📌 Аудит мёртвых ритуалов: как я освобождаю команду от бесполезных встреч

Привет! На связи Егор Лукинов, руководитель продукта Engagement Platofrm. Хочу поделиться простым приёмом, который помогает мне находить неэффективные процессы и не тратить на них время команды.

💻 По данным опроса Atlassian, 78% участников отметили: им приходится посещать так много встреч, что трудно успевать работать. При этом встречи не достигают своей цели в 72% случаев.

В начале 2023 года в компании Shopify из календарей удалили все повторяющиеся встречи с тремя и более участниками. Добавить их обратно можно было только после двухнедельной паузы. При этом руководители просили возвращать лишь действительно важные встречи.

Я не иду на такие радикальные меры, как Shopify, но раз в квартал провожу аудит процессов по трём критериям.

🆚 Три признака мёртвого ритуала

➰ На встрече не принимают решений, а только обсуждают статусы из таск-трекера.

➰ Уже через пять минут после начала участники открывают ноутбуки и переключаются на свои задачи.

➰ Если ритуал отменить на две недели, этого никто не заметит.

📖 Пол Грэм в эссе Maker's Schedule, Manager's Schedule писал, что сотрудники воспринимают ритуалы по-разному. Даже одна встреча в середине дня может выбить разработчика из привычного ритма на несколько часов. А для менеджеров это не так критично: встречи — естественная часть их рабочего дня.

🆚 Как я провожу аудит процессов

Раз в квартал мы собираемся с командой на полчаса и проходимся по всем регулярным процессам. По каждому задаём вопрос: «Что изменится, если это убрать?» Если чёткого ответа нет — ритуал умер, его пора пересмотреть.

Дальше выбираем из трёх вариантов: убрать процесс, сократить вдвое или перенести обсуждение в чат.

👨‍💻 Ответственного за аудит меняю каждый квартал. Это помогает избежать ситуации, когда каждый защищает только свои процессы по принципу «Мою встречу не трогай».

Да, всё это кажется очевидным, но именно такие вещи чаще всего никто и не делает. Пока мы внедряем OKR, настраиваем аналитику и оптимизируем воронки, в календаре продолжают копиться встречи, от которых команда уже ничего не ждёт, а убрать их никто не решается.

🐚 А как вы проводите аудит процессов? Какие ритуалы казались важными, но после их отмены для команды ничего не изменилось?

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts

📕 Я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту — расскажу как

Привет, это Толя Панов, CTO Яндекс Карт. Мы уже встречались в этом канале, я делал пост про организацию заметок. Сегодня продолжим тему.

Я довольно давно веду базу знаний в Obsidian и, как любой уважающий себя «хомяк», накопил запас необработанных материалов. Это репосты и ссылки из любимых каналов в телеграме, ссылки в to-do-листе и рекомендации книг, которые некогда разобрать.

🔸 Основная идея проста: перепоручить ведение базы знаний AI-агенту. Чтобы суммаризацией, систематизацией и построением связей занималась машина. В результате получится та самая LLM Wiki с источниками.

➰ Как выглядит структура базы знаний?

🟣 Папка inbox со всеми исходными материалами. Телеграм-бот копирует сюда посты, web clipper — тексты статей, а PDF с white papers я кладу руками

🟣 Папка AI workspace для самой Wiki. Только в ней агенту разрешено делать изменения. Такое ограничение даёт спокойствие, что остальная часть базы будет не тронута массовыми правками и галлюцинациями

Потом я создал три новых навыка AI-агента. И выложил их на GitHub:

🟣 compile — обрабатывает заметки из inbox по моим правилам ведения базы и обновляет AI Wiki

🟣 vault-health-check — быстрая проверка. Чинит сломанные ссылки, заметки без ссылок, устаревшие заметки, незакоммиченные изменения. Полезно запускать после ручных правок

🟣 deep-audit — глубокий аудит заметок: структура, связи, валидность утверждений и ссылок на источники

➰ Как с этим работать?

Я прошу агента искать ответы в первую очередь в базе. И при необходимости собирать ответ в новую заметку. Например, спрашиваю: «Какие есть лучшие практики использования AI при разработке ПО?» Получаю суммаризацию статей и собранные вместе мысли из evergreen notes. Такой конспект можно быстро прочитать и провалиться глубже по ссылкам. Если информации в базе не хватило, прошу собрать дополнительные материалы и ссылки из моих источников. Сохраняю, компилирую, уточняю. И так по кругу 🙂

➰ Что получилось в результате?

🟣 Я обработал весь накопившийся за годы текстовый бэклог, свыше 250 источников

🟣 Разобрался в темах, до которых не доходили руки: geospatial AI, тренды по AI в разработке, паттерны агентных систем

🟣 База стала не просто архивом ссылок, а рабочим инструментом. Теперь не нужно вспоминать, где именно видел нужную мысль. Достаточно задать вопрос агенту и провалиться в источники

В итоге мне зашло. Я наконец-то разгрёб старые запасы ссылок, оставленных на потом, и создал процесс, в котором база знаний не просто копится, а сама помогает думать. Промпты, формат заметок и audit-сценарии я ещё дорабатываю. Но направление выглядит очень перспективным.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Products
📹 @YandexforProducts