Что должен уметь тимлид в 2025 году: чеклист и ошибки роста 🚀

Тимлид в 2025 году это менеджер, коуч и стратег, который балансирует между кодом, людьми и бизнесом. Компании ждут от тимлидов не только доставки проектов, но и мотивации команды, решения конфликтов и фокуса на ценности.

📌 Почему роль тимлида усложняется?
Рынок IT требует эффективности: меньше ресурсов, больше результата. Тимлид решает, как выжать максимум из команды в условиях неопределённости.
Что влияет:
🔹 Гибридные команды. Офис, удалёнка, фриланс — нужно синхронизировать всех.
🔹 AI и автоматизация. Инструменты вроде ChatGPT меняют разработку, и тимлид должен знать, где они помогают, а где создают риски.
🔹 Фокус на ценность. Бизнес хочет не код, а решения, которые приносят деньги.
🔹 Эмоции. Стресс и удалёнка требуют эмпатии, чтобы команда не выгорала.
Тимлид — это тот, кто строит систему, где команда сама бежит к цели. А для этого нужен серьёзный набор скиллов.

📌 Чеклист навыков тимлида
Тимлид закрывает три зоны: техническую, управленческую и человеческую. Вот что нужно уметь.
1️⃣ Технические навыки
Тимлид меньше пишет код, но без технического бэкграунда он не заработает доверие.
🔹 Архитектура. Оценивать решения: что масштабируется, а что станет техдолгом.
🔹 Код-ревью. Давать обратную связь, а не просто «перепиши».
🔹 Тренды. Знать, где новые технологии реально нужны, а где — хайп.
🔹 Риски. Предвидеть технические узкие места и предлагать обход.
🔹 Автоматизация. Разбираться в CI/CD и тестах для ускорения релизов.
💡Самопроверка: Можешь объяснить архитектуру проекта за 5 минут? Находишь баланс между «быстро» и «правильно»?

2️⃣ Управленческие навыки
Тимлид отвечает за результат команды, а не только за свои задачи.
🔹 Планирование. Выстраивать процесс от бэклога до релиза.
🔹 Декомпозиция. Превращать хотелки бизнеса в чёткие тикеты.
🔹 Ресурсы. Распределять нагрузку, чтобы никто не выгорел.
🔹 Коммуникация. Объяснять бизнесу, почему что-то займёт время, и предлагать альтернативы.
🔹 Метрики. Измерять прогресс (velocity, cycle time) и улучшать процессы.
💡Самопроверка: Спланируешь спринт за час? Умеешь сказать «нет» заказчику без конфликта?

3️⃣ Человеческие навыки
Команда — это люди с эмоциями и амбициями. Тимлид держит всех вместе.
🔹 Эмпатия. Слышать, что волнует, и помогать с выгоранием.
🔹 Обратная связь. Хвалить за успехи, критиковать без демотивации.
🔹 Фасилитация. Проводить ретро так, чтобы все высказались.
🔹 Мотивация. Понимать, кому нужны задачи, а кому — похвала.
🔹 Конфликты. Помогать договариваться без обид.
💡Самопроверка: Заметишь, если разработчик теряет интерес? Разрядишь спор двух сеньоров?

4️⃣ Бизнес-ориентированность
Тимлид видит продукт шире, чем спринты и код.
🔹 Продукт. Знать аудиторию и их боли.
🔹 Ценность. Отличать задачи, которые двигают метрики, от «крутых идей».
🔹 Неопределённость. Принимать решения, когда требования размыты.
🔹 Прозрачность. Показывать, как команда влияет на бизнес.
💡Самопроверка: Объяснишь, почему фича не окупится? Знаешь метрики продукта?

📌 Ошибки роста тимлида. Вот топ-5 косяков:
1️⃣ Микроменеджмент.Контролировать каждый шаг команды — верный способ её задушить. Фикс: Доверяй. Давай цели, а не пошаговые инструкции.
2️⃣ Игнор людей. Забывать про выгорание или конфликты — путь к текучке. Фикс: Проводить 1:1, искренне слушать.
3️⃣ Боязнь отказов.Соглашаться на всё от бизнеса — это перегруз команды и срыв сроков. Фикс: Учись говорить «нет» с аргументами: «Если берём это, релиз сдвинется. Что важнее?»
4️⃣ Застревание в коде. Писать код вместо управления — не тимлидинг, а сеньорство с переработками. Фикс: Делегируй код, фокусируйся на архитектуре и процессах.
5️⃣ Стагнация.Без новых навыков ты рискуешь стать неактуальным. Фикс: Читай книги, ходи на митапы, пробуй новое.

📌 Финальная мысль
Быть тимлидом в 2025 году — это как жонглировать горящими факелами на велосипеде. Ты должен держать баланс между тех частью, людьми и бизнесом, не уронив ни один факел. Это сложно, но чертовски интересно.

Когда пора выкинуть бэклог и начать все с нуля

Сегодня хочу поговорить о боли многих продуктовых команд — бесконечно растущем бэклоге. О том, как он превращается в цифровое кладбище идей, и почему иногда единственный правильный выход — взять и удалить его полностью.
Давайте разберёмся, почему это может быть полезно, как понять, что пора действовать, и как грамотно провести такую "перезагрузку".

❓ Почему бэклог превращается в проблему?
На старте проекта бэклог — это кладезь идей и задач, которые помогают двигаться вперёд. Но со временем он может стать цифровым кладбищем. Вот основные причины:

1️⃣ Синдром хомяка:
"Давайте добавим всё подряд — вдруг пригодится!" В итоге туда попадают:
👉🏻Хотелки клиентов;
👉🏻Идеи из мозговых штурмов;
👉🏻Задачи "на всякий случай".

2️⃣ Отсутствие приоритизации:
Каждый считает свои задачи важными:
👉🏻Продакт хочет новую фичу;
👉🏻Разработчики настаивают на рефакторинге;
👉🏻Маркетинг требует доработок для кампании.

И всё это оседает в бэклоге без чётких приоритетов.

3️⃣ Боязнь удалять задачи:
"Ну как же мы удалим эту задачу? А вдруг она ещё понадобится?" В результате задачи копятся годами.

4️⃣ Рост команды и масштабирование:
Чем больше людей работает над проектом, тем сложнее поддерживать порядок в бэклоге.

🔥 Признаки того, что пора выкинуть бэклог
Как понять, что ваш бэклог пора отправить в корзину? Вот тревожные звоночки:

🔹 Бэклог превратился в бесконечный список из сотен (или даже тысяч) задач.
🔹 Половина задач старше 6 месяцев.
🔹 Никто не знает, зачем добавлены многие из них.
🔹 Новые задачи появляются быстрее, чем закрываются старые.

Если вы узнали в этом свой проект, возможно, пришло время радикальных действий.

🛠 Как правильно почистить бэклог?

1️⃣ Проведите ревизию
✔Просмотрите задачи и выделите те, которые всё ещё актуальны.
✔Создайте отдельный архив для идей "на потом". Это поможет избежать страха потери чего-то важного.
✔Удалите дублирующиеся или устаревшие задачи без сожалений.

2️⃣ Определите текущие цели
Начните с главного вопроса: "Какие наши приоритеты на ближайшие 3-6 месяцев?" Это поможет понять, какие задачи действительно важны для достижения целей.

3⃣ Внедрите новые правила
Чтобы бэклог не превратился в хаос:
✔Ограничьте количество задач (например, максимум 200).
✔Установите лимит времени для каждой задачи (например, если задача не выполнена за 3 месяца — она удаляется).

⚡️ Что делать после очистки?

💡 Внедрите жёсткую систему входа задач
Каждая новая задача должна:
1️⃣ Иметь чёткое описание (что нужно сделать и зачем).
2️⃣ Быть привязана к конкретной цели или метрике.
3️⃣ Иметь владельца (того, кто отвечает за её выполнение).

📊 Установите метрики успеха
Как понять, что новый подход работает? Отслеживайте:
✔Количество закрытых задач за спринт;
✔Средний возраст задач в бэклоге;
✔Время от добавления задачи до её выполнения;
✔Удовлетворённость команды процессом работы с бэклогом.

🗂 Создайте архив для идей
Не все идеи стоит удалять навсегда. Переносите их в отдельный список или документ — так вы сохраните их для будущего анализа.

❌ Ошибки при чистке бэклога
Будьте осторожны! Вот чего точно не стоит делать:
❌ Удалять всё без анализа:
Даже если вы решаете начать с нуля, важно сохранить ценные идеи и актуальные задачи.
❌ Игнорировать мнение команды:
Бэклог — это общее пространство. Если вы удалите всё без обсуждения с командой, это может вызвать недовольство и демотивацию.
❌ Не фиксировать новые правила:
Без новых правил работы с задачами ваш новый бэклог быстро превратится в копию старого хаоса.

✅ Что получите после очистки?
Вот что изменится после грамотной чистки:
✔️ Чёткое понимание приоритетов — команда знает, над чем работать прямо сейчас.
✔️ Мотивированная команда — меньше хаоса = больше энергии на выполнение задач.
✔️ Улучшение метрик продукта — фокус на важных задачах ускоряет развитие.
✔️ Быстрое принятие решений — меньше времени уходит на обсуждение ненужных задач

Сегодня открыл почту и увидел очередную рассылку «ТОП-5 авторов недели» в Тенчате.
Приятно удивился — оказался на первом месте.

Вот этот пост залетел аж на 130 000+ просмотров. Неожиданно, но приятно.
Если вы тоже в Тенчате — подписывайтесь.

https://tenchat.ru/media/3180172-khoroshaya-ideya--khoroshiy-biznes-7-prichin-pochemu-dazhe-silnyye-zadumki-provalivayut

Как устранить недопонимание в команде?

Фраза «мы просто не договорились» звучит буднично.
Как будто это нормальное явление — ну не поняли друг друга, с кем не бывает.

Но если копнуть глубже, становится очевидно:
регулярное недопонимание — это не человеческий фактор, а сбой в системе управления. И если в команде такие фразы звучат часто, дело не в людях. Дело в отсутствии структур, которые обеспечивают ясность.

1⃣ Если постановка задач не структурирована — результат всегда разный
Большинство конфликтов в работе возникают не из-за ошибок, а из-за расхождений в интерпретации.

Если задача ставится в формате:
💬 «Сделай как в прошлый раз»
💬 «Просто улучши эту часть»
💬 «Сделай красиво»
— исполнение будет разным, даже если все профессионалы. Потому что у всех — разный контекст в голове.

📌 Структурная постановка задачи включает:
👉🏻 цель: зачем это делается
👉🏻 контекст: с чем это связано
👉🏻 ограничения: что нельзя
👉🏻 критерии: как поймём, что сделано правильно

2⃣ Если не поощряется уточнение — команда делает вид, что поняла
В незрелых командах уточнения воспринимаются как сомнение в компетентности.
💬 «Сейчас спрошу — подумают, что не понял»
💬 «Лучше не переспрашивать, а сделать»
💬 «Наверное, они имели в виду очевидное»

И это приводит к типичной ситуации: все кивают — но понимают по-разному. Сильная команда не боится уточнений. Наоборот — поощряет их. Потому что каждый уточняющий вопрос сегодня — это минус день переделки завтра.

3⃣ Если договорённости не фиксируются — они распадаются
Можно отлично поговорить, идеально синхронизироваться и…
через два дня иметь три разных воспоминания о том, о чём договорились.

В условиях высокой плотности задач и участников устная договорённость — это временный кеш, который быстро перезаписывается.

📌 Фиксация договорённостей — это не бюрократия. Письменная фиксация, итоговые сообщения, краткие сводки после созвона — дешевле, чем повторная реализация.

4⃣ Если нет безопасной среды — никто не возражает, даже если не согласен
Культура, где несогласие воспринимается как саботаж, порождает молчание.

Люди начинают играть в «всё понятно», даже если внутри сомнения.
Пропадают те самые реплики, которые могли бы спасти задачу:
💬 «А мы уверены, что это цель задачи?»
💬 «Можно переформулировать, звучит расплывчато»
💬 «Не до конца понял критерии — можем проговорить ещё раз?»

📌 Безопасная среда — это не “мягкость”, а техническое условие, при котором команда выносит сомнения на обсуждение, а не прячет в тишину.

5⃣ Если команда не делает разборы — ошибки закрепляются
Разовый сбой — допустим. Повторяющийся — уже паттерн, который нужно вскрывать и корректировать.

📌 Сильные команды обсуждают:
👉🏻 где именно разошлось понимание
👉🏻 на каком этапе можно было уточнить
👉🏻 как зафиксировать, чтобы не повторить

Это не длинные ретроспективы. Иногда достаточно 10 минут обсуждения после задачи, чтобы сделать работу лучше в следующий раз.

Как звучат команды, в которых ясность встроена в культуру:
💬 «Давайте сверим, как все поняли задачу»
💬 «Я сейчас озвучу, как её интерпретирую»
💬 «Зафиксируем формулировку, чтобы потом не спорить»
💬 «Лучше уточним сейчас, чем переделывать потом»

Что делать, чтобы устранить недопонимание:
✔️ Структурировать постановку задач: цель → контекст → ограничения → критерии
✔️ Поддерживать культуру уточнений: вопросы = зрелость, а не слабость
✔️ Фиксировать договорённости: кратко, письменно, без интерпретаций
✔️ Встраивать сверки: короткие голосовые, “проговорим на всякий”
✔️ Делать регулярные разборы: не чтобы обвинять, а чтобы улучшать
✔️ Давать сигнал: в команде нормально не понимать — и прояснять

💡 Вывод
Фраза «мы не договорились» не объясняет ничего. Она лишь показывает, что система ясности в команде не построена. Недопонимание — это не случайность, не личная небрежность и не проблема коммуникации. Это — побочный эффект незрелой постановки, молчаливых “понятийных” соглашений и отсутствия фиксации. Сильные команды не надеются на телепатию. Они проектируют ясность так же, как код, архитектуру и логику продукта.

Как тимлиду перераспределить роли и ответственность в команде для максимальной эффективности?

Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Team Lead» - «Как тимлиду эффективно распределять роли в ИТ-команде»: https://otus.pw/c9rU/?erid=2W5zFJvpRQc

Программа вебинара:
- Разберем понятие роли и какие бывают виды и типы ролей;
- Виды командных ролей по Белбину, по Бенну и Шитсу;
- Как эффективно распределять роли

Спикер:
Михаил Савинов, преподаватель, СТО Мокка. Не упустите возможности задать вопросы эксперту!

🤝После вебинара продолжите обучение на курсе со скидкой и даже в рассрочку!

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Освойте навыки управления командами, бюджетами и сроками на реальных кейсах с курсом «Руководитель IT-проектов»

Сделайте карьерный рывок: развивайте компетенции управления проектами и прокачивайте свою ценность на рынке. Программа построена на живых лекциях и реальных кейсах от практикующих экспертов.

Вы научитесь управлять проектами end-to-end: от сроков и рисков до закупок и ресурсов. Программа курса структурирована, каждое занятие связано с задачами, которые вы будете решать в реальной работе.

➡️ Присоединяйтесь к курсу сейчас и получите 🎁скидку на обучение в честь дня рождения 🎉компании Otus: https://otus.pw/0MR2/?erid=2W5zFK2zUm6

#реклама
О рекламодателе

Почему сильные разработчики пишут меньше кода?

В айтишной среде давно живёт миф: если ты сильный — значит, ты много пишешь. Гонишь фичи, коммитишь каждый день, двигаешь спринт. Занят — значит полезен.

Но чем старше становится проект, чем сложнее система и чем взрослее команда — тем заметнее становится другая закономерность: по-настоящему крутые разработчики пишут меньше кода. И делают это осознанно.

Сначала это даже раздражает.
🔹Почему он ничего не делает?
🔹 Почему он «тормозит» обсуждение?
🔹 Почему он спорит с задачей, а не реализует?

А потом ты начинаешь видеть ценность.
👉🏻 Эти люди чаще сидят с пустым экраном.
👉🏻 Реже спешат с реализацией.
👉🏻 Гораздо чаще спрашивают “зачем”, прежде чем начать “как”.

И вот почему ⬇

1⃣ Они умеют не делать, если не нужно
Сильный разработчик никогда не прыгает в задачу «на автомате».
Если к нему приходят с задачей: «Реализовать отображение данных на дашборде в реальном времени» — он не бежит сразу поднимать веб-сокет и писать код.

Он спрашивает:
🔹«А зачем это обновление в реальном времени?»
🔹 «Кто будет смотреть на эти данные постоянно?»
🔹 «Насколько критична задержка?»

И выясняется:
👉🏻 это внутренний отчёт, к которому заходят два аналитика раз в день
👉🏻 данные не меняются чаще раза в час
👉🏻 а отображение в реальном времени увеличит нагрузку на сервер

Результат:
❌ задача снимается
✔️ нет лишнего кода
✔️ нет новых багов
✔️ не увеличивается техдолг
✔️ команда сосредоточена на важном

В это время другой разработчик делает «бесполезную, но быструю» фичу — и считает, что он молодец. Но через 3 месяца эту фичу никто не использует. И она остаётся жить в системе, как наследие чьей-то поспешности.

2⃣ Они думают не про задачу, а про систему
Хороший разработчик не просто реализует ТЗ. Он задаёт неудобные вопросы:
🔹 как это влияет на архитектуру?
🔹 насколько это устойчиво при масштабировании?
🔹 не сломает ли это старые модули?
🔹 что если бизнес передумает?

❗Писать код — это не проблема.
Проблема — встроить его так, чтобы не развалить остальное.
Мидлы пишут фичи. Сеньоры строят систему.

3⃣ Они упрощают — не из лени, а из уважения к системе
Сильный разработчик не пытается впечатлить команду стеком.
Он не предлагает тащить новую библиотеку, если можно решить задачу текущими средствами. Не выносит в микросервис, если модуль спокойно живёт внутри монолита.

Он думает так:
🔹 «Эта технология точно нужна или просто “хочется попробовать”?»
🔹 «Это упростит поддержку — или наоборот, усложнит?»
🔹 «Через полгода кто-то другой сможет с этим разобраться?»

📌 Вместо того чтобы писать своё, он переиспользует.
📌 Вместо архитектурного «шоу» — предлагает решение, которое реально можно развивать.
📌 Вместо “сделаем красиво” — говорит “давайте сделаем надёжно”.

❌ Он не упрощает ради скорости.
✅ Он упрощает ради устойчивости.

4⃣ Они знают, что каждая строка — это баг, ответственность и долг
🔹 Любая новая строчка = новая точка отказа
🔹 Новый модуль = больше зависимости
🔹 Новый фреймворк = выше порог входа
🔹 Новая фича = больше поддержки

Опытные инженеры обожглись на этом. И теперь для них меньше кода — это плюс, а не минус.

❌ Они не меряют ценность строками.
✅ Они меряют устойчивостью системы и скоростью развития продукта.

📌 Что с этим делать?
🔹Если вы джун — да, надо писать. Учиться. Тренировать руку.
🔹Если вы мидл — важно научиться не просто решать, а задавать вопросы.
🔹Если вы уже упрётесь в потолок — вы поймёте: самая крутая фича — та, которую вы не стали делать.
👉🏻 Потому что она была не нужна.
👉🏻 Потому что вы подумали наперёд.
👉🏻 Потому что продукт важнее строк.

💡 Вывод:
Сильный разработчик — это не тот, кто много пишет. Это тот, кто точно знает, когда писать не нужно.
✔️ Кто фильтрует задачи
✔️ Думает на 3 итерации вперёд
✔️ Упрощает, а не усложняет
✔️ Уважает архитектуру, а не демонстрирует стек
✔️ Понимает, что он не кодит — он строит систему

Скорость — важна. Но без зрелости она превращается в скорость накопления технического долга. Хотите расти — тренируйтесь не только писать. Учитесь останавливаться, думать и отказываться. Это — и есть уровень.

Хорошая идея ≠ хороший бизнес: 7 причин, почему даже сильные задумки проваливаются

Часто вы слышали такие фразы?
💬 У меня идея, аналогов нет. Это точно выстрелит!
💬 А давайте сделаем платформу типа Авито, но только для юристов.
💬 Это почти как Notion, но заточено под бухгалтеров.

И часто даже всё звучит логично. Видна боль, понятна аудитория, в голове уже рисуется прототип. Но ты ловишь себя на мысли: «Что-то здесь уже было...»

👉🏻 Слишком знакомо.
👉🏻 Слишком уверенно.
👉🏻 Слишком “по верхам”.

Потому что хороших идей действительно много. Но вот хорошей реализации — единицы.

📌 Идея — это не стартап.
📌 Идея — это не ценность.
📌 Идея — это максимум 5% от успеха. Остальное — исполнение.
А оно у большинства сыпется.

Вот 7 причин, по которым даже отличные идеи превращаются в ничто ⬇

1️⃣ Слишком рано. Ты готов, рынок — нет.
Придумали инновационную фичу? AI-бот, который сам оформляет заказы и переписывается с поставщиками? Вы видите пользу. Вы верите в идею. А рынок смотрит и думает: «А зачем нам это всё?»

🔥 Продукт «вперёд времени» хорош в фантастике.
В реальности он никому не нужен — пока люди не дозреют, пока процессы не изменятся, пока у бизнеса не появится запрос. А ждать полтора года до «созревания» — дорого.

2️⃣ Слишком поздно. Ты один из ста.
Вторая крайность. Тренд уже на пике, все туда ломанулись — а вы только начали.

🔹 Уже есть лидеры.
🔹 У них узнаваемость, бюджеты, процесс.
🔹 А вы говорите: «Ну у нас UX получше и приложение грузится быстрее».

Окей. А зачем мне переходить от привычного сервиса к вам? Быть «чуть лучше» — это не причина смены продукта. А быть 11-м клоном — ещё и дорого. Даже с деньгами. Даже с командой.

3️⃣ Рынок не тот.
Классика: нашли боль, начали пилить. А потом выясняется, что:

🔹 Никто не готов за это платить.
🔹 Клиенты делают это вручную раз в месяц и их всё устраивает.
🔹 Автоматизация просто не нужна, особенно за деньги.

4️⃣ Команда не тянет.
Да, звучит грубо. Но это реальность. Сильная идея требует сильной команды. Не только по скиллам, но и по подходу.

Вы удивитесь, сколько команд:
❌ боятся выкатывать на прод
❌ не работают с фидбэком
❌ кодят по 2 месяца без проверок
❌ вечно «оптимизируют архитектуру»

А фаундер в этот момент: «Рынок ждёт! Где продажи?» Не вытягивает команда — идея рассыпается. Тут не про то, какие все умные, а про то, кто умеет делать.

5️⃣ Маркетинг — на уровне “потом сделаем лендинг”.
Часто продукт объективно лучше. Удобнее. Быстрее. Но маркетинг не умеет за 15 секунд объяснить, зачем он нужен.

🔹 Вы не продадите AI-сервис, если всё, что есть — это “AI-сервис для автоматизации”.
🔹 Вы не убедите клиента, если ваша посадка начинается со слов «Улучшите эффективность на 27%».

Продажа — это часть продукта. Не дополнение. Она в интерфейсе, в тексте, в онбординге, в голосе саппорта.

6️⃣ MVP с костылями → костыли на годы.
«Ща накидаем быстро MVP, проверим идею, потом перепишем». Всё, что пишется “временным”, живёт вечно. Потому что пока оно работает — его боятся трогать. А как только ломается — уже нет ни автора, ни понимания, что под капотом.

👉🏻 Рефакторинг откладывается на потом. MVP превращается в труп.

7️⃣ Нет фокуса — нет результата
Вы выпустили первую версию. Работает. Пользователи заходят.

И тут начинается:
💬 «Добавим ещё такую фичу!»
💬 «А давайте корпоративную версию!»
💬 «А давайте параллельно делать маркетплейс!»

В итоге:
🔹 Никто не понимает, где центр продукта.
🔹 Все распыляются.
🔹 Идея тонет в хотелках.

Фокус — ключ к результату. Без него даже сильная команда теряет темп.

💡Вывод:
✅ Хорошая идея — это только старт.
✅ Всё остальное — это исполнение, команда, фокус и готовность быстро тестировать.
✅ Хотите результат — стройте не продукт, а систему, способную проверять, учиться и масштабироваться.

Идея — не конкурентное преимущество.

😈Как уволить сотрудника профессионально: корректно, без конфликтов и с уважением, сохранив командный дух и репутацию компании?

Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Team Lead» - «Пора на выход: как тимлиду сказать это сотруднику правильно»: регистрация 

Программа вебинара:
- Когда действительно пора расставаться?
- Ошибки тимлидов при увольнении.
- Как подготовиться к увольнению?
- Корректное проведение увольнительной беседы.

В результате вебинара:
- Вы научитесь корректно увольнять сотрудников, минимизировать стресс в команде и избегать распространенных ошибок, сохраняя профессионализм и уважение.

🤝После вебинара продолжите обучение на курсе со скидкой и даже в рассрочку!

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

erid: 2W5zFJC8aXi

Розыгрыш MacBook Air

30+ экспертов из IT и digital собрались в одной папке, чтобы научить тебя оформлять кейсы, находить общий язык с заказчиками, управлять проектами и развивать личный бренд.

Подпишись на них и получи один из 3 призов:

🏆Главный приз — MacBook Air (M2).
🏆2 место: разбор карьерного трека от креативного директора Пиробайт.
🏆3 место: консультация по карьерному росту от секретного эксперта.

Как участвовать:

1. Подпишись на папку: https://t.me/addlist/fEvzl5khQT8yZTcy
2. Подтверди участие в боте
3. Отправь ссылку на бота своим друзьям — за каждого приглашённого человека ты получишь +1 призовой билет

🗓 26 апреля в прямом эфире узнаешь, какой приз достался тебе

Выполнил все условия? Тогда включай уведомления — и до связи 🚀

Участников: 840
Призовых мест: 3
Дата розыгрыша: 10:00, 26.04.2025 MSK (12 часов)

Почему багов становится больше, когда команда усиливается? 🤔

Когда проект растёт, задачи множатся, команда выдыхается — приходит логичное решение: усилить команду разработчиков.

И вот кажется: сейчас станет легче. но реальность показывает обратное. Команда увеличилась - а ошибок стало больше.

📌Почему так происходит и как этого избежать?
Делюсь ключевыми системными принципами, которые позволяют масштабировать команду без потерь в качестве и скорости:

1⃣ Закон Брукса никто не отменял
«Добавление ресурсов в поздний проект только замедляет его завершение»

Каждый новый разработчик — это не +1 к скорости. Это +1 к нагрузке на менторов, процессы, синхронизацию. Чтобы масштабирование работало, нужна операционная готовность к обучению, встраиванию и поддержке новых людей. Без этого «ускорение» приводит к перегрузке.

2⃣ Коммуникации растут нелинейно
Увеличение команды = экспоненциальный рост точек согласования:
🔹 3 разработчика — 3 связи
🔹 6 разработчиков — уже 15
🔹 10 — больше 40

Без структурирования общения и чётких зон ответственности вы получаете ⬇
🔹 дублирование задач
🔹 конфликты при слиянии
🔹 замедление из-за “переспрашиваний” и нестыковок.

💡Решение — гибкое деление на команды, прописанные интерфейсы, взаимодействия и регулярные встречи по вертикали.

3⃣ Ввод в команду — не формальность
Быстрый и качественный ввод новых специалистов - критично важен.

Что должно быть?
🔹погружение в архитектуру
🔹разбор бизнес-ограничений
🔹знакомство с правилами командной разработки
🔹разъяснение процессов принятия решений

Эффективное включение в работу сокращает баги, повышает вовлечённость и ускоряет результат.

4⃣ Инфраструктура должна быть готова к росту
Больше людей - больше изменений в коде, больше задач и тестов.

Что нужно предусмотреть:
🔹 автоматическая проверка кода перед объединением
🔹 стабильная тестовая среда
🔹 возможность включать и выключать отдельные функции новых релизов
🔹 контроль за тем, что изменения не ломают старое

Техническая основа - это то, что позволяет масштабироваться без потерь.

5⃣ Много людей ≠ гарантия скорости
Очень часто команда после усиления впадает в иллюзию:
— “Нас стало больше — мы точно справимся быстрее!”

Но в реальности:
🔹 без процессов — больше людей = больше координации,
🔹 без ролей — больше мнений = больше хаоса,
🔹 без приоритетов — больше задач = меньше результата.

Чтобы команда росла продуктивно — нужен процессный скелет.

📌 Что работает на практике:
✔ Полноценное введение в проект - от структуры кода до понимания продукта
✔ Чек-листы для проверки кода и двойная проверка изменений
✔ Деление на мини-команды
✔ Постоянная тестовая среда, где можно проверять изменения до релиза
✔ Планирование задач не на 100% времени, а на 70–80% — с учётом поддержки и форс-мажоров

💡Вывод:
Расширение команды ≠ рост скорости. Это рост сложности. И чтобы он не превратился в хаос — стройте процессы заранее, а не по ходу.

😎Как руководителю вовремя отследить возможные проблемы и эффективно предотвратить их?

Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Delivery Manager» - «Это диагноз: контроль здоровья IT-проектов»: регистрация 

Узнаем на бесплатном вебинаре:
- Чем отличается управление портфелем проектов от управления одним проектом
- Какую информацию о проекте можно считать достоверной и как определить необходимые метрики здоровья именно вашего проекта
- Как поставить процесс сбора такой информации на рельсы и в дальнейшем эффективно ее анализировать

В итоге вебинара мы сформируем исчерпывающий процесс, позволяющий мониторить здоровье проектов и своевременно митигировать потенциальные риски.

🤝После вебинара продолжите обучение на курсе со скидкой и даже в рассрочку!

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

erid: 2W5zFHNfy4t

Почему не каждый сильный разработчик станет хорошим тимлидом

До сих пор жив миф: если ты крутой разработчик, логичный следующий шаг — стать тимлидом. Но это не так. Более того, попытка посадить в эту роль не того человека может разрушить и проект, и команду, и самого разработчика.

Сегодня расскажу, почему переход от senior-разработчика к тимлиду — это не эволюция, а смена профессии. И почему не каждый должен идти в эту сторону ⬇️

🔹 Сильный разработчик ≠ хороший тимлид

Хороший разработчик умеет:
🔸 писать стабильный и чистый код,
🔸 разбираться в сложной архитектуре,
🔸 находить оптимальные технические решения,
🔸 быстро вникать в чужой код,
🔸 быть продуктивным в одиночку.

Но хороший тимлид должен:
🔸 выстраивать процессы,
🔸 работать с командой,
🔸 объяснять, договариваться, убеждать,
🔸 видеть проект как систему, а не только как код,
🔸 брать ответственность за результат других.

Это совсем другая работа.

🔹 Почему сильные разработчики часто «ломаются» как тимлиды?

1️⃣ Не умеют делегировать.
Они привыкли быть лучшими. Им сложно доверить задачу другому, особенно если тот делает медленнее или хуже. В итоге они берут всё на себя и сгорают.

2️⃣ Ожидают от других такого же уровня.
«Почему он не понимает с первого раза?» — думает бывший сеньор, забывая, сколько лет он шёл до этого уровня. Вместо развития команды — раздражение и микроменеджмент.

3️⃣ Избегают разговоров.
Они не хотят обсуждать конфликты, фидбек, мотивацию. А без этого лидерство невозможно. Код не чувствует, а люди — да.

4️⃣ Фокус теряется.
Вместо того чтобы закрывать задачи тимлида, они продолжают «разрабатывать» — потому что это зона комфорта. А процессы и люди — остаются без внимания.

🔹 Можно ли подготовить разработчика к роли тимлида?
Да. Но только если у человека есть мотивация. Вот что я проверяю, прежде чем обсуждать рост до тимлида:

✅ Человек хочет работать с людьми, а не просто «прокачать грейд».
✅ Он умеет задавать вопросы и слушать.
✅ Он берет ответственность не только за свой результат.
✅ Он не боится признать, что чего-то не знает.
✅ Он уже проявляет инициативу: помогает другим, предлагает улучшения, ведёт коммуникацию.
Если этого нет — ни менторство, ни курсы не помогут.

🔹 А что, если в команде нет сильного senior, только «среднячок»?
Это нормально. Тимлид не обязан быть самым крутым кодером.

Иногда идеальным тимлидом становится middle с сильными soft skills, который умеет:
🔸 фасилитировать,
🔸 держать фокус команды,
🔸 разруливать конфликты,
🔸 задавать темп,
🔸 и просто быть «клеем», который связывает всех.

А код можно доверить техлиду или старшему разработчику.

🔹 Хочешь вырастить тимлида — не торопи
У меня есть правило: предлагать роль тимлида, пока человек сам не начал вести себя как тимлид.

Сначала — действия, потом — должность.

Я даю «пробные» задачи:
🔸 помочь джуну
🔸 предложить улучшения в процессе
🔸 решить конфликт внутри команды
🔸 самостоятельно собрать и провести созвон с аналитиком или заказчиком
🔸 провести демо фичи или рассказ на внутреннем созвоне или созвоне с клиентом
🔸 декомпозировать сложную задачу и взять на себя организацию её выполнения

Если человек берёт и делает — мы говорим про рост.

🔹 А если не хочет — это нормально?
Да, есть достаточно много других путей развития. Даже после уровня сеньора можно расти в экспертизе — углубляться в архитектуру, становиться техлидом без управления людьми, менторить, брать ответственность за ключевые решения и влиять на продукт.
Можно совмещать роли: быть ментором, вести архитектуру, но не заниматься наймом или планированием.

Развитие — это не только про управление. Иногда лучший путь — углубление в то, что тебе действительно интересно.

💡Вывод
Сильный разработчик — это не тимлид по умолчанию.
Роль лидера требует другой оптики: не про «как сделать лучше», а про «как сделать так, чтобы команда делала лучше».

Не торопитесь. Наблюдайте. Давайте пробовать. И помните: вырастить тимлида — это не назначить, а раскрыть.

Умение писать промпты — новый скилл, без которого я не беру в команду

Раньше на собеседованиях я смотрел на опыт и навыки. Теперь добавился новый критерий — умеет ли человек работать с нейросетями. Но это не значит, что я жду от кандидата навыков программирования ML-моделей.

Мне важно другое: понимает ли он, как использовать LLM-модели в своей работе? Может ли он ставить четкие задачи, получать нужный результат и экономить себе время?

❗Если менеджер проекта не использует нейросеть для подготовки отчетов, анализа рисков или автоматизации рутинных задач — значит, он тратит на это часы, а не минуты.

❗Если разработчик пишет повторяющийся код вручную, вместо того чтобы оптимизировать процесс через LLM, он уже работает медленнее коллег, которые делают то же самое, но быстрее.

❗Если аналитик вручную обрабатывает огромные массивы данных, пишет SQL-запросы с нуля и ищет закономерности вручную, когда можно хотя бы частично делегировать это модели — он уступает в эффективности тем, кто умеет правильно ставить задачи нейросети.

❗Если тестировщик вручную прописывает тест-кейсы, когда можно генерировать их быстрее с помощью модели — он не использует возможности, которые уже есть.

🔹В 2023 году этот навык был дополнительным преимуществом.
🔹В 2024 — ключевым ускорителем работы.
🔹В 2025 — он будет необходимым минимумом.

📌 Почему промпт-инжиниринг — это базовый навык?
LLM уже стали частью работы разработчиков, аналитиков, тестировщиков и менеджеров.

Я вижу это на примере своей команды:
🔹 Разработчики используют нейросети для генерации кода, проверки логики, анализа сложных алгоритмов и оптимизации.
🔹 Аналитики автоматизируют обработку данных, генерацию SQL-запросов, анализ больших массивов информации.
🔹 Тестировщики быстро формируют тест-кейсы, проводят статический анализ, проверяют баг-репорты.
🔹 Менеджеры проектов экономят часы на отчетности, анализе рисков, подготовке документации.

Но все это работает только при одном условии — если человек умеет работать с моделями правильно.

❗Потому что плохой промпт = плохой результат.
Если кандидат не понимает, как правильно формулировать запросы, он либо тратит больше времени, либо получает нерелевантный результат.

💡А теперь представьте: один разработчик пишет код 3 часа, а другой — 30 минут, потому что использует нейросеть грамотно.
❓Вопрос: кого выгоднее держать в команде?

📌 Как понять, умеет ли человек работать с нейросетями?
На собеседовании это проверяется буквально за 5 минут. Я просто прошу кандидата решить небольшую задачу с помощью LLM. И тут сразу становится все понятно.

🔹 Кто-то за 30 секунд получает отличный результат.
🔹 А кто-то 10 минут вводит бессмысленные промпты, мучается, не добивается результата, а потом говорит: «Ну, я пытался…»

И дело не в модели. Дело в мышлении.

📌 Что меняет умение писать промпты?
1️⃣ Скорость - ты не тратишь часы на рутину. LLM делает за тебя черновую работу, а ты только корректируешь.
2️⃣ Качество - грамотный промпт = качественный результат. В коде, отчетах, данных.
3⃣ Конкурентоспособность - рынок меняется. Люди, которые не используют нейросети, уже медленнее.
4⃣ Осознанность работы - тот, кто умеет работать с нейросетями, лучше понимает процессы, потому что он четко формулирует запросы и анализирует полученные результаты.

📌 Почему это важно уже сейчас?
🔹 В 2023 году LLM были чем-то вроде дополнительного бонуса.
🔹 В 2024 это стало реальным инструментом, без которого многие процессы уже не обходятся.
🔹 В 2025 — спрос на людей, которые не умеют работать с нейросетями, просто исчезнет.

✅ Мы уже видим, как разработчики пишут код быстрее, чем раньше.
✅ Как аналитики автоматизируют рутину, а не тратят часы на однообразную работу.
✅ Как тестировщики сокращают время на составление тестов, не теряя в качестве.
✅ Как менеджеры проектов убирают бюрократию и делают отчетность быстрее.

Вывод:
Проблема не в технологиях. Они уже здесь. Проблема в тех, кто их игнорирует. Я сразу смотрю, как кандидат использует LLM. Потому что если он этого не делает - он уже медленнее. А медленные в бизнесе долго не задерживаются 🚀

Как избежать выгорания и сохранить мотивацию?

В мире IT, где скорость и конкуренция растут с каждым годом, выгорание стало одной из главных проблем. И чаще всего люди думают, что причина проста — слишком много работы. «Я просто устал, мне нужен отпуск, после него всё нормализуется». Но проблема в том, что после отпуска всё возвращается на круги своя. Через пару недель снова раздражение, прокрастинация, потеря мотивации. Почему так?👇

🔥Выгорание — это не про количество часов, а про энергию
Есть люди, которые работают по 12-14 часов в день и чувствуют себя отлично. А есть те, кто работает 6 часов, но при этом постоянно в апатии. Значит, дело не только в объёме задач, а в чём-то глубже.

👉 Выгорание — это про дисбаланс
Выгорание наступает, когда энергии тратится больше, чем восстанавливается. Причём не только физической, но и ментальной. Оно накапливается не за день и не за неделю, а медленно, месяцами.

И самое страшное — человек может даже не замечать, что уже выгорает. Он продолжает работать, но всё даётся сложнее, раздражение растёт, а радость от достижений исчезает.

📌 Главные причины выгорания:

📌1. Работа, которая не даёт смысла
Можно вкалывать по 10 часов, но если ты видишь результат, чувствуешь, что делаешь что-то полезное, это даёт энергию. А можно сидеть в комфортном офисе, с хорошей зарплатой, но ощущать, что твоя работа — просто бесполезные таски ради тасков.

Признаки:
🔹 Работаешь, но не чувствуешь удовлетворения.
🔹 Всё, что делаешь, кажется незначительным.
🔹 Часто задаёшься вопросом: «А зачем я это делаю?»

Как исправить:
Если работа стала рутиной — найди в ней вызов. Новые технологии, эксперименты, возможность что-то улучшить.

📌2. Отсутствие контроля над процессами
Когда ты управляешь своей работой — у тебя есть ощущение свободы. Когда ты просто выполняешь чужие распоряжения, которые меняются каждые 5 минут — наступает выгорание.

Признаки:
🔹 Постоянные авралы из-за плохого планирования.
🔹 Чувствуешь себя винтиком в системе, а не человеком, который принимает решения.
🔹 Ощущение, что работа поглощает жизнь, а ты не можешь ничего изменить.

Как исправить:
Настраивать процессы так, чтобы меньше зависеть от хаоса. Отстаивать своё время и границы. Если хаос создаёт начальство — говорить об этом открыто.

📌3. Работа без прогресса
Когда ты месяцами или даже годами делаешь одно и то же без развития, мотивация исчезает. Человек — существо, которому нужно движение вперёд. Если его нет — наступает профессиональная апатия.

Признаки:
🔹 Вижу задачи, но не вижу роста.
🔹 Работа не вызывает эмоций — ни радости, ни интереса.
🔹 Нет новых вызовов, всё предсказуемо и скучно.

Как исправить:
Учить новое, пробовать сложные задачи. Иногда менять не компанию, а подход к работе.

📌4. Нарушение work-life баланса
Работать много — не страшно, если есть другие сферы, которые дают энергию. Семья, хобби, спорт, отдых. Но если работа начинает вытеснять всё остальное, рано или поздно это приведёт к выгоранию.

Признаки:
🔹 Перестаёшь заниматься тем, что раньше нравилось.
🔹 Нет сил ни на что, кроме работы.
🔹 Ощущение, что ты постоянно чем-то обязан.

Как исправить:
Осознанно выделять время на то, что приносит радость. Работа не должна занимать 100% жизни.

📌5. Постоянное давление и токсичная среда
Можно работать и по 6 часов, но если вокруг токсичная атмосфера, постоянный стресс и критика, это разрушает быстрее, чем любые переработки.

Признаки:
🔹 Утром не хочется идти на работу.
🔹 Чувство тревоги перед каждым созвоном или встречей.
🔹 Работа ассоциируется не с интересными задачами, а с негативными эмоциями.

Как исправить:
Менять окружение или компанию. Либо научиться выстраивать границы и защищать себя от негатива.

📌 Как защититься от выгорания?
1. Регулярно менять фокус
2. Искать смысл в том, что делаешь
3. Управлять своим временем и приоритетами
4. Работать с теми, кто тебя вдохновляет
5. Позволять себе отдыхать

Выгорание — это не про количество задач, а про то, сколько энергии ты получаешь от работы и жизни. Если баланс нарушен, рано или поздно это приведёт к апатии. Работа должна давать энергию, а не забирать её.

Почему Python стал главным языком для AI-разработки в 2025 году? 🚀

Когда речь заходит об искусственном интеллекте, машинном обучении и data science, Python — безальтернативный лидер. В 2025 году эта тенденция только укрепилась. Почему именно Python стал стандартом для AI, а не, например, C++, Java или Julia?
Почему так вышло? Почему Python остаётся основным языком для AI-разработчиков, несмотря на его не самую высокую скорость работы и появление новых технологий? Разбираем ключевые причины👇

📌 Богатая экосистема и зрелые библиотеки для AI и ML
Если посмотреть на проекты в сфере AI, 90% из них используют Python. Почему? Потому что вся мощь машинного обучения сосредоточена в его библиотеках:

✅ TensorFlow, PyTorch – фреймворки для нейросетей, с которыми работают Google, OpenAI, Meta и тысячи компаний.
✅ scikit-learn, XGBoost – идеальны для классического ML (градиентный бустинг, SVM, регрессии).
✅ pandas, NumPy – основа для работы с данными.
✅ Hugging Face Transformers – золотой стандарт для NLP, работающий с GPT, BERT, T5 и другими моделями.
✅ FastAPI, Flask – позволяют быстро развернуть AI-сервисы и API.
Python стал стандартом в AI, потому что для любой задачи уже есть готовая библиотека или фреймворк, которые протестированы тысячами инженеров.

📌 Простота синтаксиса = скорость разработки
Разработка в AI — это не только про сложные алгоритмы, но и про скорость прототипирования. Python позволяет писать понятный и лаконичный код, что критично при исследовании данных и быстрой проверке гипотез.

Сравним с C++ или Rust, которые быстрее по скорости работы, но медленнее в разработке 👇
🔹 Python → ML-модель можно обучить и протестировать за пару строк кода.
🔹 C++/Rust → Требуется больше кода и времени, а прирост в скорости важен не на этапе экспериментов, а при продакшен-оптимизации.
Простота Python = меньше багов, выше продуктивность команды, выше скорость внедрения AI-решений.

📌 Гибкость: Python подходит и для исследований, и для продакшена
Python идеально подходит как для прототипирования AI-моделей, так и для их внедрения в боевые системы.

✅ Исследования и прототипирование
Python позволяет быстро тестировать гипотезы, проверять модели и запускать эксперименты. Поэтому он популярен среди исследователей в университетах и R&D-командах.
✅ Продакшен и интеграции
AI-модели можно легко развернуть с помощью Python в веб-сервисах (FastAPI, Flask) или в мобильных приложениях (через TensorFlow Lite, ONNX).

📌 Python — главный язык для AI в бизнесе и Big Tech
Python — это не просто удобный язык для разработчиков, а де-факто стандарт для AI-разработки, поддерживаемый крупнейшими IT-компаниями и широко применяемый в бизнесе.

Big Tech делает ставку на Python:
✅ Google развивает TensorFlow и использует Python для AI-сервисов.
✅ NVIDIA адаптирует CUDA для PyTorch/TensorFlow, оптимизируя Python для работы с мощными GPU.
✅ OpenAI разрабатывает GPT-4, DALL·E на Python.

Бизнес применяет Python в реальных продуктах:
✅ Рекомендательные системы (Netflix, Spotify, YouTube) персонализируют контент на основе AI-алгоритмов.
✅ Компьютерное зрение используется в автономных системах (Tesla, NVIDIA, Boston Dynamics).
✅ Генеративные модели (Midjourney, OpenAI) работают именно на Python.

Когда и Big Tech, и бизнес используют Python для AI-разработки, его лидерство становится очевидным.

А что с конкурентами?
Есть несколько языков, которые пытаются отобрать у Python лидерство в AI.

🔹 Julia – быстрее Python, но пока не обладает нужной экосистемой.
🔹 Rust – безопаснее и быстрее, но слишком сложен для массового использования в AI.
🔹 Go – хорош для серверных AI-приложений, но не для R&D.
Реальность такова: Python остаётся главным языком AI-разработки, потому что сочетает простоту, мощь и богатую экосистему.

Вывод:
В 2025 году Python остаётся главным языком AI-разработки благодаря простоте, мощной экосистеме и поддержке Big Tech. Появляются новые языки, но ни один пока не даёт такого баланса удобства и возможностей. Будущее AI — за распределёнными вычислениями и оптимизацией, но разрабатывать их, скорее всего, будут по-прежнему на Python. 🚀

Как я перестал тонуть в уведомлениях: простые правила работы с коммуникациями и задачами 🚀

Если ваш день — это череда бесконечных уведомлений, звонков, чатов и писем, а к вечеру кажется, что вы так ничего и не сделали, значит, пора что-то менять.

Я прошёл через это. Было время, когда каждое утро начиналось с сотен сообщений в Telegram, Slack, Jira, почте. В процессе работы — постоянные переключения между задачами, «срочные» уточнения, отвлекающие звонки. Итог: день заканчивается, а действительно важные задачи практически не продвинул.

В какой-то момент я понял: проблема не в количестве уведомлений, а в том, что они хаотичны и сливаются в сплошной шум. Тогда я выстроил для себя систему работы с коммуникациями и задачами. Делюсь тем, что сработало👇

📌 Жёсткое разграничение каналов коммуникации
Первое, что я сделал — перестал обсуждать всё подряд во всех каналах одновременно.

Теперь у меня чёткая система:
🔹 Jira (таск-трекер) — только задачи. Никаких обсуждений в мессенджерах, если это касается работы над задачей. Если задачи нет в Jira — её не существует.
🔹 Чаты в мессенджерах (Telegram, Slack) — только быстрые вопросы, не требующие постановки задачи. Всё важное переносится в Jira.
🔹 Почта — только формальные вопросы, контракты, офлайн-общение с клиентами.
🔹 Звонки и митинги — только если нельзя решить вопрос письменно в чате/Jira/почтой.

📌 Отключение ненужных уведомлений и настройка приоритетов
Раньше у меня было включено всё: новые письма, новые задачи, комментарии в Jira, личные сообщения. Каждый раз, когда появлялся пуш на экране — я отвлекался.

Что сделал?
✅ Настроил расписание уведомлений – теперь пуши от сервисов приходят только в определённые временные окна (2 раза в день: в 13-00 и в 17-00). Настроил исключения, чтобы от важных для меня контактов и по важным для меня задачам пуши приходили сразу же.
✅ Настроил уведомления в групповых чатах – теперь в Telegram и Slack я получаю уведомления только при персональном упоминании (@Антон Суминов). Всё остальное – тихо скапливается, пока у меня не будет времени на разбор.
✅ Разбил в Telegram и Slack все чаты по категориям (пресейлы/важные проекты/личные/статусы/отчеты и еще несколько других категорий)

Сразу стало меньше хаоса. Теперь я не дергаюсь на каждую всплывающую иконку, а реагирую только на действительно важное.

📌 Работа в «блоках времени»
Если постоянно переключаться между задачами и чатами, фокус теряется. Теперь я выделяю блоки времени:

🟢 Утро (9:00–11:00) — работа над сложными задачами, без отвлечений.
🟡 Середина дня (13:00–15:00) — встречи, звонки, ответы на письма.
🔴 Вечер (17:00–18:00) — разбор чатов, почты, подведение итогов.

📌 Правило 5 минут

✅ Если задача требует больше 5 минут — её место в таск-трекере. Если это не быстрый вопрос, а полноценная задача, я сразу прошу оформить её в систему, чтобы не терять контекст и приоритеты.
✅ Если решить можно за 5 минут — делаю сразу. Чтобы не копить мелкие задачи, которые потом превратятся в огромный хвост.

📌 Отказ от срочности, где это возможно
Многие коллеги любят прибегать со срочными задачами, которые нужно было сделать «ещё вчера». Если кто-то пишет «Срочно!», я проверяю:

✅ Это реально критично? (например, упал продакшен). Тогда реагирую немедленно.
✅ Или это просто чьё-то желание сделать побыстрее? Если да — ставлю в очередь на выполнение.
Важно понимать разницу между «важным» и «срочным». Большинство задач, которые кажутся срочными, на самом деле терпят до завтра.

Итог:
Я не перестал получать уведомления, но научился ими управлять. Чёткие границы между каналами, отключение лишнего шума, работа в блоках времени и фиксация всех задач в одном месте — всё это помогло мне перестать тонуть в потоке информации.

Коммуникации должны работать на вас, а не против вас. Если правильно выстроить систему, можно перестать быть заложником чатов и уведомлений и сфокусироваться на действительно важных задачах.

Как писать документацию, которую будут читать (даже разработчики) 🤔

Документация – это боль. Её не любят писать, её не любят читать, а когда она действительно нужна – её либо нет, либо она устарела.

Разработчики часто жалуются, что документация бесполезна, потому что:
❌ Она слишком длинная и запутанная.
❌ В ней куча воды и ненужной информации.
❌ Она устарела и не совпадает с реальностью.

Но без документации тоже плохо. Новые люди в команде тратят недели, чтобы разобраться, как всё устроено. Разработчики дёргают друг друга с одними и теми же вопросами. Код превращается в чёрный ящик, а поддержка проекта – в хаос.

Как же писать документацию, чтобы её читали и использовали? Разбираемся 👇

📌 Документация должна решать конкретные задачи
Главное правило: пользователь читает документацию не ради удовольствия, а чтобы решить свою проблему.

Перед тем как писать документ, ответьте на два вопроса:
✅ Кто его будет читать? Разработчики, тестировщики, аналитики, менеджеры? У каждого свой уровень знаний.
✅ Какую проблему он должен решить? Человек ищет конкретную информацию – не заставляйте его пробираться через километры текста.

Если документация не отвечает на вопросы пользователей – её просто игнорируют.

📌 Пишите кратко и структурированно
Документация – это не художественная литература. Никто не хочет читать «простыню» текста, поэтому:

🔹 Пишите коротко. Чем короче и понятнее – тем лучше.
🔹 Разбивайте на блоки. Легче прочитать 5 абзацев, чем одно огромное полотно.
🔹 Добавляйте списки и таблицы. Это упрощает восприятие.

❌ Пример плохой документации:
Наш API поддерживает несколько методов авторизации, таких как OAuth2, Basic Auth и API Key. Чтобы использовать OAuth2, вам нужно сначала зарегистрировать своё приложение в системе, получить client_id и client_secret, после чего запросить токен через endpoint /auth/token. Если у вас есть API Key, его можно передавать в заголовке Authorization.

✅ Хороший вариант:
Методы авторизации:

✔️ OAuth2 – регистрация приложения → получение client_id и client_secret → запрос токена на /auth/token.
✔️ API Key – передача ключа в заголовке Authorization.
Коротко, структурированно, легко найти нужную информацию.

📌 Кодовые примеры – обязательны
Разработчики любят примеры. Лучше один раз показать, чем долго объяснять.

❌ Плохо:
Чтобы получить список пользователей, сделайте GET-запрос на /users. В ответе будет JSON с полями id, name, email.

✅ Хорошо:
GET /users
Response:
{
"users": [
{"id": 1, "name": "Алиса", "email": "alice@yandex.ru"},
{"id": 2, "name": "Иван", "email": "ivan@mail.ru"}
]
}

Пример сразу показывает, что делать и какой будет ответ.

📌 Удобная навигация и поиск
Если документацию сложно найти – её не читают.

Как сделать удобно?
✔️ Добавьте оглавление. Если документ длинный, сделайте кликабельные заголовки.
✔️ Делайте ссылки. Если в одном документе упоминается что-то из другого, ставьте ссылки.
Простое правило: если нужную информацию нельзя найти за 30 секунд – документации как бы не существует.

📌 Поддерживайте документацию в актуальном состоянии
Старая документация хуже, чем отсутствие документации.

Как избежать устаревания?
✔️ Обновляйте документацию при каждом изменении кода.
✔️ Делайте ревью документации так же, как код-ревью.
✔️ Автоматизируйте, если возможно (например, документация API может генерироваться автоматически через swagger или аналоги).

Какая документация должна быть в проекте?
Разные виды документации нужны для разных целей. Вот ключевые:

🔹 Техническая документация – архитектура, API, структуры данных.
🔹 Документация для разработчиков – как развернуть проект, описание кода, зависимости.
🔹 Документация для поддержки – что делать, если что-то сломалось.
🔹 Пользовательская документация – гайды для клиентов, если проект B2B.

Каждый документ должен быть коротким, понятным и легко доступным.

❗Вывод
Документация – это не зло, а инструмент, который экономит время. Если её писать правильно, команда будет тратить меньше времени на вопросы и поддержку кода. Если документация реально помогает решать проблемы – её будут читать. Даже разработчики.

Покерное планирование: что это, зачем и как проводить правильно.

Планирование задач – это один из самых сложных процессов в разработке. Часто оценки «на глаз» оказываются неточными: вроде бы задача на день, а по факту на неё уходит неделя. Покерное планирование – один из инструментов, который помогает справиться с этой задачей.

🔥 Покерное планирование (Planning Poker) – это метод коллективной оценки задач, который помогает команде более точно прогнозировать сложность работы. Этот метод часто используется в Scrum, но можно использовать повсеместно.
Покерное планирование помогает избежать ситуаций, когда «оценили в 5 часов, а по факту делали 5 дней».

🔹 Как работает покерное планирование?

1️⃣ Команда собирается и знакомится со списком задач, которые нужно оценить. Важно, чтобы у всех было одинаковое понимание целей и контекста.

2️⃣ Выбираем эталонную (атомарную) задачу. Это задача, сложность которой понятна всем и может служить точкой отсчёта. Например, простая правка в интерфейсе или добавление небольшой функции.

3️⃣ Берём первую задачу на оценку. Команда обсуждает, какие есть риски, зависимости и насколько хорошо понятен объём работы.

4️⃣ Каждый участник скрытно оценивает задачу в сторипойнтах (Story Points) – условных единицах сложности. Это помогает учитывать не только объём работы, но и риски.
Для оценки используют карточки с цифрами последовательности Фибоначчи (1, 2, 3, 5, 8, 13, 21...), так как сложность задач растёт нелинейно. Чем выше значение, тем больше неопределённости.

5️⃣ Открываем карты одновременно. Все участники показывают свои оценки, чтобы избежать эффекта группового мышления.

6️⃣ Если оценки совпадают – фиксируем. Если разброс значительный, команда обсуждает:

✅ Почему кто-то считает задачу лёгкой, а кто-то сложной?
✅ Какие риски или неопределённости видят разные участники?
✅ Возможно ли разделить задачу на более мелкие части?

7️⃣ Повторяем голосование, если нужно. После обсуждения команда голосует повторно, пока не придёт к разумному компромиссу.

🔹 Почему нужно оценивать в сторипойнтах, а не в часах?

Многие привыкли оценивать задачи в часах, но это приводит к большим ошибкам в оценках. Почему?
✅ Часы создают иллюзию точности. На практике даже опытные разработчики часто ошибаются с оценками в часах, потому что трудно учесть все нюансы заранее.
✅ Сторипойнты учитывают сложность, а не время. Они не зависят от конкретного человека, уровня навыков или внешних факторов. Одна и та же задача у разных людей займёт разное время, но её относительная сложность останется прежней.
✅ Сторипойнты позволяют учитывать риски и неопределённость. Если задача плохо проработана или требует исследований, её оценка будет выше. Это помогает избежать недооценки сложных задач и лучше управлять ожиданиями.


🔹 Главные ошибки при покерном планировании


❌ Большое количество задач с оценками 13, 21 и выше
Если в итоговых оценках много таких задач, это тревожный знак. Скорее всего:
🔹 Задачи слишком большие и их нужно декомпозировать.
🔹 В задаче слишком много неопределённостей.
🔹 Требования недостаточно детализированы.
✅ Что делать?
✔️ Разбить задачу на более мелкие, но логически завершённые части.
✔️ Уточнить требования, если что-то непонятно.
✔️ Искать зависимости – возможно, выполнение задачи зависит от других команд или сервисов.

❌ Переход на часы вместо сторипойнтов
Иногда команды начинают трактовать сторипойнты как часы (например, 1 SP = 1 день). Это ошибка.
📌 Почему?
🔹 Сторипойнты оценивают сложность, а не время. Одна и та же задача может занять разное количество часов у разных людей.
🔹 Часы создают ложное ощущение точности – всегда есть риски.
✅ Как правильно?
Ориентироваться на сложность: если одна задача сложнее другой в 2 раза, она должна получать в 2 раза больше SP.

🔹 Вывод
Покерное планирование – это не просто раздача оценок, а инструмент для точного прогнозирования. Оно помогает учитывать сложности, снижать неопределённость и делать работу команды более предсказуемой. Главное – не превращать его в формальность: дробить крупные задачи, учитывать риски и не подменять сторипойнты часами.

Почему хорошие разработчики уходят, и что с этим делать?

Каждый IT-руководитель хочет, чтобы в его команде работали сильные разработчики. Но реальность такова, что хорошие специалисты часто уходят. И проблема не только в зарплате.

📌 Почему так происходит? И главное – как сделать так, чтобы ценные кадры не сбегали?
Разбираем основные причины ухода и работающие решения.

1. Разработчик не видит роста
Хорошие разработчики – это люди, которым нравится решать сложные задачи и прокачивать скиллы. Но если работа превращается в бесконечную рутину, а новых вызовов нет, они начинают искать место, где смогут расти.

❗Как это выглядит:
• Человек годами пишет однотипный код, никаких новых технологий.
• В компании нет сложных инженерных задач, только поддержка старого проекта.
• Даже если разработчик предлагает улучшения, их не внедряют.

❓Что делать:
✔ Давайте людям работать с новыми технологиями.
✔ Обеспечьте ротацию задач, чтобы человек не застрял на одном типе работы.
✔ Давайте сложные технические задачи, вовлекайте в разработку архитектурных решений, создавайте возможности для обмена знаниями в команде.

2. Микроменеджмент и бюрократия душат инициативу
Разработчики ценят свободу. Им важно не просто выполнять задачи, но и предлагать решения, оптимизировать процессы, влиять на архитектуру. Если каждый шаг требует согласований, отчетов и контроля сверху – мотивация падает.

❗Как это выглядит в студии разработки:
• Вместо «сделать правку» нужно дождаться долгих согласований от нескольких сторон.
• Любые улучшения кода отклоняются, потому что «так привыкли» или «клиент не запрашивал».
• Разработчик выполняет задачи строго по ТЗ, без возможности предложить более оптимальный вариант.

❓Что делать:
✔ Дайте команде больше технической свободы – пусть предлагают лучшие решения, а не просто следуют инструкции.
✔ Упростите внутренние процессы: чем быстрее разработчик получает обратную связь, тем эффективнее идёт работа.
✔ Доверяйте специалистам, вместо того чтобы контролировать каждый шаг.

3. Атмосфера в команде решает всё
Никто не хочет работать в месте, где царят недоверие, конфликты и ощущение, что каждый сам за себя. Если в команде нет нормального общения, люди быстро теряют мотивацию и начинают искать другую среду.

❗Как это выглядит в студии разработки:
• Код-ревью превращается не в улучшение кода, а в соревнование, кто найдет больше ошибок.
• Вместо взаимопомощи – подход «разбирайся сам», никто не делится знаниями.
• В команде есть «звёзды», которые тормозят процессы, потому что «без них ничего не получится».

❓Что делать:
✔ Формировать культуру конструктивного общения – код-ревью должно помогать, а не демотивировать.
✔ Развивать тимлидов не только как технических специалистов, но и как управленцев, умеющих работать с людьми.
✔ Создавать среду, где обмен знаниями – это норма, а не вынужденная необходимость.

4. Разработчик не понимает, зачем делает свою работу
В разработке важно, чтобы команда видела не только код, но и конечный результат. Если разработчик просто получает задачи без контекста, мотивация быстро падает – он не видит, зачем и для кого всё это делается.

❗Как это выглядит в студии разработки:
• Разработчик получает таску «сделать интеграцию», но не знает, зачем она нужна проекту.
• В проекте появляется новый функционал, но никто не объясняет, какую проблему он решает.
• После сдачи задачи нет обратной связи.

❓Что делать:
✔ Давайте контекст – зачем конкретная фича, какие бизнес-задачи она решает.
✔ Показывайте фидбэк – что получилось, что изменилось после внедрения.
✔ Вовлекайте разработчиков в обсуждение архитектуры и технических решений, а не просто раздавайте таски.

Сильная команда — это не случайность, а результат правильного подхода!

Когда разработчики остаются в команде надолго, это не случайность. Это результат правильного подхода: прозрачные процессы, интересные проекты и уважение к людям. Если компания создаёт такие условия – хорошие специалисты не только остаются, но и помогают ей расти.

Почему все хейтят предиктивные методологии и слепо верят в Agile?

Последнее время кажется, что все перешли на Agile: scrum, kanban, xp и другие методологии. Сейчас многие компании любят заявлять, что работают по гибким методологиям.
А про предиктивные методологии (Waterfall, каскадный подход) вспоминают исключительно в негативном ключе.

При этом у многих Agile на словах, а Waterfall на деле.

📌Компании любят заявлять, что они работают по гибким методологиям, но копнув глубже может оказаться, что:

✔️ Дейлики проводятся, но превращаются в отчёт перед начальством, а не в рабочее обсуждение команды;
✔️ Спецификации фиксируются на месяцы вперёд, и команде спускаются задачи без возможности пересмотреть приоритеты;
✔️ Роли прописаны, но решений никто не принимает – разработчики ждут одобрения менеджмента, а Product Owner не имеет полномочий что-то менять.

В итоге гибкость есть только на словах. А в реальности – контроль сверху и водопадные процессы просто на канбан-доске.
Многие компании используют Agile как маркетинговый термин, но на самом деле работают по моделям ближе к предиктивным.

Давайте разберемся, действительно ли предиктивные методологии аля Водопад так плохи и действительно ли он устарел?

Иногда чёткость и предсказуемость важнее гибкости.

📌 Когда предиктивный подход оправдан?

✅ Проекты с чёткими требованиями
Когда заранее известно, что должно быть в финальной версии, и заказчик не планирует менять функциональность. Например, разработка внутренней корпоративной системы с заранее определённым набором функций.

✅ Проекты с высокими рисками
Если ошибка может привести к большим финансовым потерям или даже к угрозе безопасности, критичен контроль на каждом этапе. Например, разработка медицинского ПО, где каждая функция проходит сертификацию и строгий аудит.

✅ Проекты с жёсткими контрактными обязательствами
Когда контракт заранее определяет точный функционал, бюджеты, сроки и даже штрафы за несоответствие. Например, внедрение IT-системы по условиям тендера, где заранее определён перечень требований.

📌 Так что же лучше? Гибкие или предиктивные методологии?

Истина в том, что чистый Waterfall или чистый Agile в реальных проектах почти не встречаются. Вместо этого чаще всего используется гибридный подход, который сочетает в себе предиктивные и гибкие методологии в зависимости от этапа проекта.

📌Как правильно комбинировать подходы?

✅ Если шанс изменения требований маленький → Предиктивные методологии
Есть этапы, где требования не меняются, и здесь инструментарий гибких методологий не нужен. Здесь разумно использовать предиктивный подход с четким планом и каскадными процессами.

📌 Примеры:

🔹 Дизайн системы по заранее согласованному прототипу, требования зафиксированы, шанс изменения крайне маленький.
🔹 Обучение пользователей – когда продукт уже разработан, сценарии обучения фиксированы.
🔹 Раскатка проекта на множество инстансов – если нужно внедрять систему в 100 филиалов, тут важна чёткая последовательность шагов.

✅ Нефиксированные требования → Гибкие методологии
Есть этапы, где требования могут меняться по ходу работы, и нужно учитывать обратную связь. Здесь лучше использовать гибкие методологии (Scrum, Kanban, XP, другие).

📌 Примеры:

🔹 Разработка – код пишется итерациями, заказчик может добавлять фичи или менять приоритеты.
🔹 Тестирование гипотез, MVP
🔹 Работа с AI, ML в случае, когда невозможно заранее определить точные требования, модель нужно обучать и дорабатывать в процессе.

📌 Вывод: один метод не подходит для всех задач

❌ Чистый Waterfall не дает гибкости на этапах разработки, где многое меняется.
❌ Чистый Agile не подходит, когда есть фиксированные этапы и обязательные требования.
✅ Гибридный подход – оптимальное решение: предиктивный на стабильных этапах, гибкий на динамичных.

❗️Важно не слепо следовать модным терминам, а адаптировать процессы под проект. Адаптация методологий под конкретный проект – ключ к успешному управлению IT-разработкой.

Почему микроменеджмент убивает продуктивность и как с ним бороться? 🚀

Вы когда-нибудь работали с руководителем, который не может просто дать задачу и уйти?

Он вмешивается в каждую мелочь, требует отчёты по любому движению, оставляет десятки комментариев в задачах и хочет быть в курсе всего 24/7.

«А какой сейчас статус?» – спрашивает он, хотя статус задачи обновляется в таск-трекере.
«Ты уже начал?» – хотя только что согласовали детали.
«А можно посмотреть, что есть?» – через пару часов после старта работы.

И вот ты уже тратишь больше времени на объяснения и отчеты, чем на саму работу.

🔥 Это микроменеджмент – когда контроль выходит за пределы разумного и начинает мешать команде.

Если ваш руководитель смотрит через плечо, требует постоянных отчётов и не даёт принимать решения – поздравляю, у вас микроменеджер.

📌 Почему это плохо?

На бумаге может звучать логично: чем больше контроля, тем меньше шансов на ошибки.

Но реальность другая:
❌ Скорость работы падает. Люди больше занимаются отчетами, чем решением задач.
❌ Команда теряет мотивацию. Когда за тебя всё решают, интерес к работе пропадает.
❌ Креативность исчезает – никто не предлагает новых идей, ведь проще следовать указаниям.
❌ Ответственность размазывается – если всё одобряет руководитель, то никто не чувствует себя по-настоящему ответственным за результат.
❌ Руководитель сгорает. Вместо стратегических задач он тонет в мелочах, а команда просто ждёт его одобрения.

Микроменеджмент – это когда руководитель не строит систему, а контролирует каждый шаг вручную.

📌 Как понять, что в вашем проекте проблемы?

🔴 Все ждут решения руководителя. Если такой начальник в отпуске, команда замирает и не может двигаться дальше.
🔴 Обсуждений больше, чем работы. Если на каждое действие нужно согласование – это звоночек.
🔴 Руководитель сам правит код, макеты, тексты. Вместо стратегии он лазит по pull request’ам и исправляет цвета в дизайне.
🔴 Контроль ради контроля. Вопросы типа «какой сейчас статус?», хотя статус уже есть в таск-трекере.
🔴 Люди боятся ошибаться. Потому что любое отклонение от «плана» – это разнос.

📌 Как бороться с микроменеджментом?
✅ Прозрачность без контроля. Если у команды есть четкие процессы, а задачи ведутся в трекере, то нет смысла каждую минуту спрашивать статус.
✅ Доверие к специалистам. Если вы наняли человека как эксперта – позвольте ему работать. Зачем платить специалисту, если не доверять его решениям?
✅ Фокус на результат. Главное – конечный продукт, а не процесс его создания. Контролировать каждую минуту работы бессмысленно, если в итоге проект не двигается вперёд.
✅ Делегирование. Руководитель не должен делать всё сам, его задача – строить систему, а не тушить пожары. Если команда без него беспомощна, значит, у компании большие проблемы.
✅ Открытая обратная связь. Если сотрудники боятся сказать руководителю, что он мешает, это плохой знак. Здоровая команда должна уметь обсуждать проблемы.

📌 А что делать, если у вас микроменеджер?
Если ваш руководитель – микроменеджер, бороться сложно😅
Но можно попробовать:
🔹 Показать результаты. Если проект двигается вперёд, у него меньше поводов вмешиваться. Чем больше данных о прогрессе в цифрах, тем меньше поводов для постоянных проверок.
🔹 Проговаривать границы. Например: «Мы обновляем статус в Jira, если что-то критично – сообщим».
🔹 Инициировать регулярные синки. Это лучше, чем миллион вопросов в течение дня. Лучше раз в день на встрече обсудить вопросы, чем терпеть бесконечные сообщения в Slack/Telegram.

📌 Если вы руководитель – проверьте себя:
👉 Вам важно знать каждую мелочь или общий статус?
👉 Ваши сотрудники принимают решения сами или ждут вашего одобрения?
👉 Когда вас нет, работа останавливается или продолжает двигаться?
👉 Вы делегируете задачи или в итоге всё делаете сами?
👉 Вы контролируете работу сотрудников или создаёте условия, где контроль не нужен?

Микроменеджмент – не про контроль, а про неумение построить процессы. Если всё держится на одном человеке – это не управление, а хаос.

Зрелый руководитель создаёт условия, в которых команда может работать эффективно без тотального контроля 🔥

Лучшие посты февраля

Вот и закончился февраль, будто бы только вчера начал вести канал, а уже 2 месяца пролетело.
По постам вышло продуктивно. Умудрился даже выиграть конкурс постов про друллег в Сетке.

Вот топ 5 постов, которые чаще всего вы пересылали:

Почему важна архитектура даже в небольших проектах - https://t.me/tonyproit/41

Почему MVP часто выходит не минимальным, а просто кривым? 🚀 - https://t.me/tonyproit/42

Как ретро спасает проекты от провалов? И почему мы делаем его с пиратами и Властелином колец? 🏴☠️🧙 - https://t.me/tonyproit/45

Фикс-прайс, T&M или ретейнер? Что выбрать? 🚀 - https://t.me/tonyproit/43

Почему идеальные процессы — это миф, а хаос всегда будет? 🚀 - https://t.me/tonyproit/40

Дальше больше!

Как сделать проект безопасным с первого дня разработки? 🔒🚀

Безопасность — это то, о чём никто не думает, пока не стало поздно, особенно в небольших проектах.

📌 Такие проекты проходят одни и те же стадии:
1️⃣ «Зачем париться, у нас маленький проект»
2️⃣ «Кому мы вообще нужны?»
3️⃣ «Ну, что-то сломалось, но не критично»
4️⃣ «Мы наняли юристов, но уже поздно…»

Так компании теряют деньги, клиентов и получают штрафы за нарушение законов (например закона о персональных данных). Чтобы этого не случилось, безопасность нужно закладывать в архитектуру проекта с первого дня.

📌 Как сделать проект безопасным с самого начала?
Дисклеймер: В этом посте разберём базовые принципы безопасности. Это фундамент, без которого нельзя строить надёжную систему. Углубленный разбор – темы для отдельных постов.

1. Доступы должны быть только у тех, кому они реально нужны

❌ Ошибка: у всех разработчиков есть полный доступ ко всему, включая прод.
✅ Как правильно:
🔹 Управление доступами через централизованную систему (например, Keycloak). Обязательно разграничивать уровень доступа по ролям.
🔹 Доступ к проду только у ограниченного списка сотрудников.
🔹 Вход на серверы — только через SSH-ключи, без паролей.
🔹 Для критичных операций — обязательная OTP-авторизация.
🔹 Удалённый доступ — только через VPN (например, OpenVPN), без открытых SSH-портов.

2. Критично важные данные должны быть зашифрованы

❌ Ошибка: данные передаются и хранятся без дополнительной защиты, шифрование реализовано формально или отсутствует вовсе.
✅ Как правильно:
🔹 Шифруем конфиденциальные данные (ФИО, паспортные данные, платежную информацию) с использованием ГОСТ стандартов.
🔹 Обеспечиваем защищённую передачу данных: используем TLS 1.3, проверяем настройку HTTPS и сертификатов.
🔹 Шифруем базы данных на уровне хранилища
🔹 Разграничиваем доступ к зашифрованным данным: ключи шифрования храним отдельно от основной базы, например, можно использовать HashiCorp Vault.

3. API должны быть защищены

❌ Ошибка: API принимает запросы от кого угодно, данные можно получить без авторизации.
✅ Как правильно:
🔹 Авторизация на всех уровнях: используем JWT, OAuth2.
🔹 Ограничиваем частоту запросов (Rate Limit) на уровне веб-сервера или API-шлюза (например, nginx rate limit).
🔹 Настраиваем защиту от перегрузки API: лимитируем глубину запросов в GraphQL и ограничиваем payload в REST API.
🔹 Разделяем публичные и внутренние API, внутренние скрываем за VPN или закрытой сетью.
🔹 Используем API Firewall для фильтрации запросов и защиты от атак (SQL-инъекций, XSS, SSRF).

4. Код-ревью с фокусом на безопасность

❌ Ошибка: ревью проводят только на чистоту кода, но не на потенциальные дыры.
✅ Как правильно:
🔹 Включаем автоматическое сканирование кода на уязвимости на этапе CI/CD.
🔹 Обязательное ревью с анализом возможных атак: SQL-инъекции, XSS, CSRF, утечки данных.
🔹 Внедряем политики pre-commit для предотвращения коммитов с паролями и токенами.
🔹 Регулярно проводим аудит кода и тестируем уязвимости в реальных сценариях.

5. Sandbox для запуска подозрительных файлов и команд

❌ Ошибка: Загружаемые пользователями файлы сразу попадают в систему без проверки, создавая риск заражения.
✅ Как правильно:
🔹 Изолируем выполнение подозрительных файлов в защищённой среде перед обработкой.
🔹 Анализируем содержимое загружаемых данных на предмет вредоносного кода.
🔹 Ограничиваем доступность исполняемых файлов и контролируем их поведение в песочнице.
🔹 Автоматически блокируем загрузку и выполнение файлов с потенциальными угрозами.

6. Web Application Firewall (WAF) и защита от бот-атак

❌ Ошибка: Сервер открыт для любых запросов, боты и злоумышленники могут перегружать систему или пытаться взломать аккаунты.
✅ Как правильно:
🔹 Настраиваем WAF для фильтрации вредоносного трафика и защиты от атак .
🔹 Внедряем защиту от DDoS-атак с автоматическим выявлением аномального трафика.

Вывод:
✅ Безопасность – это не «потом», а с первого дня разработки.
✅ Чем раньше заложены правильные практики, тем меньше проблем будет в будущем.
✅ Не надо быть крупной корпорацией, чтобы стать жертвой взлома – атаки происходят каждый день.

‼️ Подборка полезных статей для аналитика ‼️
Разбор ключевых навыков аналитика в одном месте!

Базы данных
Знакомство с базами данных
Особенности реляционных баз данных

Интеграции
С чего начать интеграции?
Важное о Rest API
Особенности Apache Kafka
В чем идея брокеров сообщений?

Архитектура
Топ архитектурных паттернов
Микросервисы vs Монолит

Моделирование
BPMN на практике
С чего начать моделирование?

Виды требований
Use Case на практике
Отличия User Story и Use Case

Поделитесь данным сборников ключевых навыков аналитика с друзьями! Уверены, будет полезно!

Школа LeverIT

Реклама ИП Ермоленко Д.А., ИНН 420528222809, Erid 2Vtzqw9iYHc

3 признака, когда ваш проект нужно переписать с нуля

«Этот код — просто ужас, его надо выкинуть и переписать заново» — слышали такое?

Разработчики любят говорить, что «проще переписать всё с нуля», чем разбираться в чужом коде.

На словах звучит логично:
👉 Новый код будет чистым и понятным.
👉 Мы избавимся от технического долга.
👉 Всё будет быстрее, гибче, красивее.

Но на практике такой подход часто убивает проекты. Вместо ускорения разработки вы получаете долгий цикл переработки, упущенную выгоду и потерю фокуса на продукте.

📌 Когда действительно стоит переписывать код?
Есть три случая, когда переписывать – единственный правильный выход.

1️⃣ Когда исправлять дороже, чем начать с чистого листа
Если код настолько сломан, что любое изменение – это боль, его дешевле переписать.

Признаки:
🔴 Изменение одной функции ломает систему.
Код настолько связан, что даже небольшая правка вызывает каскад багов.
🔴 Каждый баг фиксится новыми костылями.
Разработчики не могут починить систему без добавления нового костыля.
🔴 Больше времени уходит на отладку, чем на реальную разработку.
Тестирование превращается в бесконечный процесс, и никто уже не уверен, что код стабилен. Условно 2 часа на разработку, 8 на отладку далеко не норма.

✅ Решение:
Если код мешает развитию продукта, не даёт внедрять новые функции и требует в 2-3 раза больше времени на доработки, чем если бы вы написали его заново – значит, пора с ним попрощаться.

2️⃣ Когда изначально выбрана неправильная архитектура
Если продукт вырос, но архитектура осталась на уровне стартапа, рано или поздно он сломается под нагрузкой.

Признаки:
🔴 Монолит, который невозможно масштабировать.
Если бизнес растёт, а система не выдерживает новых нагрузок – вы упираетесь в потолок. Ничего не имею против монолитов, но чаще видел такие примеры именно на монолитах.
🔴 Архитектурные решения, сделанные «на коленке».
Временные решения работают на старте, но могут стать тормозом для роста.
🔴 Невозможность внедрять новые технологии. Например, вы хотите подключить новый микросервис, внедрить асинхронную обработку данных, но архитектура настолько устарела, что любое обновление требует переписывания половины системы.

✅ Решение:
Если архитектура не позволяет масштабироваться и каждый новый блок превращается в ад – нужно переделывать.

3️⃣ Когда технология безнадёжно устарела
Если ваш код работает на старом фреймворке, который больше не обновляется, это бомба замедленного действия.

Признаки:
🔴 Разработчики не хотят поддерживать этот стек.
Если команда бежит от проекта из-за технологий, это тревожный сигнал.
🔴 Безопасность под угрозой.
Нет обновлений – значит, появляются уязвимости.
🔴 Любая новая фича превращается в боль.
Поддержка и доработка занимают в 3-5 раз больше времени, чем на современном стеке.

✅ Решение:
Если технология мёртвая, проще перейти на новый стек, чем продолжать её тащить.

📌 Когда переписывать – ошибка?

❌ Когда код кажется «некрасивым», но работает
Разработчики любят чистый код, но если он выполняет свою задачу, переделка – пустая трата ресурсов.

❌ Когда «старый код плох, потому что старый»
То, что код писался несколько лет назад, не значит, что он нерабочий. Если он справляется, его не нужно переписывать.

❌ Когда есть время на рефакторинг, но нет времени на полное переписывание
Рефакторинг даёт результат быстрее, чем снос и полное переписывание.

📌 Как понять, что делать – рефакторить или переписывать?

✅ Если проблема локальная – рефакторинг.
✅ Если проблема системная – переписывание.
✅ Если код просто неудобный, но рабочий – живём с этим, пока не будет критично.
✅ Если код мешает развитию продукта – выкидываем.

Вывод:
❌ Бездумное переписывание – это потеря времени и денег.
✅ Осознанное решение – это экономия ресурсов и будущее продукта.

Топы диджитала собрались в папке, чтобы прокачать твои софты. А если ты подпишешься на них, они подарят тебе MacBook для работы 🚀

🥇Главный приз — MacBook Air (M2)
🥈2 место: разбор карьерного трека от креативного директора Пиробайт.
🥉3 место: консультация по карьерному росту от секретного эксперта.

Как участвовать?

1. Подпишись на нашу папку
2. Нажми на кнопку «‎Участвовать» под постом.

Отправь ссылку на бота своим друзьям. Каждый приведённый участник даст тебе +1 билет в розыгрыше.

🗓 И уже 26 марта мы подведём итоге в прямом эфире

Твои идеи заслуживают лучшего инструмента, поэтому не упусти шанс его забрать 🚀

Участников: 1342
Призовых мест: 3
Дата розыгрыша: 10:00, 26.03.2025 MSK (завершён)

Победители розыгрыша:
1. M B - 2j7dfb
2. Wormix - 2pbkft
3. Александра Михайловна - 2pa3n3

5 привычек сильных IT-команд: что отличает лучших от всех остальных?

Почему в одних командах всё идёт как по маслу, задачи закрываются без хаоса и заказчик доволен (будь то внутренний или внешний)?

А в других — вечные пожары, дедлайны летят к чёрту, люди выгорают, и каждый новый спринт начинается с паники?

Ответ не в крутых технологиях и не в уровне разработчиков. Всё решает культура команды.

🔥 По своим наблюдениям я выделил 5 привычек сильных IT-команд, которые реально делают их крутыми.

📌 1. «Проблемы обсуждаются сразу, а не на ретро»

В слабых командах все терпят: «ну, фигня, справимся», «не хочу выглядеть нытиком», «главное, доделать».

Потом на ретро выясняется:
❌ Бэкендер не учёл важный сценарий.
❌ Фронтендер два дня ждал API, хотя мог написать мок.
❌ Тестировщики знали, что баг воспроизводится, но не настояли на фиксе.

В итоге: дедлайн просран, все устали и ищут виноватых.

✅ Как делают сильные команды:
• Если что-то идёт не так — это обсуждают сразу, а не терпят до ретро.
• Проблемы поднимаются до того, как они стали катастрофой.
• Никто не боится сказать «у нас затык, давайте разберёмся».

📌 2. «Разработчик не ждёт ТЗ, а помогает его формировать»

❌ Слабая команда:
• «Нам не дали нормальное ТЗ, мы тут ни при чём».
• «Ну, мы сделали, как было написано» (хотя было очевидно, что это бред).

✅ Сильная команда:
• Разработчики участвуют в обсуждении требований.
• Если в ТЗ бред — это обсуждают, а не просто кодят «как сказали».
• Продукт важнее формальностей, и если что-то можно сделать лучше, это предлагают.

📌 3. «Код должен быть понятен не только автору»

❌ Плохая команда:
• «Работает и ладно».
• «Чё тут непонятного, я же писал».
• «Документация? Нет времени на нее».

✅ Хорошая команда:
• Понимает, что код читают чаще, чем пишут.
• Делает так, чтобы следующий разработчик не проклинал всё подряд.
• Добавляет документацию, где надо (а не «всё понятно по коду»).

📌 4. «Все вовлечены, а не просто делают свою часть»

❌ В плохой команде каждый сидит в своём углу:
• Разработчики кодят.
• Тестировщики тестируют.
• Продакт сам разбирается, как оно работает.

В итоге одни не знают, что делают другие, и продукт страдает.

✅ В сильной команде:
• Разработчики понимают бизнес-цели.
• Продакты не просто пишут требования, а объясняют зачем это нужно.
• Тестировщики не просто ловят баги, а помогают делать продукт лучше.

📌 5. «Ответственность за результат, а не за таску»

❌ В слабых командах главная цель — «сдать задачу».
✅ В сильных — «выпустить рабочий продукт».

Разница огромная:
• Можно закрыть таску, но продукт останется сырым.
• Можно написать код, но не проверить, как он работает.
• Можно «сделать свою часть», но не задуматься, вписывается ли она в систему.

Сильные команды не просто пишут код — они делают продукт лучше.

📌 Вывод: крутая команда — это не про переработки и не про наличие одних крутанов в команде. Это простые привычки, которые делают работу эффективной.

А какие привычки есть у вас в команде? Замечали, что что-то реально влияет на процесс? Делитесь в комментариях!

Как ретро спасает проекты от провалов? И почему мы делаем его с пиратами и Властелином колец? 🏴☠️🧙

Все знают, что ретроспектива — это важный процесс. Но давайте честно: сколько раз ретро у вас превращалось в скучный ритуал, который просто надо провести?

✅ Кто-то вяло говорит, что «всё норм», но его задача горела три дня, и все об этом знают.
✅ Кто-то рассказывает, что «нам не хватило времени», но никто не разбирает, почему именно.
✅ В конце команды говорят «будем стараться», но через спринт проблемы повторяются.

Вот так ретро становится чем-то вроде отчёта в налоговую: надо сделать, но без особой пользы.

❌ Встреча проходит.
❌ Люди кивают головами.
❌ Всё остаётся как есть.

📌 Как часто вы слышали от команды: «давайте пропустим ретро, и так понятно, что не так»?

А теперь представьте, что ретро не обязаловка, а самая интересная встреча спринта.

🔥 У нас ретро — это не просто обсуждение, а настоящее событие.

🏴☠️ У нас было пиратское ретро, где каждый рассказывал о своих «штормовых» задачах.
🧙♂️ Было ретро в стиле «Властелина колец», где мы искали «Кольцо всевластия», которое мешает работе.
🧟 Даже хоррор-ретро было — обсуждали, кто в этом спринте был «Охотником на баги», а кто выпустил код-зомби, который потом сломал полсистемы. 😱

Всё это — не просто веселье, а способ сделать так, чтобы команда не воспринимала ретро как скучную формальность.
Но веселье — это лишь инструмент. Главное — чтобы ретро действительно улучшало работу.

Почему ретро важно не только для команды, но и для клиентов?

Клиенты часто думают: «Ну, ретро — это же внутренняя кухня, пусть разработчики делают, если им надо».

Но ретро — это не просто про команду.

🔹 Менее хаотичная работа = более предсказуемые сроки.
🔹 Меньше переработок = ниже затраты.
🔹 Ошибки устраняются до того, как становятся критичными.
Если команда регулярно анализирует и улучшает процессы, клиенты получают быстрые релизы, меньше багов и больше уверенности в результате.
❌ Если ретро не работает → хаос и дедлайны срываются.
✅ Если ретро работает → команда учится на ошибках и делает лучше каждый раз.

Как мы проводим ретро, чтобы оно реально работало?

1️⃣ Геймификация: у нас нет скучных ретро
Если встреча проходит по шаблону «давайте обсудим, что было хорошо, а что плохо», то через несколько ретро команда начнёт воспринимать это как формальность.
🔥 Мы решили иначе — каждое ретро в разном формате.
📌 Раз в две недели у нас новая тема. Мы оформляем доску в Miro под тематику и делаем обсуждение живым.
📍 Ковбойское ретро? Разбираем, кто был самым быстрым стрелком в задачах.
📍 Cyberpunk 2077? Выясняем, где «глитчи в системе» мешали нам работать.
Результат? Люди реально вовлекаются, а не просто отсиживаются ради галочки.

2️⃣ Чёткие вопросы вместо абстрактных обсуждений
На ретро мы не задаём вопрос «Как прошёл спринт?». Вместо этого:
📍 Что сработало хорошо?
📍 Что пошло не так?
📍 Что мы можем сделать, чтобы улучшить процесс?
Так мы обсуждаем только то, что реально влияет на работу.

3️⃣ Фокус на действия, а не на эмоции
✅ Проблема: Тестирование тормозит релизы.
✅ Решение: Добавляем автоматизацию, пишем чек-листы, перераспределяем нагрузку.
Если ретро заканчивается фразой «ну, будем стараться», значит, мы просто потеряли час жизни.

4️⃣ Лог ретро: что решили, что исправили?
📌 Мы ведём лог ретро и отслеживаем:
🔹 Какие проблемы были.
🔹 Какие решения предложили.
🔹 Какие проблемы повторяются.
Если одно и то же поднимается 3 ретро подряд — значит, процесс не работает, и пора искать кардинальные изменения.

5️⃣ Все улучшения сразу в таск-трекер
Всё, что мы решили, попадает в задачи, а не остаётся просто словами.
❌ Плохо: «Да, надо бы документацию привести в порядок».
✅ Хорошо: «Поставили задачу на ревизию документации, срок — неделя».
Ретро без внедрения решений — это просто приятная беседа.

Вывод: ретро — это не обсуждение прошлого, а улучшение будущего.

🔥 А ещё это может быть весело.

Если команда воспринимает ретро не как «обязаловку», а как полезную и интересную встречу — это приносит реальные результаты.
📌 Мы уже сделали ретро по Пиратам, Властелину колец, Хоррор и многим других темам.

🙌🙌🙌🙌 30+ документов для тех, кто в диджитал

В преддверии новой активности мы собрали в одну папку более 30 Telegram-каналов известных профессионалов и попросили их авторов подготовить для вас документы, которые помогут:

🔴Провести продуктивное совещание
🔴Подготовиться к переговорам
🔴Передать проект из продаж в аккаунтинг и не потерять клиента
🔴Запустить рекламу в китайских соцсетях
🔴Провести приемку UI дизайна сайта/приложения
🔴20 источников для поиска клиентов на рынках Европы и США
🔴и еще много много всего!

✔️ Я делюсь чек-листом для проверки готовности сайта перед запуском, который поможет вам избежать критических ошибок, учесть все нюансы и запустить сайт без лишних проблем. 🙂

❗️ Сохранив единожды папку «Документы для тех, кто в диджитал», вы сможете спокойно пройтись по всем каналам и скачать множество авторских документов, которые точно пригодятся в работе.

Фикс-прайс, T&M или ретейнер? Что выбрать? 🚀

Каждый раз, когда начинается новый проект, встаёт ключевой вопрос: по какой модели работать?
📌 Фикс-прайс – клиенту понятен бюджет, но гибкости мало.
📌 T&M (Time & Materials) – максимум свободы, но важно контролировать затраты.
📌 Ретейнер – когда проект долгосрочный и нужен стабильный темп работы.

На бумаге всё просто, но на практике нет универсального решения – каждая модель подходит под разные задачи.

Давайте разберёмся, когда что лучше использовать и как не ошибиться с выбором.

📌Фикс-прайс: когда нужен чёткий бюджет и строгие рамки
💰 Как работает:
Клиент и подрядчик фиксируют сумму, сроки и состав работ.
🔹 Когда это работает хорошо?
✅ Проект чётко определён – требования понятны и не будут меняться.
✅ Проект с жёстко регламентированными требованиями – если работа ведётся по чётко прописанным стандартам, и любые изменения недопустимы.
✅ Финансирование ограничено – если есть строгий бюджет, который нельзя увеличивать.
❌ Когда начинаются проблемы?
🔹 Любые правки = доп. деньги. Если в процессе клиент поймёт, что нужна другая функциональность – это отдельные переговоры и бюджет.
🔹 Переоценка рисков. Подрядчик закладывает в стоимость непредвиденные сложности, и в итоге клиент может переплатить.
🔹 Нет гибкости. Если появятся новые идеи, их нельзя просто взять и внедрить.
👉 Вывод: Хороший вариант для проработанных, регламентированных проектов, но не подходит для гибкого развития продукта.

T&M: когда проект сложный и важно оставаться гибкими
💡 Как работает:
Клиент платит за фактически потраченное время, а задачи можно менять на ходу.
🔹 Когда это работает хорошо?
✅ Проект масштабный или неопределённый. Если бизнес-логика сложная, а требования могут меняться, фикс-прайс просто не сработает.
✅ Важно тестировать гипотезы. Когда проект развивается по Agile, и изменения – это не проблема, а часть процесса.
✅ Клиенту важен результат, а не формальное соблюдение ТЗ.
❌ Когда начинаются проблемы?
🔹 Если нет контроля бюджета. Если не следить за расходами, можно получить внезапные перерасходы.
🔹 Если нет чёткого процесса. Без понятных целей и контроля T&M может превратиться в бесконечный поток задач без осязаемых результатов.
👉 Вывод: Подходит для разработки сложных, живых продуктов, где важно адаптироваться к изменениям. Но требует прозрачных отчётов и контроля бюджета.

Ретейнер: когда работа долгосрочная и нужна стабильность
⏳ Как работает:
Клиент выкупает определённое количество часов или людей на месяц.
🔹 Когда это работает хорошо?
✅ Когда работа идёт постоянно. Если продукт уже запущен и его нужно поддерживать и развивать.
✅ Если клиенту важно гарантированное внимание команды. Он не зависит от загруженности подрядчика – у него всегда есть выделенные ресурсы.
✅ Когда нужен стабильный бюджет. Можно заранее спланировать затраты на разработку.
❌ Когда начинаются проблемы?
🔹 Если задачи нерегулярные. Если в одном месяце работы много, а в другом – почти нет, ретейнер может оказаться невыгодным.
🔹 Если задачи не распланированы. Чтобы ретейнер работал эффективно, нужно заранее понимать, чем будет загружена команда.
👉 Вывод: Отличный вариант для долгосрочных проектов и поддержки. Но если задачи нерегулярные, можно переплатить за простаивающие ресурсы.

Что выбрать?
📌 Если проект предсказуемый, строго регламентирован и не будет меняться → фикс-прайс.
📌 Если проект сложный, требует гибкости и активного развития → T&M.
📌 Если работа долгосрочная, а команда нужна постоянно → ретейнер.

Как выбрать правильно?
✅ Фикс-прайс – если проект можно полностью описать до старта.
✅ T&M – если важна гибкость и можно заранее договариваться о бюджете на период.
✅ Ретейнер – если задачи постоянные, но предсказуемые.

Почему MVP часто выходит не минимальным, а просто кривым? 🚀

Клиенты часто приходят с запросом:
💬 «Нам нужен MVP, но качественный!»
💬 «Давайте сделаем минимальную версию, но чтобы пользователи были довольны!»
💬 «Нам важно быстро запуститься, но без компромиссов по UX!»

В теории MVP (Minimum Viable Product) — это минимальный жизнеспособный продукт, который позволяет протестировать гипотезу без лишних затрат.

На практике же MVP часто превращается в нечто странное:

❌ Либо это вообще не минимальный продукт
📌 «А давайте добавим вот этот модуль, без него никак».
📌 «Нужен чат, интеграции, аналитика, кастомные отчёты…».
📌 Через пару месяцев проект уже выглядит как полноценная система.

❌ Либо он минимальный, но вообще не жизнеспособный
📌 В нём сломаны базовые сценарии.
📌 Интерфейс непонятен, пользователи просто не могут им пользоваться.
📌 Разработчики закладывают костыли, которые потом тормозят весь проект.

В итоге MVP не тестирует гипотезу, а просто сливает время и деньги.

📌 Почему так происходит?

1️⃣ Страх убрать что-то важное
👉 «Если не сделаем X, пользователи не поймут продукт».
👉 «Как мы без Y выйдем на рынок?»
👉 «Давайте сразу API, чат, личный кабинет, систему лояльности…»

Что в итоге? MVP превращается в полноценный продукт, но недоработанный и с кучей проблем.

2️⃣ Переоценка значимости фич
👉 Часто кажется, что пользователи точно будут использовать все функции.
👉 На самом деле важны только 1-2 ключевых сценария, остальные можно добавить позже.

3️⃣ Неправильное понимание «минимального»
👉 Минимальный не значит «грубый, сырой и без тестов».
👉 Если юзабилити сломано, пользователи просто уйдут, а не дадут ценный фидбэк.

Как делать MVP правильно?
✅ Фокус на главном сценарии
📌 Определяем единственную ключевую ценность продукта.
📌 Всё остальное убираем или делаем базовую версию.

✅ Быстрая обратная связь от пользователей
📌 Чем быстрее пользователи попробуют продукт, тем меньше ненужных фич добавится в процессе.
📌 Чем раньше тестируем гипотезу, тем дешевле исправить ошибки.

✅ Не делать «грязную» разработку
📌 Да, MVP – это не продакшен, но если сделать код совсем плохим, потом его придётся переделывать полностью.
📌 Баланс: делаем просто, но с возможностью доработки без переписывания всего проекта.

✅ Дизайн должен быть минимальным, но рабочим
📌 Сквозные отступы, читабельные шрифты, нормальные кнопки – это не роскошь, а базовая необходимость.
📌 Если интерфейс неудобен – пользователи не дадут вам честный фидбэк.

✅ Ставить цель правильно
❌ Плохо: «Давайте сделаем MVP, но чтобы он был идеальным».
✅ Хорошо: «Давайте проверим гипотезу с минимальными затратами, но так, чтобы юзеры реально поняли ценность».

Что в итоге?
❌ Если MVP перегружен – он просто станет недоработанным продуктом.
❌ Если MVP слишком минимальный – он не даст адекватной обратной связи.
✅ Если MVP сфокусирован на одной ключевой ценности – он выполняет свою задачу.

Почему важна архитектура даже в небольших проектах? 🚀

«Давайте сделаем по-быстрому, потом разберёмся».

💬 Сколько раз вы слышали это на старте небольшого проекта?

👉 Вначале всё кажется простым – один сервер, пара API, база данных.
👉 Код пишется быстро, фичи выкатываются без задержек.
👉 Клиент рад, команда довольна – всё работает!

📌А потом приходит реальность:

❌ Запросов становится больше – все начинает тормозить.
❌ В коде сложно разобраться – добавление новой фичи превращается в боль.
❌ Одно изменение ломает полпроекта – и начинается хаос.

Почему так? Потому что никто не подумал об архитектуре заранее.

📌Когда маленький проект становится большим?
Обычно в момент, когда кто-то говорит:
💬 «Этот сервис живёт уже два года, а мы думали, он временный»
💬 «Клиент решил его расширить, но мы не готовы»
💬 «Нужно добавить фичу, но проще переписать всё с нуля»

Большинство проблем начинается не из-за технологий, а из-за того, что изначально не думали на два шага вперёд.

Но архитектура – это не значит избыточная сложность.

📌Можно сделать гибкую систему, которая:
✔️ Не будет тормозить разработку на старте.
✔️ Позволит масштабировать проект, если он вырастет.
✔️ Не превратится в ад для тех, кто придёт через полгода.

📌Что можно сделать заранее, чтобы потом не было больно?

1. Чётко определить границы сервиса
📌 Какие основные сценарии проекта?
📌 Какие интеграции точно будут, а какие возможны в будущем?
📌 Где можно оставить гибкость, а где нужно жёстко фиксировать логику?

❌ Плохо: «Просто напишем API, потом разберёмся».
✅ Хорошо: «Определяем основные модули и их взаимодействие сразу».

2. Не игнорировать базовые архитектурные паттерны
📌 MVC, MVVM, Hexagonal, Clean Architecture – их придумали не просто так.
📌 Чёткое разделение логики, данных и представления снижает хаос.
📌 Если код разрастается, но логика разделена – его проще поддерживать.

❌ Плохо: «Просто сделаем один монолитный сервис».
✅ Хорошо: «Даже в монолите можно разделить слои и оставить точки расширения».

3. Подумать про данные
📌 Будут ли большие нагрузки?
📌 Какой план роста БД?
📌 Нужно ли кэширование, чтобы не убить базу запросами?

❌ Плохо: «Просто положим всё в одну таблицу».
✅ Хорошо: «Сразу прорабатываем индексы, нормализацию, кэш».

4. Делать код читаемым, а не только рабочим
📌 Писать чистый, модульный код вместо «лишь бы работало».
📌 Соблюдать единые код-стайлы и правила именования.
📌 Добавлять минимальные, но понятные комментарии.

❌ Плохо: «Главное, чтобы работало».
✅ Хорошо: «Если сюда заглянет другой разработчик, он поймёт, что происходит».

5. Писать документацию, но без фанатизма
📌 Архитектурные решения → в понятные диаграммы.
📌 API → описаны в Swagger или Postman.
📌 Главные принципы проекта → зафиксированы в одном месте.

❌ Плохо: «В коде разберёмся».
✅ Хорошо: «Если завтра придёт новый разработчик – он за день вникнет, а не за месяц».

Что в итоге?
❌ Если на старте думать только про скорость разработки – через год проект будет проклят.
✅ Если сразу заложить базовые принципы архитектуры – проект будет расти без боли.

Вопрос не в том, писать ли архитектуру на старте. Вопрос в каком объёме.

Почему идеальные процессы — это миф, а хаос всегда будет? 🚀

Любой, кто работал в IT, хоть раз слышал:
💬 «Нам нужен идеальный процесс!»
💬 «Давайте сделаем систему, где всё будет чётко!»
💬 «Пока процессы не отстроены, мы не сможем нормально работать!»

И вот команда садится, рисует схему, обсуждает лучшие практики… и через месяц всё это разваливается.

👉 Внезапно приоритеты меняются,
👉 Горят дедлайны,
👉 Срочные задачи прилетают в обход всех спринтов,
👉 Люди уходят, новые приходят,
👉 Бизнес требует фичи «ещё вчера».

Идеальный процесс – это миф. В реальной жизни хаос неизбежен.

Так что, жить в бардаке? 🤔
Нет. Разница между хорошими и плохими командами – не в том, есть ли у них хаос.

Он есть у всех. Просто хорошая команда умеет с ним работать.

📌 Вот 5 принципов, которые помогают не бороться с хаосом, а управлять им:

1. Процессы не должны быть жёсткими
❌ Плохо: «У нас всё строго по регламенту, отступать нельзя».
✅ Хорошо: «У нас есть правила, но если что-то горит – мы адаптируемся».

Чем жёстче процессы, тем быстрее они сломаются при первом же кризисе.

2. Лучше 80% работающей системы, чем 100% идеальной на бумаге
❌ Плохо: «Давайте ещё месяц обсуждать, как настроить процессы».
✅ Хорошо: «Сделаем базовый процесс, протестируем и доработаем».

Рабочий, пусть и неидеальный, процесс лучше, чем бесконечные попытки сделать "по учебнику".

3. Если процесс работает, не трогай его
❌ Плохо: «Перепилим доску задач, чтобы было красивее».
✅ Хорошо: «Если текущий процесс не мешает, лучше сфокусируемся на реальных проблемах».

Часто люди меняют процессы не потому, что они плохие, а потому, что им скучно.

4. Люди важнее процессов
❌ Плохо: «Так не по регламенту, переделывайте».
✅ Хорошо: «Как сделать так, чтобы команда реально работала эффективнее?»

Процессы создаются для людей, а не наоборот. Если команде неудобно – значит, процесс нужно менять, а не заставлять всех страдать.

5. Главное – гибкость
❌ Плохо: «Все должны работать одинаково».
✅ Хорошо: «Процессы – это каркас, но каждый проект адаптируется под себя».

Есть команды, где идеально заходит Kanban, а есть проекты, где Scrum – единственный вариант. И нет одного правильного ответа.

Что в итоге?
❌ Если гнаться за идеальными процессами – команда просто задохнётся в бюрократии.
✅ Если воспринимать процессы как живую систему – они реально помогают работать лучше.

Друзья, если вам нравится контент, поддержите, пожалуйста, канал

https://t.me/boost/tonyproit

В Сетке запустилась серия постов про друллег (друг + коллега), и я тоже решил поделиться своей историей.

Приветствую, #друллеги!

Началось всё ещё во времена университета, примерно 15 лет назад, когда я делал заказные проекты по разработке. По сути, халтурил – как и многие тогда. Потом начал собирать свою небольшую команду.

А позже решил параллельно поработать в одной IT-компании на позиции руководителя отдела разработки. Именно туда я и нанял Сергея Корнеева – тогда на должность менеджера.

Компания, правда, развалилась буквально за полгода. Но мы с Сергеем остались – не как коллеги, а уже как друзья. Работали до ночи, заказывали пиццу, просто болтали. После работы могли зайти в бар, обсудить идеи и просто отдохнуть. Потом начали звать друг друга на праздники и тусовки.

Так и сдружились.

Через какое-то время мы решили запустить свою студию.

Ошибок сделали кучу.
📌 Нанимали людей → увольняли → снова нанимали.
📌 Пробовали разные сферы → тестировали разные стеки.
📌 В какой-то момент отошли от разработки настолько, что чуть не стали провайдером в офисном технопарке.

В конце концов разошлись по разным компаниям, но продолжали общаться и дружить.

Спустя несколько лет решили попробовать ещё раз – но уже со стартапом.

📌 Разработали движок для видеостриминга и веб-приложение.
📌 Всё работало, код был 🔥.
📌 Всё шло отлично, пока не случился 2022 год.

Инвестор ушёл, денег на маркетинг не хватило. Стартап не взлетел.

Но движок, кстати, до сих пор крутой. Если кому-то нужен стриминговый движок, могу продать или поделиться на каких-нибудь условиях 😉.

Сейчас мы снова в разных компаниях, но дружба никуда не делась.

Я уверен, что рано или поздно нас снова сведёт рабочая судьба. Потому что хорошие люди – это самое ценное, что остаётся после проектов, компаний и стартапов. 🚀

Бонусом ниже фотка пятилетней давности :)

Подписывайтесь на мою Сетку: https://set.ki/channel/MLMPMwG

Убираем бардак в UI: как шаг за шагом собрать собственную дизайн-систему?👨‍💻

Сегодня расскажу, как навести порядок в интерфейсе и создать работающую дизайн-систему, даже если у вас нет большого штата дизайнеров и ограниченный бюджет. Часто слышу от коллег: «У нас в макетах полная каша, каждый элемент выглядит по-разному, цвета скачут, а один и тот же компонент в разных местах имеет не совпадающие стили. Разве мы можем позволить себе настоящую дизайн-систему?» 🤔

🔥На самом деле дизайн-система — не просто «гайд» с картинками, а набор чётких правил для кнопок, шрифтов, форм, иконок и цветов.

С ней команда быстрее исправляет недочёты и экономит массу времени на рутинных правках.

Многие думают, что серьёзная унификация доступна лишь гигантам с отделами UX/UI. Но даже пара человек может создать систему, покрывающую 80% задач.

❗️Главное — знать, с чего начать и как не превратить всё в бесполезный «список рекомендаций».

Ниже делюсь проверенными шагами: от базовых компонентов и библиотек в Figma до ревизии макетов и фреймворков. Цель — избавиться от хаотичного UI и перейти к целостному, дружелюбному интерфейсу.

1️⃣ Начните с минимального UI-кита

🔹Выберите базовые компоненты: кнопки, поля ввода, иконки, заголовки — всё, что встречается в каждом проекте.
🔹Создайте тестовые макеты: пусть дизайнер или разработчик соберёт «карточки» в Figma, где будут описаны основные цвета, шрифты, интервалы и тени.
🔹Определите чёткую цветовую палитру и шрифты: выберите 1–2 главных цвета и один шрифт с нужными вариациями (bold, italic). Это избавит от разношёрстности и упростит обновления дизайна.

⚡Что даёт: меньше согласований и рутины по мелочам. Вы сразу упрощаете процесс работы и задаёте единый стиль.

2️⃣ Шаблоны в Figma

🔸Используйте компоненты вместо копирования: если копировать одну и ту же кнопку вручную, любая мелкая правка станет кошмаром.
🔸Автоматизация вариаций: настройте вариации в компонентах — разные размеры, состояния при ховере и клике, чтобы не плодить сто одинаковых элементов.
🔸Общая библиотека: храните компоненты в одном рабочем пространстве, чтобы вся команда видела и меняла их централизованно.

⚡️Что даёт: единообразие везде, гибкие правки и быстрый апдейт макетов. И да, всем сразу понятно, какие элементы допустимы и как они должны выглядеть.

3️⃣ Переиспользуйте готовые UI-библиотеки

🔹Фреймворки: Bootstrap, Material, Ant Design и другие. Если вам не нужна супер-уникальная стилистика, они дают уже продуманные паттерны и экономят время.
🔹Свой репозиторий компонентов: если используете на проекте Vue/React/Angular, сделайте отдельный репозиторий с набором универсальных компонентов. Там, где надо, меняете стили или цвета.
🔹Синхронизация с дизайнером: договоритесь, какие элементы из фреймворка кастомизируете, чтобы всё было единообразно: цвета, шрифты, отступы.

⚡️Что даёт: меньше ручной работы по базовой вёрстке, фокус на кастомных фичах, а не на изобретении колес.

4️⃣ Внутренняя приёмка

🔸Внутренний созвон: перед презентацией макета внешнему/внутреннум заказчику прогоняйте дизайн с разработчиками и тестировщиком. Проверяйте, нет ли сюрпризов на уровне кода или UX-логики.

⚡️Что даёт: осознанный контроль над итоговым результатом, быстрое выявление возможных проблем и меньше неприятных «сюрпризов» после того, как макет уже формально «принят». Такой подход экономит время и нервы всей команде.

📌Финальная мысль

Создание дизайн-системы — не обязательно дорого.

❗️Начните с базовых элементов, постепенно расширяйте библиотеку и храните всё в одном месте. Даже 2–3 человека способны создать удобные гайдлайны и унифицированный UI.

В результате будет меньше хаоса, меньше скандалов по поводу «другого оттенка синего», а ваш продукт будет выглядеть цельно и профессионально.

Берегите время и нервы! Со временем такая мини-система вырастет в полноценную дизайн-систему, которую не стыдно показать и крупным компаниям. 😌

Почему TDD (разработка через тестирование) работает не везде? 🤔

Сегодня хочу поговорить о TDD (Test-Driven Development) и почему этот подход не всегда даёт идеальный результат. Человек, впервые услышавший про TDD, часто думает: «Ого, круто! Сначала пишем тесты, а потом код. Значит, багов будет меньше, а качество — на высоте!» Но на практике всё не так радужно. Ниже расскажу, в чём подвох и когда TDD действительно выручает, а когда — только замедляет.

🔎 Что такое TDD в двух словах?
TDD — это методология, при которой мы:
1. Сначала пишем тест, описывающий желаемое поведение функции или модуля.
2. Пишем минимальный код, чтобы тест прошёл.
3. Рефакторим получившийся код, сохраняя прохождение всех тестов.

В идеале это создаёт «страховочную сетку» против регрессий, помогает поддерживать чистоту кода и обеспечивает надёжную проверку логики.
Но…

❗️1. TDD тормозит старт, когда всё «плавает»

• Неопределённые требования: Если в проекте нет чёткого ТЗ и требования часто меняются, тесты устаревают буквально на следующий день. Получается много переделок и лишней работы.
• R&D и прототипы: Когда вы экспериментируете с новой технологией или создаёте MVP вам хочется быстро проверить гипотезы. А TDD с его тестами на каждом шаге может отнимать драгоценное время и убивать креатив.
Реальность: Пока вы выясняете, что именно надо сделать, написание тестов впустую — трата ресурсов.

❗️2. Сложные интеграции и куча внешних сервисов

• Интеграции с API: Если проект завязан на внешние сервисы, для тестирования приходится делать моки, стаб-классы. В итоге тесты могут не отражать реальную логику на проде.
• Многокомпонентные системы: Разработка на микросервисах, где каждая часть живёт своей жизнью? TDD работает, но связка «сервис A + сервис B + ещё десяток сервисов» усложняет тестирование в разы.
Реальность: Вы пишете гору вспомогательного кода для тестов, которая потом тоже требует поддержки и обновлений.

❗️3. Рост расходов на поддержку

• Рефакторинг тестов: Каждый раз, когда вы меняете логику, нужно править и тесты. В большой системе с частыми изменениями тесты занимают львиную долю времени.
• UI-фичи и UX: На фронтенде TDD не всегда оправдывает себя. Автотесты для интерфейсов сложны и нестабильны, ведь нужно проверять клики, анимации, разные устройства и т.д. Часто проще заняться ручным тестированием или использовать специализированные e2e-инструменты.
Реальность: Вместо того чтобы дорабатывать функциональность, команда может тратить уйму времени на синхронизацию тестов с кодом.

❗️4. Команда может быть не готова

• Нужен опыт: TDD требует дисциплины и уверенных навыков. Если разработчики к этому не готовы, могут появляться тесты ради тестов или формальный подход, который только создаёт видимость стабильности.

Реальность: Без внутренней культуры и времени на обучение TDD не работает. Или превращается в теорию, которая «красивая, но не про нас».

📌Когда TDD — в кассу?

1️⃣ Требования более-менее стабильны
Если у продукта понятная дорожная карта и бизнес-требования не меняются через день, TDD помогает держать код под контролем и снижать риски регрессий.
2️⃣ Проект долгосрочный
Когда вы знаете, что система будет развиваться годы, а не месяцы, затраты на тестирование окупаются за счёт экономии на правке ошибок и перезапуске нестабильных частей.
3️⃣ Сложный и критичный функционал
Если что-то критично для бизнеса (например, финансовые транзакции, медицинские данные), детальное покрытие тестами обеспечивает уверенность, что всё останется в порядке после каждого изменения.
4️⃣ Подготовленная команда
Важно, чтобы разработчики понимали ценность TDD и обладали нужной дисциплиной: постоянно обновлять тесты, писать их не «для галочки», а осознанно.

⚡️Финальные мысли
Тестирование — инструмент, а не религия. При стабильных требованиях, долгосрочных планах и дисциплинированной команде TDD — мощное оружие против регрессий. Но при неопределённости и сжатых сроках он может дать больше хлопот, чем пользы. Настраивайте подход под реальный проект и не бойтесь искать альтернативы, если TDD тормозит процесс.

Что DeepSeek и Qwen2.5 могут дать разработчикам, чего нет в ChatGPT?

Последние дни только и слышно: DeepSeek, Qwen2.5, китайские модели, OpenAI напрягся.

Сначала не хотел ничего писать, тем более просто репостить новости – вы и так это уже слышали из каждого чайника.

Но потом решил копнуть глубже. Посмотрел их сайты, документацию, чаты, и вот что порадовало больше всего:

👉 Эти модели можно развернуть локально.

Об этом почти не говорят – все обсуждают только количество токенов, сравнения с GPT-4 и прочие пузомерки. А вот что реально даёт возможность локального развёртывания – вопрос интересный.

🛠 Развёртывание: опыт из первых рук
Запустить DeepSeek или Qwen2.5 – это не так просто, как ChatGPT, но и не rocket science.
Арендовал сервер на несколько дней и развернул DeepSeek на конфигурации: 1× NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM), 128GB RAM и AMD Ryzen 9 5950X.

📊 Результат?

💾 Модель запустилась без проблем
⏳ Первый ответ – 15 секунд, сложные запросы обрабатывались по 40-60 секунд.
🔥 GPU загружен на 85%, VRAM использовано почти полностью.
⚡️ Процессор загружен на 40-50%, RAM занято около 70GB.

В боевом режиме можно ускорить работу:

📌 Сжатие модели – снижает потребление памяти и ускоряет ответы.

📌 Квантование – уменьшает нагрузку без значимой потери качества.

📌 Автоматический бэчинг – ускоряет работу при множественных запросах.
Open-source LLM становятся всё доступнее, но для полноценной работы потребуется более мощное железо. 🚀

🔍 Что это даёт нам, обычным разработчикам?

✅ Локальная LLM без зависимостей
Теперь не нужно залипать на API OpenAI, платить за каждый токен и бояться, что доступ заблокируют по политическим или другим причинам.

✅ Полная кастомизация
Можно дообучать, адаптировать, менять под свои задачи. OpenAI такой возможности не даёт.

✅ Безопасность данных
Для заказных проектов, где важно не передавать данные во внешние API, локальная LLM – это реальный выход.

✅ Снижение затрат в долгосроке
Если у вас огромные нагрузки и много запросов, развёртывание своей модели может оказаться дешевле, чем платить за API.

Но есть нюансы:

❌ Развёртывание = затраты
Нужны серьёзные мощности. Запустить можно хоть на ноуте, но для продакшена это пока дорого.

❌ OpenAI всё ещё удобнее
GPT-4 просто работает, а тут нужна оптимизация, поддержка, DevOps.

❌ Модели пока не идеальны
DeepSeek и Qwen2.5 догоняют GPT-4, но ещё не факт, что стабильно заменят его во всех задачах.

📌 Что в итоге?

Open-source LLM наконец-то становятся реальной альтернативой. Да, пока не для всех. Но если вам нужна LLM-модель работающая локально, теперь это можно сделать без OpenAI.

Ошибка – не приговор. Как мы внутри команды обсуждаем фейлы?🚀

Ошибка в коде, баг в проде, сломанный процесс. У всех такое бывает.

Но вот дальше есть два варианта:

❌ Искать виноватого → люди начинают скрывать ошибки, бояться рисковать и топить друг друга.
✅ Разбирать спокойно → находим причину, исправляем, улучшаем процесс.

Мы выбрали второй путь.

📌Как мы работаем с ошибками внутри команды?

✅ Ошибка – это не повод для паники
Развалился прод, упали запросы, заказчик кричит? Главное – не искать виноватого, а решить проблему. Первым делом фиксируем ситуацию, а потом уже разбираемся, как сделать так, чтобы это не повторилось.

✅ Делаем post-mortem разборы
После критичных багов мы не просто чиним прод и идём дальше, а разбираем:

🔹 Что сломалось?
🔹 Почему это случилось?
🔹 Как можно было предотвратить?
🔹 Как защититься в будущем?

Это не допрос, а разбор системы, а не людей.

✅ Обсуждаем ошибки на ретро
Раз в спринт поднимаем, что пошло не так: где зависли задачи, что не сработало в процессах, почему что-то заняло больше времени. Без обвинений, только выводы.

✅ Документируем выводы
Ошибка – это нормально. Повторение одной и той же ошибки – уже проблема. Если один раз где-то облажались, это должно стать опытом для всей команды. Мы фиксируем выводы, а не просто «разобрались и забыли».

✅ Создаём культуру открытости
В команде важно, чтобы люди не боялись говорить о своих ошибках. Если разработчик понимает, что никто не будет его топить за баг – он сам первым сообщит о проблеме, вместо того чтобы её скрывать.

📌Что это даёт?

✔️ Ошибки исправляются, а не замалчиваются
✔️ Команда учится на опыте, а не наступает на те же грабли
✔️ Люди не боятся пробовать новое, потому что знают – если что-то пойдёт не так, это будет разбор, а не наказание

Ошибка – это не конец света, если из неё сделать правильные выводы.

Почему тесты проходят, а на проде всё ломается? 🚀

Бывало у вас такое?

✅ Автотесты зелёные
✅ Регресс пройден
✅ QA говорят, что всё ок

🚀 Катим в прод

А потом… БАЦ! И что-то критично ломается.
Как так? Ведь тесты проходили!🥲

📌Почему так происходит?

❌ Тесты не проверяют реальный сценарий использования
Часто тесты пишутся так, чтобы проверить, что код работает, а не что пользователи смогут им пользоваться. А потом оказывается, что реальный сценарий совсем другой.

❌ Тесты покрывают код, но не логику
Технически всё работает, но какой-то ключевой бизнес-процесс ломается. Например, кнопка работает, но ведёт не туда. Или форму можно отправить, но данные записываются криво.

❌ Тесты проверяют только позитивные сценарии
«Правильный» пользователь с «правильными» данными проходит сценарий без проблем. А вот если попробовать вводить невалидные данные, ломать интерфейс или использовать продукт так, как его не задумывали – всё разваливается.

❌ Не тестируются зависимости и интеграции
Если автотесты проверяют только локальные компоненты, но не учитывают связи между сервисами, можно словить сюрприз. Например, новый микросервис работает идеально, но забыли, что старый API возвращает данные в другом формате.

❌ Отсутствует тестирование в реальных условиях
Тесты проходили на чистом окружении, без нагрузки и реальных данных. В итоге в бою API не выдерживает запросов, база не справляется, а пользователи сталкиваются с багами, которых в тестовой среде не было.

📌Как мы с этим боремся?

✅ Shadow-тестирование или dark launches
Новая версия работает параллельно с боевой, но без воздействия на пользователей: backend уже собирает данные, но UI-фича остаётся выключенной. Это позволяет протестировать функциональность в реальных условиях, отловить критические ошибки и проверить стабильность до релиза.

✅ Добавляем end-to-end тестирование
Важно не просто проверить отдельные модули, но и как они работают вместе. E2E-тесты дают картину целиком и выявляют проблемы в интеграциях.

✅ Катим через feature-флаги
Чтобы не убить весь прод сразу, выкатываем фичи постепенно. Сначала – на небольшую группу пользователей, потом – на всех. Если что-то пошло не так, можно быстро откатить.

✅ Тестируем с учётом боевой нагрузки
Частая проблема: тесты проходят в идеальных условиях, но на проде API просто ложится под реальными запросами. Мы нагружаем тестовые окружения, эмулируем реальную нагрузку, смотрим, где система не выдерживает.

✅ Логируем и мониторим прод
Нельзя надеяться, что тесты поймают всё. Если что-то идёт не так после релиза – мы должны узнать об этом первыми, а не ждать, пока клиенты начнут жаловаться. Метрики, логи, алерты – всё это в обязательном списке.

✅ Контролируем технический долг после релиза
Иногда фичи приходится выкатывать с костылями. Главное – не забывать про них. Мы фиксируем такие места и контролируем их рефакторинг после релиза, чтобы костыль не остался навсегда.

✅ Rollback-план на каждый релиз
Перед каждым релизом у нас есть чёткий план отката, если что-то сломается. Это не просто «откатим, если что», а конкретные шаги: что именно делаем, за сколько минут сможем вернуть всё назад.

📌Что в итоге?

Тесты – это не гарантия, что багов не будет. Это инструмент, который помогает их вовремя выявлять.

Если процесс тестирования выстроен осознанно – критические баги отлавливаются до релиза, а если что-то пойдёт не так на проде, у команды есть чёткий план действий, логирование и возможность быстро выполнить необходимые изменения.

А ещё я пишу посты в Сетке, так что если вы там – подписывайтесь, буду рад видеть 😉

Нет ничего более постоянного, чем временный костыль в коде 🤔

Как часто вы сталкивались с ситуацией: на проекте что-то срочно сломалось, горит, ждать нельзя, нужно чинить прямо сейчас.

Решение? Конечно, быстро чинить, ведь на этом может держаться критичный функционал, а на некоторых проектах минута простоя стоит миллионы, а иногда и больше.

Делается моментальный фикс, в коде появляется TODO: потом переделать, все выдыхают и бегут дальше.

А потом? А потом никто до этой "временной" правки так и не добирается.

Через какое-то время таких TODO становится десятки, а еще позже – сотни. И вот уже целые модули строятся на костылях, которые вроде бы работают, но на них страшно смотреть. Ведь оно же работает. А если работает – лучше не трогать, потому что страшно представить, что может развалиться при попытке что-то поправить.

Не зря говорят: нет ничего более постоянного, чем временное.

📌Почему временные костыли живут вечно?

❌ Нет времени на рефакторинг
Поставили задачу, запилили фичу, закрыли тикет. Всё. А когда-нибудь потом обязательно наведём порядок… Но потом приходят новые задачи, дедлайны, фичи – и уже не до этого.

❌ Костыль работает – значит, пусть живёт
Если код не падает и не вызывает критичных проблем, его редко трогают. Даже если внутри всё держится на соплях, главное – «работает же».

❌ Боязнь сломать что-то ещё
Разработчики не трогают старый код, потому что не до конца уверены, что за собой потянут изменения. Если система сложная и тестов мало – лучше не рисковать.

❌ Отсутствие культуры технического долга
В компании просто не принято выделять время на устранение временных решений. Если нет культуры работы с долгом, костыли накапливаются и в какой-то момент превращаются в проблему.

📌Как мы с этим боремся?

✅ Фиксируем костыли в коде и в задачах
Если пришлось сделать временное решение – его нужно зафиксировать. Мы используем техдолговые тикеты в бэклоге, а в коде ставим TODO с датой и комментарием, чтобы было понятно, зачем этот костыль появился.

✅ Закладываем время на рефакторинг в спринты
Недостаточно просто завести тикет. Обычно рефакторинг – это «сделаем потом». Мы включаем его в планирование, чтобы он не откладывался в долгий ящик. Обычно 10% времени в спринте мы уделяем именно рефакторингу и устранением таких вот TODO.

✅ Проводим ревью не только кода, но и архитектуры
Костыли часто проходят код-ревью, потому что они локально решают проблему. Но если смотреть на архитектуру в целом, можно заранее находить решения, которые лучше переделать сейчас, а не через год. Ревью архитектуры стоит также регулярно планировать, мы обычно проводим 1 раз в месяц.

✅ Добавляем аналитику по TODO в ретроспективу
Сколько появилось, сколько закрыли, общее количество. То, что измеряется – улучшается. Если на каждой ретроспективе смотреть динамику: сколько новых TODO появилось, сколько убрали, сколько висит слишком долго – процесс будет под контролем, а не в хаосе.

📌Что в итоге?

Костыли в коде – это не всегда плохо. Иногда они помогают быстро решить локальную проблему и не дать бизнесу потерять деньги. Вопрос в том, что с ними делать дальше.

❌ Если забыть – временное становится постоянным.
✅ Если контролировать – код остаётся чистым и поддерживаемым.

🤩🤩🤩 Разыгрываем звезды

Собрались людьми из диджитала и решили организовать для дорогих подписчиков розыгрыш 10 000 звезд! Звезды – это новая валюта Telegram 🤩

Условия простые: подписываешься на каналы, а через несколько дней можешь выиграть 1000 звезд!

На кого подписываться?

1. Регламентошная — регламенты, чек-листы и полезные документы для диджитал от Саши Комбарова.

2. Сергей Минин — наставник по развитию продаж в IT. Помогаю в построении отдела продаж - ставим цели, пишем планы продаж, настраиваем CRM.

3. Иван Гринкевич — CEO PHPDev, аутсорс и аутстаф. PHP, Java, Devops, 1C, Системные и Бизнес аналитики. Диджитал без прикрас, прекрасная реальность жизни.

4. Суминов Антон — из экономиста в программиста, из программиста в предприниматели. Мой путь: про управление проектами, про разработку, про IT. CEO студии Adinadin.

5. Максим Фомин — CEO Vverh.digital. Рассказываю о развитии агентства, нейронных технологиях, IT и жизни без прикрас. Заимствую идеи в разработке и маркетинге геймдева для развития своей it-студии.

6. Петров Алексей — про разработку, управление командами и проектами без воды. Как двигаем задачи, строим процессы и развиваем B2B/B2C e-commerce в Webest.

7. Аналитик на Балтике — погружаемся в мир IT-анализа среди балтийских волн! Здесь вы найдете всё для старта, роста и смены карьеры: от основ системного анализа до продвинутых техник для повышения грейда и профессионального развития.

8. Инна научит — превращаю речь в ваш главный инструмент успеха! Научу говорить четко, уверенно и убедительно — будь то презентация, переговоры или онлайн-встречи. Ваш голос и речь станут вашим конкурентным преимуществом!

9. OK Digital — Канал агентства SEO-продвижения сайтов и контекстной рекламы. Публикуем свои кейсы, примеры работ, лучшие практики и статьи о подходах в работе. Основные ниши - производители, дистрибьютеры и e-com.

10. Алексей Сорокин — что вижу – о том пою. Рефлексирую на тему ИТ, управления компанией, запуска, развития нескольких бизнесов, формирования команды и прочих житейских мероприятиях.

Подведем итоги 13 февраля в 10:00 🕙

Поехали 🚀

Как мы работаем с дизайном, чтобы не тонуть в бесконечных переделках 🚀

Дизайн – это не всегда вопрос про «сделать красиво», это в первую очередь про системный процесс, в котором должны участвовать не только дизайнеры, но и разработчики, аналитики и даже клиенты. Без этого дизайн рискует превратиться в бесконечные переделки.

Если делать его хаотично, начинается классика:

❌ Дизайнер работает в вакууме → макеты красивые, но разработка страдает.
❌ Клиенту показывают концепцию, которую команда не протестировала → правки, правки, правки.
❌ Внедрили UI (пользовательский интерфейс), но пользователи не понимают, как этим пользоваться, конверсия ниже ожидаемой → срочные исправления после релиза.

Сегодня хочу рассказать, как выстроить процесс, который минимизирует переделки и делает дизайн эффективным.

Как у нас устроен процесс работы с дизайном?

✅ Внутренняя приёмка перед показом клиенту
Прежде чем дизайн увидит клиент, он проходит внутренний цикл ревью:

🔹 Фронтендеры смотрят на техническую выполнимость – чтобы потом не пришлось вырезать сложные элементы или «упрощать в коде», или «искать компромиссы».
🔹 Аналитики проверяют UX-решения – чтобы дизайн соответствовал пользовательским сценариям.
🔹 Команда оценивает соответствие задачам проекта – не уйдёт ли решение в сторону от бизнес-целей.

✅ UX / UI аналитика перед разработкой
Просто нарисовать красивый интерфейс – мало. Нужно понимать, как люди будут им пользоваться.

📌 Фокус-группы и пользовательские тесты – проверяем концепции ещё до внедрения.
📌 Анализ поведенческих данных – смотрим, как пользователи взаимодействуют с текущим продуктом, и адаптируем дизайн.
📌 A/B тестирование – если есть спорные моменты, проверяем их на реальных пользователях.

Так решения строятся на данных, а не на "мне кажется".

✅ Фронтендеры участвуют в проектировании интерфейсов
Разработчики подключаются ещё на этапе концепции, а не после финализации макетов. Это позволяет:

🔹 Сразу учесть технические ограничения и не рисовать то, что невозможно сделать.
🔹 Использовать готовые UI-компоненты (если есть дизайн-система), а не придумывать новые элементы на каждую кнопку.
🔹 Планировать анимации и интерактивные элементы заранее, чтобы не было сюрпризов при вёрстке.

✅ Дизайн-система и UI-кит

📌 Готовые Figma-компоненты – чтобы не тратить время на повторяющиеся элементы.
📌 Гайд по отступам, шрифтам и цветам – единый стиль для всех проектов.
📌 Дизайн-ревью перед передачей в разработку – чтобы не править макеты на проде.

Что в итоге?

Если дизайн делается в изоляции, длинная череда переделок и неудовлетворительный результат неизбежны. Но если это выстроенный процесс, всё работает иначе:

✔️ Доработок меньше – ошибки выявляются на этапах внутренней приемки и тестировании.
✔️ Разработка идёт быстрее – фронтендеры заранее знают, как всё устроено, и не тратят время на расшифровку макетов.
✔️ Пользователи понимают интерфейс – потому что UX проверяется не интуитивно, а через аналитику и тесты.
✔️ Клиенты довольны – правок на поздних этапах в разы меньше, а результат предсказуем.

📌 Дизайн – это не про «нарисовать и отдать». Это про процесс, в котором каждый участник понимает, что он делает и зачем.

Как я пожал 110 кг и при чём тут управление проектами?

Сегодня у меня есть повод гордиться — пожал 110 кг на грудь! 💪🏻

❗️1,5 года назад мой максимум в жиме лёжа был всего 80 кг на раз. Весь 2024-й я системно прокачивал силовые, вышел на 107,5 кг к концу года, а сегодня обновил рекорд — 110 кг!

При чем тут управление проектами спросите вы? Начну издалека…

Я трудоголик.
Мне нравится моя работа, поэтому я действительно работаю много. Но чтобы выдерживать такой ритм без вреда для здоровья, нужна чёткая система и режим. Поэтому я жёстко соблюдаю баланс: работа – это работа, а отдых и смена деятельности – обязательная часть расписания. Если хочешь оставаться продуктивным в долгую, физическая активность – не опция, а необходимость.

За последние годы я перепробовал много форматов:
- Сначала это были парные танцы (да, я занимался ими 5 лет и даже выигрывал турниры).
- Потом – пляжный волейбол в формате 2 на 2. Потом травма локтя выбила меня из строя, до сих пор не могу из-за нее продолжить тренировки по пляжному волейболу.
- И пришлось пойти в тренажерный зал. И сначала это было… ну, мягко говоря, не моё. Просто тягать железки? Ни азарта, ни эмоций, ни соревновательного духа.

Спорт ради спорта – неинтересно.

Но, как управленец, я решил поставить перед собой вызов и подойти к этому как к запуску нового юнита в компании.

📌 Нужно вовлечение? Делай процесс интересным.
📌 Нужно развитие? Ставь понятные KPI.
📌 Нужны результаты? Делай систему.

Так обычные тренировки превратились в прокачку себя через построение процесса.

📌Как я начал управлять своими тренировками, как проектами?

✅ Определил стратегию
Просто ходить в зал – скучно, а работать на результат – совсем другое дело. Поэтому я разделил процесс на этапы: долгосрочные цели (на год), среднесрочные (на квартал) и тактические (на неделю). Это сразу добавило структуру, мотивацию и азарт.

✅ Выстроил систему тренировок
Как и в бизнесе, важно не просто «делать что-то», а следовать чёткому плану. У меня появились спринты (циклы тренировок), ретро (анализ прогресса) и бэклог упражнений — заранее планирую, какие группы мышц и движения нужно подтягивать.

✅ Отслеживаю ключевые метрики
Любой рост нужно измерять. Я анализирую тренировочный объём, рабочие веса, восстановление. Для аналитики использую Hevy — удобное приложение, где видно прогресс по нагрузке и объёму. А если хочется глубже копнуть — выгружаю данные в Excel и разбираю.

✅ Добавил челленджи
Чтобы не застрять в рутине, нужны вызовы. Я ставлю себе конкретные испытания: прогрессировать в рабочих весах, улучшить результат в одноповторном максимуме, повышать общий тренировочный объём. Это не просто делает тренировки интереснее, но и даёт чёткую точку роста..

❗️Почему это важно?

Любой процесс можно либо терпеть, либо управлять им. Если просто механически ходить в зал, это превращается в рутину. Но если подойти с головой, встроить систему, анализировать результаты – получается крутая игра с самим собой.

Так же и в бизнесе: можно просто «работать» и справляться с задачами, а можно создавать систему, в которой всё работает на результат.

Пойду дальше работать и набирать силы для следующего челленджа. Цель на год уже есть — 120 кг в жиме лёжа.

Работаем дальше! 💪🏻🚀

Аналитика на проекте: главные ошибки и как мы их избегаем

Частая картина: проект стартует, выделяется этап «предпроектной аналитики», аналитики уходят в свою пещеру, копают требования, рисуют схемы, пишут ТЗ. Разработчики в это время сидят в стороне, ждут, когда всё будет готово, а потом…

❌ Оказывается, что часть требований нереально реализовать.

❌ Многие вещи можно было сделать проще, дешевле и быстрее, но это выясняется уже на этапе разработки.

❌ Не все технические ограничения учтены, а API, которые спроектировали в ТЗ, на практике работать будут плохо.

❌ UX-проблемы выявляются уже после запуска, потому что дизайнеров тоже подключили только на поздних этапах.

Всё потому, что так принято, что предпроектную аналитику делают аналитики, почти без подключения всей остальной команды. Команда уже заходит после аналитиков.

Разработчики, дизайнеры, тестировщики — все, кто будет жить с этим продуктом дальше, включаются слишком поздно, когда менять что-то уже дорого и больно.

📌Почему так до сих пор делают?

💰 Проще продавать клиенту отдельный этап «аналитики», где билятся только часы аналитиков.
📊 В классических компаниях аналитики считаются «владельцами требований», и их задача – передать их дальше.
📝 Устаревшие процессы: многие до сих пор работают по модели «анализ → ТЗ → передача в разработку», не учитывая, что мир давно поменялся.

📌Как делаем мы?
Если проект с фиксированными требованиями (ну или почти фиксироваными)

✅ Формируем кросс-функциональную группу, где аналитик ведёт процесс, но в команде с разработчиками и дизайнерами.

✅ Разработчики сразу участвуют в проектировании и пишут часть ТЗ – помогают строить архитектуру, описывать API, интеграции и даже могут собрать требования, участвовать в интервью. Они знают лучше, какие решения реально работают, а какие превратятся в головную боль.

✅ Дизайнеры включаются с первого дня, а не после финализации аналитики. Логика интерфейсов и бизнес-процессы должны идти рука об руку, а не конфликтовать друг с другом.

Если проект гибкий (Agile, стартап, продуктовая разработка)

✅ Аналитики не пишут ТЗ – они помогают команде формулировать требования в живом бэклоге.

✅ Бэклог формируется совместно с разработчиками, дизайнерами и маркетологами.

✅ Перед каждым спринтом проводим воркшопы с командой, где обсуждаем задачи, дорабатываем сценарии, уточняем технические ограничения.

✅ Фокусируемся на быстрых тестах гипотез, чтобы не тратить время на описание того, что потом не будет реализовано.

❗️Главный принцип: аналитики возглавляют процесс, но не делают его в одиночку

🔹 Аналитик — это не «поставщик требований», а фасилитатор процесса, который помогает всей команде собрать и структурировать нужную информацию.
🔹 Разработчики, дизайнеры, маркетологи, тестировщики должны участвовать в аналитике, а не ждать готовых документов.
🔹 Любая аналитика должна быть проверена реальностью – через воркшопы, прототипирование, тесты и обсуждения с клиентом, фокус группой, другими заинтересованными лицами.

Если аналитики работают в одиночку или почти в одиночку, это гарантированные переделки, потраченные бюджеты и боль всей команды. А если аналитика – это процесс всей команды, проект сразу выходит на другой уровень.

Да, такой подход к аналитике выходит дороже и тратит больше ресурсов на старте, зато потом экономит гораздо больше — за счёт сокращения лишней работы, отказа от неэффективных решений и быстрого реагирования на реальные потребности проекта/продукта.

Почему проектный подход больше не работает? 🚀

У нас есть клиенты, с которыми всё началось с одного проекта. Потом подключилась поддержка, развитие, и вот ты оглядываешься — а вы уже работаете вместе 5+ лет. 😳

Казалось бы, всё идёт хорошо: команда знакома с продуктом, клиенту нравится, что у нас вся экспертиза под рукой, а на вникание в процессы не тратится лишнее время. Зачем что-то менять?

❗️Но вот интересный момент: проектный подход в таких случаях уже не работает. Более того, он становится причиной большинства проблем.

📌Почему проектный подход перестает работать?

Проект — это конкретный объем задач, результат которых можно измерить в конце: «Вот вам ТЗ, вот разработанный проект». Но когда вы с клиентом вместе годами, задачи никогда не заканчиваются.

Вот что происходит:

🔹 Потеря знаний.
За 5 лет состав команды неизбежно меняется. Люди уходят, приходят, а вместе с ними уходит и накопленная экспертиза.
🔹Растущая сложность.
Продукт клиента развивается, в нём появляются новые компоненты системы, зависимости, интеграции, требования. А проектный подход слишком жёсткий, чтобы успевать за изменениями.
🔹Изменение приоритетов.
Когда вы планируете один проект, всё более-менее стабильно. Но за несколько лет потребности бизнеса клиента могут полностью измениться. Тут становится очевидно: чтобы развивать такой продукт, нужно работать по-другому.

📌Продуктовый подход: в чём разница?

Проект — это работа на результат в рамках фиксированных сроков.
Продукт — это процесс постоянного развития, где главное — ценность для пользователя.

Если совсем упростить: проект заканчивается, продукт — никогда.

📌Ключевые отличия:
• Команда. В проекте может быть временная группа специалистов, а в продукте — стабильная кросс-функциональная команда.
• Цели. Проект нацелен на выполнение конкретного объёма задач, продукт — на достижение бизнес-результатов.
• Процессы. В проекте есть начало и конец, в продукте — циклы постоянного улучшения.

📌Как мы трансформируем команды из проектных в продуктовые?

У меня есть несколько советов, которые показали себя максимально эффективными:

🔹 Создайте единую базу знаний с клиентом по продукту.
Фиксируйте всё: архитектуру, процессы, фичи. База знаний спасёт в случае ухода ключевых специалистов. И заведите туда обязательно клиента — это повысит доверие и упростит совместную работу. Кстати, за её ведение не стесняйтесь брать деньги: это полезно всем.

🔹Стирайте границы между командами.
Чем больше точек соприкосновения, тем лучше. Приглашайте ключевых сотрудников клиента на свои внутренние церемонии: планирование спринта, координации, ретро. Это сделает работу прозрачной и укрепит партнёрство.

🔹Проводите онбординг.
При смене сотрудников новый специалист должен быстро войти в контекст. Онбординг — это обязательный этап, где вы рассказываете о проекте, продукте и его целях, знакомите с процессами, продуктом.

🔹Создайте обучающий курс и проверяйте знания регулярно.
Разработайте внутренний обучающий курс. Включите в него тесты и регулярно проводите экзамены, которые будут проходить не только новички, но и «старички» команды. Это помогает сохранять актуальность знаний, вовлекать всех в процесс и держать команду в отличной форме.

🔹Инициируйте воркшопы и церемонии для улучшений.
Включите в свой процесс регулярную задачу: раз в заранее определенный период проводите внутренний воркшоп, на котором команда генерирует идеи по улучшению продукта. Затем структурируйте предложения и обсуждайте их с клиентом. Это не только прокачает продукт, но и покажет вашу вовлечённость и экспертность.

📌Почему это работает?

Продуктовый подход — это не просто новый формат работы, это возможность построить с клиентом долгосрочное партнёрство.

Такой подход создаёт доверие. Клиент видит, что вы не просто выполняете задачи, а действительно заботитесь о его продукте.

Почему спринты срываются? Наш подход к планированию спринта 🚀

Вчера был понедельник — день, когда наши команды традиционно начинают новые спринты.

🗓 А у вас тоже началась неделя с планирования задач и постановки целей?

В нашей студии мы используем несколько принципов, которые помогают не только качественно распределить задачи, но и завершить спринт с эффективностью 95+%.

❓Почему важно правильно планировать спринт?
Плохое планирование — это как обещание «начать новую жизнь» с понедельника, а к пятнице осознать, что половина планов так и осталась нереализованной. Нечёткие приоритеты, неопределённые задачи или переоценка возможностей команды приводят к одному: проект буксует, сроки срываются, а мотивация падает. 🥲

Хорошее планирование — это залог слаженной работы и реального прогресса.

Вот что мы делаем, чтобы избежать проблем и вывести команду на максимум. 👇

1️⃣ Не планируйте 100% времени команды.
Сюрпризы случаются всегда: срочные хотфиксы, внеплановые задачи или уточнения от клиента. Планировать всё на 100% — значит обрекать команду на срывы.

📌Как мы это делаем:

• Анализируем прошлые спринты и вычисляем реальный процент выполнения задач. На большинстве проектов мы планируем 70–80% времени команды, оставляя запас для непредвиденного.
• Для новых проектов придерживаемся универсального правила:
- Понятный проект — 80%.
- Средняя определённость — 70%.
- Полный хаос — не больше 60%.

Исторические данные помогают нам избегать переработок и выполнять 95% задач в спринте без стресса.

2️⃣ Чёткая приоритизация задач.
Не бывает так, чтобы всё было «суперважно». Если у вас половина задач с высоким приоритетом — значит, его нет вообще.

📌Как это работает у нас:

• Выделяем одну (да, одну!) главную задачу на спринт.
• Определяем 2–3 задачи с высоким приоритетом.
• Остальные задачи ранжируем как средние или низкие.

Это помогает команде сосредоточиться на действительно важном и не разрываться между кучей задач одновременно.

3️⃣ Группировка задач по компонентам.
Когда мы работаем над задачей, связанной с конкретным компонентом (например, модернизацией чекаута), мы сразу вытягиваем из бэклога связанные задачи.

📌Почему это важно?

Когда все задачи по одному функциональному блоку делаются подряд, команда работает быстрее. Не нужно каждый раз возвращаться к старым процессам и тратить время на переключение контекста.

4️⃣ Учитываем КПД разработчиков.
Все мы знаем, что никто не попадает в оценки на 100%. Разработчики разные, и у каждого свой уровень точности.

📌Как мы это учитываем:

• Сохраняем данные по прошлым оценкам каждого разработчика.
• Используем коэффициенты попадания в план. Например, если Вася обычно ошибается в 1,5 раза, а Света — в 1,2, мы применяем эти значения при планировании.

Это позволяет нам планировать более точно и избегать завышенных ожиданий.

❗️Эти принципы не просто делают наши спринты продуктивными, но и помогают команде работать без стресса.

А какие приёмы вы используете в планировании? Делитесь в комментариях! 🚀

⚡️T-shaped подход: как команды становятся продуктивнее

Недавно к нам в команду пришёл системный аналитик, который сразу обозначил: "Я занимаюсь только тем, что есть в моей должностной инструкции." Его подход был строгим, что любые задачи за рамками казались ему недопустимым.

В этом есть логика: для проектов с минимальным уровнем неопределённости такое строгое следование обязанностям может быть плюсом. Но далеко не все проекты такие. Когда задачи сложные, а требования клиента меняются на ходу, такой подход может стать тормозом.

В таких условиях важно, чтобы команда была гибкой и её члены понимали не только свою роль.

Это момент, когда I-shaped подход — глубина в одной области и игнорирование других — начинает работать против команды. В таких проектах выигрывают T-shaped специалисты, которые сохраняют экспертизу в своём направлении и имеют базовые знания в смежных областях, готовы выйти за рамки своей роли.

💡В изолированных «силосах» коммуникация замедляется, задачи застревают и проект буксует. Поэтому мы в нашей студии делаем ставку на развитие кроссфункциональности.

❗️Это не значит, что каждый должен стать универсальным солдатом. Мы ценим глубокую экспертизу, но при этом считаем важным, чтобы каждый понимал основные процессы коллег и мог поддержать проект в сложных ситуациях.

Почему самоорганизующиеся команды работают лучше?

Силосная структура может выглядеть привлекательно: все знают свою зону ответственности. Но на практике когда каждый работает в своём «силосе», задачи превращаются в долгую цепочку передач и проект стоит на месте, пока кто-то «не доделает свою часть».

✍🏻Самоорганизующаяся команда с общими целями — это противоположность этому подходу.

У такой команды нет жёстких границ между ролями, а есть общий фокус: завершить спринт или проект в срок. Все подключаются друг к другу и помогают, чтобы задачи двигались быстрее.👏🏻

Почему это работает?

🔹Нет узких мест. Если кто-то временно выпадает из процесса, другие члены команды готовы взять на себя его задачи.

🔹Гибкость и скорость. В такой команде разработчик может быстро настроить окружение для тестирования, а тестировщик — предложить улучшения в интерфейсе. Каждый понимает общую картину и не зацикливается только на своей роли.

🔹Общее пространство для работы. Когда команда работает в едином информационном поле, задачи решаются быстрее. Нет бесконечных передач задач "по цепочке". Вместо этого команда оперативно обсуждает блокеры и сразу их устраняет.

🔹Рост каждого участника. Кроссфункциональность — это не просто про удобство для проекта, но и про развитие сотрудников. Освоение новых навыков открывает больше возможностей, делает работу интереснее и помогает избежать выгорания за счёт разнообразия задач.

🔹Сильное взаимодействие. Вместо того чтобы «строить заборы» между ролями, команда учится доверять друг другу, делить ответственность и решать проблемы вместе.

💡Силосы разрушают команду, а кроссфункциональность и общие цели её объединяют. Именно так проекты начинают двигаться быстрее, а задачи выполняются качественнее.

❓Как мы развиваем кроссфункциональность?

У нас в команде есть множество подходов, которые помогают развивать гибкость и взаимодействие.

Но сегодня хочу выделить топ-3 практики, которые работают лучше всего:

1️⃣ Смежные задачи.
Иногда полезно выйти за рамки своей роли. Например, аналитик может протестировать часть функционала, а разработчик помочь уточнить требования. Такие задачи дают возможность взглянуть на процесс шире и понять, как работают коллеги, что сокращает недоразумения и ускоряет работу.

2️⃣ Ротация ролей.
На небольших задачах мы пробуем менять роли. Разработчик может временно выступить в роли тестировщика, менеджер — заняться аналитикой. Такой подход не только помогает лучше понять работу друг друга, но и выявляет таланты, которые иначе могли бы остаться незамеченными.

3️⃣ Парная работа.
Часто задачи выполняются в связке. Например, тестировщик и разработчик работают вместе над финальной проверкой функционала. Это не только улучшает результат, но и позволяет обмениваться знаниями и учиться друг у друга на практике.