эта теория всегда будет неверной или неполной – просто невозможно все детали удержать в голове. Поэтому в любом случае нужно уметь работать в таких условиях – сжимать зубы, выдвигать гипотезы о том, как программа работает, проверять их, и обновлять свою теорию.
AI, конечно, усложняет поддержку теории об устройстве программы в собственной голове. Но, с другой стороны, он помогает гораздо быстрее поднимать контекст про незнакомые или забытые части системы, и очень быстро тестировать свои гипотезы – поэтому прямо однозначно сказать, что AI в этой части сделал все хуже, нельзя.
👎62👍40
AI в разработке уже прошел стадию «нужен или нет» и стал вопросом процессов: как считать эффект, как перестроить ревью, кто отвечает за код агента и что делать с выгоранием, которое приходит вместе с AI-слопом.
Об этом будет говорить TeamLead Сибирь — конференция для тимлидов и руководителей. AI-трансформация заняла самый большой трек, 15 докладов о реальных внедрениях:
🔸 как считать экономику внедрения ИИ и вести его как управляемый эксперимент
🔸 почему AI-трансформация буксует и откуда берется сопротивление
🔸 как команда из двух-трех человек с ИИ-агентами тащит целый продукт
🔸 молиться на модель или строить harness: что агент делает за вас и как ему помочь
Кроме AI разбирают найм и удержание, процессы и управление изменениями. Плюс мастер-классы про выгорание, которого с приходом AI меньше не стало.
Выступают практики из Точка Банк, Альфа-Банк, X5 Tech, iSource и других. 10–11 сентября, Новосибирск и онлайн. 10 августа цена поднимется, успейте купить на выгодных условиях.
👉 Программа и билеты
Рекламодатель: ООО "Конференции Олега Бунина ИНН: 7733863233 erid: 2SDnjcsadbZ
Об этом будет говорить TeamLead Сибирь — конференция для тимлидов и руководителей. AI-трансформация заняла самый большой трек, 15 докладов о реальных внедрениях:
🔸 как считать экономику внедрения ИИ и вести его как управляемый эксперимент
🔸 почему AI-трансформация буксует и откуда берется сопротивление
🔸 как команда из двух-трех человек с ИИ-агентами тащит целый продукт
🔸 молиться на модель или строить harness: что агент делает за вас и как ему помочь
Кроме AI разбирают найм и удержание, процессы и управление изменениями. Плюс мастер-классы про выгорание, которого с приходом AI меньше не стало.
Выступают практики из Точка Банк, Альфа-Банк, X5 Tech, iSource и других. 10–11 сентября, Новосибирск и онлайн. 10 августа цена поднимется, успейте купить на выгодных условиях.
👉 Программа и билеты
Рекламодатель: ООО "Конференции Олега Бунина ИНН: 7733863233 erid: 2SDnjcsadbZ
👎17❤1
Про скорость ради скорости
Задумайтесь – а насколько часто, когда вы пытались ускориться сами, или просили об этом команду, это действительно было важно? В нашей индустрии уже довольно давно стало моветоном не пытаться всеми силами оптимизировать time to market. А итоги у этого не всегда положительные:
👉Предложения замедлиться и подумать по умолчанию воспринимаются как контрпродуктивные.
👉Многие ненужные фичи делаются только потому, что их можно сделать быстро. Они дают ощущение прогресса, хотя на самом деле могут быть просто броуновским движением.
Реальная скорость происходит не от бездумной спешки, а скорее от противоположного – траты лишнего времени на то, чтобы принять нужные решения, убедиться, что задача всем понятна, и нужный контекст собран. И, что еще важнее, когда потрачено время на то, чтобы ответить на сложные неудобные вопросы вроде "а нужную ли вещь мы вообще делаем?".
Золотая статья!
Задумайтесь – а насколько часто, когда вы пытались ускориться сами, или просили об этом команду, это действительно было важно? В нашей индустрии уже довольно давно стало моветоном не пытаться всеми силами оптимизировать time to market. А итоги у этого не всегда положительные:
👉Предложения замедлиться и подумать по умолчанию воспринимаются как контрпродуктивные.
👉Многие ненужные фичи делаются только потому, что их можно сделать быстро. Они дают ощущение прогресса, хотя на самом деле могут быть просто броуновским движением.
Реальная скорость происходит не от бездумной спешки, а скорее от противоположного – траты лишнего времени на то, чтобы принять нужные решения, убедиться, что задача всем понятна, и нужный контекст собран. И, что еще важнее, когда потрачено время на то, чтобы ответить на сложные неудобные вопросы вроде "а нужную ли вещь мы вообще делаем?".
Золотая статья!
The Gospel According to Graybeard
The Religion of Speed
At some point, “moving fast” stopped being a practical concern and became a moral position. You see it damn near everywhere now.
How fast can we ship this...
How fast can we ship this...
👍47❤11🔥2
Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней!
8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник.
В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы.
А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия.
В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей.
До встречи в месте притяжения ИТ.
8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник.
В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы.
А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут.
Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия.
В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей.
До встречи в месте притяжения ИТ.
❤5👎3👍2🔥2
Как стафф инженеру найти достойные проблемы
Большинство компаний сходятся на том, что главная черта, отличающая стаффа от сеньора – это умение самостоятельно находить самые ценные точки приложения своих усилий. Вот простой алгоритм, как можно это делать:
👉Накапливайте знания о проблемах в вашей области компетенции, на которые жалуются люди.
👉Не бросайтесь на первую проблему, которая показалась важной. Дайте им накопиться, и беритесь за то, что проявляется хотя бы несколько раз для разных команд.
👉После того, как вы выбрали кластер связанных проблем, с решением тоже не спешите. Потратьте побольше времени на то, чтобы найти наилучшую форму решения, которая сможет закрыть сразу все эти проблемы.
👉До того, как начать полноценную реализацию, потратьте еще сколько-то времени на то, чтобы сделать дешевый прототип, показать его заинтересованным людям, и перепроверить, а туда ли вообще вы копаете.
Обратите внимания на классные пересечения со вчерашней статьей – ни один из этих пунктов не сработает, если главная ценность вашей компании – скорость.
Большинство компаний сходятся на том, что главная черта, отличающая стаффа от сеньора – это умение самостоятельно находить самые ценные точки приложения своих усилий. Вот простой алгоритм, как можно это делать:
👉Накапливайте знания о проблемах в вашей области компетенции, на которые жалуются люди.
👉Не бросайтесь на первую проблему, которая показалась важной. Дайте им накопиться, и беритесь за то, что проявляется хотя бы несколько раз для разных команд.
👉После того, как вы выбрали кластер связанных проблем, с решением тоже не спешите. Потратьте побольше времени на то, чтобы найти наилучшую форму решения, которая сможет закрыть сразу все эти проблемы.
👉До того, как начать полноценную реализацию, потратьте еще сколько-то времени на то, чтобы сделать дешевый прототип, показать его заинтересованным людям, и перепроверить, а туда ли вообще вы копаете.
Обратите внимания на классные пересечения со вчерашней статьей – ни один из этих пунктов не сработает, если главная ценность вашей компании – скорость.
Lalit Maganti
How I Find Problems to Solve as a Staff Engineer
How listening broadly turns everyday problems into useful project ideas.
❤20👍17
Эффект Даннинга-Крюгера под вопросом
На всякий случай напомню, что суть эффекта Даннинга-Крюгера состоит в том, что некомпетентные в какой-то области люди склонны переоценивать свои способности в ней.
В качестве доказательства этого эффекта чаще всего приводят график из оригинального исследования (первая картинка), в котором студентов просили дать прогноз своей оценки за тест, а затем сравнивали с реальной оценкой. Так вот, при более близком рассмотрении, этот график не выдерживает критики – если сгенерировать рандомные значения результата теста и самооценки, затем отсортировать людей по результату и побить на квартили, получится абсолютно такой же результат (вторая картинка). Он возникает просто из-за группировки, регрессии к среднему и сравнения двух не очень коррелирующих измерений – потому что самооценка зависит от миллиона разных факторов.
Короче говоря, само наличие эффекта не опровергнуто - людям правда свойственно оценивать себя неточно, и компетентность должна уменьшать эту погрешность. Но смело говорить, что чем человек тупее, тем он увереннее, потому что ему не хватает ума понять свою тупость, я бы точно не стал, как и приводить оригинальный график.
На всякий случай напомню, что суть эффекта Даннинга-Крюгера состоит в том, что некомпетентные в какой-то области люди склонны переоценивать свои способности в ней.
В качестве доказательства этого эффекта чаще всего приводят график из оригинального исследования (первая картинка), в котором студентов просили дать прогноз своей оценки за тест, а затем сравнивали с реальной оценкой. Так вот, при более близком рассмотрении, этот график не выдерживает критики – если сгенерировать рандомные значения результата теста и самооценки, затем отсортировать людей по результату и побить на квартили, получится абсолютно такой же результат (вторая картинка). Он возникает просто из-за группировки, регрессии к среднему и сравнения двух не очень коррелирующих измерений – потому что самооценка зависит от миллиона разных факторов.
Короче говоря, само наличие эффекта не опровергнуто - людям правда свойственно оценивать себя неточно, и компетентность должна уменьшать эту погрешность. Но смело говорить, что чем человек тупее, тем он увереннее, потому что ему не хватает ума понять свою тупость, я бы точно не стал, как и приводить оригинальный график.
👎24👍13
Как руководить, когда цели размыты, а результат нужен прямо сейчас?
«Срочно перестраиваем план»
«Конкуренты уже внедрили ИИ, нам тоже надо»
«Это приоритет, ищите варианты»
Бизнес часто спускает цели без достаточной конкретики, а руководителю нужно превратить их в понятный план для команды — без такого плана легко потратить ресурсы впустую.
А это задача не из легких: нужно одновременно разобраться, чего именно хочет руководство, определить реалистичные шаги и договориться о приоритетах. При этом, когда вы начинаете прояснять задачу, вас могут посчитать некомпетентным или решить, что вы не умеете справляться с неопределённостью.
📌 12 августа в 20:00 лаборатория коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет открытый вебинар «Управление в тумане: что делать, когда вам спускают неопределённые цели, а рынок требует быстрых решений».
За 1,5 часа вы узнаете:
▫️ Как взаимодействовать с руководством, чтобы прояснить цель и одновременно показать свою компетентность
▫️ Как защищать ресурсы команды, если требования нереалистичны
▫️ Как работать с давлением срочностью и договариваться о приоритетах
▫️ Как выстраивать доверительные отношения с топ-менеджментом
🗣 Спикер — Анна Мигунова, ведущий тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель НИУ ВШЭ и Сколково, директор по продукту в «заря.диджитал», системный аналитик в Kaspersky.
В конце вебинара Анна разберет ваши кейсы из анонимной гугл-формы и ответит на все вопросы.
👉🏻 Запустите бота, чтобы зарегистрироваться и получить ссылку на эфир.
«Срочно перестраиваем план»
«Конкуренты уже внедрили ИИ, нам тоже надо»
«Это приоритет, ищите варианты»
Бизнес часто спускает цели без достаточной конкретики, а руководителю нужно превратить их в понятный план для команды — без такого плана легко потратить ресурсы впустую.
А это задача не из легких: нужно одновременно разобраться, чего именно хочет руководство, определить реалистичные шаги и договориться о приоритетах. При этом, когда вы начинаете прояснять задачу, вас могут посчитать некомпетентным или решить, что вы не умеете справляться с неопределённостью.
📌 12 августа в 20:00 лаборатория коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет открытый вебинар «Управление в тумане: что делать, когда вам спускают неопределённые цели, а рынок требует быстрых решений».
За 1,5 часа вы узнаете:
▫️ Как взаимодействовать с руководством, чтобы прояснить цель и одновременно показать свою компетентность
▫️ Как защищать ресурсы команды, если требования нереалистичны
▫️ Как работать с давлением срочностью и договариваться о приоритетах
▫️ Как выстраивать доверительные отношения с топ-менеджментом
🗣 Спикер — Анна Мигунова, ведущий тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель НИУ ВШЭ и Сколково, директор по продукту в «заря.диджитал», системный аналитик в Kaspersky.
В конце вебинара Анна разберет ваши кейсы из анонимной гугл-формы и ответит на все вопросы.
👉🏻 Запустите бота, чтобы зарегистрироваться и получить ссылку на эфир.
👎17👍2❤1🔥1
LLM вознаграждают экспертизу
Все мы используем одни и те же модели, и по умолчанию получаем одни и те же усредненные ответы. Чтобы добиться от модели действительно качественного результата, нужно знать, в какую сторону ее запушить, какие ответы принимать, за какие идеи зацепиться. А именно это и требует глубокой экспертизы в вопросе.
Например, не зная хорошо своей кодовой базы, вы не сможете оценить, насколько предложенный моделью подход дублирует что-то уже существующее. Не имея собственного опыта дизайна, будет очень сложно почувствовать, что AI предложил чрезмерно упрощенное решение.
Все мы используем одни и те же модели, и по умолчанию получаем одни и те же усредненные ответы. Чтобы добиться от модели действительно качественного результата, нужно знать, в какую сторону ее запушить, какие ответы принимать, за какие идеи зацепиться. А именно это и требует глубокой экспертизы в вопросе.
Например, не зная хорошо своей кодовой базы, вы не сможете оценить, насколько предложенный моделью подход дублирует что-то уже существующее. Не имея собственного опыта дизайна, будет очень сложно почувствовать, что AI предложил чрезмерно упрощенное решение.
Seangoedecke
LLMs reward expertise
👍26❤2