ЕГЭ обычно сдают выпускники, но в мае 2025 его сдавали и мы, командой из 300+ человек, разбросанных по 177 школам Санкт-Петербурга, от центра до Кронштадта. Задача была одна — не дать упасть системе видеонаблюдения. Именно тогда мы поняли, что следующий подобный проект должен быть устроен иначе.
Привет, Хабр! Автор этой статьи — Александр, аналитик Directum Projects, и у него для вас провокационный вопрос: «Кто не любит деньги?». Пока вы думаете об ответе, дадим свою версию. Это руководитель проекта.
За карьеру мне часто приходилось слышать противоположные идеи от руководителей. Один утверждал: «Не трать время на актуализацию бэклога. Если задача действительно важна, то бизнес сам придет и подсветит приоритеты.» Второй в первый же день сказал: «Первым делом наведи порядок в бэклоге.»
Я понял: спорить о подходах можно бесконечно. Вопрос в другом:
По каким критериям мы вообще принимаем решения?
Похожую ситуацию я видел еще раньше, когда отвечал за региональную сеть телеком-оператора. Один технический руководитель говорил: «Кабель висит десять лет. Значит, еще десять провисит.» Другой возражал: «Кабелю десять лет. Его пора менять.» У обоих не было цифр, были только убеждения и эмоции.
Привет, на связи Alfa Research Center — исследовательский центр Альфа-Банка. Обычно мы занимаемся исследованиями банковских интерфейсов, но однажды нашим заказчиком стала Президентская академия (РАНХиГС). Они хотели понять, насколько Личный кабинет студента отвечает ожиданиям и как выглядит на фоне рынка. Проверить продукт на UX никогда не бывает лишним, ведь если вам даже кажется, что у вас все хорошо, то глубокое UX-исследование покажет может показать неожиданные результаты.
В этой статье расскажем, как погрузились в личный кабинет студента Президентской академии. Для этого использовали опросы, айтрекинг Tobii Pro и технологию SenseMachine, которая считывает эмоциональный отклик по микровыражениям лица. В итоге получили более 45 выявленных инсайтов и проблем, и столько же рекомендаций на 150 слайдах в отчете.
Но сначала давайте определимся с тем, что мы считаем за «личный кабинет студента».
В традиционном представлении бизнес-аналитик — это «собиратель требований» и переводчик между бизнесом и разработкой. Сегодня этого уже явно недостаточно. Генерацию пользовательских историй можно доверить ИИ, а ценность профессионала смещается в сторону стратегического мышления и исследовательской работы. Аналитик не просто посредник, а тот, кто снижает неопределённость для команды и руководства.
Недавно говорила об этом с коллегой и услышала неожиданный вопрос: «А ты всегда любила работать с неопределённостью?» Вообще-то никто не любит неопределённость, она вызывает стресс и тревожность. В контексте задач аналитика для меня фраза «работать с неопределённостью» означает умение взять её под контроль. И в этом смысле всегда интересно встретить новую задачу, которую можно решить.
В этой статье я расскажу об одном кейсе, где для снижения неопределённости использовался каскад исследований. И, как водится, я сделала ошибку, а потом её исправила. Понять почему неправильно выбрал фреймворк даже интереснее, чем идеальный план с самого начала.
Задача звучала так: «Пользователи испытывают сложности на странице поиска, нужно что-то менять». У такой задачи нет адекватных критериев приемки и сама формулировка содержит допущения. «Пользователи испытывают сложности» — это слишком универсально. Много вы знаете приложений, где ни разу не задумались как выполнить какое-нибудь действие? Почему утверждается, что именно нашим пользователям сложнее других? Какого рода сложности искать и как понять, когда остановиться в поисках? В общем, нужно снизить уровень неопределенности.
Промтинг и постановка задачи
По данным Harvard Business Review 80% руководителей уверены, что ставят конкретные и измеримые цели. И по его же данным 16% линейных сотрудников понимают связь своих задач с инициативами компании. Агент учит нас четкой постановке задач с ожидаемым результатом и описанием пути его достижения. Он, как и человек, додумывает, иногда усложняет, у него своя картина мира. Это, в свою, очередь, учит фокусироваться на ценности для клиента — зачем я это делаю? почему именно таким способом? насколько ожидаемый результат важен для клиента и готов ли он за него заплатить? Сочетание принципов «без хорошего тз — результат хз» и «кто оплатит весь этот банкет?»
Когнитивная нагрузка
В архитектуре генеративных сетей «контекстное окно» (context window) — это строго лимитированный объем токенов, который модель способна удерживать в активной памяти для обработки текущего запроса. Превышение этого аппаратного лимита неизбежно приводит к потере важных данных (феномен, известный в инженерии как «Lost in the Middle») и резкому падению качества логических выводов. Рабочая память человека функционирует поразительно похожим образом. И что мы имеем?
Статья написана на основе интервью с Алексеем Куликовым, владельцем студии 3D-технологий Activ3D, Екатеринбург.
3D-принтер сейчас может купить любой школьник. Печатают все подряд, даже домашние мастера берут заказы по вечерам после работы. А ко мне приходят заводы и платят за пластиковую деталь в разы больше, чем стоит сам пластик.
Дальше расскажу, как так вышло. Почему отказываю части клиентов и отправляю их к конкурентам и почему именно на этом зарабатываю. Цифры будут в конце.
Когда две команды третий день спорят о релизе, а в чат уже добавили нескольких руководителей, проблема часто кроется не в аргументах.
В статье разберём, в какой момент вопрос действительно пора эскалировать, что передавать наверх и как получить решение, не превращая процесс в поиск виноватых.
Ищешь термос — получаешь праймер для ногтей, ищешь одноразовые вилки — держи мотоцикл. Собрали коллекцию самых абсурдных ответов поисковых систем ecom площадок из реальных запросов пользователей и разложили их по шести типам: у безумия, как выяснилось, есть система.
Разбираю, как мы вышли на $3000+ в месяц на приложении для транскрибации YouTube-видео, продвигая его через сайт, оптимизированный под разные поисковые запросы. За полгода он вырос до 140 000+ переходов из поиска, несмотря на жесткую конкуренцию с бесплатными сервисами транскрибации и самим YouTube.
Мы с братом вдвоём разрабатываем WorkHub. До этого у нас не было профильного образования и опыта создания цифровых продуктов. Мы не работали внутри IT‑команд и не проходили путь от стажёра до разработчика. Возможность начать появилась во многом благодаря ИИ‑инструментам.
Я, в основном, отвечаю за продуктовую документацию, проработку функций и тексты. Код мы пишем вместе. Брат сильнее влияет на общее видение продукта и занимается аналитикой. Жёсткого разделения ролей у нас нет: небольшие UX‑проблемы, разработку и проверку реализации мы часто разбираем совместно.
Показываю, как собрать пилот универсального шеринга вещей без собственного производства и приложения за 20 миллионов: готовый шкаф, доставка, заводской софт, API и собственный web-слой. Внутри - реальные цены, архитектура и бюджет одной точки до 250 тысяч рублей.
В прошлой статье я разбирала, как превратить README в лендинг для инженера, с hero-блоком, quickstart и структурой, которая ведёт от проблемы к действию. Хороший репозиторий - это точка входа. Дальше встают два практических вопроса: как сделать так, чтобы о продукте узнали нужные люди, и как звёзды на GitHub превращаются из красивой цифры в сигнал доверия.
Доброе утро, фанаты! История длиной в 2 года о том, как придумать дейтинг приложение с выходом на иностранный рынок: получать отказы от Spotify, потерять в последний момент инвестиции — но всё же выпустить приложение!
Все началось с отпуска HR.
Нужно было срочно нанять пару менеджеров, а времени на десятки одинаковых переписок просто не было. Поэтому я написал небольшой Telegram‑бот для первичного отбора кандидатов.
Но каждая решенная проблема открывала следующую. Сначала появились анкеты и скоринг. Затем аналитика, триггерные сообщения, LLM, база знаний и собственный визуальный конструктор сценариев.
Если вы занимаетесь подбором персонала, автоматизируете HR‑процессы или разрабатываете Telegram‑ботов, возможно, мой опыт поможет избежать нескольких ошибок и сэкономить время.
Привет, Хабр! На связи Дмитрий Созонов, эксперт Directum Projects. В своей работе я много коммуницирую с руководителями проектов и разных продуктовых команд, и их боль - когда задачи снова и снова возвращаются к первоисточнику. Вроде бы поручение выдано, команда работает. Но через несколько дней оказывается, что именно РП согласует каждое решение, отвечает на большинство вопросов, контролирует мелкие детали и принимает практически все спорные решения.
Это явление получило название Reverse Delegation Creep - постепенный возврат всей ответственности за проект обратно к менеджеру.
На первый взгляд проблема кажется поведенческой, но на практике она почти всегда связана с организацией процессов.
Почти два месяца назад я написал на Хабре статью «Основы информатики для всех» и показал свою учебную платформу shlyk.tech. Я рассчитывал получить замечания по курсу и интерфейсу. На появление сотен пользователей я не рассчитывал.
Сейчас у первой статьи 29 тысяч охвата, 43 комментария и 226 добавлений в закладки, была в топ 10 недели. На платформе зарегистрировались 745 учеников. Они отправили больше 35 тысяч решений. В этой статье мы рассмотрим аналитику, в каком состоянии сайт сейчас и планы на будущее.
Меня зовут Саша Бобков, я UX-исследователь в Контур.Диадоке. Расскажу, как мы командой исследователей сыграли в «Оракл»: вытянули вслепую по пять карт, за 15 минут собрали из них продукты — местами вполне абсурдные — и защищали их друг перед другом.
Будет полезно, если вы ищете лёгкий формат для встречи команды и хотите размять продуктовое мышление без серьёзных слайдов и долгой подготовки. У нас вышло шумно, весело и неожиданно по делу :)
Представьте себе компанию, которую годами ставили в пример. Её кейсы разбирали в бизнес-школах, конкуренты пытались копировать её решения, а руководителей приглашали рассказывать о секретах успеха. Казалось, что её позиции непоколебимы.
А потом что-то ломается. Именно этот вопрос заинтересовал Джима Коллинза. После успеха книг «От хорошего к великому» и «Построенные навечно» он решил посмотреть на другую сторону корпоративной истории — туда, где компании постепенно теряют своё величие. Потому что, как показывает практика, путь к вершине изучают многие, а путь вниз — единицы. Коллинза заинтересовал простой вопрос: можно ли заметить начало корпоративного упадка еще до того, как он станет очевидным для всех? По его мнению, можно — и обычно этот путь проходит через пять вполне узнаваемых стадий. Разберём их по порядку.
Привет, Хабр! В ноябре 2016-го дрон GoPro Karma начал падать с неба. У части аппаратов прямо в полёте пропадало питание, и меньше чем через три недели после старта продаж GoPro отозвала все проданные экземпляры, около 2500 штук. Провалился даже не один гаджет — провалилась попытка компании стать чем-то большим, чем автор одной удачной идеи.
В статье речь пойдёт о компаниях, которые сделали один отличный продукт, а потом годами не могли повторить успех. Не потому что вдруг поглупели, а потому что первый хит был редким совпадением: удачный продукт, удачное время, немного везения. Разберём пять таких историй и попробуем понять, почему повторить успех так тяжело.
