Моя лента

Пошёл интересный, хоть и ожидаемый тренд - клиенты занялись ревизией затрат на штатных программистов.

Причина понятна - рынок и профессия изменились.
На рынке появилось много свободных специалистов, теперь есть выбор.
Ну и ИИ-ямы, которые с наибольшим энтузиазмом копают себе именно штатные программисты.

Когда был дефицит программистов, многие работодатели соглашались на оч.высокие зарплаты - 200, 300, 400, а то и больше.
Добавляем НДФЛ и страховые (т.е. не все затраты), получаем примерно 289, 441, 589 т.р. в месяц.

Если пересчитать в нашу франчовую единицу измерения, т.е. стоимость часа, то получается 1720 р., 2625 р., 2380 р.
Но: это если делить зарплату на 168 часов. Т.е. штатный программист сидит, не поднимая головы, 8 часов в день и фигачит.
И производит тот же результат, что франчовый человек, которому оплачиваются только более-менее эффективные часы.

А работает ли штатный программист 168 часов? Точнее так - отрабатывает ли он их, производит ли результата на 168 часов?

Я-то ответ знаю 😁, т.к. несколько лет проработал на клиентской стороне.
Там, прошу прощения, сильно есть куда раскочегарить ☺️.

Впору, наверное, будет вспомнить пару моих старых статей на тему эффективности внутренней разработки 1С:
1. Про ускорение внутренней разработки в 4 раза (вот вам и цель по эффективности) - https://infostart.ru/pm/833763/
2. Про систему мотивации, основанную на франчовых оценках задач - https://infostart.ru/pm/664130/

Да и вообще впору вспомнить про эффективность 😅
Потому что клиенты-то вспомнили, и потихоньку приходят за консультациями по этой теме. Переоценивают своих программистов, считают деньги, думают над вариантами.

Текст из Другого 1С

ТТ - самый полезный инструмент в командной работе, по моему многолетнему опыту. И чаще всего применяется, и толку от него больше всего.

ТТ - это не тульский Токарева, а "ты тупишь".

Сидит, значит, программист, решает задачу. Разработка, аналитика, производительность - не важно. И ничего у него не получается. Упёрся и всё.

Что важно: он искренне считает, что всё делает правильно. Почему тогда не работает? Да это сраная 1С, долбаная ЕРП, поганый кеш. Я-то всё правильно делаю. И надо просто продолжать (ещё несколько часов 😁).

Вот в этот момент и нужен ТТ. Позвать другого человека и объяснить ему задачу. Сначала обязательно задачу, цель, и только потом - свой путь и затык. И попросить совета.

В чем преимущество другого человека? В том, что ему насрать на задачу. Он к ней не прикипел, не вложился, репутация и зарплата от задачи не зависят. Его мозг свободен, независим, поэтому мыслит незашоренно. И да, он не упёрся в затык.

У затыка есть неприятная особенность: мозг его очень ценит. Точнее, ценит путь, которым в затык пришел - это ведь его, мозга путь, выбор, решение. И каждый потраченный час увеличивает ценность затыка. И чем дальше, тем больнее соскакивать.

Другой человек пока не потратил ни минуты, и терять ему нечего. Если он увидит затык, то назовет его по имени. И не будет оправдывать продолжение копания ямы, в которую уже скатилось решение задачи.

Поэтому ТТ так полезен. Это укол свободы и лёгкости в сжатые булки затыка.

А знаете, что самое сложное в ТТ? Решиться позвать другого человека. Это ведь признание в затупе. В культуре миллениалов это ай-яй-яй. Усрусь, но сам дотуплю 😒.

Благо у половины зумеров культура другая - та, где поощряется делиться эмоциями и проблемами. Таким ТТ особенно много пользы приносит.

Ну а вторая половина зумеров - это молодые миллениалы. Понятно, кто и как их воспитывал. Такие усрутся, но допетрят сами. Хотя с ТТ доперли бы быстрее.

Текст из Жёлтым по белому

Ещё один интересный вопрос: как будет устроена конкуренция между программистами? Какая будет причина требовать себе зарплату больше, чем у другого?

Несколько лет конкурентным преимуществом было умение разрабатывать. Быстрее, сложнее, качественнее. Многие вложились в эту компетенцию, учили БСП, стандарты разработки, осваивали модные слова вроде девопса.

Сейчас конкуренция временно смещается в сторону умений работать с ИИ. Те, кто первыми научились разработке с агентами, сидят на старой зарплате, рассчитанной на ручной труд, но не пишут код.

Понятно, что это ненадолго - скоро эту лазейку прикроют. Как ни странно, этих ребят не особо замечают потому, что программирующих руками пока большинство.

Но этот сладкий период закончится, разработка с ИИ станет повсеместной. Чуваки с зарплатой 100 будут разрабатывать так же, как чуваки за 300 или 400. А то и чуваки с зарплатой 50 подтянутся.

Что на это скажут ребята с нынешними 300? Не мне, а работодателю. Он пока не знает, что можно за 100 то же самое получить. Но ведь узнает.

На чем будет основана конкуренция? Кто лучше ИИ знает? Или на скиллах помимо разработки, как я в одном из прошлых постов рассуждал?

А если ничего, кроме разработки, за душой нет?

Текст из Жёлтым по белому

Bases Board | GitHub

Недавно в Obsidian появился встроенный канбан для Bases, но мой плагин лучше :)

На скриншоте пример доски с исследовательскими экспериментами. Колонки соответствуют стадиям работы, строки разделяют эксперименты по направлениям. Таким же образом можно разложить свои проекты по статусам и областям деятельности.

Основное удобство в том, что заметки можно перемещать между колонками и строками, сразу меняя их свойства. Эдакая очень структурированная доска.

Из основных возможностей:

• обложки, иконки и цвета

• заголовки колонок и подгрупп остаются видны при прокрутке

• несколько размеров карточек

• копируемые по клику ID, чтобы скармливать их агентам

• отдельные шаблоны новых заметок для каждой доски

В моём хранилище плагин используется почти во всех базах, но больше всего помогает в работе с проектными задачами.

Забавный факт. Изначально это был форк другого плагина. Я отправил автору 6 пулл-реквестов, чтобы исправить ошибки и добавить новые возможности. Но, как это нередко случается, автор забросил плагин.

Решил, что грех такому сокровищу пропадать, и продолжил развивать его как отдельный плагин.

Плагин доступен в Community store по названию Bases Board.

Вебинар 10 ноября: как я научил своих AI-агентов улучшать себя каждый день

В октябре я провел эксперимент: на двое суток отпустил агента Claude Code улучшать антиспам-модель для своего Telegram-сообщества (около 57 чатов). Агент сам выдвигал гипотезы, обучал модели и отправлял их на проверку независимому оракулу в песочнице без сети. Новый чемпион принимался только по фиксированной метрике и статистическому тесту. За 84 эксперимента агент нашел модель, которая на свежих данных (август–октябрь) пропускает вдвое меньше спама, чем прежняя, при том же числе ложных срабатываний. С 11 октября она работает во всех чатах.

10 ноября разберу это на открытом вебинаре:

• что такое RSI (рекурсивное самоулучшение) и autoresearch, и где проходит граница между ними;

• как устроен цикл: песочница, оракул, критерий для нового чемпиона, графики, что сработало и что нет;

• что из этого переносится на личных агентов: память, правила из ошибок, навыки, которые дописываются после каждого раза, и что свежие работы говорят о том, как это ломается;

• чеклист, как запустить такой цикл на своей задаче.

Вебинар бесплатный, на русском, в Zoom. Вторник, 10 ноября, 11:30 ET / 19:30 МСК.

Регистрация: https://luma.com/sslznifi