Управление разработкой *

Однажды я зашёл в компанию через неделю после крупного падения и попросил показать постмортем. Мне показали — с гордостью. Таймлайн поминутно, five whys, аккуратный список action items, owner напротив каждого, разослано по всем спискам. Красиво. «Видите, мы серьёзно подошли».

Я задал один вопрос: а постмортем по прошлому такому же падению — где? Нашли. Открыли. Те же action items. Слово в слово. С прошлого раза не закрыт ни один.

То есть полгода назад уже собирались, уже всё проанализировали, уже назначили ответственных — и ничего не сделали. А потом упало снова, по той же причине, и они снова собрались, снова проанализировали, снова назначили. С тем же результатом, который будет и в следующий раз.

И вот тут важно не поспешить с выводом «разгильдяи, не довели». Потому что если присмотреться, этот постмортем не провалился. Он отлично сработал. Просто работа у него была не та, что написана на упаковке.

Я вхожу в чужие инженерные команды со стороны — посмотреть, что там происходит на самом деле, и навести порядок. И почти в каждой натыкаюсь на одно и то же: изрядная часть процессов в компании существует не чтобы что-то делать, а чтобы что-то изображать. Это не патология конкретной конторы. Это закономерность, у неё есть механика, и её полезно научиться видеть — особенно если ты за эти процессы отвечаешь.

Привет, Хабр! На связи Наталья Воронько из РТЛабс. Я RTE Аналитической Платформы и ЕЛК, а в прошлом — руководитель проектов и функциональный руководитель. Сегодня хочу поделиться своим взглядом на новую редакцию PMBOK® Guide от Project Management Institute (PMI).

В этой статье будут мои наблюдения как практика, не пренебрегавшего теорией, прошедшего проекты и программы разного масштаба и сложности.

Официального русского перевода PMBOK® Guide 8^th edition у меня нет. Я читала английскую версию, поэтому некоторые термины могут отличаться от будущего официального перевода. Для точности буду указывать в скобках оригинальные названия и термины.

Ссылки на информацию о Стандарте и на другие источники института PMI буду прикладывать, но открываются они только с помощью VPN.

Привет, Хабр! На связи Екатерина Серикова и Глеб Дмитриев, мы QA-инженеры в команде Авито Sales. В этой статье мы расскажем, как выстроили процесс обеспечения качества в Распродаже, где сроки нельзя сдвигать, а нагрузка на корчасть почти 2 млн RPM, а цена бага очень высока.

Это не история про «идеальный процесс». Она скорее про рабочую систему, которая помогает не сгореть команде и не терять качество, когда QA в проекте один, а разработчиков восемь.

Распродажа на Авито, где 120 млн пользователей, — это всегда высоконагруженные сценарии без права на ошибку. Поэтому в статье мы объясняем, почему важно подключать QA ещё на этапе идеи, а не тестирования. Перекладывание какой части задач на разработку только ускоряет общий процесс? Что можно скормить ИИ, а что следует выполнять самим? Для чего разделять Seller и Buyer контуры?

Здесь всё на личном опыте, по делу и понятно.

Всем привет! Я Светлана Забирова, лид аналитики в Центре разработки и машинного обучения компании «Инфосистемы Джет». В ИТ работаю уже больше десяти лет, из них половину – в заказной разработке.

В одной из недавних статей моя коллега уже делилась опытом, как искусственный интеллект повлиял на результаты одной из наших команд разработки. Сегодня посмотрим на процесс с точки зрения аналитика.

По заданному контексту ИИ хорошо справляются с кодом, миграциями, OpenAPI, сценариями и документацией. Но агентная разработка быстро начинает буксовать, если входной артефакт остается большой постановкой в Confluence, Word или Jira без строгой структуры и трассировки. Модель теряет важные условия, смешивает уровни детализации, дублирует требования или додумывает недостающие связи.

ИИ не будет работать лучше, если аналитики просто «начнут промптить». Задача решается уровнем выше: требования должны стать инженерным артефактом. То есть относиться к требованиям нужно так же, как разработчики относятся к коду.

Спецификация должна жить в том же рабочем процессе, где живет код. Даже если физически код и требования находятся в разных репозиториях.

Мы решили проверить подход на одном из пилотных проектов, где было все: аналитика, архитектура, backend/frontend-разработка, тестирование и DevOps.

Как мы перевели аналитику из Confluence/Word в SDD-контур и что из этого получилось, рассказываю под катом.

Кому полезно: бизнес- и системным аналитикам, руководителям команд, архитекторам и разработчикам, которые уже обсуждают SDD, агентную разработку и новые требования к постановкам.

MAGNIT TECH — это технологическое ядро крупнейшей розничной сети страны. Более 5 000 инженеров, аналитиков и продуктовых команд разрабатывают, поддерживают и масштабируют свыше 260 ИТ-продуктов и проектов, а также 800 информационных систем — от алгоритмов прогнозирования спроса в 33 000 магазинах до касс самообслуживания с собственным ПО. 

Мы ИТ-компания, создающая собственные продукты с высоким уровнем инженерной сложности, без зависимости от вендоров и системных интеграторов. В этой статье — честный рассказ о том, над чем мы работаем прямо сейчас и куда движемся в 2026 году.

Под моей прошлой статьей про КТЗ – коэффициент токсичности задачи (вот она) – был комментарий, на который я сначала не обратил особого внимания. Смысл такой: все, что вы описываете – это результат некачественной работы аналитика и руководителя. Их работу свалили на программиста и назвали методом.

Неприятнее всего, что человек прав. Фиксируй договоренности, проверяй готовность задачи, не отменяй проработку требований, возвращай сырое заказчику – это азбука ремесла. Этому учат на любом курсе по управлению. Любой аналитик с опытом прочитает и скажет: спасибо, кэп.

Только через пару недель после той статьи у меня случилась история, которая показала кое-что неприятное. Я знаю все эти правила. И задача все равно вернулась трижды, хотя на входе мой собственный фильтр поставил ей низший балл.

Эта статья не про то, какие правила правильные. Их все знают. Она про то, почему правильное не делается, даже когда ты знаешь его наизусть и держишь под рукой метрику.

Компании по всему миру и в частности российские снова и снова наступают на одни и те же грабли при внедрении ИИ — и причина, как правило, одна: ИИ начинают внедрять как набор отдельных «функций», а не как управляемую корпоративную способность, которая должна масштабироваться, обновляться, контролироваться и измеряться так же дисциплинированно, как кибербезопасность, финансы или DevOps.

Тестировщик находит баг в проде. Поиск показывает: его уже заводили восемь месяцев назад и закрыли как «не воспроизводится». Третий раз за два года. Разбираем, почему баги возвращаются и какая система это лечит.

Несколько месяцев назад в публичном пространстве появилась история, которую в engineering-сообществе стали называть поучительной. Команда AWS использовала внутренний AI-инструмент Kira для ускорения работы. Kira предложила джуниорам сценарий: переразверни продакшн-слой. Инженеры согласились. Следующие шесть часов весь AWS не работал. После разбора полётов компания объявила новое правило: финальный апрув на изменения, предложенные агентом, должен давать сениор-инженер.

На первый взгляд, решение логичное. На второй, уже менее. Если агент генерирует изменения в темпе, к которому люди не привыкли, один сениор превращается в бутылочное горлышко для бесконечного потока PR. Это не решение проблемы. Это антипаттерн, оформленный как процесс.

История AWS точно формулирует главный вызов 2025-2026 годов: AI научился быстро писать код, но индустрия пока не научилась с такой же скоростью его доставлять, проверять и принимать решения о нём. Данные, собранные в рамках масштабного исследования State of AI4SDLC, это подтверждают.

На Хабре есть серия статей, касающаяся заблуждений программистов о, казалось бы, простых вещах: о времени, почтовых адресах, именах и даже дверях. Я недавно пообщался с ребятами, пилящими медицинский софт, и решил собрать набор таких же заблуждений, только применительно к врачебному делу. А чтобы было чуть интереснее, собрал это в виде истории, которой позавидует любой индийский фильм или турецкий сериал.

Итак, перед нами молодой джун Игорь (здесь и далее все имена и фамилии вымышлены), который работает в компании, разрабатывающей софт для больниц. Его только что отправили разгребать легаси-код для ПО, установленного во множестве родильных домов. Одновременно в больницу поступила Елена Соколова, благополучно беременная двойней - будущий кармический спутник Игоря. Но не в романтическом смысле - просто благодаря Елене наш Игорь пройдет через множество Edge-случаев...

Россия входила в тройку стран по числу серверных установок Atlassian — компании намеренно брали серверные лицензии, чтобы данные оставались внутри контура. Когда вендор ушёл из России в октябре 2022 года, судьба пользователей разошлась в зависимости от типа продукта.

Пользователи облачных версий — Jira Cloud, Confluence Cloud, Trello — получили уведомления об отключении аккаунтов ещё в августе 2023 года. Серверные инсталляции оказались в другом положении: систему снаружи не заблокируешь, но глобальная поддержка Server-продуктов прекратилась 15 февраля 2024 года — система осталась без обновлений, патчей безопасности и технической помощи. Часть компаний успела зафиксировать лицензию до дедлайна и продолжила работать именно в таком режиме. Другие перешли на серые ключи — физически встречались с людьми, которые передавали активационные коды, лишь бы не останавливать сотни проектов в Jira. Ещё часть просто перестала платить и работает как есть.

Отдельную группу давления создаёт глобальный EOL для Data Center: с марта 2026 года Atlassian прекратил продажу новых лицензий Data Center, в 2028 году закроет продление существующих, а полная поддержка завершится в 2029-м. Для российских компаний, которые после ухода вендора перешли именно на Data Center как на «безопасную» замену Server, это означает, что мигрировать всё таки придётся.

Проектирование систем противопожарной защиты за последние три года изменилось до неузнаваемости.Обновленные своды правил – СП 484.1311500.2020, СП 6.13130.2025, СП 3.13130 кардинально усложнили требования к зонированию объектов, расчетам резервированного электропитания и формированию огнестойких кабельных линий. Параллельно нарастает давление со стороны ТИМ: технология информационного моделирования становится обязательной для государственных объектов и все более востребованной в коммерческом секторе.

Браузерная игра на 114 тысяч строк, целиком написанная с помощью нейросетей за три недели. Не про то, что ИИ умеет код, а про то, что удерживает большой проект управляемым, когда кодовая база не влезает в контекстное окно.

Все методологии управления проектами думают о процессе. Я попробовал поставить в центр человека — и получил первую версию продукта за 7 недель вместо пяти месяцев. Рассказываю, как.

Когда экономика продукта не сходится, команда почти всегда делает одно и то же: смотрит в воронку. Видит, что просела конверсия. Идет чинить эту конверсию: меняет интерфейсы, добавляет мотиваторы. Или видит низкий ретеншн и низкий LTV, экономика не складывается, и начинает пытаться двигать ретеншн с помощью геймификационных механик. Логично, измеримо, под каждый шаг можно подвести цифру.

Меня зовут Александр Козуб, в симптомах вижу систему, об этом и пишу. Ранее я уже разбирал, как лучшие практики сужают рамку продакта, и собирал методики оценки пользователя в одну систему. Сегодня про метрики.

Тезис простой, но неудобный: деньги не могут быть целью продукта. Деньги это запаздывающий отчет о его работе. По отчету нельзя рулить. Кто управляет продуктом по выручке, тот пытается ехать вперед по зеркалам заднего вида.

Сразу уберу легкое прочтение: это не «продукт против денег» и, ни в коем случае, не призыв забыть про экономику. Деньги обязательны, но они приходят последними и уже как результирующий все действия итог. Рулить надо тем, что приходит раньше. А раньше всего приходит ценность для пользователя, и видна она в качественных сигналах, а не в рублях.

Опытные разработчики с ИИ‑ассистентом нередко работают медленнее, а не быстрее. В рандомизированном эксперименте METR (июль 2025) опытные разработчики выполняли реальные задачи на 19% дольше с ИИ — и при этом были уверены, что ускорились примерно на 20%. Разрыв между ощущением и фактом — около 40 пунктов.

Это не значит, что ИИ бесполезен. Это значит, что выгода не появляется сама по себе от факта покупки инструмента. Данные по компаниям говорят о том же: в отчёте MIT (Project NANDA, «The GenAI Divide», июль 2025) при 30–40 млрд долларов вложений около 95% компаний не получили измеримой отдачи. Авторы связывают это не с моделями, а с разрывом в освоении — между «инструмент купили» и «процессы перестроили».

По моему опыту работы с командами картина повторяется: лицензии Copilot, Cursor, DeepSeek, Qwen раздают, а дальше каждый разбирается сам. Ниже — что при этом ломается и что с этим делать на уровне процесса, а не лозунгов.

Я задумал амбициозный проект, который, уверен, решит проблему взаимодействия клиентов с разработчиками, — систему управления проектами «Черный ящик» для веб-студий и разработчиков.

Суть идеи кратко: Это онлайн-система с задачами и встроенным чатом под каждый проект. Мы уходим от зоопарка из Trello, Telegram и Google Диска. Всё в одном месте. Представители заказчика приглашаются в проект бесплатно, разработчики — как свои, так и внешние — подключаются под конкретные задачи.

Проект решает реальную проблему: Перегруженный и дорогой Битрикс24, рискованные западные сервисы, разрозненные инструменты и отсутствие прозрачности для клиента — мы это убираем.

Статья призвана не испортить праздник вайбкодинга, а сделать так, чтобы этот праздник не закончился публичным позором и потерями. Написана по мотивам проблем которые я доставил себе и своим работодателям. Я сливал ssh ключи, ловил датамайнера через торчащий наружу редис, огребал от атаки в npm пакете и много чего еще.

Качество процесса ограничено качеством людей, которые этим процессом пользуются

Дело не в количестве регламентов. Небольшая команда может создавать продукт вовсе без них, а папка в Confluence ещё ни из одного джуна не сделала сеньора.

В ИТ намного важнее компетентность людей, чем наличие дцатого регламента. С работы над компетентностью и стоит начинать.

Об этом сегодня и поговорим 🙂

Как я думаю, вы уже догадались, IT-отрасль попала в кризис на фоне высокой стоимости денег в развитых экономиках и геополитической ситуации, которая мешает IT-продуктам двигаться в сторону новых рынков. Как итог, IT-компании сокращают программистов, морозят запуск новых проектов и пересматривают долгосрочные планы развития.

Также это все подкрепляется страхом бигтехов перед ИИ, что заставляет их тратить все бюджеты на развитие с обширного спектра направлений исключительно на ИИ. Я думаю, они все видели ситуацию Microsoft с Windows Mobile и тем, что это стоило Microsoft.