Хороший продакт - это король Discovery, кухарка в Delivery и куртизантка на защите бюджетов.

Фух, 2026 ваще рядом!
Будет ли он лучше, чем 2025?Однозначно!
Труднее?
Несомненно!

Важно помнить, что улыбка в этом мире начинается с нас.
Именно мы создаем тот праздник, что происходит вокруг нас!

Мы стали взрослыми и теперь это наша работа.

Хочу пожелать, чтобы каждую минуту у нас находился повод для улыбки.

И в 90% случаев, то, что кажется сложным и трудным сейчас попадет в список «год спустя» и будет тем, что сделало нашу жизнь лучше, а нас сильнее.

С наступающим Новым годом!
Спасибо, что читаете!
Круто знать, что столько умных, замечательных людей рядом!

#пятничное

Ну как вы там? Че по салатам?
😎 - все съел и еще приготовил!
🦄 - чисто по сушам и пицце
🔥 - еще доедаем! На 3-й день только вкуснее

Что там ждет нас после Agile?

Кому как не консалтерам из McKinsey рассказывать нам о том, как изменится работа будущего?

Что говорят нам ребята:
1.
Agile придумали для людей (все эти стендапы, 2 pizzas и прочее).
2.
Индивидуальная производительность выросла: каждый из нас может сделать больше в единицу времени (написать код, проверить гипотезу, почеленжить свои мысли, найти нужные исследования).
3.
Процессы разработки: код-ревью, ручное тестирование, декомпозиция задач и написание спецификаций, документация остались прежними.
4.
Старые метрики, такие как: DORA, velocity и т.п. уже не работают, так как не отражают происходящего. Точнее вот так: DORA - важна и нужно, но с AI не связано.

А все мы знаем, что если ускорить один этап производства, то другие становятся узкими горлышками. Тут это видно наглядно.

Agile 2.0 - это про AI native подход в процессах:

1.
Команда - это 3-5 человек, условных фулл-стек, которые управляют агентами.
2.
Spec-driven development - спецификации теперь становятся критичными. Теперь при их написании мы должны быть однозначны. Никаких расплывчатых формулировок, тупиковых веток и т.п. Четко и структурировано.
3.
Новые роли:
инженеры теперь оркестируют агентов, ищут пути, как дать максимум контекста агентам, как построить безопасную и качественную архитектуру.

Продакты сами прототипируют и проверяют свои гипотезы.
4.
Пора перестать следить за старыми метриками (DORA (все еще нужна и полезна, но AI эффект померить не позволит), Velocity и т.п.) и начинать следить именно за flow-метриками.
То есть основная ценность:
- latency от идеи до прода
- стоимость человеческого участия
- rework как сигнал плохих спецификаций
- throughput системы, а не команды.

Есть момент, который на мой взгляд все упускают: появление новой технологии создает новые «работы» и за ними тоже нужно следить. Если раньше обновление библиотеки занимало некое время и не всегда влезало в планы, то теперь сделать это становится легко и быстро. Почему это важно?
Растет в том числе энтропия и это новые вызовы для нас в поисках правильного баланса «что делать, а что нет».

А вам такие обзоры интересны, в принципе?

❤️ - да, продолжай
🎄 - ну соу, соу, не всегда интересно, но продолжай
💊 - перестань и старые удали

Есть авторы, которым я искренне завидую: что не пост, то пушка, что не исследование, то находка.

Ну а раз уж я им завидую, то я их и читаю регулярно, каждый день (ну ладно, когда посты выходят).

Ииии, Kyrillik - как раз тот самый.

Вот парочка отборных постов (да там еще и за каждым постом можно утонуть в ссылках).

Вы замечали, что с возрастом скорость жизни течет быстрее? А почему? А вот вам тут Кирилл подскажет.

Без AI никуда нельзя, но мне очень нравится некий скепсис или здоровый взгляд на него. В общем, у автоматизации появился ребрендинг - AI агенты.

Ну и супер полезные обсуждения о спорте, питанию, карьере и прочему. У Кирилла тут крутая модерация и 180+ комментариев

Если вам интересно, а какого эта фига, я приложил очень странную картинку к посту утром, то знайте:

В ТГ появилась саммаризация длинных постов.

Саммаризация не всегда работает адекватно.

И я решил собрать саммари для вас сам😉

A Vision For Product Teams - Марти Каган

Короче, статья отрезвляющая и эти мысли у меня давно в голове. Не уверен, что если вы впечатлительны, то стоит читать дальше.
Статья отлично дополняет те мысли, что я излагал в понедельник в обзоре доклада маккинзи.

1.
Марти Каган - автор топовой книги Вдохновленные для продактов рассказывает свой вижен будущего на горизонте 3-10 лет.

2.
Если вы, по сути, трудитесь в feature factory team (это когда ваша задача деливерить фичи придуманные кем-то), то в будущем ваши компетенции не будут востребованы так, как сейчас.
И да, переживать стоит. Потому что новые инструменты ускоряют как раз Деливери.
Конечно, всегда найдутся компании, кто будут продолжать «жить по старому», но это лишь даст больше времени.

3.
Если вы трудитесь в product team (это, когда 90% времени вы тратите на поиск решения, рынка, сами отвечаете на вопрос, что делать дальше и т.п.), то ваши компетенции будут все так же востребованы, но радоваться рано: Марти подтверждает, что состав команд в будущем изменится.
В будущей продакт Тим будет нужен:
-продакт менеджер
-UX дизайнер
-Инженер.

Ага, вот так вот всех по 1-му… И этого хватит.
И представляете, какая будет конкуренция за возможность быть в этой команде.

4.
Возможно, нам повезет и случится бум стартапов, в который приземлится вся наша трудовая мощь, но на сколько это вероятно?

5.
Ну а если вы думаете, что ваш бизнес супер устойчивый, то задумайтесь как много конкурентов у него сможет легко возникнуть очень скоро.

Короче, прогнозировать будущее труднова-то, мы люди плохо с таким справляемся и трендов особо не умеем замечать верно.
Но и голову в песок зарывать не стоит успокаивая себя мыслью, что ничего не поменяется.
К тому же не забывайте, что затронет не только нашу отрасль.

Ну че, кто что думает?

❤️ - Марти Каган столб индустрии. Дело говорит.
🔥 - отставить панику, особо ничего не изменится.
💊 - ну вот, я на панике!

Задачка для всех, кому интересны бизнес и IT

Дано: digital-агентство. Маркетологи тонут в рутине: вручную создают карточки с задачами, собирают отчеты, пингуют коллег по статусам. Задачи теряются, сроки срываются из-за человеческого фактора. Самое ужасное: директор по маркетингу тратит 20% своего времени не на стратегию, а на микроменеджмент — проверку статусов и сбор данных.

Вопрос: Как разорвать этот порочный круг без дополнительных вложений?

Решение: Вместо того, чтобы обращаться к разработчикам, директор решил использовать инструменты вайб-кодинга и сам сделал внутренний сервис, который автоматически создает задачи, следит за сроками, отправляет уведомления и генерирует отчеты.

Результат:
Компания сэкономила 100+ часов в месяц и разгрузила команду для роста и стратегии, а количество ошибок сократилось на 70%. И все это бесплатно.

Многие компании работают с ограниченным бюджетом и не могут позволить себе команду айтишников. Но даже если она у вас есть, время разработчика стоит дорого.

Умение самостоятельно решать бизнес-задачи с помощью современных технологий — это мощный рычаг управления. Получите его на курсе Vibe Coding от Академии Eduson.

За 2 месяца вы разберетесь с популярными инструментами и узнаете, как писать промпты так, чтобы ИИ с первого раза выдавал чистый код. Интегрируете их в работу и автоматизируете процессы без навыков программирования.

В конце создадите 7 проектов и полноценный продукт без единой строчки ручного кода. Сможете обеспечить IT-решениями свой бизнес и сильно сэкономить на разработке.

Успейте оставить заявку на обучение с моим промокодом ПРОДЖЕКТ — получите скидку 65% + второй курс в подарок.

Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFGCCCWU

Остап Бендер плохого не посоветует!

Так что давайте-ка в понедельник прямо и начнем!

🔥 - если ты уже горишь и рвешься к трудовым буржуазным будням!
❤️ - если ты еще не готов и ищешь поддержки
💊 - ееееее-ма-ееее, уже пятница! Ну за чтоооо

#пятничное

Ладно, раз уж это пятница, я считаю, такая двойная, то забирайте еще 2-й мем!

Классические модели оценки Storypoints, Functionpoints не работают!

А что если я вам скажу, что Storypoints, Functionpoints имеют мало общего со сложностью задач?
И мысль тут не моя, а ребят из Stanford - Егора Денисова-Бланш и его коллег.

Но как так получилось?
Они разработали модель, натренировали ее на 100+ тыс.репозиториях и 10 экспертах в разработке, а затем проверили и убедились, что лучшая метрика - это сколько инженерного усилия и сложности было в фактических коммитах!

Обычно, вот эта задача оценки сложности хм…сложная!
Но статья ребят раскрывает то, как это посчитать.

Фактически, метрика комплексная и состоит из следующих:
1.
Сколько времени (в часах) в этом коммите “закодировано”
2.
Насколько трудной была задача, судя по коду и контексту
3.
Какие объективные признаки сложности есть внутри изменений (кохезия, сложность, coupling, архитектурные изменения, объём и тип модификаций)

И как менеджер вы скажите мне:

«Да нафига мне оценки сложности уже после написания когда?»

И тут я сижу «сижу на двух стульях» вместе с вами и ребятами, кто готовил статью:
1.
Как менеджер, я хочу знать оценку до старта.
Но оценка до старта - это гипотеза. Фактически, это шум!
2.
Но как эксперт я понимаю, что люди отваритетельно оценивают задачи и планируют.

Авторы прямо пишут, что их результаты «подсвечивают ограничения традиционных forward‑looking методов» и что backward‑оценка по коду даёт более точную меру усилия.

Как можно это применить на практике:
1.
Код ревью важная задача в нашей индустрии и модель из статьи может позволить вам распределять более сложные задачи на ревью на более «экспертных ребят».
2.
Такая модель может позволить объяснить стоимость реализации отдельных фич и задержку сроков.
3.
Если научиться надёжно оценивать усилие и сложность по коду, можно затем искать связи между «постфактум» метриками и ранними артефактами (типы требований, области системы и т.п.). То есть модель даёт основу для более качественной калибровки планирования (сравнивать фактический effort по коду с изначальными оценками), но не описывает модель, которая сразу из описания задачи выдаёт оценку сложности/усилия.

А разве умение учиться на основе прошлого не ключевой навык менеджера?

«Storypoints - это гипотеза.
Код - это факт.
Без измерения факта гипотеза никогда не станет лучше.»

А вы верите в умение людей оценивать сроки?

🔥 - да, люди умеют оценивать сроки с достаточной точностью
🦄 - ох о чем вы, сроки мы особо оценивать не умеем
😎 - оцениваю сроки с точностью до минуты

Так-с, я тут давно читаю канал Ильи, который Последние 1.5 года активно использует нейросети в работе (вайб-кодинг и не только).
Почему?
Ну потому что он рассказывает свои прикольные кейсы из практики.
А вы помните, что я говорю: основная проблема нейронок - найти привальные задачи для применения!

Илья до 27 лет ни на кого не работал, не считая себя, но в этом году вступил в команду, с которой будем делать большой AI продукт на рынке США

Из тех самых практичных кейсов:
— Отсудил 90к у Островка через Claude
— Завайбкодил за пару недель продукт, который студии разработки оценили в 15 млн рублей и полгода работы
— За несколько дней навайбкодил систему, которая автоматизировала маркетинг в стартапе
— За один день с помощью нейросетей проработали концепцию продукта, создали 30+ лендингов и получили сотни предзаписей.

Ха-х, звучит как реально поильные кейсы и максимально практичные)

А вот еще разок и канал Ильи.