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.

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.

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.

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.

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.

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!

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.

Кстати, если вы пропустили, в нашем канале с кейсами разбираемся, как быть с токсичным сотрудником, который в каждом действии команды и руководителя видит травлю.

Ну и ждем новых кейсов от вас на разбор, закидывайте в бота @TeamleadDoNotSleepBot!

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.

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.

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.

Про проблемы с 1-1

Дисклеймер: я верю, что в среднем 1-1 скорее полезны, чем вредны. Выделенное в календаре время само по себе не решает никаких проблем, но подталкивает менеджера к тому, чтобы регулярно разговаривать со своими сотрудниками, причем не только о рабочих задачах. Казалось бы, и так очевидно, что этим нужно заниматься – но я видел бессчетное количество команд, в которых люди абсолютно брошены.

При всем этом у 1-1 дофига недостатков:

👉Разбор всей обратной связи и обмен контекстом происходят за закрытыми дверьми, что заметно влияет на культуру.
👉Обсуждения проектов не включают всех нужных людей, и решения из-за этого либо не принимаются, либо принимаются криво.
👉Календарь менеджера заполнен огромным количеством дополнительных встреч, не каждая из которых действительно принесет достаточно ценности. Сама структура бесед тяготеет к тому, чтобы в первую очередь обмениваться статусом по операционке, и действительно важным проектам и проблемам уделяется мало внимания.
👉Темы и фидбэк, которые имело бы смысл обсудить сразу же, откладываются до следующей встречи, когда контекст может быть уже потерян.

Автор советует заменить регулярные 1-1 на:

👉Обсудить в чате -> Быстро ad hoc созвониться на 5 минут -> и только потом делать полноценный митинг. Большая часть вопросов таким образом решится гораздо быстрее.
👉Статус-чеки по проектам, которые включают в себя всех нужных участников.
👉Выделенное время под карьерные разговоры и обсуждение перфоманса.

Самые полезные вопросы на интервью от кандидата

На Reddit обсуждают список самых полезных вопросов, которые когда-либо слышали от кандидатов к компании в процессе собеседований.

Мне очень понравилась следующая мысль:

What I can say is that the candidates who impress me most in that section of the interview are ones that ask things that demonstrate they understand the role and the surrounding workflows. Things that show they are already picturing themselves in the role and looking for potential issues and blockers. And particularly I like questions that are hunting for potential red flags.

Она прямо бьется с моим личным опытом – самые ценные разговоры выстраиваются, когда кандидат начинает спрашивать про специфику конкретной позиции, а не задавать абстрактные социально-одобряемые вопросы.

Расскажите, а какие самые ценные вопросы задавали вам?

Про книгу "Never Split the Difference"

Только что дочитал очень классную книгу про переговоры – Never Split the Difference. Автор, как часто водится у тренеров по переговорам, работал в силовых структурах и занимался освобождением заложников, после чего решил попробовать адаптировать используемые ими приемы к нашему с вами миру бизнеса и бытовых вопросов.

Какие идеи мне зашли:

👉Самая частая ошибка в переговорах – говорить о себе, своих интересах и своей позиции. Гораздо ценнее слушать вторую сторону, и всякими образами подталкивать их к тому, чтобы они побольше говорили, давали вам новую информацию, да и вообще чувствовали себя хозяином положения.
👉Хорошие инструменты, помогающие создать у второй стороны ощущение, что ее услышали, и продолжать говорить – зеркалирование и суммаризация.
👉Топовый прием – калибровочные вопросы. Вместо того, чтобы отвечать отказом на предложение, которое вам не подходит, лучше задавать открытые вопросы, которые подтолкнут вторую сторону к тому, чтобы принять вашу картину мира. Условно говоря, на слишком высокую цену стоит отвечать не предложением более низкой, а вопросом "Как я смогу себе позволить эту цену, если у меня есть только...?".

Книга уже окупилась – на днях сбил 100$ с цены за отель! Читается легко, кейсы полезные, рекомендую.

Работаем с лоу-перформерами

Когда в команде появляется лоу-перформер, очень заманчиво просто закрыть на проблему глаза в надежде, что все магическим образом исправится. Иногда так и случается, если причиной плохого перфоманса были какие-то временные личные проблемы. Но чаще ситуация может перерасти в хроническую, и плохо повлиять на всю команду. Зачем вообще выкладываться, если коллега работает в несколько раз хуже, и это никак на нем не сказывается.

Первое, что стоит делать, когда вы столкнулись с лоу-перформером – проверить, что вы сами не накосячили, и ваши ожидания от перфоманса сотрудника ему известны и понятны.

Следующий шаг – поговорить с сотрудником и понять, где лежат корни проблемы: какая-то личная ситуация, недостаток навыков или мотивации. Если низкий перфоманс вызван временными проблемами, предложить помощь и дать время восстановиться.

Если проблема системная – другое дело. Стандартный алгоритм описан в статье, тут поделюсь одной важной мыслью. Подумайте дважды, а стоит ли ваше ограниченное время вкладывать именно в развитие лоу-перформера. Работы всегда будет больше, чем ваших ресурсов, и значительно большую отдачу часто можно получить, вложившись в самых сильных членов команды.

Про качество AI продуктов

А сегодня смотрим классный разговор моих хороших друзей, Виталия Шароватова и Алексея Шаграева. Леша сейчас делает Lovi – продукт, помогающий подбирать косметику и skincare продукты. Конечно же, с помощью AI – и конечно же сталкивается с тем, с чем и другие похожие продукты – проверять качество становится сильно менее тривиально.

Вот какие подходы к QA у них работают:

👉Dark launch — выкатывают фичу в прод, но скрытно. Пользователь не видит, зато продукт уже работает с живыми данными.
👉Краудтестинг с помощью Толоки или MTurk, чтобы получать фидбэк от максимально разнообразных живых пользователей.
👉Black box testing – единственный способ оценивать функциональность недетерминированной системы.
👉Тестирование с помощью AI агентов на фермах девайсов помогает симулировать реальных пользователей и быстро прогонять разные exploratory сценарии.

Про карьеру в форме пирамиды

Если вы получили громкий тайтл тимлида, руководителя отдела или СТО где-то на старте карьеры, то может быть довольно сложно отказаться от него в будущем. А это может быть необходимо, так как узкий набор качеств, который помог вам подняться по карьерной лестнице в конкретной компании, может быть неактуален в других местах, или в изменившемся будущем.

Альтернатива – смотреть на карьерный рост не как на повышение крутизны тайтлов, а как на накопление различных навыков, которые делают вас более разносторонне развитым специалистом. Такая карьера по форме напоминает пирамиду – вы стараетесь набрать побольше фундаментального опыта, пробуете разные домены и функции, и как результат, можете легко вырасти в сеньорные роли в любой компании, индустрии и варианте развития будущего.