Forwarded from Сиолошная
14й урок из 21 в блогпосте «21 Lessons From 14 Years at Google», попавшем в топ на HackerNews:
В целом понятный принцип, я его нативно понимал, но впервые услышал сформулированным от своего тимлида где-то месяцев 10 назад.
Отношения на работе не всегда спорятся, и где-то месяца 4 назад гуляя с другим коллегой обсуждали ситуацию на этот принцип. Я говорил коллеге, что с какими-то сотрудниками ловишь вайб, вы легко обсуждаете и перебираете идеи, можете договориться и прийти к пониманию.
С другими так не получается. Коллега спросил меня, как я думаю — почему? Я ответил, что есть люди, на которых банально жалко времени. Проработав с ними какое-то время я прихожу к мнению, что они 1) не заинтересованы 2) не будут тащить 3) не готовы сами отказываться от своих идей и признавать неправоту.
Как легко заметить по каналу, мне нравится объяснять и делиться чем-то. Это же я зачастую делаю в рабочей среде, и иногда шучу над своим незнанием или тем, как ошибаюсь. Рассказ другим и обучение помогают и самому лучше разобраться, понять, задавать правильные вопросы.
Но возвращаясь к причинам — каждый из трёх пунктов важен в разных ситуациях и компаниях по-разному, по крайней мере у меня такое ожидание, например, что в медленной большой корпорации незаинтересованных людей куда больше, чем в стартапах в высококонкурентных направлениях.
Синхронизация по ожиданиям и направлению работу действительно очень важна. Помню, давно для себя сформулировал, что alignment позволяет людям автономно принимать решения, которые приняли бы участники проекта, если бы собрались вместе на митинг.
Но так как у всех понимание ~одинаковое, то можно сэкономить время. Поэтому в синхронизацию нужно вкладывать время — чтобы сэкономить (но по выгодному курсу: если человек не будет принимать решений так и так, и чаще вставлять палки в колёса, то...?).
===
Иронично, что за минуту до того, как я начал писать пост, в рекомендации ютуба вылез ролик The Art Of Being Right из Доктора Хауса🙂
Если вы выигрываете в каждом споре, вы, вероятно, копите скрытое сопротивление.
Я научился с подозрением относиться к собственной уверенности. Когда я «побеждаю» слишком легко, обычно что-то не так. Люди перестают спорить не потому, что согласились с вами, а потому что просто махнули рукой. И это несогласие проявится позже — уже в работе, а не на встречах.
Для реальной синхронизации нужно больше времени. Нужно действительно вникать в чужие точки зрения, учитывать обратную связь и иногда публично менять свое мнение.
Мимолетное удовольствие от того, что ты прав, не идет ни в какое сравнение с долгосрочным успехом от работы с вовлеченной командой.
В целом понятный принцип, я его нативно понимал, но впервые услышал сформулированным от своего тимлида где-то месяцев 10 назад.
Отношения на работе не всегда спорятся, и где-то месяца 4 назад гуляя с другим коллегой обсуждали ситуацию на этот принцип. Я говорил коллеге, что с какими-то сотрудниками ловишь вайб, вы легко обсуждаете и перебираете идеи, можете договориться и прийти к пониманию.
С другими так не получается. Коллега спросил меня, как я думаю — почему? Я ответил, что есть люди, на которых банально жалко времени. Проработав с ними какое-то время я прихожу к мнению, что они 1) не заинтересованы 2) не будут тащить 3) не готовы сами отказываться от своих идей и признавать неправоту.
Как легко заметить по каналу, мне нравится объяснять и делиться чем-то. Это же я зачастую делаю в рабочей среде, и иногда шучу над своим незнанием или тем, как ошибаюсь. Рассказ другим и обучение помогают и самому лучше разобраться, понять, задавать правильные вопросы.
Но возвращаясь к причинам — каждый из трёх пунктов важен в разных ситуациях и компаниях по-разному, по крайней мере у меня такое ожидание, например, что в медленной большой корпорации незаинтересованных людей куда больше, чем в стартапах в высококонкурентных направлениях.
Синхронизация по ожиданиям и направлению работу действительно очень важна. Помню, давно для себя сформулировал, что alignment позволяет людям автономно принимать решения, которые приняли бы участники проекта, если бы собрались вместе на митинг.
Но так как у всех понимание ~одинаковое, то можно сэкономить время. Поэтому в синхронизацию нужно вкладывать время — чтобы сэкономить (но по выгодному курсу: если человек не будет принимать решений так и так, и чаще вставлять палки в колёса, то...?).
===
Иронично, что за минуту до того, как я начал писать пост, в рекомендации ютуба вылез ролик The Art Of Being Right из Доктора Хауса
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from LLM под капотом
Маленький и крышесносный пример Feedback Loop в AI Системах
Про важность качественного цикла обратной связи (Feedback Loop) для работы с LLM я, по-моему, говорю беспрестанно. Обвязывайте проекты тестами и evals. Приоритизируйте проекты, которые можно тестировать. SGR позволяет лучше тестировать сложные LLM пайплайны.
Ибо, если не делать нормальные тесты, то остается только сложить лапки и жаловаться на жизнь, что LLM - это бесполезный стохастический попугай и генератор глюков, с которым невозможно работать.
Причем, это справедливо как для продуктов с LLM под капотом, так и для кодинга при помощи AI. И тут и там используется черный ящик, который нужно держать на коротком поводке.
Сегодня, когда я записывал юнит про Feedback Loops для английской версии курса про построение систем с LLM под капотом, захотелось добавить слайд с примером, который прямо вах. И я поставил эксперимент, который в жизни бы не стал использовать в работе (до сегодняшнего дня).
Я взял набор тестов (в виде Excel файлов) для проверки корректности движков формул Excel/Google Sheets. Докинул исходный код одного из таких движков на JS в качестве примера. Обернул все это своими AGENTS.MD, наброском архитектуры (авторства ChatGPT) и скриптом обратной связи, который может протестировать любой движок, выдать точность и ошибки.
А потом в цикле отправлял в OpenAI Codex задачку: "Прогони тесты, обрати внимание на число ошибок и ужаснись. А потом напиши мне минимальный патч, который максимально повышает точность. Пришли коммит, в заголовке которого покажи изменение точности. Если не можешь улучшить качество - забей, попробуешь в новом цикле."
Это все прямо как в истории со спасением проекта (1, 2, 3, 4, 5, 6+7), но с AI вместо команды людей!
И что бы вы думали? Я код не трогал вообще, а оно само за 14 коммитов в цикле написало код на go, который корректно отрабатывает все эти тесты (git log в комментариях). Когда я полез смотреть результаты, то ожидал увидеть обещанные горы спагетти и жуткого кода, а еще - захардкоженные ответы на тесты. Ибо ну не должно оно мочь работать в автономе так долго.
А там - типичный и даже немного скучный Go. Вот парсер формул с AST деревьями, вот работа с диапазонами, вот интерпретатор, вот работа с графами зависимостей, вот библиотека функций итп.
Понятно, что мне могло сильно повезти. Возможно, OpenAI Codex так похорошел с GPT-5.2, что сам стабилизирует архитектуру и кид без спроса. Возможно, ChatGPT такой гений и придумал хорошую архитектуру в AGENTS.MD. Возможно, go - настолько простой и скучный язык, что там сложно для LLM накосячить.
Поэтому я сейчас в тот же проект отправил такую инструкцию - а давай перепишем все на Rust? Может, хоть там OpenAI споткнется о memory model и подавится borrow checker-ом?
Он прислал первый коммит -
Я работаю с софтом больше двадцати лет. Сегодня в голове у меня что-то безвозвратно поломалось. Это первый раз в 2026 году.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Про важность качественного цикла обратной связи (Feedback Loop) для работы с LLM я, по-моему, говорю беспрестанно. Обвязывайте проекты тестами и evals. Приоритизируйте проекты, которые можно тестировать. SGR позволяет лучше тестировать сложные LLM пайплайны.
Ибо, если не делать нормальные тесты, то остается только сложить лапки и жаловаться на жизнь, что LLM - это бесполезный стохастический попугай и генератор глюков, с которым невозможно работать.
Причем, это справедливо как для продуктов с LLM под капотом, так и для кодинга при помощи AI. И тут и там используется черный ящик, который нужно держать на коротком поводке.
Сегодня, когда я записывал юнит про Feedback Loops для английской версии курса про построение систем с LLM под капотом, захотелось добавить слайд с примером, который прямо вах. И я поставил эксперимент, который в жизни бы не стал использовать в работе (до сегодняшнего дня).
Я взял набор тестов (в виде Excel файлов) для проверки корректности движков формул Excel/Google Sheets. Докинул исходный код одного из таких движков на JS в качестве примера. Обернул все это своими AGENTS.MD, наброском архитектуры (авторства ChatGPT) и скриптом обратной связи, который может протестировать любой движок, выдать точность и ошибки.
А потом в цикле отправлял в OpenAI Codex задачку: "Прогони тесты, обрати внимание на число ошибок и ужаснись. А потом напиши мне минимальный патч, который максимально повышает точность. Пришли коммит, в заголовке которого покажи изменение точности. Если не можешь улучшить качество - забей, попробуешь в новом цикле."
Это все прямо как в истории со спасением проекта (1, 2, 3, 4, 5, 6+7), но с AI вместо команды людей!
И что бы вы думали? Я код не трогал вообще, а оно само за 14 коммитов в цикле написало код на go, который корректно отрабатывает все эти тесты (git log в комментариях). Когда я полез смотреть результаты, то ожидал увидеть обещанные горы спагетти и жуткого кода, а еще - захардкоженные ответы на тесты. Ибо ну не должно оно мочь работать в автономе так долго.
А там - типичный и даже немного скучный Go. Вот парсер формул с AST деревьями, вот работа с диапазонами, вот интерпретатор, вот работа с графами зависимостей, вот библиотека функций итп.
Понятно, что мне могло сильно повезти. Возможно, OpenAI Codex так похорошел с GPT-5.2, что сам стабилизирует архитектуру и кид без спроса. Возможно, ChatGPT такой гений и придумал хорошую архитектуру в AGENTS.MD. Возможно, go - настолько простой и скучный язык, что там сложно для LLM накосячить.
Поэтому я сейчас в тот же проект отправил такую инструкцию - а давай перепишем все на Rust? Может, хоть там OpenAI споткнется о memory model и подавится borrow checker-ом?
Now drop ALL go code. Initialise empty rust project and add failing test runner (similar to Go) in Rust. Update `Make init`/`make test` to leverage Rust (use Calamine crate for Excel reading). Update AGENTS.MD to mention Rust now
Он прислал первый коммит -
MVP formula engine scaffolding (0.0% -> 4.7%). Дальше буду только перезапускать задачу "сделай лучше".Я работаю с софтом больше двадцати лет. Сегодня в голове у меня что-то безвозвратно поломалось. Это первый раз в 2026 году.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Forwarded from 🌿Восточный Целитель🌿
Метакогниция это разновидность рефлексии.
Саморефлексия — это способность человека осознанно анализировать свои мысли, чувства, поступки и мотивы, чтобы лучше понять себя, извлечь уроки из опыта, скорректировать поведение и развиваться как личность, то есть смотреть на себя со стороны и осмысливать «почему я так сделал/почувствовал». Это процесс самопознания и самооценки, помогающий принимать более взвешенные решения.
Ниже простая и безопасная практика саморефлексии с элементами метакогниции. Она подходит любому взрослому и не требует подготовки. Время — 5–7 минут 👇🏻
Саморефлексия — это способность человека осознанно анализировать свои мысли, чувства, поступки и мотивы, чтобы лучше понять себя, извлечь уроки из опыта, скорректировать поведение и развиваться как личность, то есть смотреть на себя со стороны и осмысливать «почему я так сделал/почувствовал». Это процесс самопознания и самооценки, помогающий принимать более взвешенные решения.
Ниже простая и безопасная практика саморефлексии с элементами метакогниции. Она подходит любому взрослому и не требует подготовки. Время — 5–7 минут 👇🏻
Forwarded from Человечно про AI & tech 👉 Николай Писаренко
Хватит просить GPT "исправить моё резюме"
Ой, недавно видел, как в одном из каналов руководитель бизнес-школы ругала HR за то, что они не умеют писать резюме. А если уж HR не умеюи писать резюме, то кто умеет? Правильно - всякие "волки", которые "рисуют" себе опыт и рекрутеры из кадровых агенств, которые хотят "продать" кандидата и получить бонус - у остальных обьективно столько практики нет и кушать, скорее всего не так сильно хочется.
Вот, мои родные, хорошие, держите семь промптов, которые немного помогут вам. Но помните:
• чтобы написать хорошее резюме, нужно хорошо поработать
• желательно ни разу не обделаться за карьеру - а если и обделаться, то тихо, чтобы на рынке не учуяли
• хорошое резюме едва отличимо от лжи
• в среднем работодатель нанимает одного из 100
1. ATS-оптимизатор
Хоть в большинстве компаний подбор нормально и не автоматизирован - добавить правильные ключевые слова в резюме полезно
2. Оцифровщик достижений
Посвещается всем кто бесконечно работал работу
3. Рерайт под роль
Гарантированно повышает количество интревью после откликов
4. Стратег по навыкам
5. Объяснитель пробелов
Если не знаете как обьяснить перерыв в карьере, например, по причине судимости
6. Executive summary
Добавьте в начало резюме, чтобы было понятно о чем с вами вообще разговаривать
7. Сопроводительное письмо
Да, большинство компаний вообще не читают ни резюме, ни сопроводительное. Но вдруг повезет?
#промпт@nklypsernk_zttlkstn
Ой, недавно видел, как в одном из каналов руководитель бизнес-школы ругала HR за то, что они не умеют писать резюме. А если уж HR не умеюи писать резюме, то кто умеет? Правильно - всякие "волки", которые "рисуют" себе опыт и рекрутеры из кадровых агенств, которые хотят "продать" кандидата и получить бонус - у остальных обьективно столько практики нет и кушать, скорее всего не так сильно хочется.
Вот, мои родные, хорошие, держите семь промптов, которые немного помогут вам. Но помните:
• чтобы написать хорошее резюме, нужно хорошо поработать
• желательно ни разу не обделаться за карьеру - а если и обделаться, то тихо, чтобы на рынке не учуяли
• хорошое резюме едва отличимо от лжи
• в среднем работодатель нанимает одного из 100
1. ATS-оптимизатор
«Проанализируй эту вакансию [вставь текст]. Выдели: ключевые слова, иерархию навыков, приоритеты требований, ATS-friendly термины. Затем перепиши мой опыт [вставь текст], чтобы эти слова появились естественно и честно.»
Хоть в большинстве компаний подбор нормально и не автоматизирован - добавить правильные ключевые слова в резюме полезно
2. Оцифровщик достижений
«Преврати эти обязанности [вставь текст] в достижения. Для каждого: определи действие, оцифруй результат (%, $, сэкономленное время), добавь контекст (размер команды, сроки, масштаб). Формат: "Достиг [результат] через [действие], что привело к [измеримый эффект]".»
Посвещается всем кто бесконечно работал работу
3. Рерайт под роль
«Вакансия: [вставь]. Мой бэкграунд: [вставь резюме]. Найди пробелы и сильные стороны. Перепиши резюме: 80% релевантного усилить, 20% нерелевантного минимизировать. Создай саммари на языке и под приоритеты этой вакансии.»
Гарантированно повышает количество интревью после откликов
4. Стратег по навыкам
«На основе вакансии [вставь] и моего опыта [вставь] категоризируй навыки: технические (инструменты/софт), ключевые компетенции (переносимые), отраслевые (нишевая экспертиза). В каждой категории — 5-7 пунктов в порядке приоритета под требования.»
5. Объяснитель пробелов
«У меня перерыв [срок] по причине [причина]. Оформи позитивно: чему научился, какие навыки развил, релевантная активность, почему это делает меня лучше для ЭТОЙ роли. Напиши краткое объяснение — проактивно, без оправданий.»
Если не знаете как обьяснить перерыв в карьере, например, по причине судимости
6. Executive summary
«Создай мощное саммари на 3-4 предложения для роли [название]. Включи: годы опыта, ключевую экспертизу, главное достижение с метрикой, уникальную ценность для ЭТОЙ компании. Чтобы рекрутер подумал: "Надо срочно позвать на интервью".»
Добавьте в начало резюме, чтобы было понятно о чем с вами вообще разговаривать
7. Сопроводительное письмо
«Свяжи мой бэкграунд с их потребностями. Их вызов: [из вакансии]. Моё решение: [релевантный опыт]. Напиши 3 абзаца: почему они (конкретика про компанию), почему я (достижения под их задачи), почему сейчас (взаимная выгода). Персонально, не шаблонно.»
Да, большинство компаний вообще не читают ни резюме, ни сопроводительное. Но вдруг повезет?
#промпт@nklypsernk_zttlkstn
Forwarded from Вячеслав Болгов | Целостность и синергетика (Viacheslav Bolgov)
Собрал новый более глубокий системный промт с учетом шикарного работающего совета (в реплае):
Вставлять в персонализацию/системный промт вашей модели. Работает приятно.
ALWAYS follow <answering_rules> and <self_reflection>.
<self_reflection>
1. Before answering, think from the assigned role’s POV and design an internal 5–7 category rubric for a world‑class answer (do NOT show it to the user).
2. Think as a group of top real‑world experts about the user’s question.
3. Use the rubric to self‑score and iterate until the answer reaches ≥98/100 in all categories; if not, refine and try again.
4. Continue this loop until the request is fully and clearly solved.
</self_reflection>
<answering_rules>
1. ALWAYS use the USER’s language.
2. Do NOT mix languages in a single sentence.
3. In the FIRST reply, explicitly state your expert role, e.g., “I’ll answer as the leader of a group of world‑famous <roles>, PhD in <detailed topic>, awarded with <most prestigious LOCAL REAL awards>”.
4. Act consistently with this role and answer in a natural, human‑like style.
5. Use the <example> structure for your first reply by default.
6. If the user does not explicitly ask, do NOT add action items.
7. Do NOT use tables unless the user asks.
</answering_rules>
<example>
I’ll answer as the leader of a group of world‑famous <roles>, PhD in <detailed topic>, with <most prestigious LOCAL REAL awards>.
TL;DR: … // skip for rewriting tasks
<Step‑by‑step answer with concrete details and key context, optimized for deep reading>
</example>
Вставлять в персонализацию/системный промт вашей модели. Работает приятно.
Forwarded from SaaS по Понятиям
Файлы Эпштейна и чему они учат нас в B2B SaaS
- Счастливые клиенты всегда вернутся
- Нетворкинг очень важен
- Никто не настолько занят, чтобы не ответить на ваше письмо
- Холодные письма должны быть короткие
- Вы должны писать так, что как бы прямо не пишете о продукте, но у вашего потенциального клиента глаза горят на ваш продукт и все между строк понятно
- можно писать неграмотно
- надо фоллоуапить клиентов
- Счастливые клиенты всегда вернутся
- Нетворкинг очень важен
- Никто не настолько занят, чтобы не ответить на ваше письмо
- Холодные письма должны быть короткие
- Вы должны писать так, что как бы прямо не пишете о продукте, но у вашего потенциального клиента глаза горят на ваш продукт и все между строк понятно
- можно писать неграмотно
- надо фоллоуапить клиентов
Forwarded from Founder Mode
После выступлений получилась интересная дискуссия о будущем (люблю такое). Делюсь своими тезисами из нашего разговора.
1. Мы сейчас в CallieCare командой из четырех человек делаем то, для чего года два назад понадобилось как минимум в два раза больше людей. Это до сих пор blow my mind.
2. Я уверен, что в эпоху AI на первое место выйдут soft skills, и их в первую очередь нужно в себе развивать (писал об этом пост), так как человек в такой конструкции превращается скорее в архитектора/инженера. Для этой роли важно обладать стратегическим мышлением, умением ставить задачи, давать контекст, аналитическими навыками и проч. Гибкость/адаптивность, готовность учиться и меняться.
Я кстати, не знаю, можно ли где-то еще развивать системно эти навыки кроме, как в университете?
3. Я не думаю, что эпоха AI подарит нам огромное количество предпринимателей. Скилл завайбкодить не равно сделать успешную и масштабируемую бизнес-модель. Быть предпринимателем - это умение брать риск, умение видеть и определять стратегию и проч. Посмотрел ради интереса сколько предпринимателей в мире - 7-8%.
4. Многие писали про FOMO. На последнем занятии Го я словил следующий инсайт:
"Быстро что-то делать не равно быстро в реальности. Делать медленнее и с фокусом может оказаться быстрее, чем первый путь".
Поэтому мой выбор не тревожить себя FOMO. Не пытаться прочитать немедленно все телеграм-каналы и посты. Я выбираю фокус: применение AI в своих задачах и повышение насмотренности (а что делают другие с AI и как я это могу применить к себе).
5. Мы все живем в своих бабблах и строим проекции, что так везде. Мне повезло быть в разных бабблах: в одном все AI first и супер технологичные, а в другом максимум - это решение простых кейсов с ChatGPT. Гэп гигантский, и он только будет расти. Ты уже скорее всего условно в топ 5% (а может и вообще в 1-2%), если следишь за тем, что происходит и пользуешься Claude Code/Cursor (условно).
Не перестаю радоваться, в какое же интересное время мы живем!
1. Мы сейчас в CallieCare командой из четырех человек делаем то, для чего года два назад понадобилось как минимум в два раза больше людей. Это до сих пор blow my mind.
2. Я уверен, что в эпоху AI на первое место выйдут soft skills, и их в первую очередь нужно в себе развивать (писал об этом пост), так как человек в такой конструкции превращается скорее в архитектора/инженера. Для этой роли важно обладать стратегическим мышлением, умением ставить задачи, давать контекст, аналитическими навыками и проч. Гибкость/адаптивность, готовность учиться и меняться.
Я кстати, не знаю, можно ли где-то еще развивать системно эти навыки кроме, как в университете?
3. Я не думаю, что эпоха AI подарит нам огромное количество предпринимателей. Скилл завайбкодить не равно сделать успешную и масштабируемую бизнес-модель. Быть предпринимателем - это умение брать риск, умение видеть и определять стратегию и проч. Посмотрел ради интереса сколько предпринимателей в мире - 7-8%.
4. Многие писали про FOMO. На последнем занятии Го я словил следующий инсайт:
"Быстро что-то делать не равно быстро в реальности. Делать медленнее и с фокусом может оказаться быстрее, чем первый путь".
Поэтому мой выбор не тревожить себя FOMO. Не пытаться прочитать немедленно все телеграм-каналы и посты. Я выбираю фокус: применение AI в своих задачах и повышение насмотренности (а что делают другие с AI и как я это могу применить к себе).
5. Мы все живем в своих бабблах и строим проекции, что так везде. Мне повезло быть в разных бабблах: в одном все AI first и супер технологичные, а в другом максимум - это решение простых кейсов с ChatGPT. Гэп гигантский, и он только будет расти. Ты уже скорее всего условно в топ 5% (а может и вообще в 1-2%), если следишь за тем, что происходит и пользуешься Claude Code/Cursor (условно).
Не перестаю радоваться, в какое же интересное время мы живем!
Forwarded from Кратко, по делу
Ретроспектива с AI. На той неделе снова пригодился этот шаблон, поэтому повторю старый пост.
В чём польза? Вопросы позволяют понять, что хотели и что получили, а AI делает выводы без сентиментов и сглаженных углов.
Как работать? Копируйте в Notion (или держите в нём как шаблон). Давайте честные ответы на все вопросы, кроме 2.5 и 3.5. Для них в фигурных скобка промпт для AI (штатный в Notion работает отлично).
1. Describe the situation.
1.1. What did I want to achieve?
1.2. What have I already done for this?
1.3. What did I expect to get?
1.4. What did I get?
1.5. What is the problem?
2. Making conclusions.
2.1. What turned out to be unexpected?
2.2. What new questions arose as a result?
2.3. What did I understand about myself? About others?
2.4. What my previous beliefs and opinions have changed?
2.5. Can it be generalized?
{Based on the questions and answers above, make a generalised conclusion. The conclusion has to be concise. The conclusion has to be applicable to future decision making.}
3. Actions.
3.1. What new opportunities do I have?
3.2. What is the next step I need to take now?
3.3. How is it different from what I planned before?
3.4. If I were to do it again, what would I do differently?
3.5. How to articulate an actionable insight?
{make an actionable summary what should be done differently}
@kratko_po_delu
В чём польза? Вопросы позволяют понять, что хотели и что получили, а AI делает выводы без сентиментов и сглаженных углов.
Как работать? Копируйте в Notion (или держите в нём как шаблон). Давайте честные ответы на все вопросы, кроме 2.5 и 3.5. Для них в фигурных скобка промпт для AI (штатный в Notion работает отлично).
1. Describe the situation.
1.1. What did I want to achieve?
1.2. What have I already done for this?
1.3. What did I expect to get?
1.4. What did I get?
1.5. What is the problem?
2. Making conclusions.
2.1. What turned out to be unexpected?
2.2. What new questions arose as a result?
2.3. What did I understand about myself? About others?
2.4. What my previous beliefs and opinions have changed?
2.5. Can it be generalized?
{Based on the questions and answers above, make a generalised conclusion. The conclusion has to be concise. The conclusion has to be applicable to future decision making.}
3. Actions.
3.1. What new opportunities do I have?
3.2. What is the next step I need to take now?
3.3. How is it different from what I planned before?
3.4. If I were to do it again, what would I do differently?
3.5. How to articulate an actionable insight?
{make an actionable summary what should be done differently}
@kratko_po_delu
Forwarded from Катя Ро
Ирония жизни:
продавец Пятерочки может работать также усердно как и Джеф Безос.
Чтобы продать на чек 10.000 и 99 евро я вкладываю одинаковое количество усилий.
Именно поэтому надо ставить большие цели и мечтать по крупному - время жизни будет потрачено, усилия приложены, а результат будет ой какой разный
продавец Пятерочки может работать также усердно как и Джеф Безос.
Чтобы продать на чек 10.000 и 99 евро я вкладываю одинаковое количество усилий.
Именно поэтому надо ставить большие цели и мечтать по крупному - время жизни будет потрачено, усилия приложены, а результат будет ой какой разный
❤1
Forwarded from e/acc
Как стать успешным в век ИИ?
1. Найди все вещи, которые требуют исключительно
- знания
- опыта
- интеллекта
- креативности
2. Автоматизируй их в своей жизни или компании
3. Стань очень хорош в остальном:
- мудрости
- ясности видения
- умении принимать решения и брать риск
- в людях
*пост будет дополняться, но это хороший старт
1. Найди все вещи, которые требуют исключительно
- знания
- опыта
- интеллекта
- креативности
2. Автоматизируй их в своей жизни или компании
3. Стань очень хорош в остальном:
- мудрости
- ясности видения
- умении принимать решения и брать риск
- в людях
*пост будет дополняться, но это хороший старт