Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
Ir al canal en Telegram
Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами. РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b4386d2a44e21839a0f87f Продуктовая папка: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky Реклама: @tanyasanovna
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд
El canal Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд (@leadgr) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 28 051 suscriptores, ocupando la posición 2 161 en la categoría Negocios y el puesto 22 915 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 28 051 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -164, y en las últimas 24 horas de -7, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 16.95%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 10.17% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 755 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 854 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como стратоплан, менеджмент, архитектура, контекст, llm.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Самые интересные статьи, видео и новости, связанные с управлением людьми, командами, разработкой и продуктами.
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b4386d2a44e21839a0f87f
Продуктовая папка: https://t.me/addlist/YvmnHCHUp700Nzky
Реклама: @tanyasanovna”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Negocios.
28 051
Suscriptores
-724 horas
-407 días
-16430 días
Archivo de publicaciones
Бесплатный онлайн-тулкит по выживанию в IT для руководителей
Зарплатные гонки и “розовые единороги” в IT закончились. Layoffs говорит, что ожидаемое кол-во увольнений в 2026-м будет ровно в десять раз выше, нежели в 2021-м. LinkedIn переполнен постами о поиске работы, Хабр — очередными разборами рынка, а фраза “реорганизация” звучит, скажем так, по-другому.
Мы, в Стратоплане, хотели бы, чтобы руководители сегодня не засыпали с мыслью о том, чего ждать от завтрашнего дня и не работали с тревожными мыслями на фоне “а что, если я следующий”.
Потому вместе с экспертами извне мы задумали бесплатный интенсив «ИТ-зима. Набор для выживания». Каждый день разбираем один конкретный инструмент, чтобы не просто не “замерзнуть”, но и вырасти, потому что именно зимой освобождаются роли и решается, кому доверять больше.
Без подписок на каналы и платы за вход
По датам – 12–23 октября, по будням, в формате вечерних онлайн-эфиров с записями и лонгридами.
Регистрация здесь: https://stratoplan-school.com/marathon/tlgr
О чем будем говорить:
– как переводить свою работу в измеримый результат на язык бизнеса – что думает о себе кандидат, и что на самом деле ищет компания – управление вверх и деньги – и еще не менее 6-ти критически важных фронтов работы руководителяВетра зимы уже здесь, давайте готовиться вместе!
Путь менеджера в 2026
Менеджеров сейчас пытаются закопать все, кому не лень – но при этом без них все равно никак. AI не поменял фундаментальных ограничений человеческой натуры, и нам все так же нужно уметь планировать работу, выстраивать процессы коммуникации, решать человеческие проблемы и помогать друг другу расти. В статье – довольно трезвый взгляд на то, что меняется в работе менеджера в 2026 году:
👉Надо заново учиться делить работу между людьми и следить за поддерживаемостью кода – и потому что один человек теперь делает больше, и потому что код стал дешевле, а ошибки – нет.
👉AI дает хорошую видимость того, кто чем занимается, но не дает понимания, особенно в сложных вопросах. Поэтому нужно учиться понимать, когда полезнее говорить с людьми, а когда с AI.
👉Нужно учиться справляться с выросшими ожиданиями – вам будут давать больше людей, ответственности, неопределенности, да еще и заставлять внедрять во все это AI.
👉Нужно разруливать конфликты нового вида – из-за дешевости кода люди начинают строить свои костыли сбоку, и очень не хотят отказываться от них.
👉Нужно бороться с эрозией доверия между людьми. Из-за способности AI быстро отвечать на вопросы люди начинают меньше общаться, а значит теряются связи и доверие.
Автор дает и несколько советов по тому, как справляться с этими изменениями и в целом не сваливаться в полный хаос. Мне особенно понравился один из них – осознанно замедляться, тратя часть выигрыша в продуктивности на живое общение людей – командные встречи или дизайн-ревью.
Я открыл клуб Подлодки про AI в разработке уже полгода назад. Он сильно помог участникам изменить рабочие процессы в их командах и научиться самим работать с агентами. За это время мы:
👉Провели 90 стримов про harness engineering и внедрение AI в команды
👉Собрали большую базу знаний про AI в разработке
👉Устроили аж два хакатона – делали автономные фабрики фичей и самообучающихся агентов
👉Собрали сообщество, в котором получается очень дельно обсуждать новости и помогать друг другу с решением проблем
Короче говоря, мне очень нравится, что получается – я и сам узнаю очень много нового, и радуюсь от того, сколько пользы получается дать другим участникам. Поэтому хочу напомнить и вам, подписчикам любимого канала, кому и зачем стоит вступить к нам:
Если вы хотите просто держать руку на пульсе происходящего в индустрии
Я вытаскиваю очень крутых экспертов из Uber, xAI, Meta, Яндекса, Cursor, а еще из кучи стартапов. Они рассказывают, как работают их команды – и вы можете узнать у них то, о чем на конференциях начнут говорить только через год.
В нашем закрытом чате мы разбираем все важные новости и изменения подходов к разработке. Если нет времени читать – вам приходит дайджест с главными выводами.
Если вы хотите вкатиться в лучшие практики AI разработки
Каждую неделю мы проводим 2-3 стрима на разные темы, где есть куча полезной информации – от автоматизации процессов QA или SRE до того, как строить внутренние AI платформы.
В нашем чате есть специализированные комнаты по самым горячим темам – например, локальные модели, или SDD. Клубчане делятся там своими сетапами и практиками.
А еще вам доступен RAG по всему контенту чата и прошедших стримов, так что найти нужный совет очень просто!
Если вы уже активно внедряете AI в свою работу или команды
Это ровно то, чем занимаются все в клубе – так что вы сможете найти единомышленников с похожими проблемами. Как работать со скептиками, как не попасть в зависимость от вендоров моделей, как внедрить локальные модели, как перестроить процесс разработки – все эти вопросы можно обсуждать в чате и на Random Coffee.
🔗Детали, расписание, заявки в клуб
на прошлой неделе, кстати, как раз проводили круглый стол про внедрение Spec Driven Development на масштабе огромных проектов и десятков команд разработки, так что самое время ворваться и посмотреть в записи!
Зачем платить за софт, когда все можно завайбкодить
Смотрите, какой веселый эксперимент нашел. Ребята решили проверить, можно ли заменить какую-то платную внутреннюю корпоративную систему на самодельную реализацию, написанную с агентами за два дня. На вход взяли подробную документацию, описанные юзкейсы, руководства и демки.
На выходе, ожидаемо, получили довольно убедительно выглядящий прототип, который, тем не менее, разваливался в большом количестве сценариев, отличных от описанного в документации дефолтного – часть фичей оказались стабами, никакой нагрузки система не выдерживала, а важные эдж кейсы не были учтены.
Несмотря на этот довольно ожидаемый итог, мне очень понравился один вывод из этого эксперимента:
Сложная система обладает эмерджентными свойствами. Это свойства, которые возникают на стыке компонентов, а не внутри них.Суть в том, что вот такие эмерджентные свойства никогда не описаны в документации, и чаще всего не описаны в тестах. В лучшем случае они существуют в головах разработчиков и тестировщиков, а чаще не существуют вообще нигде. И чем сложнее система, чем больше в ней взаимосвязей, тем больше там таких эмеджентных свойств. Именно это делает задачу клонирования чужих продуктов или даже переписывания собственных с одного языка на другой такими сложными.
Ходят слухи, что Amazon начал пытаться нанять обратно часть людей из списка сокращенных ранее в этом году.
Но топы не могут ошибаться, поэтому Amazon не отыгрывает свои решения, а запускает перспективный проект под кодовым названием "Boomeranf Reengagement Initiative". А такое уже тянет на повышенную премию в performance review!
Про новое чувство потока
Вообще, мышление на основе первых принципов – это какой-то ну очень надоевший баззворд, который регулярно вставляют в абстрактные статьи про менеджмент. Но конкретно эта статья мне понравилась тем, что дает этому подходу очень приземленное объяснение.
Мыслить от первых принципов – значит откинуть весь свой прошлый опыт и знания, которые могут ограничивать пространство решений, вспомнить, какая проблема вообще решается и зачем, и взглянуть на нее свежими глазами.
Когда вы на самом деле понимаете, чего хотите достичь, то сделать первый шаг становится очень просто. А за первым шагом следуют и следующие, а вместе с ними – еще более глубокое понимание проблемы. И вот такой подход постепенного изучения проблемы свежими глазами вместе с агентами может стать тем, что заменит нам утерянное чувство потока.
+4🏗 Строим мультиагентные системы для разработки на Podlodka AI Crew
Инженерные задачи редко состоит из одного действия. В традиционной разработке их распределяют между несколькими специалистами.
Мультиагентный подход переносит ту же логику в среду искусственного интеллекта: вместо одного исполнителя над задачей работают несколько виртуальных агентов. Но как построить такую систему и сделать её эффективной?
Эксперты Podlodka AI Crew ответят на этот вопрос в новом сезоне «Мультиагентные системы», который пройдёт с 12 по 16 октября. Генеральный партнёр конференции — RWB.
О чём узнают участники:
🧩 Как построить эффективную внутреннюю AI-платформу разработки
🧠 Как устроен «мозг» агента и как это использовать
🔄 Как убрать себя из агентского цикла с помощью оркестрации
🏭 Как построить «завод» из AI-агентов с узкими задачами
🔍 Как быстро обнаруживать ошибки и не тратить лишние токены.
Формат Podlodka AI Crew — комфортный онлайн: 5 дней, утренние и вечерние сессии в Zoom.
Отдельный плюс — цена: заметно ниже привычных конференций, при этом много практики и обсуждений в закрытом комьюнити в Telegram.
🔗 Подробностями о сезоне «Мультиагентные системы» делимся на сайте.
Приходите на конференцию, чтобы вместе с коллегами найти баланс между скоростью, качеством, стоимостью и уровнем человеческого контроля в AI-разработке.
🎟Купить билет: https://podlodka.io/aicrew
Про профилактику выгораний
Очень часто причина выгорания находится не в количестве выполняемой работы, а в том, что она не приводит ни к каким ощутимым победам – не наступает момент вознаграждения за усилия. Это особенно верно для длинных проектов, или работы с очень отложенным эффектом. Иначе говоря, чем более абстрактна, далека или недостижима цель, тем больше вероятность того, что в команде будет наступать чувство выгорания.
Один из способов побороться с этим – декомпозировать такую далекую цель на более близкие и ощутимые ачивки, которые можно отпраздновать, и которые будут давать ощущение завершенности.
Статья мне понравилась своим примером – компания разрабатывала самолет, и это ну очень долгий проект. Что мне не понравилось – отсылка на marsallow test, в котором детям предлагали зефирки – он уже давно признан совсем не научным.
«ИИ уже в работе: как превратить личную продуктивность в результат компании».
Бесплатная видеолекция Яндекс Практикума и Яндекс 360
ИИ-зация даётся не всем. Российские компании массово внедряют ИИ, тратят время и ресурсы, но только 30% участников рынка получают реальный бизнес-эффект.
На каком этапе процесс ломается и ИИ остаётся «игрушкой» для сотрудников? Узнайте в видеолекции, как строить ИИ-трансформацию, и получите дорожную карту внедрения для разных ролей.
О чём поговорим:
— Как меняются привычные задачи с появлением ИИ.
— Почему сэкономленное время не всегда превращается в бизнес-результат.
— Как использовать ИИ в HR, финансах, закупках, продажах и управлении.
— Какие ИИ-навыки развивать у сотрудников и как связать их с реальными рабочими задачами.
👨🏫 Эксперт: Александр Пасякин, руководитель по работе с EdTech в Яндекс 360
➡️ Получить запись бесплатно
Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2VtzqvFZJLt
Как менеджерам перестать быть кожаными роутерами
В период гиперроста компаний роль очень многих менеджеров сводилась к тому, чтобы быть кожаными роутерами – передавать информацию от руководства своей команде, и статус-апдейты обратно своим менеджерам. Сегодня ценность этой задачи заметно падает – слоев в компании становится меньше, а нужную информацию, при условии ее правильной организации, можно найти без участия дополнительных людей в этой цепочке.
Мы уже много раз обсуждали, что теперь от всех менеджеров требуется быть гораздо более техническими и глубоко погруженными в проекты своей команды, чем раньше. Вместо аккумулирования и передачи информации помогать своей команде принимать правильные архитектурные решения.
Вот какие практики советуют в статье, чтобы переключиться из режима роутера в режим технического менеджера:
👉Регулярно писать продакшн код, либо стать овнером одного из проектов команды
👉Регулярно работать с инженерами в паре над решением сложных проблем на всем протяжении процесса, не только ревьюить код
👉Принимать активное участие в написании дизайн-доков
👉В любых больших технических проектах думать над путями решения самостоятельно с помощью агента, чтобы составить о них собственное мнение
Советы все более чем разумные, кроме самого первого – мне все-таки кажется, что даже в изменившихся условиях у менеджера на критическом пути должны быть более важные задачи, чем писать фичи в какой-то конкретный сервис или чинить баги в нем, блокируя команду своей недоступностью.
Про силовые тренировки
Я в этом канале периодически напоминаю, что самый лучший способ для профилактики стресса, свойственного менеджерской работе – это спорт, а особенно – силовые тренировки.
Мы еще два года назад записали великолепную серию выпусков Подлодки про то, как вкатиться в силовые тренировки – и про то, как составить программу, и про то, как максимально эффективно нагружать мыщцы, и про то, как питаться и учитывать травмы и болезни.
👉Про составление программы
👉Про подбор тренера, выработку привычек, домашние занятия и другие прикладные вопросы
👉Про диету и здоровье
Гостем всех трех выпусков был мой тренер Стас большой приверженец методов доказательного фитнеса, а заодно – бывший дата саентист. Сейчас у него появилось несколько окон для новых клиентов, поэтому, если вы хотите потянуть веса под руководством кого-то, кто прочитал за вас весь пабмед, посмотрел всех доказательных качков, и будет вам регулярно строить всякие дикие графики – пишите @st_ts42!
А помимо выпусков Подлодки, можете почитать его канал!
ИИ-обучение становится стандартной статьей корпоративного бюджета
Это заметили исследователи из Hints, опросив 200+ HR-директоров, HR-менеджеров и L&D. Оказалось, что более половины компаний уже внедрили соответствующие программы, а 60% планируют наращивать расходы на это направление в ближайший год.
👉 Главный запрос связан с навыками для текущей работы. 51,1% компаний развивают у сотрудников базовую ИИ-грамотность, 49,5% учат повышать продуктивность. Если выбирается более узкая специализация, то чаще всего это аналитика, маркетинг или дизайн.
👉 Целевая аудитория — линейный персонал и руководители подразделений. C-level пока вовлечен слабо.
👉 Эффективность измеряется через операционку. 44% компаний отмечают рост скорости выполнения задач, 32,7% видят повышение качества работы, более 26% говорят о снижении рутины.
👉 Явного лидера среди провайдеров ИИ-обучения нет — лишь 11,7% респондентов считают, что он уже сформировался. Больше остальных с сильной экспертизой в ИИ связывают Яндекс Практикум (примерно 47% респондентов), далее идут СберУниверситет (27%) — за управленческие и коммерческие направления и Skillbox (25%) — за обучение дизайну и разработке.
Короче говоря, ИИ-обучение сейчас — это история про адаптацию существующих процессов под новые инструменты. Задачи становятся более емкими, а решать их нужно всем, кто хочет остаться на плаву новой технологической реальности.
Узнайте о лучших практиках от топ-менеджеров технологических компаний
📌8 октября, Москва, Кластер «Ломоносов»
На бесплатной конференции об ИТ-инфраструктуре, ИИ, данных и кибербезопасности. Selectel ТехноДень соберет на одной площадке топ-менеджеров, технических директоров и экспертов в сфере ИИ, ИБ и разработки, чтобы обсудить актуальные ИТ-тренды 2027.
На повестке:
🔺Искусственный интеллект: как эффективно внедрять нейросети в бизнес, как выбрать и масштабировать инфраструктуру для запуска.
🔺Информационная безопасность: новые вызовы и угрозы для бизнеса в эру ИИ и как с ними справляться.
🔺Данные: как работать с большими объемами и как создать собственную платформу данных.
🔺ИТ-инфраструктура: как создать отказоустойчивое решение и оптимизировать его под ваши задачи.
Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJDaJch
Как использовать агентов в легаси кодовых базах
Держите хороший набор правил по тому, как программировать с агентами в кодовых базах с огромным количеством техдолга, которые никто по-настоящему не понимает:
👉Весь код можно условно побить на три зоны – зеленую, желтую и красную. Зеленый код хорошо спроектирован, покрыт тестами, его можно менять в целом без страха. Желтый – качество смешанное, тестам особо веры нет. Красный – бизнес-критичные части, в которых мало кто разбирается. Вот стратегия работы с кодом отличается от того, в какой вы зоне.
👉Давайте агенту контекст, который он не может сам вытащить из кода – объясните трейд-оффы, причины принятия каких-то решений, гайдлайны, которые не засунуть в детерминистические проверки и все в таком духе.
👉Если агент делает какой-то рисерч по коду, сохраняйте его результаты, чтобы эту работу не повторять дважды.
👉Перед тем, как вносить изменения в красную зону, покройте ее тестами, фиксирующими ее текущее поведение.
👉Всегда доводите миграцию до конца, и удаляйте старый код. Агенты хуже всего работают, когда видят два разных подхода к решению одной и той же задачи.
👉Не начинайте думать про автономную работу, лупы и прочую параллелизацию, пока проект не покрыт надежными детерминистическими гейтами.
Что общего у продакт-менеджера и кинорежиссёра? Узнаете 16 октября на Avito Action.
Будем говорить про дизайн и продукт, без привычных границ между дисциплинами.
Разберём:
— Как продактам и дизайнерам работать в связке, а не тянуть одеяло на себя
— Где начинают смещаться роли
— Неожиданные параллели с кинопроизводством и нейробиологией
📍 Москва, «Центр Кино»
🗓 16 октября, 15:00
Подробности и регистрация здесь
Менеджеры как вымирающий вид
Компании продолжают резать косты и повышать эффективность за счет уменьшения количества прослоек между топ-менеджментом и рядовыми сотрудниками. Самые заметные примеры:
👉Uber планирует в два раза сократить количество маленьких команд, и в итоге на 20% срезать общее количество менеджеров.
👉Google еще в прошлом году срезали такие команды и их менеджеров на треть.
👉В Intel уменьшили количество слоев менеджмента с 12 до 6.
👉В Coinbase посокращали кучу людей с целью свести количество этих слоев до 5.
Эти изменения ведут к тому, что нагрузка на оставшихся менеджеров растет – от них требуют и быть играющими тренерами, и не бросать пипл менеджмент, при этом увеличивая количество людей. Многие не выдерживают и увольняются сами. При этом очередь из желающих их заменить тоже не выстраивается – судя по опросам, карьера менеджера больше не выглядит привлекательным вариантом.
Поэтому, кажется, тот карьерный тупик, которого мы всегда боялись в роли тимлида, теперь действительно настает.
Как Bending Spoons переделывает компании
Bending Spoons – это итальянская компания с очень интересной бизнес-моделью. Они выкупают бывшие когда-то легендарными компании, которые либо перестали расти, либо стали убыточными, и жестко их оптимизируют – увольняют большую часть команды, встраивают в свою инфру, выкручивают цены для лояльных пользователей, и заменяют дорогих американских инженеров дешевыми европейскими. Чисто чтобы понимать масштаб, им сейчас принадлежат Meetup, Airtable, Evernote, Issuu, Vimeo, StreamYard, Eventbrite и даже AOL. А на прошлой неделе они купили Miro!
Так вот, вышла статья от инжиниринг менеджера из Evernote, который рассказал, как поглощение и оптимизация выглядят изнутри. Там не то, чтобы какая-то eye opening история была, но вот несколько интересных шагов:
👉Каждому департаменту назначили дополнительного менеджера из Bending Spoons, задачей которого было присматривать за происходящим и задавать направление.
👉До сокращений всем желающим предложили уйти по собственному желанию с тремя зарплатами и ноутбуком.
👉Bending Spoons жестко оптимизировали косты – отказались от офиса, перевели всех с платного Zoom на уже доступный в офисном пакете Google Meet, заменили часть сервисов вроде платформ для проведения интервью или пушей на самодельные внутренние решения.
👉Подняли цену на подписку на Evernote в два раза.
👉Постепенно запустили сокращения в несколько волн, в результате весь персонал в США уволили и перевели разработку в Италию. Кому-то даже релокацию предложили!
Мне очень нравится наблюдать за этими ребятами. Большие продуктовые компании очень часто на удивление неэффективны – когда начинается быстрый рост расходы раздуваются моментально, а сокращать их обычно слишком больно, и получается это делать только у внешних людей без эмоциональных и политических инвестиций в текущее состояние дел.
🦺 Обучение по охране труда под ключ
Организуем обучение по охране труда с учётом специфики бизнеса и количества сотрудников. Подбираем программу под должность, условия и виды работ (в том с вредными и опасными факторами, повышенной опасности).
В обучение входят:
- онлайн-теория на платформе Нетологии;
- очные практические занятия на базе партнёров в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге или на территории вашей компании по - договорённости;
- оформление протоколов;
- внесение сведений в реестр Минтруда;
- бонусный курс по цифровой безопасности и работе с ИИ.
➡️ Оставить заявку
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 erid:2VSb5x8bQfC
Как писать с помощью LLM
Давайте сразу согласимся – AI пока еще пишет отвратительно, и даже средненький текст за авторством человека будет на порядок лучше и органичнее. Я, например, именно по этому продолжаю в канал писать все своими руками – да, иногда получается кривенько, зато свое родное.
Но это не значит, что LLM нельзя использовать, чтобы сделать человеческие тексты лучше. Начнем с того, чего делать нельзя:
👉Не нужно использовать никакие слова и обороты, которые LLM вам предлагает, именно они дают ощущение AI текста.
👉Не нужно обращать внимание на то, когда модель хвалит вас или ваши идеи.
Вместо этого модель можно использовать, чтобы найти конкретные недостатки в написанном вами тексте, а потом самостоятельно переписывайте каждый проблемный кусок. После переписывания модель помогает и со вторым раундом – покажите оригинал и переписанный вариант LLM в свежей сессии, и попросите выбрать, какой из них написан лучше.
Еще очень помогает направлять модель на конкретные проблемы – чтобы собрать себе нужный словарик и набить руку в статье советуют книгу Lessons in Clarity and Grace, я не читал, но в бэклог забрал.
Кроссплатформа теряет смысл
Shopify, которые безумно топили за React Native последние годы, решили дропнуть кроссплатформу и уйти обратно на натив. Причины, которые они называют вслух:
👉Агенты могут легко переносить готовые фичи из iOS в Android и обратно, так что преимущество от ускорения разработки сходит на нет.
👉Разработчики могут контрибьютить в обе кодовые базы, не испытывая проблем из-за незнания Swift или Kotlin, и это убивает преимущество от использования одного языка.
👉Feature Parity поддерживать стало дешевле из-за единых спек и тестов, так что косты в этом месте тоже упали.
👉Делать нативные приложения все еще лучше, так как ты находишься ближе к железу, используешь нативный тулинг, и тащишь меньше зависимостей.
Вообще, кроссплатформа всегда была компромиссным решением. Компании получали ускорение разработки, но теряли много других важных вещей – перфоманс, быструю поддержку новых фичей из обновлений операционок, нативный look and feel. Ускорение теперь можно получить и другим способом, так что единственным заметным плюсом от кроссплатформы остается экономия токенов – а это заметно более слабый аргумент.
