Мастерская инженеров-менеджеров (МИМ)
Ir al canal en Telegram
2 403
Suscriptores
-424 horas
-67 días
+530 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
agosto '26
agosto '26
+35
en 0 canales
julio '26
+45
en 2 canales
Get PRO
junio '26
+54
en 3 canales
Get PRO
mayo '26
+46
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+100
en 6 canales
Get PRO
marzo '26
+95
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+46
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+52
en 0 canales
Get PRO
diciembre '25
+71
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+175
en 5 canales
Get PRO
octubre '25
+35
en 2 canales
Get PRO
septiembre '25
+23
en 1 canales
Get PRO
agosto '25
+20
en 0 canales
Get PRO
julio '25
+29
en 0 canales
Get PRO
junio '25
+56
en 2 canales
Get PRO
mayo '25
+61
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+75
en 4 canales
Get PRO
marzo '25
+35
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+37
en 0 canales
Get PRO
enero '25
+118
en 3 canales
Get PRO
diciembre '24
+54
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+24
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+32
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+19
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+24
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+29
en 0 canales
Get PRO
junio '24
+32
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+39
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+73
en 4 canales
Get PRO
marzo '24
+46
en 0 canales
Get PRO
febrero '24
+53
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+72
en 1 canales
Get PRO
diciembre '23
+59
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+29
en 0 canales
Get PRO
octubre '23
+44
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+40
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+52
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+37
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+60
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+51
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+113
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+221
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+63
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+53
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+32
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+40
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+44
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+46
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+81
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+37
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+76
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+71
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+72
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+187
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+69
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+50
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+39
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+29
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+53
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+34
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+32
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+55
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+46
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+43
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+31
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+36
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+72
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+74
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+581
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 27 agosto | 0 | |||
| 26 agosto | 0 | |||
| 25 agosto | 0 | |||
| 24 agosto | 0 | |||
| 23 agosto | +5 | |||
| 22 agosto | +3 | |||
| 21 agosto | 0 | |||
| 20 agosto | +2 | |||
| 19 agosto | +2 | |||
| 18 agosto | +1 | |||
| 17 agosto | +4 | |||
| 16 agosto | 0 | |||
| 15 agosto | +3 | |||
| 14 agosto | 0 | |||
| 13 agosto | +1 | |||
| 12 agosto | +1 | |||
| 11 agosto | +1 | |||
| 10 agosto | +1 | |||
| 09 agosto | +1 | |||
| 08 agosto | +2 | |||
| 07 agosto | 0 | |||
| 06 agosto | +1 | |||
| 05 agosto | 0 | |||
| 04 agosto | +4 | |||
| 03 agosto | +2 | |||
| 02 agosto | 0 | |||
| 01 agosto | +1 |
Publicaciones del Canal
Выберите персонажа на завтрашний рабочий день.
Многостаночник.
ChatGPT, Claude, Perplexity, заметки, документы, таблицы. Всё умеет. Всё переносит между ними руками.
Шива.
Одна рука ищет вчерашний чат. Вторая грузит файл. Третья пересказывает контекст. Четвёртая сохраняет хороший ответ. Пятая уже открыла новый проект. Остальные три заняты примерно тем же.
Железный человек.
Материалы и история проекта уже собраны рядом с работой. ИИ получает нужные данные, человек ставит задачу, выбирает и проверяет результат.
Командир команды.
Один агент собирает материалы, второй готовит вариант, третий ищет слабые места. Все работают вокруг одной задачи и общей истории проекта.
За день один человек легко успевает побыть всеми четырьмя.
Разница — сколько времени съедает обслуживание самих ИИ: найти, перенести, напомнить, приложить, сохранить, снова объяснить.
В IWE эту служебную работу постепенно берёт на себя рабочая среда: материалы лежат в своих местах, история остаётся доступной следующей сессии, а разным помощникам можно давать разные роли.
До "командира команды" в первый вечер идти не требуется.
На канале "Личное развитие" мы оставили короткий вход: запись эфира, инструкцию подключения Claude к материалам МИМ и следующий шаг — собственное хранилище с первой записью.
https://t.me/mim_self
Кто сегодня вы?
👍 Многостаночник
🔥 Шива
💪 Железный человек
❤️ Уже собираю команду
| 2 |  Сложный проект ломается не только на качестве рассуждений. Он ещё должен пережить десятки отдельных рабочих сессий.
Почему приняли это решение?
Что уже проверили и на каких данных?
Что из накопленного понадобится дальше?
Можно хорошо разобрать отдельную задачу с ИИ — и через неделю снова собирать всю историю проекта руками.
IWE (Intelligent Work Environment — интеллектуальная рабочая среда) удерживает между рабочими сессиями проекты, материалы, решения, рабочие продукты и правила работы.
Системное мышление и FPF задают способ работы с задачей. IWE помогает этой работе продолжаться между отдельными сессиями.
На последней открытой встрече Дмитрий Смирнов показал один такой проект. Его IWE в разное время работала как помощник, администратор проекта, аналитик и внешняя память. В проекте — 24 связанных рабочих продукта, в одной из задач — более 15 000 строк связанных данных. Ручную сборку только этих данных Дмитрий оценивал примерно в три недели непрерывной работы.
Человек остаётся автором цели, решений и проверки результата. Но ему уже не приходится удерживать в голове каждую связь проекта — становится доступнее работа большего масштаба.
Сегодня Церен покажет первый шаг: начнём в браузере и разберём, как дальше собирать среду вокруг собственной работы, проектов и накопленных материалов.
Сегодня, 23 августа · 11:30 МСК
"Первый запуск личной ИИ-среды" с Цереном Цереновым
Участие бесплатное.
Короткая подготовка уже здесь:
https://t.me/+E-0ROgLgDbFlZDhi
Там же перед началом появится ссылка на встречу, а после — запись и материалы. | 452 |
| 3 |  Главный актив в работе с ИИ — ваш собственный контекст
в решениях, заметках, материалах, ходе мысли, истории работы.
Модели будут меняться. Что будет накапливаться между ними и работать на вас дальше?
Завтра на канале Личного развития проводим практикум "Первый запуск личной ИИ-среды" с Цереном Цереновым.
Личная ИИ-среда накапливает ваши решения, материалы, правила и историю работы. Вам не приходится держать всё это в голове — легче вести длинные, сложные задачи.
Постепенно вырастет и доступный вам масштаб работы.
❗️ Мы подготовили первый шаг — короткую инструкцию, как подключить к вашему Claude наши руководства и материалы, которые уже используют для планирования, работы с накопленными заметками и ведения сложных проектов.
Инструкция уже на канале Личного развития:
@mim_self
Там же завтра появится ссылка на встречу, а после — запись и материалы.
23 августа · 11:30 МСК
Участие бесплатное. | 442 |
| 4 |  +1Представьте, что через несколько недель вы вдруг замечаете, что на работе всё изменилось.
Вы не тратите месяцы на инициативу, которую вообще не стоило запускать.
Раньше видите дорогую проблему в продукте или проекте - до того, как она уйдёт в реализацию и переделку.
Делаете рабочий ход, которым потом пользуются другие, а не просто "лучше понимаете материал".
Или начинаете держать тот масштаб работы, который ещё недавно казался для вас слишком большим.
Звучит как рекламное обещание. Но это уже давно не обещания, а реальные кейсы из программы Рабочего развития.
У одного начальника отдела моделирование уберегло команду от трёх месяцев лишней работы.
У другого выпускника софт для нового платёжного терминала сделали с нуля за семь месяцев и сдали на сертификацию точно в обещанную дату.
Одна участница после первой ступени Рабочего развития сменила компанию. Через две недели стала FAE, через три месяца - Head of Field Application Engineering and Technical Program Management.
А в других историях участники по ходу программы начинали держать больший масштаб и доходили до роли руководителей лабораторий и директоров по развитию.
За счёт чего вообще начинается такой сдвиг?
Почему у одного человека после "распожаризации" просто стало чуть спокойнее, а у другого из этого вырастает совсем другой уровень работы?
Поэтому сейчас хочется показать вам запись установочной встречи R1-R4.
Там проходила тренировка одного из ключевых навыков: разбора целевой системы.
И, если хотите быстро понять, как из распожаризации вырастает более сильная профессиональная работа, начните с первых минут установочной.
Проверьте себя:
Сможете точно назвать свою целевую систему?
Запись лежит в открытом 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 @alyona_girassol. | 487 |
| 5 | Представьте, что через несколько недель вы вдруг замечаете, что на работе всё изменилось.
Вы не тратите месяцы на инициативу, которую вообще не стоило запускать.
Раньше видите дорогую проблему в продукте или проекте - до того, как она уйдёт в реализацию и переделку.
Делаете рабочий ход, которым потом пользуются другие, а не просто "лучше понимаете материал".
Или начинаете держать тот масштаб работы, который ещё недавно казался для вас слишком большим.
Звучит как рекламное обещание. Но это уже давно не обещания, а реальные кейсы из программы Рабочего развития.
У одного начальника отдела моделирование уберегло команду от трёх месяцев лишней работы.
У другого выпускника софт для нового платёжного терминала сделали с нуля за семь месяцев и сдали на сертификацию точно в обещанную дату.
Одна участница после первой ступени Рабочего развития сменила компанию. Через две недели стала FAE, через три месяца - Head of Field Application Engineering and Technical Program Management.
А в других историях участники по ходу программы начинали держать больший масштаб и доходили до роли руководителей лабораторий и директоров по развитию.
За счёт чего вообще начинается такой сдвиг?
Почему у одного человека после "распожаризации" просто стало чуть спокойнее, а у другого из этого вырастает совсем другой уровень работы?
Поэтому сейчас хочется показать вам запись установочной встречи R1-R4.
Там проходила тренировка одного из ключевых навыков: разбора целевой системы.
И, если хотите быстро понять, как из распожаризации вырастает более сильная профессиональная работа, начните с первых минут установочной.
Проверьте себя:
Сможете точно назвать свою целевую систему?
Запись лежит в открытом 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 @alyona_girassol. | 1 |
| 6 |  Чтобы сократить команду, кризис больше не нужен:
"Подписка на сильную AI-модель обходится компании дешевле и даёт результат быстрее, чем поставить стажёру задачу, дождаться выполнения, перепроверить и отправить на доработки".
Кто-то в сообществе МИМ так объясняет, почему команда стала меньше. Кто-то — почему отдельная джун-позиция перестала окупаться.
Сначала дешевеет исполнение. Потом становится меньше ролей, где достаточно хорошо выполнять поставленное.
То, что ещё недавно считалось хорошей производительностью, становится базовой нормой. Команда может делать больше тем же составом, а фраза "я качественно выполняю то, что мне поставили" всё хуже объясняет, почему именно эту роль нужно расширять и оплачивать дороже.
В свежем опросе tech-специалистов:
✏️ 51% опасаются, что благодаря AI от них будут ждать больше работы за ту же компенсацию.
✏️ 22% называют риском потерю работы из-за AI.
В итоге, даже опытность сама по себе уже не даёт прежнего запаса спокойствия.
Опыт начинает стоить дороже, когда человек умеет сам поставить работу: заметить изменение ситуации, удержать цель и критерии, решить, что отдать AI, что — человеку, где результат требует проверки и какой ход делать дальше.
То, что раньше выглядело как "менеджерская надбавка" к профессии, становится частью профессиональной базы.
В МИМ мы называем это агентностью.
С ней очередной новый инструмент уже не заставляет снова догонять рынок. Вы можете понять, что изменилось, перестроить работу и использовать AI там, где он действительно усиливает результат.
Агентность развивается на собственных задачах. Поэтому в резидентуре материалом становятся ваши проекты, сроки, люди, ограничения, решения и их последствия.
Постепенно меняется и рабочая неделя: меньше времени съедают авралы и переделки, появляется место для важной работы, у решений — понятные основания, а результаты изменений можно оценивать по последствиям.
На этом строится рабочее развитие в МИМ:
ваш проект + актуальные руководства + наставники + FPF.
Так устроена теперь и R1–R4: один проект проходит все четыре части подряд, а результаты предыдущих решений переходят сразу к последующему развитию.
В итоге меняется карьерная позиция: вы можете брать на себя более сложную работу, усиливать её AI и сохранять и развивать востребованность.
Сегодня в 18:30 МСК пройдёт первая открытая установочная встреча обновлённой R1–R4.
Подробно про формат, четыре части резидентуры, условия участия и встречу написали на канале "Рабочее развитие":
@mim_workdev | 561 |
| 7 |  В резидентуре МИМ прочитанное руководство результатом не считается.
Можно знать материал, цитировать его и прекрасно отвечать на вопросы. Для резидентуры этого мало. Результат должен появиться в вашем рабочем проекте — такой, который можно предъявить, разобрать с наставником и проверить по заранее понятным критериям.
Сейчас первые четыре резидентуры собираются в один проход — один проект остаётся с участником четыре месяца, а результаты каждого этапа становятся материалом следующего (распожаризация, моделирование для коммуникации, рабочее моделирование, причинность и интервенции).
В МИМ такой предъявляемый результат иногда называют "шедевром" — по старой логике: работу мастера видно по тому, что он сделал.
Как будет устроен первый четырёхмесячный запуск — сегодня расскажем на канале МИМ Рабочее развитие: @mim_workdev | 557 |
| 8 | Sin texto... | 688 |
| 9 |  "Мы можем сделать всё. Просто не сразу".
Иногда распожаризация начинается с одной фразы, после которой уже можно нормально разговаривать о приоритетах. Больше рабочих разборов — в записи встречи Анны Лубенченко: @mim_workdev | 703 |
| 10 |  "Мне Анна сказала: вот тебе руководство, проблемы у тебя на уровне команды, сделай вот эти 3 изменения — я пошёл сделал)".
В одной из команд крупное изменение в продукте могло идти до выпуска 100–120 дней.
По рекомендации Анны участник перестал набирать новые задачи при большой незавершёнке, сосредоточил команду на завершении начатого и после крупных релизов оставлял неделю на проверку и доработку выпущенного.
В результате команда стала чаще доводить начатое до выпуска и перешла к регулярным небольшим релизам.
Анна Лубенченко много лет ведёт группы МИМ по рабочему развитию, занимается операционным менеджментом, разрабатывала руководства по рациональной работе и системному саморазвитию. Она соавтор "Мысли системно" и "Системного саморазвития".
Сегодня в 18:30 можно принести Анне уже свой проект.
На бесплатном практикуме "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас" возьмём один пожар, который уже приходилось тушить: задачу, которую снова нужно дожать лично, решение, которое без вас зависает, работу, которую вроде спасли — до следующего раза.
Будем разбирать, почему он возвращается, и выберем 2–3 изменения, с которых можно начать. Чтобы проект меньше зависел от вашего постоянного "напомнить, дожать, подхватить", а время возвращалось к работе, которая действительно двигает его вперёд.
Эту работу продолжают в R1 "Распожаризация": уменьшают незавершёнку и перегруз и постепенно высвобождают рабочее время.
На прошлой открытой встрече Анна называла ориентир — в среднем около 30% рабочего времени удаётся высвободить по мере снижения перегруза.
11 августа · 18:30 МСК · онлайн · бесплатно
Запись, подробности и ссылка на встречу — на канале "Рабочее развитие":
@mim_workdev
Приходите со своим пожаром. Раз уж он снова здесь, сегодня от него будет хоть какая-то польза 🔥 | 691 |
| 11 |  Если вы давно в МИМ, Анну Лубенченко, скорее всего, уже знаете.
Системное мышление, собранность, системное саморазвитие, "Рациональная работа" — Анна много лет работает там, где хороших намерений уже мало и нужно добраться до результата в реальной жизни. Сейчас она один из авторов руководства R1 "Распожаризация".
Когда-то в своём блоге Анна сформулировала свою работу:
"Помогать вам доводить важные дела до конца, а неважные вообще не делать)))"
С тех пор в её текстах стало гораздо больше операционного менеджмента, Product Operations, WIP и устройства рабочих процессов. А вопрос остался до боли узнаваемым: почему сильный человек опять оказывается тем, кто подхватил, договорился, напомнил, доделал и спас.
Завтра, 11 августа, в 18:30 МСК Анна проведёт бесплатный открытый практикум на канале Рабочего развития "Почему пожары возвращаются, пока работа держится на вас".
Берите один настоящий пожар из своего проекта. На встрече разберём какую работу вы снова компенсировали собой, какая незавершёнка осталась после тушения и какие 2–3 хода можно проверить в проекте.
Если у вас есть рабочая история "ну без меня там бы всё..." — приносите её 🙂
Подробности и вход завтра — на канале @mim_workdev. | 575 |
| 12 |  Опытный специалист постоянно пользуется правилами, которых нет ни в инструкции, ни в регламенте.
Он знает, что здесь сначала проверить, какие варианты сразу отбросить, где результат ещё рано принимать и почему два похожих случая требуют разных действий. Часто всё это кажется настолько очевидным, что записывать даже не приходит в голову.
AI-агент этих правил тоже не получает.
Завтра, 9 августа, на пятом семинаре серии FPF Анатолий Левенчук будет разбирать DPF и LPF: как собирать рабочие принципы предметной области, проекта или команды так, чтобы ими могли пользоваться люди и AI-агенты.
В DPF попадают типовые проблемы области, современные способы работы с ними, источники, проверки и границы применимости. LPF добавляет правила конкретной команды, проекта или организации.
До четвёртого семинара дошёл 91 участник. В группе одновременно разбирают разработку ПО, строительство, программы Монтессори, проектное управление и другие совсем разные задачи.
Завтра — финальная встреча этой серии. Пятый семинар опирается на работу первых четырёх, но по-прежнему можно зайти со своей ситуацией: вспомните случай, где вы посмотрели на ответ AI и сразу поняли, что специалист сделал бы иначе.
9 августа, 11:30–14:30 МСК.
@SystemsSchool_bot
Меню → Оплатить участие | 631 |
| 13 |  Сначала сделал. Потом понял, почему сработало
После бесплатного FPF-практикума, один из участников взял реальную задачу: подготовить инструкцию для связки тепловизора и монитора.
Он описал контекст, ответил на вопросы AI и, по его словам, за два часа собрал в Word юридически безопасную инструкцию к технически сложному оборудованию.
Потом документ прочитал авиатехник. По содержанию у него возникло одно замечание: про отдельное питание двух устройств было сказано трижды.
Через несколько дней Александр пришёл на третий практикум и написал:
"Теперь понятно — почему :)))"
Здесь важен темп:
Он начал с одной рабочей задачи, ещё до полного прохода материалов, получил полезный документ, отдал его специалисту на проверку и продолжил разбираться уже на следующей встрече.
Сейчас в серии осталось два онлайна.
Ближайший посвящён точности языка: как слова "готово", "качество" и "согласовано" скрывают разные рабочие ситуации и почему внешне понятный текст может вести людей и AI к разным действиям.
Записи первых встреч останутся, поэтому войти можно сейчас и возвращаться к материалам в своём темпе. Тем, кому особенно важны вопросы из зала и живой разбор, напоминаем про два оставшихся онлайна.
🔧 Подключиться к серии практикумов:
@SystemsSchool_bot
Есть рассрочка. По участию и оплате:
@alyona_girassol | 851 |
| 14 |  +1Во внутреннем чате организаторов серии практикумов появился пример про выбор детского сада.
Анатолий предложил поделиться им с участниками, но мы решили пойти дальше. Слишком узнаваемой оказалась история 🥲
Чтобы понять, какой сад подходит ребёнку, семье пришлось пройти пять вариантов.
Один взрослый прежде всего смотрел на развитие: занятия, самостоятельность, речь, интерес ребёнка к новому. Другому было важнее внимательное отношение: заметят ли его состояние, услышат ли, помогут ли в сложный день.
Оба говорили:
"Нам нужен хороший садик".
Слово одно. Представления о хорошем разные.
В одном саду сильная программа и высокий темп. В другом воспитатель лучше чувствует детей, но занятия устроены проще. Доступная стоимость часто означает большую группу, а значит, меньше времени педагога на каждого ребёнка. Маленькая группа и индивидуальное внимание требуют других ресурсов.
Даже хорошая характеристика может работать по-разному. Насыщенная программа поддержит ребёнка, которому нравится нагрузка и соревнование. Более чувствительного ребёнка тот же темп способен перегрузить и лишить уверенности. Тёплая среда поможет ему раскрыться, хотя семье, которая ждёт быстрого академического развития, её может оказаться мало.
Все характеристики редко удаётся довести до максимума одновременно. Приходится понимать, что особенно важно этому ребёнку сейчас, какие потери семья готова принять и что обязательно проверить в реальности.
🐜 Обычно такие различения приходят через опыт. Пять садиков. Несколько компаний. Череда стартапов. Несколько дорогих решений в одном проекте.
🚀 Профессиональная разница часто возникает именно здесь: один замечает цену выбора после нескольких ошибок, другой умеет увидеть её раньше.
Мы дали AI-агенту материалы FPF. Сначала попросили управляемо сократить содержание семинара, затем перенести его логику в ситуацию выбора детского сада.
Ещё без подробного рассказа о семье агент разделил ограничения, характеристики, неизвестные и вопросы, которые стоит проверить до решения. Затем показал продолжение истории: выбор сада сам по себе ещё ничего не меняет в жизни ребёнка. Нужно подтвердить место, проверить маршрут, подготовить переход, провести реальные посещения и увидеть, сложился ли подходящий режим.
❗️ Разговор, до которого семья дошла через пять садиков, появился по короткому описанию и двум запросам.
Для нас это один из главных результатов серии.
FPF не приносит человеку чужой профессиональный опыт. Он даёт общий рабочий язык, который помогает человеку и AI раньше увидеть важные различия, сократить число слепых проб и точнее понять, какого ответа сейчас не хватает.
На втором практикуме участники разбирали, что именно менять, по каким характеристикам сравнивать варианты и какую цену имеет каждый выбор.
Сегодня на третьем практикуме пойдём дальше: что должно появиться после принятого решения, чтобы изменение действительно произошло?
В одной ситуации ещё нужен подходящий способ. В другой — план, готовность к конкретной работе, сведения о том, что уже выполнено, или проверка того, что изменилось в реальности.
Анатолий сформулировал замысел серии так:
"Вопросы в FPF, которые вы не знали, что надо бы поизучать — но ответы на них там есть".
Перед встречей можно взять одну свою ситуацию и закончить четыре фразы:
"Мы хотим улучшить..."
"Для нас особенно важно..."
"Ради этого мы готовы принять..."
"Чтобы продолжить, нам сейчас нужно..."
И отдельное посвящение всем, кто выбирает, выбирал или скоро будет выбирать детский сад. Это один из тех семейных выборов, последствия которого каждый день проживает ребёнок☺️
Сохраните пост или отправьте его тем, кому этот выбор ещё предстоит. Возможно, несколько точных вопросов помогут найти свой сад раньше, чем придётся пройти пять вариантов.
Сегодня, 26 июля, участники третьего FPF-практикума будут разбирать следующий рабочий ход на собственных ситуациях.
Подключиться к практикуму, чтобы научиться раньше видеть, какого результата не хватает, и получать его вместе с AI до дорогих проб:
https://t.me/SystemsSchool_bot
Вопросы по участию:
https://t.me/alyona_girassol | 904 |
| 15 |  ❌ Не просите AI проверить собственный ответ в том же чате
Для важного результата лучше открыть отдельный чат и передать новому агенту исходные материалы, ответ исполнителя и критерии проверки. Иначе ревью легко сведётся к стилю, полноте и грамматике, а содержательная ошибка останется на месте.
В видео Анатолий объясняет, почему для надёжной работы нужны как минимум две разные позиции: исполнитель и независимый ревьюер. Один делает, второй проверяет по заранее заданным основаниям.
Сама идея знакома многим опытным инженерам-менеджерам.
Технологическое обновление сейчас происходит в том, как организовать такую работу с AI: что передавать каждому агенту, какой результат ожидать, чем проверять его качество и как сохранять общий смысл между несколькими агентами и человеком.
Здесь особенно важен актуальный FPF. Этот рабочий язык помогает агентам проверять содержание, а человеку — понимать, что именно получилось и можно ли на это опираться дальше.
В чате семинара обновление FPF уже прокомментировали по-своему:
Как подорожник 😀 Агентик, не болей 😀
Подорожник помогает, когда понятно, куда его приложить. Поэтому вместе с материалами участники получают инструкции для первого прохода, приносят ответы агентов в чат, сравнивают проверки и разбирают места, где работа остановилась или ушла в сторону.
Вводный практикум можно пройти бесплатно. По ссылке — запись, материалы и инструкция, с которой можно получить первый результат на собственной задаче: https://t.me/mim_workdev/189
В воскресенье пройдёт следующий практикум серии. Будем разбирать, какой способ работы выбрать, какой результат нужен следующим и как связать его с реальным изменением в проекте:
@SystemsSchool_bot
Можно двигаться в своём темпе, а можно догнать общую динамику по инструкциям от наставников МИМ в закрытых чатах.
Уже приобретённый семинар поможем учесть при переходе на серию, оплату можно разделить на части. Вопросы по доступу и условиям участия:
@alyona_girassol
❓❓❓ Продолжаем рубрику #советы_МИМ? | 710 |
| 16 |  ✅ Что изменилось после первой встречи — и что можно забрать в свою работу уже сегодня
Участники первого FPF-практикума уже прогнали подход через свои проекты. В одном проекте результат:
"Из хаоса прямо чёткий план".
В другом, разбор показал, что около 95% времени уходило на моделирование, а само продвижение почти остановилось❌
В кейсе с автоматическим AI-дежурным формулировка "уменьшить дежурную нагрузку" оказалась слишком общей. В ней отсутствовал критерий результата, поэтому агенту было не с чем сверять свои предложения.
❗️ Три разные задачи в очередной раз приводят к одному выводу: качество работы AI зависит от того, насколько точно человек понимает, какой результат нужен для следующего рабочего хода.
❤ Вот пять приёмов, которые можно проверить на своей задаче уже сегодня:
1. Начинайте с одной живой ситуации и одного текущего вопроса
Запрос "улучши весь проект" может показать общие проблемы. Для рабочей сессии полезнее выбрать один вопрос, решение или документ, который нужен прямо сейчас.
2. Сразу объясняйте, для чего нужен результат
Агенту важно понимать, какое решение должен поддержать его ответ и что вы сможете сделать после этого. Тогда он меньше уходит в красивую, но лишнюю проработку.
3. Просите выдавать результат отдельным файлом
Формат .md удобен для длинной работы: текст можно дополнять, передавать другому агенту, сравнивать между версиями и использовать как самостоятельный рабочий продукт.
4. В длинном ответе сначала ищите то, что можно применить отдельно
Это может быть постановка проблемы, модель, решение, описание или план. Пересказ терминов и паттернов полезен только тогда, когда помогает получить такой результат.
5. Направляйте агента во время длинной работы
Добавляйте замечания в текущий план, меняйте критерии и пересобирайте способ взаимодействия, когда сессия превращается в ручной запуск десятков мелких действий. Человек здесь удерживает предмет работы и направление движения.
Задания между встречами тоже строятся вокруг реальных проектов участников.
Их смысл в том, чтобы изменить следующий ход в собственной работе.
Вопросы первой встречи повлияли на развитие самого FPF: после практикума Анатолий запустил большой пересмотр корпуса паттернов. AI-агенты ведут длинные проходы по материалам: один предлагает изменения, другой проверяет результат. Автор FPF направляет работу и следит, чтобы повышение точности сохраняло практическую пользу инструмента.
19 июля состоится второй практикум. На нём будем разбирать архитектурные ходы: как понять, какое целое нужно менять, какие структуры определяют результат и к чему приведёт каждый вариант решения.
На канале "Рабочее развитие" продолжим публиковать кейсы и полезные материалы.
А какой рабочий ход изменился у вас за эту неделю? | 721 |
| 17 |  ✅Что сейчас происходит в МИМ
Участники уже соединяют несколько направлений: одни после резидентур одновременно пошли в марафон и на FPF-практикумы, другие совмещают R3 с практикумами на своих рабочих проектах.
1️⃣ На Рабочем развитии сегодня последний день входа в R3 "Рабочее моделирование в инженерии и менеджменте".
Это следующий шаг для тех, кто после R2 уже увидел, как рабочая модель помогает быстрее договариваться, точнее объяснять решения и хочеттнаучиться делать качественные описания систему, по которым проект может двигаться дальше.
🔥 Для одного участника группы работа в резидентуре уже помогла заметно сократить время на объяснение предложения коллегам.
🔥 Ещё одному участнику удалось собрать разрозненные знания, инструменты и правила в рабочую среду, после чего проект начал двигаться быстрее.
Последовательное прохождение резидентур здесь имеет огромное значение - вопросы, которые возникают после одного руководства, получают ответв в следующем.
Пауза позволит разгрузить график, но одновременно часть пройденного забудется, и общая картина остаётся несобранной. Поэтому участникам рекомендуют пройти маршрут до конца, а к отдельным заданиям и недочитанным разделам возвращаться уже с пониманием связей между руководствами.
В R3 работа с моделями становится глубже. Участники учатся точнее описывать свои рабочие ситуации, различать объекты, их темпоральные состояния, свойства и отношения, роли, описания и шаблоны описаний, можели и мета-модели, онтики и онтологии. Все эти знания нужны чтобы создавать качественные модели, которыми могут пользоваться и команда, и AI-агент.
Первое задание уже опубликовано. Первый разбор состоится 18 июля. Если вы ждали продолжения после R2, присоединиться к текущей группе можно сегодня:
@SystemsSchool_bot
2️⃣ На этой же неделе продолжается серия практикумов Анатолия Левенчука по FPF, DPF, LPF и AI-агентам.
Вопросы участников первого практикума уже повлияли на развитие самого FPF. По его итогам Анатолий запустил шесть связанных кампаний, которые должны сделать FPF точнее, согласованнее и удобнее для совместной работы людей и AI-агентов.
Коллеги AI-агенты работают над этим больше двух суток: ведут сложное рассуждение по большому корпусу текстов, предлагают решения и проходят проверку. Анатолий направляет их работу, уточняет планы и меняет ход там, где результат можно усилить.
Практический результат — человек и AI-агент одинаково понимают, что происходит в проекте, какое изменение нужно сделать и на чём основано решение, а затем переходят к следующему рабочему ходу. При этом FPF должен становиться точнее, не усложняя работу пользователя.
Второй практикум посвящён архитектурным ходам. Он нужен в ситуациях с несколькими возможными решениями:
— требуется понять, какое из них стоит брать в работу,
— чем варианты отличаются по последствиям
— и как направить AI-агента к результату, который действительно продвинет проект.
3️⃣ R3 и практикумы хорошо соединяются на одном проекте: в R3 участник развивает его рабочую модель, а на практикумах использует её, чтобы точнее ставить задачи AI-агенту и проверять предлагаемые ходы.
Такой маршрут уже выбрал один из участников: он проходит R3 и практикумы параллельно.
4️⃣ На Личном развитии тем временем уже идёт марафон.
Продолжаем поддерживать ребят и наносить непоправимую пользу.
Вчера мы поделились фрагментом прямо из марафона, и он откликнулся сообществу:
"Любой человек всегда будет чем-то не удовлетворён. Но если видеть только это, ничего хорошего в долгосрочном плане не будет. Можно постепенно съесть собственную мотивацию.
Совсем небольшое число людей умеет замечать маленькие изменения, разбираться, как они происходят, хвалить себя и уже после этого составлять гипотезы для устранения проблем".
❤ Похоже, это точно описывает жизнь МИМ: замечать движение, понимать, как оно устроено, и помогать ему становиться сильнее. | 669 |
| 18 | ❗️Новый механизм применения FPF на своих задачах - сегодня открываем ящик
Один и тот же вопрос к AI-агенту без FPF и с FPF даёт разное развитие рабочих процессов - этот эффект мы уже увидели на бесплатном практикуме.
С FPF агент иначе ставит задачу и чаще предлагает более точный результат.
Но эффект сам по себе не даёт мастерства (удержания желаемого результата в сжатых сроках).
Сегодня стартует серия из пяти практикумов с Анатолием Левенчуком, и первый семинар как раз про этот переход:
от "FPF сработал" к "я понимаю, как перенести и масштабировать это в своём проекте".
Участники будут разбирать, как взять свою ситуацию, найти ближайшую карточку применения, понять подходящий паттерн, получить первый полезный результат и попросить AI-агента построить именно его.
Это может быть карточка проблемы, архитектурная постановка, сравнение вариантов, заготовка DPF, описание метода или следующий ход, который до этого был невозможен, неясен или преждевременен.
❤ Новая версия FPF потом будет доступна как материал. Но сегодня участники получают больше, чем файл: авторское объяснение логики изменений, первые живые разборы, ответы на вопросы и опыт применения к своим рабочим ситуациям.
В этом и есть преимущество семинаров с фронтира.
Можно дождаться готового файла и разбираться по нему самостоятельно.
А можно зайти в момент, когда появляется новый способ более точной работы и сразу почувствовать результат на своём проекте.
FPF особенно окупается там, где рассуждение надо передать другому человеку, команде, инструменту или AI-агенту без потери смысла. Там, где обратная связь дорогая или медленная. Там, где красивый ответ модели ещё не даёт основания двигаться дальше.
Пять семинаров идут как один маршрут. Сегодня — FPF-грамотность и первый вход в применение паттернов. Дальше — архитектурные ходы, рабочие процессы, точность языка, DPF для выбранной предметной области и первые выходы к LPF.
✅ Это серия про новый рабочий язык, в котором человек и AI-агент могут удерживать одну ситуацию, один предмет работы и один следующий ход.
Старт — сегодня, 12 июля, 11:30 МСК.
Пререквизитов нет. Можно приходить с живой задачей из своего проекта.
Подключиться к группе:
@SystemsSchool_bot
Для выпускников программ Рабочего развития с наставником в боте отображаются отдельные условия участия.
Подробнее:
https://system-school.ru/list
Если хотите идти со всей группой, но сейчас неудобно оплатить весь маршрут сразу, напишите Алёне:
https://t.me/alyona_girassol | 724 |
| 19 |  Точная речь стала навыком управления работой
Раньше неточные слова в проектах часто компенсировались опытом людей. Команда примерно понимала, что значит "готово", "согласовано", "проверить" или "улучшить процесс". Кто-то догадывался по контексту, кто-то уточнял на встрече, кто-то молча доделывал руками.
С AI-агентами эта привычка стала опаснее.
AI научился быстро производить тексты, код, планы и ответы, которые выглядят уверенно. Теперь неочевидная ошибка стала дороже: гладкое описание легко принять за рабочий результат.
В рабочих проектах это происходит постоянно. Схему принимают за архитектурное решение, хотя решение должно назвать выбранные структуры, варианты, последствия и принятую потерю. План принимают за выполненную работу, хотя выполненная работа должна оставить результат и свидетельства. Пересказ принимают за источник, хотя источник должен вести к документу, факту, наблюдению или человеку в роли. Слово "согласовано" принимают за полномочие действовать, хотя нужно понять, кто принял решение, в какой роли и где это отражено. Фразу "качество выросло" принимают за проверенный факт, хотя для этого нужны характеристика, шкала, основание оценки и повторная проверка.
Так появляются проекты, основанные на неточностях, которые по факту оказываются управляемыми только на бумаге. AI ускоряет путаницу: продолжает неверные основания, а команда узнаёт об ошибке уже тогда, когда приходится переделывать оплаченное решение.
Поэтому точная речь становится практическим навыком.
Это способность вовремя развести разные рабочие объекты: систему и описание системы, источник и пересказ, архитектурное решение и схему, метод и инструкцию, план работы и выполненную работу, роль и человека или AI-агента в этой роли, уверенное утверждение и гипотезу, которую ещё нужно проверить.
AI сделал эту старую инженерную проблему массовой.
✅ То, что раньше было делом архитекторов, методологов и сильных руководителей, теперь становится рабочей грамотностью для тех, кто ставит задачи AI-агентам, принимает их ответы и отвечает за результат.
На серии практикумов с Анатолием Левенчуком это разбирается через новую связку FPF, DPF и LPF.
FPF — это подключаемый к AI-агенту файл-фреймворк с рабочими различениями для сложных задач: архитектура, рабочий процесс, источник, решение, выполненная работа, качество, проверка.
DPF переносит эти различения в предметную область: какие проблемы там повторяются, какие ограничения важны, какие ошибки типичны и какой результат годится для работы.
LPF добавляет локальную практику команды, проекта или организации: как именно у вас принимаются решения, где источники, кто действует в какой роли и что считается пригодным результатом.
Отдельный сильный ход серии — мантры FPF.
Здесь мантры — это короткие рабочие формулы, в которые упакованы сложные различения. Они работают почти как чек-лист внимания: что увидеть в ситуации, какой объект назвать, какой ход выбрать, где проверить основание и когда вернуться к источникам.
❤ Так сложная теория начинает работать как навык: в разговоре, документе, проектном решении и задаче для AI-агента.
Серия стартует 12 июля.
Подробности и расписание:
https://system-school.ru/list | 1 956 |
| 20 |  Почему серия по FPF и DPF не устареет через полгода?
Хороший вопрос из чата: если FPF сейчас развивается, можно ли уже считать текущую версию рабочей? И не окажется ли, что через полгода всё изменится?
Если коротко, текущая версия уже рабочая.
Но ценность серии из 5ти практикумов глубже, чем конкретная редакция файла.
Меньше всего научному руководителю хочется делать из практикумов "инструкцию по пользованию AI".
Инструкции к интерфейсам устаревают быстро: меняются модели, сервисы, лимиты, способы подключения, стоимость токенов, агентные среды.
Серия устроена вокруг более долговечной части: модели мира внутри FPF и способа строить на её базе модели предметных областей.
FPF важен не как очередной интерфейс или набор лайфхаков, упрощающих жизнь.
✅ Его ценность в том, что он задаёт другое мышление о работе: как различать проблемную ситуацию, решение, архитектурный вопрос, проверку, документ, план, выполненную работу, пригодность результата и следующий рабочий ход.
AI здесь важен, но он не главный герой.
Главный герой — мышление, которое должно быть и у человека, и у AI-агента, чтобы они могли работать в одной предметной области.
Когда человек просто "пользуется AI", он часто ждёт хорошего ответа от модели.
❤ Когда человек работает через FPF и DPF, он начинает иначе задавать саму предметную работу: какие различения важны, какие ограничения держать, какие ошибки проверять, какой результат годится, где нужно остановиться и вернуть вопрос человеку.
И чем умнее модель, тем менее очевидны её ошибки. Поэтому растут требования к человеку, который с ней работает.
Сильный AI может дать гладкий, уверенный, убедительный ответ. Проблема в том, что ошибка в таком ответе тоже выглядит убедительно. Чтобы её заметить, мало "лучше формулировать запросы". Нужно понимать, какое мышление должно удерживать задачу, предметную область, архитектуру, проверки и язык результата.
На серии будем идти именно туда в первую очередь.
Не в "компьютерную грамотность эпохи AI-агентов".
❗️В работу с FPF как с новым содержанием:
— архитектурным мышлением,
— точностью языка,
— предметными моделями
и соберём DPF для выбранной области или класса задач.
Форматы будут развиваться. Подключения к агентам будут меняться. Версии FPF будут уточняться.
Но умение строить предметную модель, задавать правила области, различать пригодность результата и видеть архитектурные ошибки будет служить дольше конкретной версии интерфейса.
Серия стартует 12 июля.
❗️До 00:00 МСК действуют ранние цены.
Подробная программа:
https://system-school.ru/list | 774 |
