Плохой менеджер Артём Арюткин
رفتن به کانال در Telegram
Канал про IT менеджмент Авито - СРО платформы разработки, Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки, ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы. Ex-head of PMO СБОЛ Автор:Арюткин Артём РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e552d6
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Плохой менеджер Артём Арюткин
کانال Плохой менеджер Артём Арюткин (@badtechproject) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 376 مشترک است و جایگاه 8 661 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 45 239 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 376 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -146 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 21.70% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 10.34% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 120 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 486 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 59 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند архитектура, llm, finops, факс, контекст تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Канал про IT менеджмент
Авито - СРО платформы разработки,
Ex- Яндекс СРО, платформы для разработки,
ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы.
Ex-head of PMO СБОЛ
Автор:Арюткин Артём
РКН https://www.gosuslugi.ru/snet/6763fd618e55...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
14 376
مشترکین
-624 ساعت
-367 روز
-14630 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+144
در 6 کانالها
ژوئیه '26
+1 040
در 13 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+94
در 2 کانالها
Get PRO
مه '26
+120
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+192
در 5 کانالها
Get PRO
مارس '26
+129
در 5 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+295
در 7 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+687
در 21 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+334
در 13 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+449
در 7 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+325
در 7 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+714
در 7 کانالها
Get PRO
اوت '25
+541
در 9 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+441
در 9 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+730
در 39 کانالها
Get PRO
مه '25
+1 042
در 17 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+574
در 13 کانالها
Get PRO
مارس '25
+842
در 20 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+744
در 15 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+500
در 16 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+2 319
در 27 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+739
در 15 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+942
در 22 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 544
در 7 کانالها
Get PRO
اوت '24
+1 188
در 10 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+1 180
در 6 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+437
در 8 کانالها
Get PRO
مه '24
+657
در 9 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+791
در 8 کانالها
Get PRO
مارس '24
+577
در 5 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+308
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+221
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+157
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+145
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+184
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+665
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 اوت | 0 | |||
| 26 اوت | 0 | |||
| 25 اوت | +3 | |||
| 24 اوت | +3 | |||
| 23 اوت | +4 | |||
| 22 اوت | +1 | |||
| 21 اوت | +3 | |||
| 20 اوت | +3 | |||
| 19 اوت | +2 | |||
| 18 اوت | +35 | |||
| 17 اوت | +7 | |||
| 16 اوت | +1 | |||
| 15 اوت | +5 | |||
| 14 اوت | +16 | |||
| 13 اوت | +1 | |||
| 12 اوت | +4 | |||
| 11 اوت | +4 | |||
| 10 اوت | +1 | |||
| 09 اوت | +1 | |||
| 08 اوت | +5 | |||
| 07 اوت | +2 | |||
| 06 اوت | +4 | |||
| 05 اوت | +13 | |||
| 04 اوت | +12 | |||
| 03 اوت | +6 | |||
| 02 اوت | +5 | |||
| 01 اوت | +3 |
پستهای کانال
Мои подписчики часто спрашивают: «А как ты находишь все эти классные статьи»?
Никто не спрашивает!
И раз уж вам интересно, всем пофиг, то в chatGPT есть функция «дейли/викли обзоров», просто попросите его и все.
У меня чуть сложнее: я сделал отдельного агента, который до обучается по моим ответам и каждое утро присылает мне на почту списочек с новыми статьями и «важными твитами уважаемых в индустрии людей».
| 2 |  То есть нормальный скроллинг у вас сделать не получается, да?!
Есть гипотеза, что никто не ожидает, что ваще будут читать люди, а не агенты) | 1 474 |
| 3 |  О, вот то, что Борис писал еще в марте, теперь легло в отдельный Playbook по SDLC от Claude (AI native, конечно же)!
Забирайте! | 1 518 |
| 4 |  Жизнь - это бесконечные попытки:
- выучить Английский
- накачаться 😁 | 1 623 |
| 5 |  +1Что там Стенфорд наисследовал про AI и работу
Стэнфорд выпустил прекрасный обзор того, что на самом деле происходит с рынком труда из-за AI.
Ребята посмотрели на данные и вот что там получилось.
1. Массового AI-апокалипсиса пока нет
С 2022 года безработица среди людей из наиболее подверженных влиянию AI профессий выросла на 0,77 процентного пункта, а среди наименее подверженных на 0,85.
То есть рынок труда действительно становится хуже, но пока нет оснований утверждать, что именно AI массово отнимает у людей работу.
Более того, количество программистов продолжает расти. Просто заметно медленнее, чем раньше.
2. Компании много рассказывают про AI, но мало меняют
По наиболее консервативной оценке AI использует примерно 20% компаний.
Но даже среди них внедрение чаще всего означает:
— несколько инструментов;
— одну-две функции;
— бесконечные пилоты;
— Copilot, купленный всем и используемый половиной.
Только 5% компаний сообщили, что AI как-то повлиял на количество сотрудников. Причем примерно одинаковая доля компаний увеличила и сократила штат.
3. Локально продуктивность действительно растет
AI увеличил производительность сотрудников поддержки в среднем на 15%, а новичков — сразу на 30% (вот тут у нас и собрались основные потери в вакансиях).
В экспериментах с разработчиками отдельные задачи выполнялись на 10–56% быстрее.
Но есть нюанс.
Быстрее написать кусок кода, не значит быстрее выпустить продукт. После генерации остаются ревью, тестирование, интеграция, безопасность, инфраструктура и бесконечное «а зачем мы вообще это сделали».
4. А вот джунам действительно становится больно
Безработица среди недавних выпускников в США достигла 5,6%, что на 1,6 процентного пункта больше, чем три года назад.
Причем проблема возникает в профессиях, где AI хорошо справляется с типичными задачами новичков: написать простой код, собрать информацию, подготовить текст, сделать базовый анализ.
Уже после публикации обзора Стэнфорд обновил исходное исследование: занятость людей 22–25 лет в наиболее затронутых AI профессиях оказалась примерно на 19% ниже уровня, на котором она была бы при такой же динамике, как у их сверстников в менее затронутых профессиях.
Компании просто нанимают меньше молодых сотрудников, т.е.происходит это преимущественно не через увольнения.
Короче, AI-революция может начаться не с массового увольнения дорогих сеньоров.
Она начинается с того, что компания решает:
«А давайте пока не будем брать еще двух джунов. Справимся агентами».
Авторы честно предупреждают: это пока корреляция, а не доказанная причинность. На рынок одновременно влияли ставки, постковидный перенаём и удалёнка. | 1 776 |
| 6 |  #пятничное | 2 496 |
| 7 |  У меня, кстати, год назад был обзор книги по инвестициям
Можно и продублировать. Книжка хороша!
💰«Разумный инвестор» — или как не сжечь свои деньги в костре жадности
Короче, у меня инвестиционный счет появился в 2017 году.
Но я тот еще инвестор…
Однако уже тогда давно я осознавал, что моя цель - сохранение капитала, а не х10.
Пошел искать книги и наткнулся на это сокровище!
Это не книга - анти-курсы по «как быстро разбогатеть».
Актуальна каждый раз, когда ты соблазняешься очередным «тут точно x10, брат».
🧓 Кто такой Бенджамин Грэм?
Отец value-инвестирования, человек, которому Уоррен Баффет до сих пор ставит свечки в инвестиционном храме.
Он не учит угадывать рынок. Он учит не терять деньги. И в этом вся магия.
📊 Основные идеи, чтобы потом не говорить «а я не знал»:
1. Рынок - это Мистер Шизик
Каждый день он приходит и предлагает тебе купить-продать акции. Сегодня - в истерике. Завтра - в эйфории.
Что ты должен делать? Во первых, ты никому ничего не должен!
А, сори, не та, статья! 😁
Игнорировать его и пользоваться моментами, когда он особо не в себе.
2. Инвестор ≠ Спекулянт
Инвестор- это человек, который покупает бизнес, а не график.
Если ты смотришь на свечи и RSI, а не на отчётность - ну ты понял…
3. Маржа безопасности
Покупай дешевле, чем это стоит. С запасом.
Потому что ты не Уоррен Баффет. И ты ошибёшься. Не раз.
4. Инвестирование - это скучно
Скучно - значит правильно.
Всё, что вызывает у тебя адреналин, - повод закрыть терминал и пойти попить чай.
🧘♂️ Психология важнее математики
Ты не проиграл, потому что рынок пошёл не туда.
Ты проиграл, потому что начал паниковать, продавать на минус 20% и смотреть, что говорит какой-нибудь эксперт с YouTube.
Настоящая доходность — в голове, а не в калькуляторе.
А еще, помните, что каждый ваш шаг - это ставка на наиболее вероятностное событие (вы так поняли из ваших знаний и умений), но, иногда, срабатывают события с вероятностью близкой к 0.001%.
🧾 Для кого эта книга:
Для тех, кто уже однажды «инвестировал» в крипту на пике
Для тех, кто не хочет каждый день играть в угадайку
Для тех, кто устал от «вот мой портфель, подпишись, ставь 🔥»
⚠️ Важно:
Книга написана не как мотивационный пинок, а как таблетка от жадности и тупости.
Стиль - академический, местами занудный. Но как хорошее вино - со временем заходит.
📦 Вывод:
«Разумный инвестор» - это как скучный, но очень умный дед.
Он не будет размахивать руками, он просто скажет:
«Сынок, не суетись. Купи хорошие компании и не трогай их. Всё будет».
☣️ Важное, наиважнейшее мнение автора блога 🤣
Ну а еще, смотри на активы шире: знания, квартира, время на семью и работу, ра карьерного консультанта и прочее - тоже активы.
Ребалансируй все ваши активы правильно, а не только на инвестиционном счету 😉
Что, конечно, не является инвестиционной рекомендацией 🤣
🔥 — Если уже прочитал и зашло
❤️ — В список must-read
💅 — Если не зашло | 2 370 |
| 8 |  Ну что, докладываю вам, как тут у нас дела с Демычем и его финансовой грамотностью.
0. Взяли все его накопленные средства и разделили, как я писал в мае.
1. Демыч красавчик, что четко и системно продолжает с моей помощью разделять все поступающие средства по счетам.
2. Мы чуть-чуть скорректировали схему еще на старте и Делим его средства на 4 части:
- наличные - тратит по своему усмотрению
- вклад
- золото
- и акции (как видите, хорошо, что взяли золото😁 Не грустите, мы же в долгую тут)
Не могу сказать, что он прямо горит энтузиазмом и интересуется, че как у него там дела и что же мы там покупаем.
Хотя пару раз пошутил над Наташкой, что пусть почаще покупает на ОЗОН, чтобы его акции в фонде росли)
В целом, считаю, что сама по себе идея хороша)
Все это все еще не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
А вы сами инвестируете в фондовый рынок?
😭 - даааа…зачем ты напомнил
🦄 - еще бы: выйду на пенсию в 35! Ну или в х5
🙈 - инвестирую в неотгулянные отпуска на работе | 2 313 |
| 9 |  Пу-пу-пуууу
То есть нас уже предупреждали 😁 | 2 806 |
| 10 | ой, ну раз вам нравится, вот вам ПДФка с разбором)))) | 2 886 |
| 11 | Как такие обзоры? | 2 801 |
| 12 | У разработки есть свой налог на масштаб
Платите вы его процессами, зависимостями и количеством людей, которых надо позвать на созвон 😉
DX выкатили свежие Core 4 бенчмарки по 500+ компаниям. Там есть интересный срез: как отличаются метрики у инженерных организаций разного размера.
Не динамика во времени, а сравнение групп:
— <100 инженеров
— 100–500
— 500–2500
— 2500+
Иииии вот что видно.
1. Change Fail Rate растет с масштабом
У tech-компаний:
<100 инженеров - 4,0%
2500+ - 4,8%
У non-tech:
3,95% → 5,26%
То есть большие организации чаще выпускают некачественные решения.
2. Developer Experience начинает проседать
Медианный DXI у tech-компаний:
— <100: 66
— 100–500: 66
— 500–2500: 67
— 2500+: 64
До нескольких тысяч инженеров все примерно стабильно.
А потом сложность начинает догонять.
3. PR на инженера тоже становится меньше
— <100: 3,8 PR/неделю
— 2500+: 3,35
Примерно минус 12%.
PR, конечно, не productivity, но сигнал вполне понятный.
И вот тут мне нравится термин:
Налог на масштаб разработки
Чем больше организация, тем больше ресурсов съедают:
— зависимости;
— согласования;
— коммуникации;
— legacy;
— инфраструктурная сложность;
— процессы управления процессами.
Код мы научились производить быстрее, тут спасибище AI.
А вот организация вокруг его производства быстрее пока не стала: все те же процессы, все те же команды, все те же люди.
Поэтому одна из ключевых задач Developer Platform / DevEx - не просто ускорять написание кода, а снижать налог на масштаб.
Иначе дадим каждому инженеру AI-агента…
…а потом они оба будут три дня ждать ревью 😁 | 2 752 |
| 13 |  Сегодня шел 3670 день, как я пытаюсь накачаться😁 | 2 629 |
| 14 |  بدون متن... | 2 903 |
| 15 |  Наташка водила меня сегодня по музеям!
Главным впечатлением считаю - водный экскаватор!
Вы когда-нибудь такой видели?
Я ваще в восторге! | 2 967 |
| 16 |  #пятничное
Ну че, было?
💯 - аххахаха, ваще
❤️ - да, но мне не разрешили смеяться над этой картинкой
🙈 - когда поняла, что это про тебя | 2 995 |
| 17 |  Вот такую красоту мне прислали почитать)
Начав читать я понял аудиторию, кому она подойдет)
В обзоре расскажу | 3 412 |
| 18 |  Не грустите там, у нас всегда есть План Б! | 3 626 |
| 19 | А вот тут мы с Сашей Поломодовым разбирали разные фреймворки и историю их развития | 3 109 |
| 20 |  Модель тройного долга от соавтора фреймворка SPACE
Маргарет-Энн Стори, соавтор фреймворка SPACE для повышения продуктивности разработчиков, недавно представила свою модель тройного долга (Triple Debt Model), в которой скрытые человеческие издержки ускоренной с помощью ИИ разработки программного обеспечения рассматриваются в трех категориях:
технический долг, который накапливается в коде.
когнитивный долг, который накапливается в людях, входящих в команду.
долг намерений, который накапливается во внешних знаниях, состоящих из лежащих в основе проекта соображений, целей и проектных ограничений, которые недостаточно задокументированы.
И идея там довольно простая:
AI позволяет нам быстрее производить код, но это совсем не значит, что мы автоматически быстрее производим хорошие и понятные системы.
Просто долг начинает накапливаться немного в других местах😉
Всего Стори выделяет три вида долга:
1. Технический долг
Плохие архитектурные решения, костыли, сложный код, отсутствие тестов и все то, что потом делает систему дорогой в изменении и поддержке.
Причем тут есть забавный парадокс.
Именно этот долг AI потенциально умеет неплохо сокращать:
-отрефакторить код;
-написать тесты и т.п.
То есть код может становиться даже лучше.
2. Когнитивный долг
Это долг, который накапливается уже в голове разработчика: агент написал 1000 строк хорошего кода. И даже тесты все зеленые. Так что вперед и PR в проде.
Только инженер, который этот PR принял, понимает систему чуть хуже, чем если бы писал это изменение самостоятельно. А потом еще один PR. И еще один.
Иииии в какой-то момент получается довольно странная система:
код работает, но никто толком не понимает почему.
Скорость производства кода растет быстрее скорости нашего понимания системы.
Вот это Стори и называет cognitive debt.
И да, тот факт, что скорость производства выросла - это супер! В этом вся суть моей работы, в принципе.
3. Долг намерений — Intent Debt
А вот это типовая проблема, которая всплыла наверх. Раньше она тоже была, но мы особо ей внимание не уделяли.
Можно прекрасно понимать, как работает код, но совершенно не понимать:
почему он работает именно так?
Какие продуктовые ограничения существовали? Что вообще хотел пользователь? Какие компромиссы были приняты?
Все это обычно живет где-то между:
- ADR;
- документацией;
- и, конечно же в голове того самого Тим-лида😁
А теперь представьте AI-first разработку.
Один агент написал изменение.
Через полгода другой агент должен его изменить.
И второй агент пытается понять намерения первого агента… по коду первого агента.
Ну удачи.
В мире AI-разработки документация, ADR, спецификации, acceptance criteria и domain model — это уже не какая-то бюрократия рядом с разработкой.
Это внешняя память вашей системы (на следующей неделе расскажу, как решают и эту задачку)
Причем память нужна уже не только людям, но и агентам.
Последние пару лет мы в основном спрашивали:
как заставить AI писать больше хорошего кода?
Но следующий вопрос будет:
как сделать так, чтобы люди и AI продолжали понимать систему, пока AI пишет все больше кода?
Потому что код становится все дешевле.
А вот понимание:
-зачем система существует;
- почему она устроена именно так;
- какие ограничения нельзя нарушать;
становится только дороже.
И возможно, через несколько лет главным инженерным активом компании будет уже не сам код.
А накопленный контекст вокруг него. | 3 643 |
