Краткий PMBoK, возможности Ганта, STATIK, контрольная диаграмма, диаграмма сгорания задач, топ таск‑трекеров, ошибки делегирования, манипуляции на проекте, синдром спасателя и всё интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!
В последнее время тема лидерства в IT компаниях потерялась в потоке энтузиазма, вызванного безграничными перспективами отрасли, и напрасно. Лидерство, конечно, фигурирует в современных методологиях типа Agile и DevOps, но при этом не наделяется достаточной силой, чтобы выполнить свою трансформационную роль. Лидерство превратилось в своего рода Золушку, с неочевидным для всех королевским потенциалом. Эта статья возвращает лидерство на пьедестал, обосновывая его уместность именно для IT. Речь здесь идет о таком лидерстве, которое одержимо незаурядным результатом в равной степени, как и опорой на смыслы и человеческим достоинством и не имеет ничего общего с расхожим «лидерством», которое практически равнозначно понятию «руководитель». За этим, возможно непривычным для сферы IT пониманием лидерства, стоят хорошо известные с 70-х годов принципы трансформационного лидерства Джеймса Бернса и Бернарда Басса.
В период индустриальной эпохи эти принципы мирно сосуществовали с процветающим нелидерским подходом и использовались факультативно, не всегда, но часто с большим успехом. Лидерство в компаниях стало обязательной темой при обсуждении условий корпоративного развития, но это не мешало доминированию традиционного менеджерского управления. Эра информационных технологий делает трансформационное лидерство в IT компаниях безальтернативным. Эта статья не про теоретические изыскания на будущее, а про достижение незаурядных результатов в настоящем.
Организовать понятный рабочий процесс сложно, когда не знаешь, с чего начать. На такой случай подготовили 10 готовых канбан-досок с этапами работы: от простой Scrum-доски до большого пространства для целого отдела. Читайте статью и забирайте.
Когда я впервые начал всерьез работать с кодинг-агентами, казалось, что это магия: просишь поправить модуль, а через пару минут у тебя уже пулл-реквест. Но чем больше я ими пользовался, тем чаще ловил себя на одном и том же: агент то ломает билд, то игнорирует важные договоренности по архитектуре, то переписывает код "как ему удобнее". И каждый раз приходилось руками разгребать последствия "умной" автоматизации.
Со временем стало очевидно: проблема не в модели, а в том, как мы ее онбордим в проект. Один и тот же Claude в одном репозитории ведет себя как сильный мидл, а в другом как растерянный стажер. Разница почти всегда в том, что написано (или не написано) в CLAUDE.md и его аналогах для агентов.
Я перепробовал кучу подходов: от огромных "библий" с правилами до минималистичных заметок и автогенерации. Что-то работало, что-то категорически нет. В итоге вырисовались простые, но хорошо проверенные на практике принципы того, каким должен быть CLAUDE.md, чтобы не было мучительно больно ни вам, ни агенту.
Бизнес Додо активно масштабируется. Уже сейчас Dodo IS круглосуточно работает в двух облаках, более чем в 25 странах и практически во всех часовых поясах. В таких условиях важно знать, что вся система действительно работает хорошо, а не просто «не горит» прямо сейчас.
Чтобы это знание обрести, мы привезли в нашу инженерную савану SLO'на — неповоротливое, но умное существо. Он наводит порядок в хаосе метрик и алёртов, и отличает реальную проблему от мнимой. А ещё он требует внимания, точных чисел и ясных целей. Поначалу мы его боялись, но позже поняли: если его приручить, он защитит нас от ночных звонков и научит бизнес говорить на языке надёжности.
Сегодня мы расскажем, как приручили своего SLO'на и прошли путь от первых экспериментов с нагрузочным тестированием до построения культуры надёжности.
Привет, Хабр! ИИ-агенты и производные от них стремительно вошли в повседневную рутину разработки, зажигая глаза менеджеров и добавляя головной боли архитекторам. И если с одиночным агентом в целом никаких проблем не возникает, то когда агентов становится много, возникает настоящая проблема: как ими управлять? В этой статье попробуем разобраться в основных подходах к созданию управляющего слоя в такой системе, разберём на примере, почему не все очевидные подходы будут работать и какие классические архитектурные паттерны актуальны в новой моде. И, конечно же, расскажу, как это работает на практике в Домклик. Будет интересно!
Стремительное развитие информационных систем и технологий породило некогда считавшуюся немыслимой ситуацию: завершение использования программного обеспечения стало обыденностью и возможностью для компании повысить свои конкурентные преимущества. Как бы парадоксально это не звучало, но сейчас дела обстоят именно так. Изначально жизненный цикл программного обеспечения предполагал прохождение ряда состояний, включающих пред-проект внедрения, проект имплементации и пост-проект, на которых доказывалась целесообразность продукта, велась разработка, а далее – поддержка и развитие. До недавнего времени все шло именно так, а сопровождение и развитие решения могли выполняться годами.
Упрощение процесса разработки за счет No-code и Low-code платформ, стремительное развитие технологий, кардинальным образом меняющих бизнес-процессы и программное обеспечение, покрывающее их, повсеместная автоматизация и возведение софтверных продуктов в ранг цифровых активов, привели к частым проектам перевнедрения. Если раньше предполагалась, что жизненный цикл программного обеспечения завершается его утилизацией, то сейчас об этом не может быть и речи. Отказ от приложений трансформировался в их замену на новые образцы, жизненный цикл же из линейного превратился в спиралевидный, то есть возвращающийся на начальный этап.
Цель данной статьи состоит в рассмотрении заключительного этапа жизненного цикла программного обеспечения, подходов и методов применимых к нему для обеспечения разумного завершения использования софтверного продукта и его замены на прочие решения, что обеспечит непрерывность бизнес-процессов организации. Достижение цели потребует проработки следующих вопросов:
TL;DR
Мы собрали рабочего ИИ‑агента‑разработчика, который сам анализирует задачи в Jira, уточняет детали, пишет код, запускает сборку, фиксит ошибки, создаёт MR в GitLab и отправляет его человеку на ревью. Он работает параллельно на нескольких задачах, благодаря чему суммарное время выполнения пачки задач падает почти втрое. Команда избавилась от рутины, а скорость разработки выросла без расширения штата.
Использовали: Ollama + Qwen3 Coder, PostgreSQL, Docker, GitLab/Jira API, систему строгих JSON‑действий.
Столкнулись с контекстом, «галлюцинациями», GPU и самовольными правками кода — всё решаемо архитектурой.
ИИ не заменяет разработчиков, он снимает тупую монотонную работу и экономит деньги.
Привет, Хабр!
Я Никита Дубина, руководитель команды автоматизации Департамента больших данных РСХБ. В этой статье расскажу о том, что такое теневые ИТ, почему они возникают в крупных организациях, особенно в банках, какие риски несут и как при правильном подходе могут стать источником новых идей. Делюсь опытом борьбы с ними.
«Зачем беспокоиться о том, чего не произойдёт?»
Этот вопрос председателя КГБ Чаркова из сериала «Чернобыль» может стать хорошей эпитафией для сотен закончившихся катастрофами проектов по разработке, модернизации и эксплуатации ПО. Провалы в этой сфере происходят везде, они не зависят от страны и размеров компаний. Они случаются в коммерческих, некоммерческих и государственных организациях, вне зависимости от статуса и репутации.
За двадцать лет мировые траты на ИТ в расчёте на доллары 2025 года увеличились втрое, с 1,7 триллиона до 5,6 триллиона, и продолжают расти. Несмотря на дополнительные траты, показатели успеха за эти годы повысились незначительно. Из-за этого потери бизнесов и общества становятся всё серьёзнее, ведь ПО проникает во всё большее количество аспектов нашей жизни.
Не стоит и надеяться на то, что ИИ-помощники и кодинг-копилоты вскоре обеспечат успех крупномасштабных ИТ-проектов. В обозримом будущем возможности ИИ в контролировании миллиона аспектов и компромиссов системной разработки, управления проектами, финансами и бизнесом останутся сильно ограниченными. Лишь немногие ИТ-проекты демонстрируют примеры рационального принятия решений, на которых может учиться ИИ. Как знают люди, занимающиеся разработкой ПО, такие проекты и так страдают от галлюцинаций и иллюзий руководства, поэтому ИИ лишь усугубит ситуацию.
Как я говорил двадцать лет назад, причинами краха проектов часто становятся крах человеческого воображения, нереалистичные или несформулированные цели проектов, неспособность справиться со сложностью проекта или неучтённые риски. Всё это регулярно приводит к ИТ-катастрофам и сегодня. Существует и множество других причин, часть которых выявил глава кафедры бизнес-технологий Школы бизнеса Университета Виллановы Стефен Андриоле; его диаграмма, показанная ниже, впервые была опубликована в Forbes в 2021 году. Было бы крайне удивительно обнаружить проект, потерпевший крах каким-то уникальным, незадокументированным ранее образом, потому что подавляющее большинство таких неудач вызваны вполне преодолимыми факторами, за десятки лет изложенными в сотнях отчётов, научных исследований, технических книг и учебников по управлению. Читая литературу о таких катастрофах, часто испытываешь дежавю.
На учебных курсах часто задают вопрос: «Вы что‑то понимаете в LLM, поэтому скажите — какая LLM лучше?» Правильного ответа на этот вопрос нет. Число LLM растет в геометрической прогрессии, идет специализация, как по типу обрабатываемого контента, так и по области применения. Вдобавок возможности LLM растут от версии к версии, поэтому идеальной LLM не существует — ведь выбранная модель может показывать хорошие результаты по одним задачам, но плохо работать по другими. Данная статья — это лишь мой взгляд на инструменты выбора и вызова LLM, а также возможность получить бесплатный доступ из России к множеству LLM через агрегаторы.
Вас тоже завалили «навайбкоженными» пулл‑реквестами, которые приходится реджектить по несколько раз? Проблема не в ИИ, а в том, что ваш проект для нейросети — плохой промпт. Пока одни спорят, заменит ли ИИ разработчиков, а другие ждут, когда этот «пузырь» лопнет, мы сталкиваемся с реальностью: сгенерированный код деградирует из‑за отсутствия контекста и правил. В статье поговорим о том почему линтеры и тесты важнее тысячи промптов, и как инженерная культура превращает хаос в ускорение.
Вы смотрите в Lighthouse на 95 баллов, а пользователи пишут, что сайт тормозит. Знакомо? Пользователи сидят на старых смартфонах, слабом интернете, через прокси — поэтому лабораторные метрики не отражают реальную картину. По исследованиям даже +0,1 секунды загрузки сайта влияет на конверсию!
Сегодня я покажу, как своими руками сделать облегченный Real User Monitoring на Prometheus начиная со сбора метрик и заканчивая настройкой графиков — без Kafka, без ClickHouse, без хранения сырых событий.
В последнее время стало привычно ссылаться на бас-фактор, как на что-то, что обязательно похоронит ваш проект, если вы наймете хоть одного толкового специалиста. Бизнесу, якобы, нужны сплошь взаимозаменяемые винтики, с правильно вывернутым гетеродином лайф-ворк баланса, способные хорошо использовать данные свыше фреймворки и библиотеки.
К сожалению, если у вас в команде нет звезд, вы никогда не сделаете звездный продукт. Магазин мягкой игрушки в Бирюлево, который будет вас худо-бедно кормить — запросто. А что-нибудь посерьезнее, поамбициознее и поприбыльнее — навряд ли. Потому что во всех серьёзных продуктах есть части, которые требуют оригинальных, пока необиблиотеченных, сложных решений.
Я не говорю о бас-факторе (назовем его БФ первого рода, или БФ-1, в честь клея), который полностью спровоцирован дегенеративным дядькой, боящимся потерять работу, и оттого пишущем нечитаемый, только ему одному (им вдвоем с поллитрой) понятный, запутанный код. Если любой разработчик в команде не может, или не желает, объяснять свой код коллегам — его надо не просто выгнать, а повесить на позорном столбе перед воротам в ойти, чтобы всяк сюда входящий видел и знал, что бывает с такими вот саботажниками.
К сожалению, такими нелицеприятными персонажами не исчерпываются все истоки возникновения бас-фактора. Основной, гораздо более частой, причиной — является то, что в команде есть только один человек, способный понять задачу корректно и воплотить ее в коде элегантно и безотказно.
Почему оффер ломается не на алгоритме, а на вопросе «кем вы видите себя через 5 лет?» — разбираю шесть таких ловушек и показываю сильные ответы.
Каждое ретро превращается в длинный список проблем: команда обсуждает всё подряд, составляет планы — но через месяц список остаётся тем же. Проблемы не решаются, а участники устают от бесконечных разговоров без результата. Squad Health Check работает иначе: он помогает выявить одну самую «больную» точку и сфокусировать команду на её решении.
Чтобы наглядно показать, как это работает, расскажу историю в духе сказки про Винни‑Пуха. В ней отражены типичные ошибки, с которыми сталкиваются команды, и дана пошаговая инструкция по применению метода. Мы адаптировали методику Spotify Health Check и протестировали её на более чем 50 командах — все ситуации и ошибки в сказке основаны на реальном опыте.
Мне всегда была интересна тема антихрупкости и работы Нассима Талеба — особенно в контексте их применения в IT.
Книга «Антихрупкость в IT» попала в мой список рекомендаций больше года назад, после одной конференций в Казахстане.
Книга показалась мне интересно, по этому ниже обзор основных тем, и в каком случае вам стоит ее прочесть.
А так же ответим на вопросы: как продать микросервисы бизнесу? Почему у книги такая обложка? А есть ли что-то от антихрупкости Талеба в книги с таким название?
Привет Хабр! Понимаю, что постов на эту тему появляется всё больше, вижу как их количество растёт. Все они подходят к проблеме с разных сторон — я хочу показать свою.
Я фриланс-разработчик, 2 года опыта. В основном делаю телеграм-ботов и TG mini apps, иногда бывают заказы на лендинги, смарт-контракты и пентесты. Работаю на одной площадке — Кворк. Есть аккаунт на Fiverr, но там никто ни разу не писал, кроме мошенников...
Последние полгода я делаю проекты только при помощи LLM. Я почти не читаю код и не пишу его совсем — только логи иногда добавляю. Готов к летящим помидорам. Хочу рассказать о том, что я только вырос: в доходе, эффективности, доверии заказчиков. За эти полгода мой доход вырос почти в три раза, я нашёл двух стажёров, и дело идёт в гору — появились крупные заказы.
Но меня немного обескураживает, когда люди называют процесс разработки при помощи LLM «вайбкодингом». Я не могу назвать это ни вайбом, ни кодингом. Сейчас объясню почему.
Я не разработчик, не знаю ни одного языка программирования и ни разу не писал настоящий код руками. В школе и универе изучал какие-то основы, но все уже безнадежно выветрилось. При этом за последний год я создал несколько пет-проектов, которые приносят мне деньги, и которыми пользуются тысячи людей.
При первых попытках вайбкодинга ИИ писал мне неработающий код, ломал уже работающие сервисы, безнадежно врал, удалял важные файлы и всячески саботировал работу. Не потому что он тупой, а потому что я не умел с ним работать.
Это статья для НЕразработчиков, которые хотят в паре с ИИ сделать себе полезный скрипт или пет-проект. Я постарался написать ее максимально просто, чтобы даже далекие от разработки люди понимали, что делать и куда копать.
Когда команда растет вместе с проектной нагрузкой, задачи перестают умещаться в блокнотах или Excel. В каждой ИТ-команде, маркетинговом отделе или проектном офисе задаются главным вопросом: где и как фиксировать задачи, чтобы ничего не потерять? Казалось бы, ответ понятен — есть десятки таск-трекеров, которые помогут упорядочить этот процесс. Только как выбрать подходящий сервис?
