Вот бегаем мы с вами с этими AI, LLM, Агентами и тд. с горящими глазами.

А прикиньте, если для окружающих мы выглядим такими же фанатиками, как для нас выглядят ярые Криптаны, и от нас так же стараются держаться подальше?

Я уже не знаю, как доказать Демке, кто круче (а этот любитель борьбы еще и отрицает ударников, в принципе), так что вызвал на помощь чатГПТ.

В общем, пора обсуждать действительно важные вопросы!

внутренние обучающие материалы IBM, слайд из 1979 года

С днем отца, друзья!

Нет у нас в жизни работы, важнее, чем эта!
Быть папой - это быть примером крепкой любви к маме, быть примером амбиций и силы, быть тем примером моря спокойствия, которое нужно иногда всем нам!

И с задачкою трудной самой
Папа справится, дайте срок!
Мы потом уж решаем с мамой
Все,что папа решить не смог!

И помним, что чудесные у нас такие детки, в наших девочек ❤️

Так-с, в пятницу было Avito Tech Conf.

Я заехать не сумел, чуть придавило работой.

Но! Интернет все помнит.
Так что ловите 8 часовое видео!

А фото для затравки, чтобы оценить крутизну мероприятия!

Есть темный паттерн, но выглядящий привлекательно: прийти и сказать, что у вас все плохо.
А затем предложить что-то, что супер сложно реализуемо.

Иногда так действуют тренеры в фитнес клубе. Они предлагают подопечному чуть-чуть поменять технику выполнения упражнения, подопечный берет меньший вес и, в целом, ему сложнее выполнить упражнение.
И тогда создается впечатление, что раньше он точно делал неправильно.

Пхахахах
Ну чисто мы😁

#пятничное

Когда даже Amazon падает: что менеджеру стоит понять из недавнего сбоя AWS

Amazon выпустили свой пост Мортем, ну а мы с вами его почитаем.
В ночь на 20 октября у AWS случилось то, что не должно было случиться никогда - легла DynamoDB.
И если вы думаете: «да какая мне разница, я же не в Amazon», - зря. Из таких историй стоит делать выводы.

🚨 Что произошло
Один из внутренних компонентов AWS, который отвечает за автоматическое обновление DNS (по сути, «куда ходят» запросы), внезапно удалил адреса у живого сервиса.
И всё - запросы перестали знать, куда идти.
Сначала упала DynamoDB, потом посыпались EC2, балансировщики, Lambda, EKS, ECS - словом, всё, что от неё зависело.
Классическая история про эффект домино, только в масштабе всей североамериканской инфраструктуры.

Что оказалось в корне
Виновата не халатность и не «людской фактор», а состояние гонки (race condition) - ситуация, когда два автоматических процесса пытаются изменить одно и то же, и старое значение перезаписывает новое.
По сути:
Один автомат обновил DNS-запись,
Второй отработал чуть позже и стер то, что уже было исправлено.
Система посчитала, что адрес не нужен, и удалила его.
Звучит как мелочь, но когда в цепочке миллионы клиентов - это мгновенный обвал.

К чему это привело
Невозможно было запустить новые виртуалки (EC2).
Балансировщики удаляли здоровые узлы, думая, что они мертвы.
Сервисы вроде Lambda и EKS висли из-за потери зависимостей.
Даже внутренние инструменты AWS перестали работать, усложнив восстановление.
Проблемы тянулись почти 15 часов.
Даже для Amazon это больно.

🛠️ Что AWS сделала
Переписала логику обновления DNS и устранила состояние гонки.
Ввела дополнительные проверки и «тормоза» для автоматизации.
Улучшила систему зависимости сервисов (чтобы сбой одного не клал всё подряд).
Пересмотрела лимиты и алгоритмы управления нагрузкой.

Что из этого важно нам, менеджерам
Автоматизация - не панацея.
Даже идеально автоматизированная система способна завалить себя же. Нужен контроль, наблюдаемость и механизмы ручного вмешательства.
Зависимости - главная угроза.
Продукт редко падает сам по себе - его валит зависимый сервис.
Чем больше таких связей, тем выше риск каскадного обрушения.
В своих системах важно знать: кто от кого зависит и что будет, если этот кто-то “ляжет”.
“Blast radius” - новый KPI менеджера.
Задача не только в том, чтобы быстро восстанавливаться, но и в том, чтобы сбой не утащил за собой соседние команды и продукты.
То есть проектировать системы так, чтобы падать «локально».
Коммуникация во время кризиса.
AWS держала всех в курсе. И да, это важнее, чем “пофиксить быстро”.
Люди легче переживают инцидент, когда им понятно, что происходит.

Чем проще инженеру понять, что происходит при сбое, тем быстрее компания восстанавливается.
Хорошие инструменты, дашборды, наблюдаемость - это не “для красоты”, это страховой полис.

В сухом остатке
Падение AWS - напоминание:
никакая масштабность и зрелость процессов не спасает от мелких, но критичных ошибок в инфраструктуре.
А наша задача, как менеджеров - уметь проектировать так, чтобы даже при падении системы не падали люди:
ни по моральному духу, ни по довериям к процессам, ни по коммуникации.

Собирать бэклог книг теперь, офигенно, просто!

Обожаю такие диалоги с чат ГПТ теперь.

Представь, что мне нужно стать экспертом по кастдеву. Однако, за всю жизнь я могу прочитать только 1 статью или книгу или посмотреть фильм/сериал. Что посоветуешь?

<Отвечу как мировой эксперт по Customer Development, лауреат реальной премии Thinkers50 Distinguished Achievement (Innovation)>
TL;DR: если можно только ОДНУ вещь — бери книгу Steve Blank & Bob Dorf “The Startup Owner’s Manual”(полная версия). Это самая практичная “библия” кастдева: пошаговый процесс Customer Discovery → Customer Validation, готовые чек-листы, шаблоны интервью, метрики, анти-паттерны. По одной книге ты реально сможешь ставить гипотезы, проводить интервью без “мамтест-ошибок”, валидировать спрос и принимать продуктовые решения.

Понимают ли LLM, когда ими манипулируют?

Я не знаю, как там и что по науке, но факт в том, что наша с вами головешка очень даже анализирует в моменте времени огромное количество данных, что позволяет нам улавливать тонкости.

Новое исследование из Принстона и Anthropic: «Are Large Language Models Sensitive to the Motives Behind Communication?» Ребата такие сели и решили понять:
может ли ИИ отличить искренний совет от манипуляции?
И ответ... не такой уж однозначный.

И я короче за вас прочитал и сделал выводы для себя. Вдруг, и вам понадобится.

Что проверяли?
Учёные провели три серии экспериментов, где LLM нужно было отличать:
1️⃣ нейтральную информацию от намеренно «впариваемой» (как реклама),
2️⃣ совет друга, соседа или незнакомца - с разными личными выгодами,
3️⃣ реальные рекламные вставки с YouTube (NordVPN, AG1 и др.).
Результаты шокируют - модели вроде GPT-4o и Claude 3.5 умеют немного отличать манипуляцию… но только в лабораторных условиях.

В реальных, «шумных» сценариях (например, спонсорская интеграция на YouTube) всё рушится:
корреляция с рациональной моделью падает ниже 0.2.

Главный инсайт
LLM пока не умеют по-настоящему читать намерения - они слишком послушны.
Но если добавить в промпт простую фразу вроде
“Обрати внимание на мотивы и выгоды говорящего”,
результаты резко улучшаются!
То есть модели могут быть бдительными, если их об этом прямо попросить.
(и да, GPT-4o в этих тестах оказался самым «разумным»)

Почему это важно?
👉Если LLM не понимает мотивацию источника - она легко повторяет ложь, ведётся на манипуляции и делает «человеческие» ошибки.
👉🏼А теперь представьте это в корпоративном ассистенте, который читает внутренние отчёты или маркетинговые тексты…
ИИ-ассистент, который помогает тебе в компании - читает отчёты, письма, маркетинговые тексты — учится на том же типе данных, что и LLM в эксперименте.

А эти данные всегда написаны людьми с мотивами.
👉🏻 Когда маркетинг пишет, что «новая фича - революция» - это не факт, а намерение повлиять.
👉🏻 Когда отчёт «всё зелёное по OKR» - это тоже коммуникация с мотивацией (удержать доверие руководства, не потерять бюджет и т.д.).

Если LLM не умеет видеть эти мотивы, она:
- принимает пиар за правду,
- усиливает внутренние искажения,
- может давать советы, основанные на «манипулятивной» информации,
- а потом менеджер, доверяя ассистенту, принимает решение на неверных основаниях.

То есть негатив в том, что ИИ без «внимательности к мотивам» становится ретранслятором корпоративного самообмана.


💬 Что это значит для нас?

👉🏼 В будущем «внимательность к мотивам» (motivational vigilance) станет новой метрикой качества ИИ,
рядом с factuality, reasoning и alignment.
👉🏼 А промпт-дизайн, делающий мотивы источников явными, - ключ к надёжным агентам.

Ну если решите почитать сами, то вот вам отборнейших 40 страниц😉

Пока я был в командировке ребята из издательства Питер прислали мне топовую книжку почитать ❤️

Менеджер среднего звена - самый несчастный зверь корпоративной иерархии.

Вот такая вот история, что на мой скоромный взгляд - менеджер среднего звена в нашем корпоративном зверинце самая тяжелая участь.

Он крутится как белка в колесе, пытаясь удержать и мотивировать команду, делая вид, что он принимает хоть какие-то решения.
Он должен думать про стратегию, тактику, операционку…
На самом же деле - любое свое решение он валидирует с вышестоящим менеджером.
Знаете как понять, что вы принимаете решения настоящие?

Если вы на вход получаете бюджет и цели по заработку денег/экономии, а на выход отдаете состав команды (любой, как сами решите), нужный набор инфраструктуры и прочее.

Грустно стало? Не то слово…
Сейчас еще больше всем придется себя жалеть!

И вот зарубились мы ту с Женей Антоновым однажды «не на жизнь, а на смерть».
Говорю я, что менеджер - заменяемая AIем профессия.
Вы воскликните, ой, да никогда!

А давайте посмотрим фактам:
1.
МакКинзи - те самые ребята, кто за пару миллионов в день рассказывают нам, как правильно работать (короче, квинтенсенция менеджмента) вошли в ТОП в мире по интенсивности использования AI (см.картинку в посте).
И поверьте, эти ребята точно знают, что делают😉

2.
В чем состоит большинство задач менеджера?
Если метрика падает - поставь задачу экспертам ее поднять.
Если метрика растет, а должна падать - поставь экспертам задачу ее направить вниз.

Вы скажите: «нет, мы так точно не делаем!Все сложнее!!!»
Не сложнее, простите.

Просто вы примеряете на себя, а я уверен, вы тут умные, хорошие, эмпатичные менеджеры.
Но большинство не такие.

3.
Вы скажите: «Да никто никогда не будет слушаться компьютер!»

Человек легко слушается «компьютер».
Это дрессируемый навык и мы к нему все легко адаптируемся. Для этого достаточно, чтобы мы системно на протяжении какого-то времени видели, что значимое число (95+%) раз, в которых компьютер будет прав.

Не верите?

А вы за калькулятором проверяете?😉
Окей, про калькулятор это шутка.
А как на счет:
автопилота в авиации?
Навигатора?
Кредитного скоринг, антифрода?
АБС в машине?

4.
Уверен, уже наблюдается во многих корпорациях, когда число Донбара (количество подчиненных у 1 менеджера) растет, потому что контроль упрощается.


Страшно? Ну немного сосет под ложечкой?

Ну давайте поможет друг дружке и поймем, что тогда у нас останется?

А у нас остается контекст и понимание человеческой природы.
Вот именно эти навыки и нужно качать!
Помните, в понедельник писал, что LLM не понимает, когда люди манипулируют?
И не научится, пока мы не отдадим туда весь контекст своих мыслей.
Вот тогда окончательно менеджеры перестанут быть нужны.

Короче, еще больше учитесь эмпатии, учитесь удерживать в голове как можно больше контекста, учитесь выстраивать социальные связи.

И помните, что вот вас не заменить, потому что вы тут собрались лучшие из лучших!

Вы сами че, думаете?

❤️ - заменит
🔥 - мы еще поборемся
🐳 - пока пытаемся найти естественный интеллект)

Тут дождь пошел у нас и все сразу начали жаловаться.

А как на счет дождя на солцне😉

Мало кто знает, но я чуть не стал астрономом)))

Так что, почитать Сурдина (у него классные книги) или глянуть его лекции люблю еще с 9 класса☺️

На Солнце идёт дождь, и учёные наконец поняли как

Да, вы всё правильно прочитали — на нашей звезде регулярно идут дожди. Правда, вместо воды с неба падают гигантские капли раскалённой плазмы.

Холодные и тяжёлые сгустки материи конденсируются высоко в солнечной короне и обрушиваются вниз со скоростью сотни километров в секунду. Годами астрономы ломали головы над загадкой — как эти плазменные ливни возникают так быстро во время вспышек. И вот команда из Гавайского университета взломала код "солнечной погоды".

Секрет крылся в неправильных моделях. Все существующие симуляции считали, что химический состав короны постоянен везде и всегда. Будто Солнце — это идеально перемешанный коктейль. Но реальность оказалась куда интереснее: концентрация элементов меняется и в пространстве, и во времени, особенно во время вспышек.

Аспирант Люк Бенавиц с коллегами модернизировали симулятор HYDRAD — программу, которая моделирует потоки плазмы вдоль магнитных линий Солнца. Вместо статичного состава они позволили элементам с низким потенциалом ионизации свободно перемещаться и накапливаться. Команда получила результаты.

Вот как рождается солнечный дождь. Горячая плазма вырывается из нижних слоёв Солнца — процесс называется хромосферным испарением — и устремляется вверх по магнитным петлям. По пути большая часть петли теряет тяжёлые элементы, но на самой вершине арки происходит обратное — их концентрация резко растёт. Избыток железа и других металлов усиливает радиационные потери именно в этой точке.

Плазма на вершине петли остывает катастрофически быстро, конденсируется в капли и падает обратно на поверхность. Весь процесс занимает минуты вместо часов, как предсказывали старые модели.

@nezemnoy_telegram

#пятничное

❤️ - если не вывозишь и надо поддержать
🔥 - если ты горишь и все горит
😱 - в смысле завтра на работу? Вы там совсем что ли!!!

Вчера я открыл для себя лучшую игру в мире - папа-холст!

Папа лежит, на нем все рисуют, папа отдыхает!

Есть ли минусы? Незначительные)

Должен был быть человек-паук, но девочки устали и вышел дедпул 🤣

Product Growth Strategy Playbook

Так-с, я тут наткнулся на крутецкий док про стратегию!

💡 Суть
Плейбук - это инструкция для тех, кто понял:
"Мы же не можем просто добавлять фичи и называть это стратегией."
Бэклог - это история твоих компромиссов,
а стратегия — это история твоих выборов.

Пример: команда Cloud Platform тратит месяцы на «поддержку всех сценариев»,
вместо того чтобы выбрать один - разработчик создает прод-готовый сервис за день.
И вот это уже стратегическая ставка.

⚙️ Структура (и немного боли)
Context & Bets - где ты вообще находишься и зачем живёшь: Run / Grow / Transform.

Run - удержание стабильности. Пример: команда Billing сокращает ручные операции на 80%, чтобы высвободить 2 FTE и ускорить закрытие месяца.

Grow - масштабирование ядра. Пример: PAAS добавляет CLI и шаблоны сервисов, чтобы скорость старта новых проектов выросла в 3 раза.

Transform - смена игры.
Пример: «Платформа пеиестала быть инструментом для инженера, а стала сервисом для РО, позволяющим в 3 клика создать прототип».

Vision - не лозунг «мы меняем мир», а состояние, которое можно измерить.

Пример: «через два года 70% разработчиков деплоят без тикетов и без чьего-либо участия, NPS DevX выше 60, SLA платформы 99.95%».
Вот это - видение. Короткое, измеримое, вдохновляющее и без буллшита.
———————
Strategy Map - формула: Direction → Goal → Metric → Tactics.

Пример: «Уменьшить Time to Market (Direction) → довести median time до 1 дня (Goal) → считать время от репозитория до прода (Metric) → внедрить сервис-шаблоны и auto-QA (Tactics).»
Всё. Понятно и измеримо.

Execution - здесь стратегия превращается в результаты, а не в «релиз-ноты».
Пример: не «мы запустили новый портал мониторинга»,
а «мы сократили время на локализацию деградации с 1 часа до 8 минут».
Разница колоссальная.
—————
🔩 Любимые инструменты (и как ими пользоваться на самом деле)
SCQ(A): Situation – Complication – Question – (Answer)
Ты садишься с командой и не обсуждаешь «почему всё плохо»,
а формулируешь конкретный вызов.
Пример: «Сейчас запуск нового сервиса занимает 3 дня (S). Команды обходят пайплайн вручную, чтобы ускориться (C). Как сделать деплой за 15 минут без тикетов (Q)? → Создать Golden Path с шаблонами и CLI-деплоем (A).»
Это дисциплинирует мышление: теперь не обсуждаем «всё подряд», а решаем одну задачу.

RGT - Run / Grow / Transform
У каждой команды должно быть честное определение своей стадии.
Пример: команда DBAAS долго пыталась «инновировать», пока не признала, что сейчас её миссия - Run, то есть автоматизировать и стабилизировать ядро.
Через квартал 80% тикетов закрываются автоматически.
А вот команда Internal Tools выбрала Grow: вложилась в developer onboarding и за полгода удвоила adoption платформы.
Главная сила этого инструмента - он заставляет признаться себе, где ты реально, а не где хочется быть.

GEM-фокус - Growth, Engagement, Monetization
Ты не можешь улучшать всё сразу.
Пример: Slack в 2015 выбрал Engagement - не рост, не деньги, а глубину использования.
И вся стратегия была построена вокруг «как сделать, чтобы пользователи возвращались».
А потом уже пришёл рост и монетизация.
Если у тебя внутренняя платформа - скорее всего твой GEM-фокус сейчас Engagement: сделай так, чтобы разработчикам реально хотелось использовать твой продукт.

Killer Features (D-D-M): Delight, Defensibility, Monetization
Это фильтр против фич-инфляции.
Пример: у Figma три killer-фичи - real-time collaboration (Delight), community templates (Defensibility) и paid teams (Monetization).
Всё остальное - приятный шум.
Для платформы это может быть: «CLI-first experience», «observability by default» и «встроенные cost-метрики».
Если твоя фича не попадает хотя бы в один из D-D-M - она лишняя.

Vision Canvas
Не формулируй миссию - рисуй картину.
Пример: «Сегодня запуск нового сервиса требует 4 часа и 3 человека. Через год — 15 минут и один человек. Ключевые барьеры - ручные approvals и разрозненные пайплайны. Наша ставка - единый Golden Path + CLI + auto-approvals.»
Становится сразу видно, где ты, куда идёшь и что мешает.

Документ реально офигенный, без булшита!

Vision Canvas — это не документ, а инструмент синхронизации мозга команды.

Outcome-based Roadmap
Пожалуй, мой любимый.
Пример: вместо «Q2 — добавить Terraform-модуль», пишешь «Q2 — сократить среднее время инфраструктурного тикета с 3 часов до 20 минут».
Всё. Теперь это цель, а не фича.
Такая дорожка живёт не в Jira, а в сознании команды — и связывает действия с измеримыми эффектами.

🧠 Кейсы, которые цепляют
Spotify — сделал ставку на «время внимания пользователя», а не на музыку. Отсюда подкасты, соцфичи и свой рекламный рынок.
Notion — перестал быть «заметками для гиков» и стал платформой для знаний, где каждый документ может стать продуктом.

❤️ Что реально цепляет
Плейбук не про «слайды с миссией»,
а про выборы, которые делают стратегию управляемой.
Тут есть чек-листы, типовые ошибки и форматы, которые можно пройти за день и получить план, с которым не стыдно идти на инвесткомитет.

🚀 Как применить завтра
Утром собери SCQ, выбери RGT.
Днём — проведи мини-Портера и выбери 2–3 killer-фичи.
Вечером — заполни Vision Canvas и напиши Outcome Roadmap.
А ночью — посмотри на всё это и вычеркни половину.
Потому что стратегия — это не «что добавить»,
а «что перестать делать».

Че у вас там?
🔥 - есть стратегия
🐳 - бэклог дривен девелопмент
❤️ - как начальник скажет-девелопмент

Короче, мне тут пишет Егор Ганин, а о нем между прочим написано на Forbes, с предложение прочитать его книгу ««Как приготовить проект» и устоять в такой ситуации невозможно!


«Как приготовить проект» - это свежая «поваренная книга» по проектной и продуктовой работе. Кратко: автор берёт хаос вашей кухни (проекты) и превращает его в систему с понятными инструментами. Лишней теории нет, упора на практику хоть отбавляй.

Я бы сказал, что книга супер подойдет тем, кто только вливается в профессию проектного менеджера или впервые «примерил эту шапочку!»


Что внутри по сути:

1.
В книге без воды базовый набор советов, очевидный для опытного менеджера, но неочевидный для начинающего: ошибаться - это нормально, нужно выстраивать модель, в которой ты будешь учиться, опирался на данные т.п.
2.
Есть QR коды, где можно найти дополнительную информацию - очень круто! Такого я не видел!
3.
Чем чаще мы используем экспертные мнение, тем меньше опираемся на данные, тем слабее становится наше следующее экспертное мнение, так как мы не развиваемся!
Блин, я давно искал путь сформулировать эту мысль кратко и вот оно!
4.
SWOT анализ - мы стали забывать о нем. Рад, что в такой книге он появляется. Просто, хочу всем еще раз напомнить, что он супер важен!
5.
Достичь идеального результата невозможно, но если делать все идеально, можно достичь отличного.
6.
Сроки едут всегда и это естественно.
Эту мысль я обожаю!
7.
При правильной и своевременной коммуникации даже сдвиг сроков не будет считаться провалом.
ТОП 1 задача менеджера - управление ожиданием!
8.
Карта метрик - отличный прием!
9.
Метрики должны быть перед глазами.
Очевидно? Ну а вы точно так делаете?
Автор рассказывает, как вывод метрик на ТВ на стену в mail привел к тому, что их начали растить
9.
Не знаешь, как приоритезировать задачи? Вот тебе ссылочка, там все детали (да, RICE и ICE, и Moscow, но согласитесь, для начинающего менеджера - это топчик)
10.
Не все действия, которые просят выполнить нужно выполнять.
Ха-х, отличный классический совет опытного менеджера новичку.
11.
Оооо, а это уже совсем нестандартно: быстрые способы оценки рынка в QR коде


И то, что хочется отметить отдельно
• Главная идея: проекты должны «скользить» вперёд по заранее продуманной траектории. Для этого используется авторская система «выталкивающих таблиц»: в конце я кратко о нем расскажу!
• Мост между проектом и продуктом: отдельная линия: чем проектное мышление отличается от продуктового и как менеджеру прокачаться от «повара-исполнителя» до «шефа», который управляет рынком и ценностью.
• Формат: не академический учебник, а набор «рецептов» и приёмов, которые можно применить сразу.
«Плох тот повар, который не мечтает стать шефом». -из книги.

Блин, хотелось бы видеть прямо больше примеров именно с отсылками к опыту автора: «Был вот у нас кейс Х и мы сделали Y и вот такой результат получили»!

Но, если бы я на старте карьеры прочитал книгу, то много бы вопросов было снято сразу!

Про выталкивающие таблицы


Каждая задача в таблице имеет ровно один следующий шаг, конкретную дату и владельца (кто отвечает).

Если шага нет или срок просрочен, задача автоматически помечается как «нуждающаяся в пинке» - её обсуждают первой.

На ежедневных прогонах команда смотрит только на такие «застрявшие» строки и обновляет:
→ что сделано,
→ какой следующий шаг,
→ кто теперь отвечает.

Всё строится на принципе движения по инерции: не совещания тянут проект вперёд, а маленькие, ясные действия с короткими сроками.

За счёт этого проект не застывает, даже если у кого-то «завал» - система сама показывает, где застой и кого пнуть.

База ли это? Да!
Но делаете ли вы это каждый день? Сомневаюсь...

Update: у Егора есть канал, оказывается.

🔥 - если читал и зашло
❤️ - если забрал в бэклог
💊 - если читал и не зашло