Рабочее развитие инженеров-менеджеров (МИМ)
الذهاب إلى القناة على Telegram
Резидентуры по управляемым изменениям в реальном рабочем проекте: от нормы управляемой работы до системной инженерии. Наставники, усиление навыков, практика. Главный канал МИМ: https://t.me/system_school
إظهار المزيد1 013
المشتركون
+124 ساعات
+67 أيام
+5830 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+64
في 1 قنوات
يوليو '26
+108
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+297
في 5 قنوات
Get PRO
مايو '26
+14
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+61
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+416
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '260
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+4
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+7
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '250
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+19
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '250
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+80
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '250
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+13
في 2 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 27 أغسطس | 0 | |||
| 26 أغسطس | +1 | |||
| 25 أغسطس | 0 | |||
| 24 أغسطس | +1 | |||
| 23 أغسطس | +2 | |||
| 22 أغسطس | +1 | |||
| 21 أغسطس | +1 | |||
| 20 أغسطس | +3 | |||
| 19 أغسطس | +4 | |||
| 18 أغسطس | +5 | |||
| 17 أغسطس | +6 | |||
| 16 أغسطس | +1 | |||
| 15 أغسطس | +3 | |||
| 14 أغسطس | +5 | |||
| 13 أغسطس | +4 | |||
| 12 أغسطس | +4 | |||
| 11 أغسطس | +5 | |||
| 10 أغسطس | +1 | |||
| 09 أغسطس | +2 | |||
| 08 أغسطس | +2 | |||
| 07 أغسطس | +1 | |||
| 06 أغسطس | +4 | |||
| 05 أغسطس | +1 | |||
| 04 أغسطس | 0 | |||
| 03 أغسطس | +1 | |||
| 02 أغسطس | +2 | |||
| 01 أغسطس | +4 |
منشورات القناة
Самый плохой план для R1-R4 - надеяться, что 10 часов в неделю "как-нибудь найдутся".
Не найдутся 🙂
Поэтому сомнение "смогу ли я четыре месяца выделять на работу с программой около 10 часов в неделю?" - очень правильное. Если сейчас это время объективно некуда поставить, мы бы действительно советовали не спешить.
Другой вопрос — "подойдёт ли мне групповой формат?"
Группа здесь - часть того, за что вообще имеет смысл идти в резидентуру.
Вы приносите свой проект, но каждую неделю разбираете гораздо больше ситуаций, чем способны встретить в одной работе. Кто-то собирает команду, кто-то меняет продукт, кто-то спорит о требованиях, кто-то обнаруживает, что несколько месяцев собирался решать вообще не ту проблему.
И постепенно знакомый тип ситуации начинаешь замечать до того, как он успел дорого обойтись.
Анна на установочной говорила: все нюансы применения невозможно записать в руководство.
Нужны разные контексты, повторяющиеся разборы и чужие кейсы - они сокращают путь от "я это читал" до "я узнал это в своей работе".
Наставник же помогает не пропускать долго собственную ошибку и не застрять там, где способ решения ещё просто неизвестен.
В 10:00 МСК вход в R1-R4 закрываем.
Запись установочной и группа:
https://t.me/+sWnYThEuvVMzMDVi
| 2 |  +3Кейс Дмитрия вдохновляет! Есть ещё истории успеха? Про школу правда очень непросто найти информацию.
Вопрос из чата R1-R4 попал в больное место: кейсы есть, но мы сами почти не показывали их рядом🫠
Мы полезли в многолетний открытый чат Поддержки рабочего развития. Хорошие истории там годами лежат вперемешку с вопросами по руководствам, рабочими разборами и длинными дискуссиями.
Когда собираешь их вместе, "системное мышление","моделирование" и "операционный менеджмент" довольно быстро превращаются в гораздо более понятные рабочие результаты.
❗️ На нашей программе Рабочего развития постепенно проявляются четыре самостоятельных класса результата:
1️⃣ Не потратить месяцы на работу, которую не стоило делать.
Один начальник отдела долго моделировал целевую систему только потому, что этого требовала программа, и считал эту работу бессмысленной. К концу выяснилось: без моделирования отдел потерял бы три месяца.
На установочной нынешней R1-R4 звучит ещё один похожий случай: моделирование помогло вообще не начинать инициативу, когда стало видно, что денег она не принесёт.
2️⃣ Сделать то, что остаётся работать после вас.
В свежем кейсе МИМ участник разработал чек-листы для первой и второй линии поддержки. Их ввели в работу, и специалисты пользуются ими уже несколько недель.
У другого выпускника софт для нового платёжного терминала разработали с нуля за семь месяцев и сдали на сертификацию точно в обещанную дату. За два дня до неё открытых дефектов не осталось, первые формальные тесты тоже прошли без замечаний.
3️⃣ Начать держать больший масштаб работы.
Выпускница первой ступени Рабочего развития ушла из AI Safety и пришла в medTech на Junior ML. Через две недели её повысили до FAE, через три месяца - до Head of Field Application Engineering and Technical Program Management.
В старом чате есть руководитель довольно крупной лаборатории, который стал им в том числе по итогам первых прохождений программы.
Анатолий там же вспоминает несколько случаев, когда участников прямо по ходу программы назначали директорами по развитию: руководство замечало, что они начали делать вокруг себя, и предлагало распространить эту работу на компанию.
4️⃣ Увидеть дорогую проблему раньше.
Та же выпускница medTech пишет, что за несколько месяцев обнаружила критические провалы в разрабатываемых продуктах: команда не учитывала реальные рабочие процессы будущих пользователей и требования заказчиков.
Продакт другой команды пришёл на РР с TTM крупных фич по 100-120 дней. По рекомендации Анны сократил незавершёнку, вернул внимание команды к выпуску и ввёл пост-релизную неделю. Он отдельно отмечает, что параллельно появился сильный тимлид - хороший пример того, как реальные изменения обычно складываются из нескольких факторов.
🔧 И вот так Рабочее развитие становится намного понятнее.
Какую лишнюю работу вы перестанете делать, какую проблему заметите раньше и с каким масштабом задач сможете справляться после этого?
В свежих материалах МИМ критерий мастерства формулируется примерно так же: познакомиться со способом работы мало. Он должен начать срабатывать в реальной ситуации - когда уже никто не подсказывает: "вот сейчас примените этот метод".
Поэтому в резидентуре работа идёт на своих проектах. Неделю за неделей участники пробуют методы там, где решения имеют настоящие последствия, приносят результаты на разбор и снова возвращаются в проект.
И здесь мы обнаружили ещё один собственный промах: запись установочной новой R1-R4 почти не показывали 😮💨
Если хотите быстро понять, зачем теперь четыре части идут одним проходом, начните буквально с первых трёх минут.
R1 может освободить часть внимания от пожаров, но куда потом вложить это внимание? Что действительно стоит делать, а что лучше остановить ещё до запуска?
И дальше становится гораздо понятнее, зачем вслед за распожаризацией нужны моделирование и причинные рассуждения.
Запись установочной лежит в чате группы:
https://t.me/+sWnYThEuvVMzMDVi
Завтра, в субботу, в 10:00 вход в текущую R1-R4 закрывается.
Если не успеете забрать запись до закрытия чата - напишите Алёне @alyona_girassol | 459 |
| 3 |  За что вам будут хотеть платить, когда получить хороший AI-ответ становится всё дешевле?
За способность замечать пропущенное, договариваться, когда представления о происходящем расходятся и выбирать проверяемый следующий ход.
Иначе, пропущенное в начале возвращается переделками, потерянным временем, деньгами и решениями на неверных основаниях.
Можно знать материал, цитировать его и прекрасно отвечать на вопросы.
Но в итоге платят за то, что вы можете сделать с этим знанием в работе.
Поэтому в резидентуре вы работаете со своими задачами и решениями: результат должен появиться в вашем проекте — такой, который можно предъявить и использовать дальше.
Теперь R1–R4 — одна четырёхмесячная резидентура, в которой ваш проект проходит четыре последовательные части:
✏️ Распожаризация — освободить внимание от постоянной срочности и вернуть место для важной работы.
✏️ Моделирование коммуникации и лидерства — замечать, когда у участников начинают расходиться представления о происходящем и с помощью моделей приходить к общему пониманию.
✏️ Причинность — разбираться, почему происходит наблюдаемое и на каких основаниях действовать.
✏️ Интервенции — вносить изменения и проверять их последствия в работе.
На каждый разбор вы приносите то, что произошло после предыдущего рабочего хода, получаете корректировки наставника и следующий рабочий ход делаете уже с их учётом.
Материалы R1–R4 переписаны тремя авторами, FPF уже встроен в рабочие задания.
Старт — 18 августа, 18:30 МСК.
Предварительной подготовки не требуется.
Первая установочная встреча будет открытой — можно сначала увидеть, как устроена работа в резидентуре.
Подключиться к открытой встрече и задать вопросы можно в чате группы: https://t.me/+sWnYThEuvVMzMDVi
Стоимость всей четырёхмесячной R1–R4 — 160 000 ₽. Для сравнения: прежний последовательный проход четырёх программ стоил 200 000 ₽. | 701 |
| 4 |  Если в проекте всё срочно, люди держат в голове разные версии происходящего и после изменений трудно показать, что именно сработало — пять новых AI-агентов просто ускорят то, что уже происходит.
На FPF-практикумах за последний месяц не раз поднимался вопрос:
что человеку нужно уметь применять бегло, а что можно поднимать вместе с AI, когда это понадобится?
Беглость нужна в рабочих ходах, к которым приходится возвращаться постоянно: увидеть происходящее, построить модель, договориться, разобраться с причинами, выбрать изменение и проверить результат. AI здесь просто прибавляет скорости тому, что человек уже умеет делать.
Мы работаем с этим в R1–R4. По смыслу они давно были одним маршрутом, а FPF уже был встроен в их содержание. Теперь единым становится и само прохождение: один вход, один проект, четыре месяца подряд.
Четырёх отдельных стартов больше не будет. Модели, решения, вопросы и последствия предыдущих ходов переходят дальше вместе с проектом, а участнику не приходится четыре раза разгоняться заново.
Четыре месяца — один проект и четыре части:
Распожаризация — добавляет воздуха в работу.
Моделирование для коммуникации — убирает трения между разными представлениями о проекте.
Рабочее моделирование — помогает доводить обсуждение до рабочего решения.
Причинность и интервенции — помогают отслеживать последствия изменений после первого "кажется, стало лучше".
На следующий разбор участник приносит уже то, что произошло после предыдущего хода, получает коррективы наставника и продолжает оттуда.
Задача всей резидентуры — сделать работу в сложном проекте более управляемой.
В R5–R10 изменения пошли дальше. Про них отдельно — вместе с вами ждём вестей с полей от нашего научного руководителя 🙂 | 625 |
| 5 |  Пятничный горячий пирожок из МИМ. Только на этот раз он размером со всю линейку резидентур.
За месяц изменилась технология работы — и вслед за ней МИМ пересобирает саму резидентуру.
R1–R4 по отдельности для новых потоков больше не будет.
Их содержание собирается в одну непрерывную четырёхмесячную резидентуру: четыре части подряд, работа на своём проекте, наставники и актуальный FPF внутри.
Текущие и недавние потоки R1–R4 проходили эту же содержательную линию отдельными резидентурами. Для новых потоков её теперь собирают в один непрерывный проход.
И это только первая половина перемен.
Весь прежний маршрут R1–R10 сейчас собирают в две большие четырёхмесячные резидентуры.
Завтра покажем, что именно произошло за этот месяц и почему прежний маршрут решили пересобрать настолько сильно. | 706 |
| 6 |  Одна из самых коварных стадий пожара — когда он вроде закончился.
Все выдохнули. Задачи снова едут более-менее спокойно.
На встрече Анна предложила проверку: возможно, вы ничего не наладили. Просто на какое-то время стало меньше входящих?
Если общий объём работы по-прежнему не виден, новые задачи заходят как придётся, а приоритеты меняются на ходу, следующий наплыв быстро проверит это "спокойствие".
Вроде базовые вещи — увидеть всю работу, ограничить вход, договориться о приоритетах, доводить начатое до выпуска. Именно с них начинается распожаризация — и именно их приходится снова и снова проверять уже в живом проекте.
Поэтому запись стоит открыть и тем, кто встречается с этой базой впервые, и тем, кто давно её знает: посмотреть, что из неё действительно работает у вас сейчас.
В папку догрузили презентацию. Если работаете с AI-агентом, можно дать ему её вместе с коротким описанием своего проекта и попросить сопоставить: где у вас не виден весь объём работы, где перегружен вход и где плавают приоритеты. Пусть вернёт гипотезы для вашей проверки.
👉 Запись, презентация и материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ | 826 |
| 7 |  Собрали запись и материалы встречи Анны Лубенченко "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Разбирали, что можно делать в аврале и что менять уже после него, чтобы работа меньше зависела от постоянного ручного спасения. Во второй части обсудили уже рабочие кейсы участников.
В папке: видео, аудио, транскрипт, чат и нарративизация.
Если сегодня не добрались или связь мешала — запись уже можно посмотреть.
👉 Материалы:
https://disk.yandex.ru/d/SXSMkbbpxdJ4TQ | 838 |
| 8 |  Через 5 минут начинаем открытый практикум с Анной Лубенченко "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Начало в 18:30 МСК. Участие бесплатное.
👉 Присоединиться к встрече:
https://us06web.zoom.us/j/84571381061?pwd=sa8Y6LRoqhvcomO10FnVgLEwfvLSgg.1 | 358 |
| 9 |  После последней встречи участники уходили с решениями:
"Пострелизную неделю заберу".
"Не бросать текущую задачу в пользу любого срочного".
"Закрывать задачу только после получения обратной связи".
Сегодня в 18:30 снова встречаемся с Анной Лубенченко на бесплатном практикуме "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Берите один повторяющийся пожар из своего проекта. Будем смотреть, где вам снова приходится вмешиваться лично и какое изменение в работе стоит попробовать первым.
11 августа · 18:30 МСК · онлайн · бесплатно
Ссылка на встречу, запись и материалы будут здесь, на канале "Рабочего развития": @mim_workdev
А если рядом есть человек, который регулярно говорит "я сейчас быстро сам" — перешлите ему этот пост 🙂 | 359 |
| 10 |  Есть рабочая суперспособность, которая обходится процессу подозрительно дорого: уметь спасти вообще всё.
Подхватить сорванную задачу. Самому договориться. Напомнить всем. Дописать. Протолкнуть. Успеть.
Сегодня пожар потушен. А потом почему-то снова ваш выход.
Анна Лубенченко такими историями занимается много лет. Причём удобные рецепты у неё имеют неприятную привычку сталкиваться с реальностью :)
Например, Анна годами работает с ограничением WIP — незавершённой работы. А этим летом отдельно разобрала обратный случай: WIP оказалось слишком мало, и разработчики простаивали, потому что подготовленных задач на входе не хватало. Одного правила "уменьшайте незавершёнку" для живого процесса мало.
Анна — один из авторов руководства резидентуры R1 "Распожаризация".
Завтра, 11 августа, в 18:30 МСК встречаемся с ней на бесплатном практикуме "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Берём один повторяющийся пожар из вашего действующего проекта. Отделяем факты от ощущения "у нас опять хаос", смотрим, что вы каждый раз дотаскиваете собой, ищем оставшуюся незавершёнку и собираем 2–3 ближайших хода для проверки.
Приходить лучше со своим пожаром. Чужие обычно горят гораздо менее убедительно 🙂
Завтра сюда пришлём короткую подготовку и всю оргинформацию. | 728 |
| 11 |  +3Моя жизнь до 12 июля и после круто поменялась.
Так написал один из участников после серии FPF-практикумов.
Я даже не представляю, как можно было работать без FPF с ИИ.
Термины ещё не все улеглись, но на своих рабочих документах он уже нашёл конкретное место, где AI-агент потерял цепочку рассуждений. Остальные результаты проверки: "И команда, и агент могут принимать в работу".
Другой участник принёс на практикум кейс из живого проекта с биллингом. В коде изменение выглядело почти буднично: добавить ещё один вариант в уже заданный перечень значений — то, что разработчики называют enum. Но по характеристике, которую он раньше выделил при работе с FPF, участник распознал риск для всего проекта:
Добавить новый срез — не просто "добавить новое значение enum".
А один из самых ярких кейсов вообще пришёл вчера из комментариев у Анатолия. Автор собрал на базе идей FPF/DPF собственный Engineering Work Kit — набор инженерных правил и инструментов для разработки ПО с AI-агентами.
У него вшито правило: агент что-то выдал — отлично, но в следующую работу результат ещё не едет. Сначала требования, ограничения и основания ему доверять. Потом — следующая работа.
Kit уже обкатан на Codex: пара MVP, рефакторинг кода, технические спецификации на несколько сотен страниц.
А заканчивается комментарий так, что пересказывать уже жалко:
"похоже на чудо) А самое интересное, как он сам себя разрабатывает".
Собственно, пятый практикум был об этом — как вынести профессиональные правила из головы и рабочей рутины так, чтобы ими мог пользоваться AI-агент. Чтобы там, где у вас давно есть свой способ работать, он не импровизировал как усреднённый интернет.
Пятый практикум закончился. Серия FPF тоже.
Ещё несколько дней всю пятёрку можно забрать через бота одним пакетом. Потом она переедет на витрину.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие | 722 |
| 12 |  Новая модель выходит быстрее, чем успеваешь привыкнуть к названию предыдущей.
А дальше начинается любимый спорт 2026 года: сравнить бенчмарки, выяснить, кто теперь "умнее", попробовать на своей задаче — и через неделю повторить всё заново.
Участник наших практикумов пишет, что пробует новые модели с тем же harness (рабочая обвязка агента: файлы, правила, инструменты и способ работы) и FPF. И в его проектной работе разница между моделями стала гораздо менее заметной.
Вполне логично. Модель сегодня одна, завтра другая. А проект всё тот же.
И специалист всё так же знает вещи, которых AI никто не рассказывал: что проверить первым, какой вариант сразу отбросить, какому источнику уже нельзя доверять, почему два похожих случая требуют разных решений.
Часто эти правила даже не записаны. Специалист просто много лет знает, что "сюда сначала не лезем" и "вот это пока рано принимать".
Ну а агенту остаётся как-нибудь догадаться :)
Завтра на пятом практикуме разбираем DPF и LPF — как собирать такие профессиональные правила для предметной области, проекта или команды, чтобы ими могли пользоваться люди и AI-агенты.
Сгенерировать черновик агент умеет быстро. Сделать из него рабочий DPF — уже отдельная работа: проверить источники, границы применимости, результат и понять, когда всё это придётся пересматривать.
9 августа, 11:30–14:30 МСК.
Практикум — DPF и LPF.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие | 615 |
| 13 |  За месяц: 24 738 строк добавлено, 16 152 удалено. Текущая версия FPF занимает 102 679 строк.
За этим обновлением работали трое: один AI-агент вносил изменения, второй проверял их в отдельном контексте. Анатолий ставил задачи, читал ключевые решения и возвращал результат на переработку, когда агент терял предмет, расходился с источниками или выбирал неверное направление.
Агенты работали круглосуточно; человек удерживал критерии и решал, какую проблему сейчас действительно нужно разбирать.
🎬 Немного бэкстейджа перед сегодняшней четвёртой премьерой — словами Анатолия Левенчука и участников практикумов.
Предметные области меняются. Способ рассуждения должен пережить их смену.
Анатолий:
IBM занималась табуляторами для механизированных бухгалтерий, затем компьютерами-мейнфреймами, затем подарила миру персональный компьютер, а сейчас — облака, микропроцессоры, квантовые компьютеры. Мир меняется, предметные области меняются, способы рассуждений тоже меняются — но они по крайней мере переживают смену предметных областей.
Инженеру и менеджеру нередко в течение одного проекта приходится переходить между работой своей команды, системами клиентов и смежников, разными уровнями рассмотрения, документами, решениями и изменениями в реальном мире. Слова и объекты меняются, при этом рассуждение должно по-прежнему приводить к пригодному следующему ходу.
На практикумах это проверяем на рабочих задачах участников.
Выполняя задания, один из участников переносил примеры с насосами и мостами в свою профессиональную область. Детали проекта остаются в закрытом чате, но ход работы виден: участник уточнял, что именно меняется, какой результат нужен в окружении и какое действие действительно продвинет проект:
Все ответы крутятся вокруг одного и того же. Как будто точка фокуса подсвечивается.
AI-агент предложил вполне разумный следующий ход. Ответ выглядел корректно. Позже обнаружилось, что агент восстановил недостающий смысл по привычной житейской логике и пропустил маршрут, уже указанный во вложенном документе.
Внутри ответа всё сходилось, с источником — нет. Проект разворачивался в ложном направлении.
Этому нас и учит научный руководитель — проверять, на какие источники опирался агент, не подменил ли он точное значение привычным и какой полезный ход его ответ действительно открывает:
Потом привыкается, в голове включается значок: "недостаточно конкретности, могут быть искажения в восстановлении текста, опять вместо фрукта подставят яблоко, когда у меня точно авокадо".
Помимо проектов участников, практикумы меняют и сам FPF.
Сильная модель может за несколько суток провести объём работы, который человеку пришлось бы выполнять неделями.
По этому же процессу дорабатывается слайдомент серии:
Там был вариант: "короткая колода к семинару, как всегда" — отвергнут, ибо по короткой колоде точно не разобраться. Разобраться можно по руководству, а его нет. Поэтому — делаем хотя бы "полуруководство".
Один цикл проверки и переработки колоды занимает около восьми часов работы агентов. Таких циклов требуется много.
Один из участников:
За слайды еще хочу сказать спасибо - очень сильно помогают.
Так участники видят масштабную AI-native разработку изнутри и переносят тот же способ работы в свои проекты.
❗️ Сегодня, 2 августа, переходим к четвёртому практикуму:
"Точность языка: как слова вроде "готово", "качество" и "согласовано" срывают планы"
Будем разбирать, как замечать смену смысла в ответах AI, удерживать один предмет между документами и понимать, какую дальнейшую работу действительно открывает фраза.
В серии осталось две онлайн-встречи. Присоединиться можно со своей задачей. После подключения откроются записи и материалы всех прошедших практикумов.
Присоединиться:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Подробнее:
https://system-school.ru/list
Вопросы и рассрочка:
https://t.me/alyona_girassol | 892 |
| 14 |  +1Каждый цех ускорил свою работу. Премьера всё равно опоздала
За две недели до гастрольного тура технический прогон нового шоу занял почти одиннадцать часов вместо запланированных шести.
Репетиция началась поздно, аренда вышла за бюджет, несколько сцен прошли без полного света.
Решения появились сразу 💪
Технический директор предложил добавить монтажников. Художник-постановщик — отказаться от части декораций. Режиссёр — сильнее давить на площадку. Финансовый продюсер — сократить саундчек.
У каждого подразделения был свой предмет внимания и разумный способ улучшить собственную работу 🤩
Световой цех заранее собирал крупные стойки, чтобы уменьшить число соединений на площадке. Звуковой добавил резервное оборудование. Декорационный делал конструкции более цельными ради художественной точности.
Каждое локальное решение выглядело полезным. Вместе они увеличивали массу оборудования, число машин, время разгрузки, потребность в мощности и площадь хранения.
Отдельные части становились лучше. Готовность шоу в целом ухудшалась.
Это один из сильных ходов второго FPF-практикума: симптом ещё не сообщает, что именно следует менять.
Задержка могла относиться к световому комплексу, декорациям, логистике, работе принимающей площадки или устройству всего гастрольного юнита.
Выбор каждого из этих предметов привёл бы команду к разным решениям.
Когда предмет был назван, команда смогла сравнивать уже варианты устройства всего шоу: сколько времени займёт развёртывание, во что оно обойдётся, насколько сохранится художественный замысел и сможет ли решение работать на разных площадках.
Так появляется архитектурное решение.
Но даже хорошее решение пока ничего не перестраивает.
Красивая схема не разгружает машины. Согласованный вариант не соединяет оборудование. Запланированная репетиция ещё не состоялась. А состоявшаяся репетиция сама по себе не доказывает, что шоу теперь готовится за шесть часов.
И здесь команда легко произносит знакомую фразу:
"Мы поизучали вопрос".
Что именно появилось после изучения?
Способ, по которому можно перестроить работу?
План будущих действий?
Понимание, что команда готова начинать?
Сведения о том, что уже сделано?
Подтверждение, что время подготовки действительно сократилось?
Это пять разных ответов. Каждый открывает своё продолжение.
Если способ ещё не выбран, подробный план будет преждевременным. Если план готов, но нет людей, оборудования или подтверждённых условий площадки, работа не начнётся. Если все задачи выполнены, остаётся проверить, изменилось ли то, ради чего их выполняли.
❗️ AI способен за минуту собрать убедительный список действий. Главный вопрос в этот момент звучит проще:
Какой ответ нам действительно нужен сейчас?
Когда человек умеет это различать, AI становится полезнее. Он помогает получить конкретный следующий результат вместо очередного документа, который выглядит законченно, но пока не двигает проект.
Именно этому посвящён третий FPF-практикум: как после принятого решения понять, чего ещё не хватает до реальной работы и наблюдаемого изменения. Центральное различение практикума проходит между способом, планом, готовностью, состоявшейся работой и тем, что в итоге изменилось.
Перед встречей можно взять одно решение из своего проекта и спросить:
"Что должно измениться в реальности?"
"Что нам нужно получить следующим?"
"Как мы поймём, что работа состоялась?"
"Как узнаем, что она дала нужное изменение?"
Сегодня, 26 июля, участники будут разбирать этот переход на собственных рабочих ситуациях.
Научиться раньше видеть, какого результата не хватает, и получать его вместе с AI до дорогих проб:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Вопросы по участию и оплате:
https://t.me/alyona_girassol
Стоимость уже купленного практикума можно учесть при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно внести частями. | 969 |
| 15 |  Можно всё сделать правильно — и всё равно поехать на красный
На втором FPF-практикуме Анатолий рассказал, как впервые выехал в город на ГАЗ-51. Он безошибочно выполнил выученную последовательность: зеркало, ручник, передача, перегазовка. Машина тронулась — и инструктор тут же нажал тормоз.
Пока начинающий водитель был занят правильными действиями, зелёный свет успел смениться красным.
В этом и сложность любого нового рабочего навыка. Сначала каждое действие требует отдельного внимания. Позже последовательность становится привычной, и человек успевает видеть ситуацию целиком.
С AI-агентом этот переход особенно важен - он способен очень быстро выполнить поставленную задачу. Человеку нужно успеть понять, какую задачу действительно стоит запускать, по каким критериям выбирать решение и что проверять по ходу работы.
1️⃣ После второго практикума один из участников разбирал качество продукта, который выпускает подрядчик. Общая формулировка превратилась в конкретные условия приёмки: выход продукта, pH, активность воды и органолептический профиль.
До этого AI мог предложить десятки способов "повысить качество". После уточнения критериев стало понятно, какое качество требуется получить, что измерять и какую свободу можно оставить производителю.
2️⃣ В другом проекте, после второго практикума, участник определил архитектурный ход, подготовил точную постановку, и Codex примерно за час довёл её до функции в работающем ПО.
Оба случая объединяет один момент: скорость AI стала полезной после точной постановки человеческой работы.
Именно эту способность участники собирают на серии практикумов.
На первом учились разбирать ответ AI-агента, находить первый полезный результат и выбирать продолжение.
На втором — определять, что именно требуется изменить и по каким характеристикам сравнивать варианты.
На третьем разберём следующий вопрос: что нужно получить сейчас, чтобы проект мог двигаться дальше? Иногда требуется выбрать способ, иногда подготовить план или проверить готовность работы. В другой ситуации работа уже идёт, и нужно вовремя понять, туда ли она ведёт.
Если вы прошли только один практикум, у вас уже есть стартовые движения.
Серия нужна, чтобы соединить их в рабочую способность и применять достаточно быстро для живой проектной ситуации🚦
Для выпускников прежних программ это актуализация. В обновлённом FPF стали точнее понятия, отношения и проверки, которые нужны при постановке задач AI-агентам. Выбор критериев и проверка направления работы по-прежнему требуют серьёзного человеческого внимания.
Сначала приходится сверяться с материалами и разбирать каждый ход отдельно.
✅ После практики подмена становится заметна прямо на встрече, в документе или перед запуском агента — пока ещё можно спокойно изменить решение.
Где у вас сейчас свой красный свет?
Задача уже отдана AI, хотя критерии ещё размыты?
Способ выбран по привычке или первому совету?
Работа быстро движется, но вы пока не уверены, что в нужную сторону?
В воскресенье, 26 июля, продолжим работу на третьем FPF-практикуме.
Если у вас куплен один практикум, его стоимость учтём при переходе на серию. Оставшуюся сумму можно разделить на части.
Если вы присоединяетесь только сейчас, в закрытых чатах собраны записи, материалы и пошаговые инструкции. Они помогут пройти состоявшиеся встречи и включиться в текущую работу группы.
Подключиться к серии:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Начать с бесплатного практикума:
https://t.me/mim_workdev/189
Автоматический вход в чат третьего практикума закроется в субботу вечером.
Вопросы и помощь с оформлением:
https://t.me/alyona_girassol | 776 |
| 16 |  За что здесь будут продолжать платить?
За способность быстро увидеть, какая работа действительно меняет результат, а какая просто съедает бюджет и время.
Можно бесконечно рефакторить код, улучшать внутренний процесс, доводить документ или автоматизацию. Часть этой работы нужна.
Но часы и деньги конечны, поэтому в какой-то момент приходится отвечать: где и как именно происходящее улучшает результат, ради которого клиент, пользователь или организация вкладываются в проект?
Людей, которые умеют это показать и внятно объяснить, замечают.
Им доверяют более сложные решения, бюджеты и проекты, потому что они связывают локальную работу с результатом целого.
В этом фрагменте Анатолий формулирует вопрос жёстко.
Его смысл в восстановлении системной связи: работа должна менять целевую систему, а её изменение — давать нужный эффект в окружении. Когда эту связь невозможно объяснить, стоит пересмотреть выбранную работу, предмет изменения или сам проект.
На втором FPF-практикуме участники разбирали, что именно менять, какие характеристики важны и какие варианты устройства стоит сравнивать. Тем, кто проходил резидентуры, сама логика может быть знакома.
Ценность серии сейчас в технологической актуализации. FPF получил обновлённый язык, связи и проверки, а знакомые различения стали точнее и пригоднее для работы с AI-агентом.
Даже выбор критериев, который у опытного специалиста может занимать много времени, теперь можно разбирать, проверять и передавать агенту гораздо аккуратнее.
Сейчас мы переходим от отдельных запросов к совместной работе человека и нескольких AI-агентов🔥
❗️Здесь уже мало хорошего промпта. Нужен общий рабочий язык, в котором ясно, что меняется, по каким критериям сравниваются варианты и что именно должен проверить каждый участник.
Следующий семинар начинается с практического вопроса: каким способом вы собираетесь получать нужное изменение?
По привычке, по совету коллеги, по первому ответу AI или после сравнения применимых вариантов? Когда способ уже понятен, следующий вопрос может относиться к плану, готовности работы, её выполнению или проверке того, что изменилось в реальности.
Начать знакомство можно с бесплатного практикума и получить первый результат на собственной задаче:
https://t.me/mim_workdev/189
Присоединиться к серии (можно двигаться в своём темпе, можно догнать по инструкциям):
@SystemsSchool_bot
Уже оплаченный отдельный семинар поможем учесть при переходе на серию. Оплату можно разделить на части. Вопросы по доступу и условиям участия:
@alyona_girassol | 700 |
| 17 |  Смешно, пока такой ответ не выглядит достаточно убедительно, чтобы съесть рабочую неделю🫠
Особенно когда AI помогает тщательно улучшать один участок проекта, а через несколько дней выясняется: менять нужно было другое. Работа выполнена, но результата, ради которого её начинали, нет — хотя на экране всё выглядело безупречно.
Сегодня на практикуме по архитектурному мышлению участники будут разбирать ситуации из своих проектов: что именно менять, как это связано с остальной системой и по каким признакам понять, что решение действительно улучшает результат.
❗️ К серии из пяти практикумов по работе с AI-агентом на собственном проекте можно присоединиться и сейчас. Участники проходят путь от точной постановки задачи до проверки решения и его применения в работе. После подключения откроются все материалы. Тем, кому важно быстро включиться в сегодняшний практикум, я направлю короткую инструкцию. Оплату можно разделить на части.
Подключиться:
@SystemsSchool_bot
Вопросы, доступ и варианты оплаты:
@alyona_girassol | 869 |
| 18 |  Что сможет первая сотня, когда у проекта появится карта?
К работе в серии из пяти FPF-практикумов уже подключились около 100 человек: участники и команда.
Во время подготовки Анатолий Левенчук несколько раз пересобирал материал, возвращаясь к одному вопросу:
"Что сможет делать после этой серии первая сотня?"
На втором практикуме участники начнут строить рабочую карту одной проблемы своего проекта: определять систему, в которой она возникла, видеть её место в большем целом, выбирать характеристики, по которым сравнивать решения, и строить несколько вариантов устройства.
Без такой карты приходится двигаться серией проб.
Например, задержка может относиться к работе отдельного участка, всей производственной линии или системы поставки. Пока предмет изменения выбран неточно, команда легко ускоряет одну часть и ухудшает результат целого❌
Карта помогает отсеять лишние ходы до того, как на них потрачены время и силы.
Только за последнюю неделю OpenAI выпустила GPT-5.6 для сложной профессиональной и агентной работы и представила GPT-Red — систему автоматического тестирования других AI на уязвимости. Moonshot выпустила Kimi K3 — модель на 2,8 трлн параметров с контекстом до миллиона токенов.
❗️ Чем сильнее становятся модели, тем дороже обходится ошибка в выборе цели: AI-агент быстрее и убедительнее выполняет работу, которая не решает исходную проблему.
Для первых трёх практикумов уже собран рабочий справочник более чем из 270 слайдов. В материал второго практикума встроены семь практических заданий: от взгляда на систему снаружи и изнутри до сравнения архитектурных вариантов и выбора следующего хода. На встрече участники пройдут основной маршрут, а затем смогут возвращаться к подробностям вместе с AI-агентом по мере развития своих проектов.
✅ На выходе — рабочая карта проблемы из вашего проекта: что именно менять, по каким характеристикам сравнивать варианты и какой следующий ход выбрать вместе с AI-агентом.
Эта карта станет опорой для следующих практикумов серии: о работе, точности языка и переходе к DPF.
Проверить собственную ситуацию можно уже сегодня. Возьмите одну повторяющуюся проблему и ответьте на четыре вопроса:
— В какой системе наблюдается проблема?
— Что именно в её работе должно стать лучше?
— Какое улучшение одной части может ухудшить общий результат?
— Какие два варианта устройства системы можно сравнить?
Если вы можете хотя бы черново ответить на эти вопросы, у вас уже есть материал для архитектурного разбора. Если пока виден только симптом, его тоже можно принести на практикум.
Завтра, 19 июля, группа продолжит работу на встрече "От системного мышления к архитектурному мышлению".
Сразу после подключения вы получите запись и материалы первого практикума, а также инструкцию по подготовке ко второй встрече.
Подключиться к серии: @SystemsSchool_bot
Вопросы и помощь с оформлением: @alyona_girassol | 767 |
| 19 |  FPF — это нитро для проектной работы с AI
В старых гонках кнопка нитро давала резкое ускорение. Можно было быстро вырваться вперёд. Но ошибка в траектории сразу становилась дороже.
В работе с AI такое ускорение полезно, когда человек умеет:
— удерживать, ради какого решения вообще запускается работа;
— различать выполненную работу и результат;
— замечать, когда агент ушёл в побочную проработку;
— возвращать работу к следующему полезному ходу.
✅ Скорость становится преимуществом, когда человек удерживает траекторию и направляет AI к полезному следующему ходу.
Участники первого практикума уже проверяют это на своих проектах: точнее задают назначение результата, раньше замечают лишнюю проработку и получают рабочие ходы, которые можно сразу применять в проекте.
Для части участников серия начала окупаться уже после первого практикума: меньше времени уходит на лишнюю проработку, результаты легче применять, а найденный способ работы можно повторять в следующих задачах.
В NFS нельзя было прокачать все характеристики сразу. На одной трассе решала управляемость, на другой — скорость или запас нитро. В проектной работе действует та же логика: сначала выбирают характеристику, которая сейчас сильнее всего ограничивает результат, затем меняют устройство под неё. Стартовой конфигурации хватает на первые задачи. Более сложные проекты требуют следующей сборки.
❤ Что именно менять в проекте?
Один и тот же симптом может указывать на проблему в детали, продукте, рабочей системе, организации или отношениях между участниками.
От этого выбора зависит само решение.
Именно это будем разбирать 19 июля на втором практикуме "От системного мышления к архитектурному мышлению".
Речь пойдёт о том, как:
— выбрать целое, которое нужно менять;
— назвать характеристики, по которым будет виден выигрыш;
— собрать несколько вариантов устройства;
— сравнить их последствия;
— принять архитектурное решение с ожидаемым выигрышем, ценой выбора и следующим рабочим ходом.
Если в вашем проекте уже виден симптом, но пока неясно, что именно менять, приносите его на практикум 🎢
Участие и чаты: @SystemsSchool_bot
Любые вопросы: @alyona_girassol
Узнали механику?
👍 — да, та самая NFS
❤️ — уже тюню рабочую связку с AI
✍️ — пока еду на базовой настройке | 571 |
| 20 |  +3AI-агент может работать часами. Кто удерживает правильную задачу?
Современные AI-агенты читают и изменяют файлы, собирают исследования, пишут код и ведут длинную работу через множество ходов.
❌ Ошибка в постановке может стоить нескольких часов движения в неверном направлении.
После первого FPF-практикума один из участников нашёл причину слабых результатов в том, как он ставил задачу. Он передавал агенту большой массив проектных документов, но не указывал, для какого следующего действия нужен ответ. Агент сам выбирал структуру результата, и она плохо подходила проекту.
Теперь работа начинается с назначения результата: какое решение он должен поддержать и что позволит сделать дальше.
У другого опытного резидента МИМ агент подготовил большой SoTA-пакет по администрированию, а затем увлёкся подробной проработкой второстепенных элементов. Ходами из практикума удалось вернуть агента к целевой задаче: уточнить проблемы административной работы и отразить решение в регламенте.
А формат рабочей группы усиливает результат. Участники наблюдают за чужими постановками, рабочими продуктами и ходом рассуждения, забирают подходящие решения в свои проекты и замечают возможные тупики до того, как потратят на них собственные часы.
Агент способен быстро собрать материал, предложить структуру и провести длинное рассуждение.
Человек удерживает предмет, критерии результата и направление следующего хода.
FPF даёт для этого общий рабочий язык. Он помогает различать ситуацию проекта, описание, метод, план, выполненную работу и полученный результат.
Первые участники уже используют этот язык в работе. Они точнее задают назначение результата, раньше замечают уход агента в побочные задачи и вмешиваются до того, как длинный проход превратится в часы лишней проработки🔥
Так проявляется практическая отдача FPF: меньше времени уходит на результаты, которые трудно применить, а следующий рабочий ход появляется быстрее.
Чем дольше и самостоятельнее работает агент, тем выше ценность такой управляемости.
Следующий вопрос возникает сразу после точной постановки задачи: что именно нужно менять в проекте?
❤ 19 июля на втором практикуме "От системного мышления к архитектурному мышлению" будем разбирать, к какому целому относится проблема, где проходит граница этого целого и к каким последствиям приведут разные варианты изменения. Третий практикум продолжит эту работу и поможет провести принятое решение через метод и план к выполненной работе.
Участники, которые пропустили первую встречу онлайн, уже догоняют её в записи и применяют материалы в своих проектах. К серии по-прежнему можно присоединиться: первая встреча и дополнительные материалы доступны сразу после оформления.
@SystemsSchool_bot | 760 |
