Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд

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 руководителя

Ветра 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.

🏗 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.