Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
25.1K subscribers
363 photos
3 videos
1.68K links
Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами.

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b4386d2a44e21839a0f87f

Продуктовая папка: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky

Реклама: @tanyasanovna
Download Telegram
Ваши сильные стороны – они же и слабые

People are package deals; you take the good with the confused. In most cases, strengths and weaknesses are two sides of the same coin.


Практически всегда в обратной связи на меня люди пишут про мою системность и структурность. Это довольно крутые качества, так как с из помощью я раскапываю и решаю разные сложные проблемы. Но у этого есть обратная сторона – мне сложнее принимать быстрые интуитивные решения, и часто приходится себя перебарывать.

И я такой не один. Сильные стороны ваших сотрудников в некоторых ситуациях становятся их самым слабым местом. Офигенный коммуникатор, у которого отлично получается выравнивать всех, оказывается не способен принять самостоятельное решение без чужого мнения. Самый быстрый разработчик в команде деливерит все в срок, но теряет в качестве. Примеров масса, и хорошему менеджеру этот дуализм нужно принять:

👉Поговорите про него со своим сотрудником, чтобы он понял, что то, что он считает своей слабой стороной всего лишь естественное следствие сильной.
👉 Покажите, как это качество приносит пользу или вред в зависимости от контекста, и договоритесь, когда на него стоит полагаться, а когда надо жестко его контролировать.
👉Не пытайтесь выровнять всех членов команды под одну линейку. Пусть они дополняют друг друга. Вам нужны не сбалансированные инженеры, а сбалансированная команда.
👍3313
Как получать удовлетворение от работы

Хорошая модель, которая прямо отозвалась у меня. В чем суть – настоящее удовлетворение и мотивацию вы получаете, когда работа закрывает все три параметра:

1️⃣Joy. То, что вы делаете, приносит радость настолько, что вы не хотите в течение дня заниматься чем угодно еще.
2️⃣Skill. Вы отлично шарите в том, что делаете. Вы гордитесь результатами своей работы, она выделяется для тех, с кем вы работаете.
3️⃣Need. То, что вы делаете, востребовано – либо в компании, либо для ваших пользователей. Если вы закрываете свою часть хорошо, это приводит к какому-то важному успеху.

Так вот, иногда получается так, что закрываются только два атрибута из трех, и это ведет к частым ловушкам, из которых сложно выбраться:

👉Joy + Skill - Need. Вы кайфуете от работы, но ценности компании она не приносит. На краткосрочной дистанции такая работа может помочь перезарядиться, но в долгосроке вы либо ее потеряете, либо сами перестанете видеть смысл.
👉Joy + Need - Skill. Вы тратите кучу времени на то, что более опытный человек сделал бы гораздо быстрее. Опять же, общая продуктивность страдает.
👉Skill + Need - Joy. А это классическое выгорание. Вы работаете весь день, чувствуете внешнее давление из-за важности работы, но удовольствия ноль.
👍594
Как внедрять AI в свою работу

На прошлой неделе удивительно мало людей рассказали про то, как используют AI в своей ежедневной работе. Держите топовый гайд по тому, как научиться постепенно получать от него весомую пользу:

1️⃣Уберите все барьеры, которые могут вам мешать быстро обратиться к AI. Запиньте вкладку в браузере, поставьте себе десктопное и мобильное приложение ChatGPT. Попробуйте хотя бы разово использовать AI для частых рутинных задач – отформатировать meeting notes, причесать задачу в трекере. Хинт: вместо того, чтобы просить AI "сделать хорошо", предложите ему сначала проинтервьюировать вас про ваши цели – так он соберет нужный контекст и сделает свою задачу лучше.
2️⃣Разберитесь с тем, где вы приносите больше всего ценности. Именно в этой области вам стоит пытаться применить AI – получив перфоманс буст тут, вы сильно поможете команде, а вот просто генерируя бесполезные тексты, о которых вас никто не просил – нет.
3️⃣Приучите себя документировать свою работу. Хорошая ментальная модель – представьте, что вам надо передать все свои знания новому сотруднику. Задокументировав цели, структуру и образ качественного результата, вы сможете передать эту же работу и AI.
4️⃣Если вы замечаете за собой, что регулярно закидывае просите AI выполнить одну и ту же задачу, или используете один и тот же промпт, подумайте, как это все можно автоматизировать. Может быть, ваш промпт можно обернуть в бота, который будет автоматически каждый день вытаскивать нужные ему данные и обрабатывать их. А самое простое, что можно тут сделать – в конце повторяющихся чатов просить AI превратить их в переиспользуемый шаблон.
5️⃣Делитесь с коллегами идеями, которые у вас заработали. Причем самое интересное – показывать не только результат, но и сам процесс проб и ошибок.
👍43👎64
AI для ведения тестовой документации

Держите прикладной материал вдогонку ко вчерашней статье. Одно из самых очевидных мест, где можно начать получать пользу от AI в дефолтной продуктовой команде, это генерация качественной тестовой документации – списка тест-кейсов и чек-листов, которые нужно проверить перед релизом. Воркфлоу прямо очень простой:

👉Закидываете макеты / скриншоты пользовательского сценария, добавляете весь контекст про профиль пользователя и его цели. Получаете первый черновик.
👉Проходитесь по черновику, выписываете все недостатки и пропущенные детали, закидываете в AI с просьбой доработать.
👉Когда по контенту все хорошо, закидываете в AI образец структуры и оформления, объясняете, какую мета-информацию вроде приоритетов надо добавить.
👉Экспортируете в нужный формат, который уже загружаете в тестохранилку или базу знаний.

Ну и, как разбирали вчера – чтобы не вести такой диалог каждый раз, просите AI собрать детальный список ваших требований к тест-кейсам, и просто всегда добавляете его в контекст.
👍156👎4
Как упрощать сложные решения

1️⃣Чтобы принять решение, сначала отдельно рассмотрите, что может пойти хорошо, а что может пойти плохо. Для каждого из сценариев проясните, к какому конечному результату это приведет. Если смешивать и плюсы, и минусы вместе, легко начать ходить по кругу и зависнуть в аналитическом параличе.

2️⃣Основой для принятия решения должны быть его сильные стороны. Слабые – только повод для вето, если они критичны и не могут быть скомпенсированы.

3️⃣Сознательно двигайте и себя, и других в том, чтобы инвестировать в сильные стороны. Людям естественным образом хочится чинить слабые стороны, но это редко дает реально большую отдачу. К слабостям лучше относиться как к ограничениям, которые можно учитывать в дизайне, но устранять не обязательно.

4️⃣Не вводите слишком много критериев для принятия решения, используйте максимум три, которые реально влияют на исход.
1👍26👎32
Как выживать в токсичной команде

Представьте ситуацию – ты придумываешь классную идею, работаешь всю ночь, ускоряешь пайплайн обработки данных в три раза, а тимлид на демо невозмутимо заявляет, что это была «общая идея». А помимо этого все присыпается регулярным игнором вопросов в чатах, токсичными замечаниями вместо конструктивной критики, и показное деление всех на старичков и новичков.

Автор статьи рассказывает про свой максимально неприятный опыт работы в токсичной команде, и советами, которые помогли ему продержаться до перехода на новую работу:

1️⃣ Включите режим «серой скалы» – нейтральное лицо, минимум эмоций. Не кормите троллей и не вступайте в бессмысленные конфликты.
2️⃣ Документируйте все. Если договорились о чем-то важном на митинге – зафиксируйте это письменно и отправьте коллегам. Это не паранойя, а разумная страховка.
3️⃣ Сократите личные разговоры до минимума. В токсичных командах любая ваша личная информация может легко превратиться в оружие против вас.
4️⃣ Развивайтесь за пределами компании. Общайтесь в профессиональных сообществах, ходите на конференции и митапы. Это поможет не потерять уверенность в своих силах и позволит легче уйти в лучшую команду, когда придёт время.
5️⃣ Создайте финансовую подушку. Когда появится возможность уйти – вы должны быть готовы сделать это без лишних переживаний.
👍278
Почему 10х инженеры – антипаттерн

Если вы запомните только одну мысль из этого поста, то пусть это будет следующее:
Регулярных предсказуемых результатов добиваются команды, а не отдельные разработчики.


Но погнали по порядку:

👉Продуктивность разработчика измерить почти невозможно: задачи у всех слишком разные. Один человек может легко справляться с фичами, но подвисать на код-ревью. Другой круто дебажит, но теряется на архитектурных решениях. Искать нужно не идеальных универсальных солдат, а правильное сочетание талантов внутри команды.
👉 Владеть кодом должна команда, а не отдельные люди. Если у вас на проекте появился эксперт, который еднолично пишет всю инфраструктуру, он быстро станет единой точкой отказа.
👉Не пытайтесь ускорить работу одного человека – лучше займитесь оптимизацией всего процесса деливери.
👉Ваша задача как менеджера – не собрать звёздный состав, а выстроить такие процессы и среду, где каждый сможет эффективно проявить себя.
👍76👎65
Почему важны точные формулировки

Моим первым уроком про то, почему менеджеру важно быть очень точным в формулировании своих мыслей, была очень неприятная ситуация с повышением зарплаты. Все по классике – я озвучил сотруднику новую зарплату, предполагая по умолчанию, что мы оба говорим про сумму до вычета налогов. Оказалось, что так думал только я, а сотрудник думал про чистую зарплату. Выяснилось это только в тот день, когда зарплата упала ему на карточку, и его доверие ко мне сильно пошатнулось.

В статье приводится несколько похожих примеров того, каких антипаттернов стоит избегать.

Про карьерный рост:

Сфокусируйся на возможностях прокачать лидерские навыки
В ближайшие полгода ты лидишь проект Х. С завтрашнего дня я сделаю официальный анонс и передам тебе все полномочия.

Про найм:

Вы сможете спокойно выбрать любую команду после принятия оффера
Открытые роли сейчас есть в командах X, Y и Z. В X вы не очень подходите по профилю. В Y как раз подходите идеально, но если вы не захотите пойти туда, давайте обсудим заранее.

Про повышение:

Думаю, в ближайшее время ты можешь расчитывать на повышение.
У нас два цикла повышения в ближайшие 12 месяцев. Вероятность в следующем цикле через 3 месяца невысока, а через 9 месяцев более реальна. Давайте обсудим, почему я так считаю, чтобы вы понимали логику.
👍617
Качество разговоров и зрелость компании

Качество разговоров – хороший показатель здоровья компании. От умения общаться в рамках команды напрямую зависит качество продукта, от обмена информацией между командами – выполнение сложных проектов, а от способности менеджмента коммуницировать свои решения на всю компанию вообще зависит, выполнятся эти решения или нет.

Автор статьи предлагает классификацию качества разговоров, по которой можно оценить, насколько коммуникации в вашей компании зрелые – она в приложенной картинке.

Держите список вопросов для самодиагностики:

👉Как звучит общий тон разговоров в вашей команде? Избегаются ли сложные темы, чувствуют ли люди себя в безопасности, насколько они глубокие?
👉Пытаетесь ли вы создать условия для получения желаемого качества разговоров, или просто живете с тем, что есть?
👉Какие ритуалы и фреймворки у вас сейчас в ходу, и нет ли среди них таких, которые уже пора отправить в архив?
👉Где в вашей компании происходят действительно крутые и глубокие разговоры? Почему именно там, какие условия этому помогают, как их воспроизвести?
👉Не потеряли ли вы качественную межкомандную координацию, сделав все команды слишком автономными? Происходит ли обмен информацией между ними?
👉Насколько новичкам просто ориентироваться в ваших разговорах?
👉Что реально портит разговоры: дело в навыках, страхе, низком доверии или кто-то просто устал обсуждать одно и то же?
👉Какие важные разговоры в компании вообще не происходят, хотя давно должны были? И кого обычно забывают пригласить на те, что уже есть?
👉Что изменится, если воспринимать каждый разговор как прямое отражение вашей орг-культуры? Что вы вообще транслируете – открытость и доверие или пассивную агрессию?

Последний вопрос мой любимый, конечно – захотелось завести дневничок эмоций и помаппить туда встречи, на которые я походил за последние недели.
🔥197👍3
Забирает ли AI радость от работы

Большинство знакомых мне людей сходятся на том, что AI точно повышает продуктивность индивидуального разработчика – код пишется и рефакторится быстрее, а задач закрывается больше. Для тех, кого мы привыкли называть "продуктовыми разработчиками" – людей, кого в первую очередь драйвит результат их работы, создаваемый продукт, и его влияние на бизнес и мир вокруг – это просто прекрасно и бьет в их факторы мотивации.

Но помимо них в индустрии есть довольно большой сегмент тех, кто любит сам процесс написания кода, и получает удовольствие от самостоятельного решения инженерных задач. Использование AI, конечно, оставляет инженерные задачи, перемещая их на более высокий уровень – ты должен думать не столько о том, как реализовать нужный алгоритм, сколько о том, как спроектировать систему. Но для многих этого будет недостаточно – ведь и раньше не каждый хотел расти в архитектора.

Так вот, для таких разработчиков AI хоть и повышает механическую продуктивность, но при этом забирает из работы всю радость, ничем ее не заменяя. Что с этим делать пока не очень понятно, так что пока что просто ноем вместе с автором статьи и продолжаем нажимать Tab-Tab-Tab.
14
Зачем менеджеру смотреть в бездну

Иногда самая ценная мысль – та, которую мы упорно избегаем. Автор называет это умение «смотреть в бездну»: честно оценивать неудобные факты, даже если они ставят под сомнение прошлый труд или планы.

Для менеджеров бездна просто огромна – это и вопросы, связанные с людьми, и обоснованность давно сформулированных целей и планов, и в целом наличие пользы для бизнеса от вашей команды.

Почему мы избегаем бездны? Признавать промахи – больно; принимать резкие карьерные решения – страшно; да и проще отложить на потом. Проблема в том, что за «потом» всегда приходится платить проценты: упущенные возможности, выгорание, стагнация.

👉 Выделяйте слоты для бездны. Заблокируйте в календаре день, когда всерьёз проверяете большие решения — иначе прокрастинация растянется на недели.
👉Найдите buddy. Собеседник помогает прорваться сквозь круговые мысли и задаёт неудобные вопросы, пока вы не доберётесь до сути.
👉Формулируйте свою бездну явно. «Если бы я ушёл из компании сегодня, что бы делал?» Когда вопрос лежит на бумаге, сложнее его проигнорировать.
👉Не смотрите в бездну слишком часто, иначе ваша жизнь превратится в один сплошной экзистенциальный кризис.
24👍17
Как читят на собесах с помощью сервиса Interview Coder

Если вы все еще проводите онлайновые алгоритмические собеседования, то мне очень интересно, почему вы думаете, что их результатам можно хоть как-то доверять. Качество моделей уже давно на уровне, который любые ваши задачи решит меньше чем за минуту, а софт для читинга тоже не отстает.

В статье – история развития сервиса Interview Coder, и его создателя, который разочаровался в многоступенчатых интервью в бигтехе и решил поменять правила игры.

В чем суть сервиса – это оверлей, который во время интервью получает содержимое экрана, отправляет его в AI, получает ответ, подсвечивает готовые решения, тесты и даже фразы, которые можно прочитать вслух.

Сервис платный, но есть уже и опенсорсные аналоги – и со временем их будет появляться все больше.

Короче говоря, добро пожаловать старые добрые походы на собеседования в офис, и попытки случайно не встретить там знакомых, чтобы не спалиться, что ты ищешь работу!
👍66👎4🔥42
Как избежать атрофии навыков из-за AI

Вместе с удобством AI ассистентов приходит и риск слишком сильной зависимости от них. И речь не столько о том, что вы не сможете решать задачи без доступа в интернет – локальные модели уже отлично справляются. Проблема серьезнее – вы рискуете потерять связь со своим проектом, разрушить тот самый замок абстракций, который находится в уголке головы любого программиста и помогает на кончиках пальцев ориентироваться в своем проекте и понимать, что могло вызывать баг.

Признаки наличия проблемы:

👉Вы совсем перестали думать при дебаге и просто закидываете все стектрейсы подряд в чат с AI.
👉Вы копипастите код, не вчитываясь, как именно он написан и что делает.
👉Вы полагаетесь на AI в вопросах архитектуры, не проверяя, насколько предложенный дизайн вписывается в требования по надежности, перфомансу и масштабируемости.

Вот несколько практик, которые помогут не растерять знание проекта и домена при внедрении AI:

👉Все начинается с базовой гигиены. Вы всегда должны вчитываться в то, что генерирует AI. Особенно полезно выступать критиком, надевая на себя шапку того, кто пытается найти проблемы и уязвимости в коде.
👉Устраивайте AI-детокс и регулярно пишите какой-то код самостоятельно.
👉Встретившись с какой-то нетривиальной проблемой сначала попытайтесь решить ее сами, и только если ну вообще никак, используйте AI.
👉Команда должна знать и владеть всем кодом в проекте, не важно, написал ли его AI или человек.
👉Фиксируйте темы, за которыми чаще всего ходите за помощью к модели: повторяемость – сигнал закрыть пробел знаний.
👉Работайте с LLM в стиле парного программирования. Модель – пишет код, вы – направляете и рефакторите.
40👍13👎4
Про радикальную прямоту

Radical Candor – очень хорошая книга для начинающих менеджеров. Я ее упоминал в своей мега-подборке книг, и, если вы ее еще не прочитали, то в статье по ссылке довольно хорошее саммари.

Для меня эта книге важна в первую очередь потому, что она дает очень человечный фреймворк для построения отношений менеджер-сотрудник. С одной стороны, вы начинаете очень глубоко понимать каждого члена вашей команды, а с другой – имеете набор инструментов для того, чтобы растить его, челленджить, и давать конструктивный фидбэк.
👍191👎1🔥1
Как разработчики на самом деле используют AI

Anthropic – создатели самых популярных моделей для работы с кодом, поделились детальной статистикой по тоиу, как именно разработчики используют AI.

Сначала чуть-чуть про методологию.

Взяли выборку в 500 000 сессий за начало апреля и прогнали их через privacy-preserving аналитику: модель анонимно определяла тему, язык, тип задачи классификацию всей беседы – либо как "автоматизацию" (AI делает работу) или "аугментацию" (AI + человек решают задачу вместе). Сравнивали два канала: обычный AI чат и AI агента Claude Code.

👉Чем агентнее инструмент, тем меньше человек участвует в самом процессе написания кода. 79% бесед с Claude Code относятся к классу "автоматизация" против 49% в чате. При этом полное делегирование задачи происходит в 44% сессий с агентом, и в 27% в чате.
👉В основном разрабатываются user-facing приложения, так что бэкендеров заменят последними. JavaScript и HTML лидируют в списке технологий. Для сравнения Java где-то в 10 раз менее популярна.
👉Агент в основном используется стартапами и в пет-проектах, в энтерпрайзах проникновение пока не очень большое.
👍25
Стратегический технический советник

Топ-менеджерам больших компаний каждый день приходится принимать кучу решений. Детально вкатываться в контекст каждого не получается чисто из-за ограничений времени и рабочей памяти. Поэтому довольно удобным способом разобраться с какой-то проблемой, требующей глубокого погружения, становится делегирование ее кому-то еще. Для проблем, затрагивающих одну функцию, домен или компонент, все довольно тривиально. Но когда проблема появляется на стыке команд, лучше всего делегировать погружение в нее кому-то независимому.

Роль технического советника состоит ровно в этом – расширять возможности менеджера, за него погружаясь в сложные кросскомандные проблемы, и принося независимые рекомендации. Статью советую и тем, для кого такая роль может стать ступенькой карьерного роста, и тем, кто находится на месте топ-менеджера с ограниченным ресурсом – довольно подробно разбирается, как встроить эту роль в организационную структуру.
👍6🔥41
AI код сразу же становится легаси

У кодовой базы есть несколько стадий развития, которые влияют на вероятность того, потратит ли программист время на то, чтобы ее улучшить. Они зависят от двух вещей – кто автор кода, и как давно он был написан.

В чем суть – чем более далек от программиста код, тем сложнее восстановить контекст вокруг него и понять, почему был выбран тот или иной подход. А чем сложнее поднятие контекста, тем меньше вероятность того, что этот код потрогают.

Код, написанный AI, сразу же попадает в ту категорию кода, трогать которую себе дороже – ты не знаешь, почему он был написан именно так, какие компромиссы за ним лежат, что может сломаться, если его отрефакторить. С одной стороны, это не так и плохо – работает, не трогай. С другой – большинство из нас работали в огромных легаси кодовых базах, и знают, какая это боль.
🔥57👍21👎1