Как влиять на политику, оставаясь инженером

Мы – существа социальные, и, как и несколько шимпанзе в вольере, не можем избежать игр за власть и влияние, даже если очень хотим оставаться от них в стороне. Последствия плохих решений, принятых очередным VP ради того, чтобы показаться успешным, докатятся до вас в любом случае. При этом полноценно играть в политику инженерам мало того, что не хочется, так и не получится – на это банально не хватит времени, практики, и уровня влияния.

Если ваша цель – запускать полезные и интересные проекты, то вы можете использовать политику себе на пользу. Все, что нужно – иметь у себя в копилке несколько хорошо проработанных идей таких проектов, и ждать правильного момента. А он наступит тогда, когда у компании в очередной раз сменится фокус, например, с AI на повышение надежности, топ-менеджерам понадобится принести конкретные проекты в этой области, и они с радостью подхватят вашу идею и будут поддерживать ее своим политическим капиталом. Вам не придется никого убеждать – они будут сами заинтересованы в том, чтобы этот проект случился.

Короче говоря, вместо того, чтобы жаловаться на плохие решения, или на то, что ваши идеи никто не слушает – дожидайтесь подходящей волны изменений.

Как самоорганизация ведет к выгоранию

Когда вы становитесь менеджером, у вас два пути – либо вы учитесь самоорганизации и личной эффективности, либо очень быстро перестаете справляться с потоком всего происходящего, забываете свои обещания и продалбываете сроки. Кому-то оказывается достаточным просто вести список дел и базово приоритизировать его, а кто-то на этом не останавливается, и попадает в ловушку повышения личной эффективности – оптимизирует все больше аспектов своей жизни, пытаясь стать идеальной машиной по перемалыванию хотелок стейкхолдеров в зарелиженные фичи.

Постоянно поднимаемая планочка требований к себе постепенно убивает всю радость от жизни, и оставляет все меньше места для ошибок и для того, чтобы просто расслабиться. В лучшем случае – вы попадаете в минимально приемлемый для себя уровень продуктивности. В худшем – фрустрируете из-за того, что не соответствуете стандартам.

Это – одна из причин того, что 85% тимлидов чувствуют признаки выгорания. Бороться с ним сложно, но перестать бесконечно оптимизировать свою жизнь может стать хорошим первым шагом.

Ну что, ждем нового глобального финансового кризиса (или как минимум неправильно посчитанных отпускных)!

Про пользу ограничений

У слова "ограничение" есть сильные негативные коннотации. В целом, если дать человеку выбор между какими-то ограничениями и их полным отсутствием очевидно предпочтительным вариантом будет второй.

Но в разработке все по-другому. Если запустить проект без каких-то ограничений, то он быстро лопнет от постоянно растущих требований, раздутой неэффективной команды и неопределенных сроков. А управление ограничениями дает руководителю кучу полезных инструментов. Вот некоторые из них:

👉Осознанно ставьте лимит на размер команды – даже если необходимость добавления новых людей кажется очевидной. Это поможет более внимательно относиться к приоритизации и фокусироваться на самом важном.
👉Ограничивайте выбор технологий, используя самый простой стек из всего, с чем команда уже получила опыт.
👉Вместе с командой попытайтесь ответить на вопрос "Как достичь тех же результатов в 2 раза быстрее", могут вылезти неочевидные решения.
👉Челленджите требования – иначе вы можете заниматься оптимизацией под то, что на самом деле не важно. Многие требования могут рождаться в голове у заказчика, и не быть подкрепленными никауой реальной необходимостью. Как только вы от них избавитесь, резать скоуп станет намного проще.

Докину от себя еще одну мысль. Помимо полезных ограничений бывают и очень вредные – и задача хорошего лида уметь их распознавать. Сюда относятся любые формы выученной беспомощности – когда команда уверена, что не может чего-то сделать, поэтому даже не пробует.

Как подходить к большим техническим проектам

В первую очередь статья касается разработки программ – как пет-проектов, так и чего-то рабочего.

👉Декомпозируйте большую непонятную проблему на маленькие, для каждой из которых вы можете получить видимый результат работы.
👉Уделяйте каждой из маленьких проблем не больше времени, чем требуется, чтобы получить заметный прогресс по основной большой проблеме.
👉Старайтесь как можно быстрее получить первый рабочий прототип, и уже потом добавляйте фичи.
👉Приоритизируйте фичи, которые позволят вам самому постоянно использовать продукт и догфудить его.
👉Применяйте этот же подход итеративно для каждого следующего большого изменения.

Developer Ecosystem 2025

Мы в JetBrains каждый год проводим огромнейший опрос разработчиков из разных стеков, чтобы получше разобраться, как меняется технологический ландшафт. Держите самый свежий репорт! Вот некоторые из интересных фактов:

👉Языки, на которые разработчики хотят перейти: Go, Rust, Python, Kotlin, TypeScript.
👉Ruby совсем умирает, за последние 8 лет доля упала с 15% до 4%. Похожее падение есть и у PHP, но доля там остается все еще большой.
👉Самые частые задачи, делегируемые AI – написание бойлерплейта, поиск информации в интернете и конвертация кода из одного языка в другой. Самые редкие – общение в почте и мессенджерах, написание бизнес-логики, выполнение действий в терминале.
👉Самые большие опасения разработчиков относительно AI – качество сгенерированного кода, невозможность AI понять сложную логику, приватность и негативное влияние на навыки программирования. Только у 1% нет никаких опасений.
👉88% использующих AI верят в то, что экономят больше часа в неделю. 19% говорят про экономию больше 8 часов.
👉Восприятие текущего рынка вакансий сильно зависит от страны. Лучше всего дела обстоят в Японии и Испании. Хуже всего – в Южной Корее, Канаде и Китае. Восприятие так же зависит от уровня опыта – на сложности жалуются 61% джунов и только 34% сеньоров.
👉Страна влияет и на восприятие сложности конкретных задач. Например, на контекст свитчинг среди восточноевропейцев жалуются 54%, а среди японцев только 14%.
👉Немного статы про выгорание. Среди работников больших компаний на выгорание жалуются 47%, а среди маленьких только 11%. Среди джунов – 61%, среди людей с опытом в 16+ лет – 38%.

Про самосбывающиеся пророчества

Обычно про самосбывающиеся пророчества говорят в негативном контексте. Например, команда, которая не верит в успех продукта, вряд ли на самом деле его увидит.

Но этот механизм можно использовать и в обратном направлении – например, для того, чтобы менять культуру в быстрорастущих компаниях. Боз, СТО в Meta, рассказывает как раз про такой случай. Занимаясь онбордингом новых инженеров, он рассказывал им не про то инженерную культуру, которая уже существовала, а про ту, к которой он хотел прийти. Так как компания очень быстро росла, довольно скоро через этот онбординг прошло больше половины всех сотрудников – и пророчество постепенно стало реальностью.

Про инженерную культуру в AWS

На инженерную культуру в бигтехах интересно смотреть не глазами СТО, а с точки зрения обычных гребцов. Я выкладывал много статей про Amazon – и про их письменную культуру, и про leadership principles, и про различные инженерные практики. И у всех этих, казалось бы, разумных практик, есть и обратная сторона – они могут превратить жизнь разработчика в ад и серость. Короче, очень рекомендую почитать честное ревью работы в AWS:

👉Фича делается две недели, а выкатывается полтора года
👉Чтобы получить промо, нужно год работать на уровне +1 грейда за ту же зарплату
👉Непрерывный челленджинг идей и бесконечные согласования убивают желание заниматься хоть чем-то полезным

Как и зачем нанимать джунов

Почему круто иметь джунов в команде:

👉Они не ограничены своими существующими знаниями, не привыкли существовать в установленных кем-то рамках, и вообще не подозревают об их существовании.
👉Быстро учатся, открыты к фидбэку, горят желанием становиться лучше.
👉Потенциально имеют более высокий потолок роста, чем текущие мидлы и сеньоры.
👉Приносят в команду свежую энергию, которая сможет заразить и остальных.

А теперь посмотрим на советы про то, как их нанимать:

👉Для начала избавьтесь от старых предвзятостей про то, что джунов придется долго и тяжело онбордить. Один из сценариев, где AI работает действительно классно – помощь с изучением существующей кодовой базы, и это поможет сильно срезать углы.
👉Фильтруйте по правильному майндсету – разбирайте с ними проекты, которые они разрабатывали, задавайте вопросы про то, почему они сделали то или иное решение, копайте вглубь понимания технологий, пока не упретесь в потолок. Ищите тех, кто дает ответы с горящими глазами, может дать довольно глубокие объяснения своих решений, и тех, кто не встает в оборонительную позицию.
👉Дайте маленькое тестовое на полчаса, разрешив использовать любые технологии и инструменты. А затем – разберите его по плану из предыдущего пункта.
👉Проверяйте способность к решению сложных проблем и к архитектуре без AI. Да, они смогут использовать его потом в работе, но им важно уметь думать самостоятельно.

Как решать большую часть конфликтов в команде

Гайд довольно стандартный: выявите конфликт как можно раньше, поговорите сначала с каждым по отдельности, затем соберитесь в одной комнате – короче говоря, все вы это знаете. Но вот что мне понравилось, так это очень правильные мысли про то, что на разговоре и разрешении конфликта все не останавливается, и нужно не забыть про фоллоу-ап:

👉Сразу после митинга с разрешением конфликта поделитесь результатами со всей командой – какое решение принято, почему оно именно такое, и в чем были аргументы сторон.
👉Спустя 24 часа в формате 1-1 поговорите с каждой из сторон и узнайте, как они себя чувствуют, как относятся к решению, и готовы ли его поддерживать, несмотря на изначальное несогласие.
👉Следите за признаками сожаления, которые могут проявиться за следующую неделю – комментариями вида "я же говорил, что так не сработает", пассивно-агрессивным поведением, саботажем решения. Если заметили – разбирайтесь на месте.
👉Дайте проигравшей стороне какую-то другую победу.

Про особенности менеджерских собеседований

Основная задача менеджера – помогать команде делать свою работу, убирать с ее пути все блокеры, и делать ее со временем все более эффективной. Поэтому вопросы про то, а как вы работали с перфомансом команды – обязательная часть большинства менеджерских собеседований.

Мой опыт совпадает с автором статьи – в таких вопросах многие кандидаты начинаю. рассказывать про то, как устроен цикл перфоманс ревью в их текущей компании или про регулярные 1-1. Но при этом они не рассказывают сути – как они вообще определяют перфоманс, по каким признакам замечают, что у сотрудника есть проблемы, как именно дают обратную связь и работают с ним, помогая людям расти.

Пара советов про то, как лучше подготовиться:

👉Подумайте над самыми сложными ситуациями, в которые вы попадали. Лоу-перформер, который не реагировал на обратную связь. Сотрудник, с оценкой которого вы очень сильно промахнулись, и потом разгребали последствия. Ситуация, когда ваш взгляд на чей-то перфоманс, и взгляд вашего менеджера, сильно различались. Выпишите эти ситуации в деталях, проанализируйте свое поведение – и это поможет вам давать сильные ответы на интервью.
👉Используйте AI чаты для подготовки. Просто закиньте контекст вакансии, и попросите бота задавать вам вопросы и сразу же давать фидбэк. Не идеально, но какие-то ошибки вы точно сможете заметить!

Про стратегическую приоритизацию

Приоритизация – очень сложная штука, а подходы вроде RICE до вредного упрощают этот процесс. Сравнивать импакт от двух возможных инициатив напрямую, не учитывая большей картины, довольно бесполезно.

Держите отличную большую статью, которая рассказывает, как можно смотреть на стратегический уровень приоритизации, учитывая состояние рынка, цели бизнеса и конкурентные преимущества.

Про техническую ясность

In an organization, technical clarity is when non-technical decision makers have a good-enough practical understanding of what changes they can make to their software systems.

Чем выше менеджер в корпоративной иерархии, тем меньше он разбирается в возможностях и ограничениях инженерных систем, поверх которых работает его продукт. При этом ему приходится ежедневно принимать решения, которые зависят от наличия у него в голове приближенной к правде ментальной модели того, как эта система работает. Как результат – из-за этой оторванности от реальности очень многие принимаемые решения плохие.

Одна из ролей стафф-инженеров – обеспечивать эту самую техническую ясность для тех, кто принимает решения, отвечая на их вопросы, давая весь нужный контекст, и объясняя ограничения. У этой роли две сложности. Во-первых, часто сложно дать однозначный ответ на вопрос про огромную кодовую базу. Пока вы не возьметесь решать задачу, вы не можете быть на 100% уверены, что правильно оцениваете ее выполнимость. Во-вторых, менеджеры, далекие от кода, не могут быстро вместить себе в голову тот же уровень технических деталей, что и разработчик. Чтобы обеспечить им ясность, нужно хорошо уметь упрощать сложные концепции.

Чтобы успешно обеспечивать техническую ясность, нужно обладать следующими качествами:

👉Хороший инженерный вкус. Он позволит вам понять, какие риски и контекст надо проговаривать, а какие можно опустить.
👉Глубокое техническое понимание системы, про которую идет речь. А оно берется только из постоянной работы с ней.
👉Достаточная уверенность в себе, чтобы рассказывать менеджерам упрощенную картину реальности. Пропуская детали, вы берете на себя риск дать неправильное суждение.

Причины, по которым менеджеры принимают плохие решения

👉Менеджеры не способны обработать весь объем информации, необходимый для идеального рационального вида (вспомнить хотя бы вчерашнюю статью про ясность). Реальность слишком сложная, данные неполные, времени мало, похтому решения принимаются в рамках ограниченных моделей мира. А заложенные в них упрощения и эвристики дают систематические ошибки.
👉Выбор первого приемлемого решения вместо поиска оптимального. Опять же, все потому, что время и ресурсы на принятие решения ограничены. Пару раз так сделать не страшно, но если организация поощряет скорость и решительность, а не глубину анализа, вы всегда будете заниматься локальной оптимизацией, и не сможете получать системные улучшения.
👉Менеджеры часто исправляют последствия ошибок, но не пересматривают сами ментальные модели, из-за которых эти ошибки возникли.
👉Внутренняя политика – решения искажаются из-за борьбы за власть, бюджеты и статус. Часто побеждает не лучшее решение, а то, которое лучше выстроено политически.
👉Когнитивные искажения, вроде известных вам confirmation bias, group thinking и других.

Девять уроков, полученных за девяносто лет

Я не очень большой фанат жанра "жизненные уроки, полученные кем-то другим". Мудрость такого рода нельзя передать словами, ее надо прожить самому. Несмотря на это, я очень хочу поделиться с вами вот этой пдфкой – многие мысли оттуда ну очень сильно срезонировали. Пересказывать даже не буду, почитайте сами на выходных!

Есть ли польза у code review

Обязательный code review – довольно поляризующая тема. Часть лидов относятся к нему как к обязательному этапу процесса разработки, а часть – как к вредной трате времени, потому что на этом этапе ловить ошибки уже слишком поздно.

Подкину первой группе немного данных в их копилку аргументов:

👉Команды без code review работают в 2 раза быстрее, но получают в 2.5 раза больше багов.
👉Чем больше человек смотрит ревью, тем меньше шанс получить баги. Если смотреть по средним значениям, самый большой выигрыш до 0.5 ревью на PR – то есть в командах, ревью в которых проводят не на все изменения.

Пара слов про то, как проводилось исследование – смотрели на данные от 400 компаний с 3000 инженерами, к которым есть доступ у платформы измерения качества кода.

Получаем в итоге следующую картину – отказываться от ревью имеет смысл, если вы должны очень быстро сделать проект, качество которого вам не очень важно. В долгосроке code review полезны, но сходить с ума и тормозиться на ревью мелких изменений не имеет огромного смысла.

Про забор Честертона и техдолг

Держите забор Честертона в вашу копилочку умных названий вредных заблуждений:

There exists in such a case a certain institution or law; let us say, for the sake of simplicity, a fence or gate erected across a road. The more modern type of reformer goes gaily up to it and says, “I don’t see the use of this; let us clear it away.” To which the more intelligent type of reformer will do well to answer: “If you don’t see the use of it, I certainly won’t let you clear it away. Go away and think. Then, when you can come back and tell me that you do see the use of it, I may allow you to destroy it.”

Иначе говоря – нельзя избавляться от того, смысла чего вы не понимаете.

В нашем контексте это в первую очередь касается слепого избавления от легаси-кода, который на первый взгляд кажется бесполезным. За ним может крыться важная причина, которая не засветилась в комментариях. Правильным подходом будет посмотреть, когда этот код был добавлен в проект, что еще происходило в этом и соседних коммитах, и собрать из этого весь контекст, который обьяснит причины появления этого кода. А с помощью условного Claude Code такой анализ вообще элементарно проводится.

Когда коллаборация – антипаттерн

Среди основных организационных проблем менеджеры, особенно топы, часто говорят про две – низкий уровень коллаборации между командами, и замкнутость этих же команд в себе (оно же – организационные силосы). Интуитивно кажется, что это и правда вредные состояния. Но если подумать, все совсем по-другому!

👉Здоровые команды отвечают за свои собственные цели, владеют всеми нужными ресурсами для их достижения, и коллаборируют внутри себя – общая ответственность за результат, шаринг знаний, чувство локтя и все дела.
👉Большое количество взаимодействий между командами – признак того, что с оргструктурой что-то не так, и вы не смогли выстроить автономные команды, у которых есть все нужное для достижения своих целей. А с ростом компании количество таких взаимодействий будет расти экспоненциально.
👉Замкнутость в себе и силосы – это в целом норма. Ментальные способности людей ограничены, они не могут держать в голове бесконечность связей, информации и контекста. Поэтому какие-то границы выстраивать нужно. Так что наличие силосов – не проблема, которую надо решать, а особенность системы. Интереснее пытаться понять, какие особенности именно вашей системы ведут к появлению силосов, которые кажутся вам проблемными.
👉Понятием "коллаборация" часто подменяют два других – "координация" и "коммуникация". Координация – это централизованное управление децентрализованными независимыми элементами. Коммуникация – это организация потоков информации между группами. А коллаборация – это прямо непосредственная тесная совместная работа.

Как быть в контексте рынка и шерить опыт с коллегами

Формат масштабных конференций для тимлидов уже частично изжил себя, поэтому советуем присмотреться к клубам. Коллеги из Яндекс Go рассказали про свой — в Team Lead Club больше 60 тимлидов из крупных компаний регулярно встречаются, чтобы обменяться опытом и обсудить острые темы.

Среди горячих вопросов — проблемы найма и роста сотрудников, управление стартапами внутри корпорации, карьерный трек в кроссфункционального руководителя и многое другое.

Встречи клуба проходят регулярно, и уже 20 ноября пройдет ближайшая. Изучайте подробности на сайте, регистрируйтесь и зовите знакомых тимлидов, чтобы вместе делиться опытом и консалтиться с коллегами!

Как использовать Claude Code вне разработки

AI агенты, которым в кремниевые конечности выдали консоль, способны решать много полезных задач за пределами написания кода. Не готов подписаться под всеми примерами из статьи, но может быть они вас на что-то вдохновят!

Вот несколько точно полезных:

👉Скачать все изображения, вставленные в гуглодок
👉Проанализировать расшифровки встреч, и вытащить список примеров, когда вы проявляли определенную негативную черту
👉Нарезка аудио и видео файлов
👉Автогенерация changelogs
👉Сборка презентаций из маркдауна