Пятница, 23:40, прод лежит. Дежурный поднимает сервис за сорок минут: перезапустил контейнер, всё заработало. Инцидент закрыт, MTTR красивый, все спать.

Через десять дней то же самое: тот же сервис, та же ошибка в логах. Снова подняли и снова закрыли.

$180 на Cursor за три дня. Три монитора. Пакет орешков. Ноль тестов. Бизнес в восторге. Команда в ужасе. Угадайте, кто победил.

Данные перенесены, workflow настроен, всех обучили. А через неделю — саботаж, снова задачи в Excel и бунтующий разработчик, у которого «вообще-то в Jira все нормально было»

Три месяца закрывали вакансию сеньора разработчика, а может и все шесть, но после адаптации человек уволился. Есть у компаний системная ошибка — онбординг в вакууме, который может проходить даже качественно, но в итоге оставляет сотрудника предоставленным самому себе.

Закупка — в 1С, инвентарный номер — в Excel, заявки на ремонт — в почте, списание — в бухгалтерии. Данные есть, но они не связаны. Разбираем 6 этапов жизненного цикла ИТ-актива, показываем, где чаще всего рвётся цепочка, и даём пошаговый план — как замкнуть цикл за квартал.

В первой части мы разобрали, как устроены DORA-метрики и что стоит за каждым из пяти показателей. Сложнее другое: одни используют их как инструмент улучшения процессов, другие – как универсальную шкалу зрелости. Разбираемся, почему контекст здесь важнее любого бенчмарка – и с чего начать команде, которая хочет считать метрики осмысленно. 

1000 устройств, 5 офисов, 1 Excel. Разбираем, где ломается учёт оборудования при росте компании и как перестать терять технику между филиалами.

Слово «вайбкодинг» в ИТ-среде вызывает неоднозначную реакцию: разработчики морщатся, бизнес интересуется, а все остальные делают вид, что давно разобрались. Ни лагерь хейтеров, ни лагерь евангелистов не дают честного ответа. Разбираемся: почему разработчики правы в своих опасениях, почему бизнес всё равно идёт в эту сторону — и что со всем этим делать.

Полгода поиска. Сотня отказов. И в итоге — либо берёте «почти подходящего», либо проект стартует без нужного человека. Знакомо? Проблема в том, что вы ищете одного человека там, где нужна комбинация навыков. В 2026 году роль «Senior Backend» больше не описывает реальную работу — она описывает несбыточную мечту работодателя. Пора собирать команды иначе.

Открываете список задач перед планированием спринта. Прокручиваете. Прокручиваете ещё. Где-то на третьем экране перестаёте понимать, что тут вообще происходит. Половина задач без автора, часть не трогали с прошлого года, несколько штук явно дублируют друг друга — но удалить страшно, вдруг важное. Разбираемся почему так происходит и что с этим делать.

Петров уволился, ноутбук исчез. На складе соседнего офиса нашли 12 нераспакованных ноутбуков. При инвентаризации обнаружили сервер, о котором никто не знал. Знакомо? Разбираем, почему Excel и 1С не справляются с учётом оборудования при росте компании и как выглядит нормальный процесс — с пошаговым планом перехода.

Проблема большинства команд не в том, что они работают медленно. Проблема в том, что они толком не понимают, где именно теряют время, сколько стоит каждая ошибка и насколько тяжёлым стал сам процесс поставки изменений. Именно здесь и полезны DORA-метрики. Разберём, что они измеряют, где их чаще всего трактуют неправильно и как применять их без KPI-магии. 

Ещё три года назад ИИ в ITSM представлялся как просто чат-бот на входе, который пытается угадать категорию тикета. Сегодня уже другой разговор: ведущие платформы встраивают AI не как надстройку над тикет-системой, а как архитектурный слой, который участвует в маршрутизации, предсказывает инциденты до их возникновения, автономно закрывает типовые обращения и генерирует постмортемы. Рынок уже видит пользу — по данным Forrester, компании, внедрившие предиктивные ITSM-практики, восстанавливаются после инцидентов вдвое быстрее тех, кто полагается на ручную обработку.

Рынок ITSM на это отреагировал по-разному — теперь при выборе инструментов фокус может быть не на том, какие ИИ-фичи есть у вендора, а насколько эта AI-инфраструктура управляема. В этом материале обозреваем мировых ITSM вендоров и их подходов к реализации ИИ.

Представьте: команда из 80 человек несколько лет живёт в Jira. Доски, спринты, кастомные поля, автоматизации на Groovy, сотни вложений, тысячи ссылок, разлетевшихся по корпоративным вики и письмам. 

И вот в один прекрасный день приходит задача: «Переезжаем». Дедлайн — три месяца. При этом на старте никто не знает, что в системе накопилось за годы: десятки автоматизаций, половина из которых создавалась под задачи, которых уже нет.

Сможет ли российский продукт стать полноценной заменой Jira для команд разработки? Обсуждают команды SimpleOne и iiii-tech.

В поддержке запрос бизнеса очень прикладной: быстрее отвечать, делать меньше ошибок, выполнять SLA, выдерживать рост обращений при расширении каналов — почта, порталы, телефония. Компаниям нужно масштабировать сервис, сохраняя при этом стабильное качество. В статье о том, как они это делают.

Три пары функций. В каждой одна написана человеком, другая — ИИ. Сможете отличить? Мы не смогли. И наш ИИ-ревьюер тоже. Разбираем, почему синтетика проверяет синтетику — и что с этим делать.

Антон проработал в компании три года — хороший разработчик, знал кодовую базу лучше всех, онбордил новичков, вкладывал душу. В пятницу он написал в личку тимлиду: «Нам надо поговорить», а в понедельник уже с заявлением.

Тимлид был искренне удивлён: «Я не видел никаких признаков!». А было ли тимлиду, где на них посмотреть?

Задачи закрываются, метрики зелёные. Потом приходит момент, когда нужно тронуть модуль, который написал ИИ три месяца назад — и выясняется, что никто не понимает, что там происходит. Разбираем, почему ИИ-долг опаснее обычного техдолга и что с этим делать.

О том, как одна базовая задумка – сделать разработку управляемой, пережила эпоху тяжелых каскадных проектов, DevOps, CI/CD, и подошла к 2026 году уже в совсем зрелом виде.

Разработчик приходит к руководству и говорит: «Нам нужен рефакторинг». Руководство слышит: «Мы хотим потратить деньги и ничего не выпустить». Дальше — тишина, новый спринт с новыми фичами и ещё один слой технического долга сверху.

ИТ-директор знает, что сервер загружен на 90% и скоро встанет. Бухгалтер знает, что этот же сервер уже три года как самортизирован и формально не существует. Закупщик знает, что на прошлой неделе купил сорок новых ноутбуков — и понятия не имеет, что на складе лежат ещё два десятка. Все трое работают в одной компании, но живут в разных реальностях.

Цена этого разрыва — потерянное оборудование, раздутые бюджеты и простои, которых можно было избежать.

Представьте: у компании 300 подразделений по всей стране или пять производственных площадок от Москвы до Дальнего Востока. Как узнать, сколько реально ноутбуков в омском филиале, где они находятся и в каком статусе принтер, купленный два года назад: используется, неисправен, в ремонте или уже подлежит списанию? Если данные приходят через мессенджеры или эксельные файлы, присланные раз в квартал — вы уже в зоне риска.

Однажды утром вы открываете задачу и понимаете: единственный человек, который знал, как это работает, вчера уволился. Знания ушли вместе с ним.

Разберем, почему попытки оцифровать интеллект через нормо-часы и коммиты ведут к деградации продукта, и как на самом деле устроена невидимая зона создания ИТ-решений, где ценность рождается из исследования и анализа, а не из скорости стука по клавишам.

Внедрили таск-трекер для ускорения — а команда стала тратить 40 минут в день на костыли. Рассказываю, как за полтора года у нас накопилось 11 обходных путей, почему онбординг новичков растянулся до трёх недель и что мы с этим сделали. Внутри — чек-лист «тормозит ли вас ваш инструмент» и пошаговый план действий.

Как бесконтрольное использование ИИ для генерации кода превращает сеньоров в уборщиков чужого кода: разбираем метрики, которые выявляют проблему, и три практики, позволяющие встроить управление ИИ-долгом в процесс разработки.

Недавно мы с командой проанализировали инфополе Хабра и обнаружили, что эйфория от внедрения ИИ в разработку сменяется разочарованием, senior-разработчики тонут в ревью некачественного кода, а техдолг растет как снежный ком. Мы сами проходим через этот путь, внедряя GenAI в SimpleOne, и прекрасно понимаем вашу боль. 

Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу о реальных проблемах ИИ-генерации кода и о том, какие механизмы помогают нам с ними справляться.

SimpleGen — новый продукт для генерации решений на платформе SimpleOne с помощью AI. В этой статье рассмотрим, как начать работу с SimpleGen: что поставить на рабочую машину, как подготовить репозиторий, настроить доступ к SimpleOne, а также выполнить свою первую задачу.

Всем привет, я Артем Герасимов, владелец продукта SimpleOne SDLC. Чуть больше года назад я пришел в компанию в момент, когда продукт только прошел стадию MVP, которую мы делали быстро, чтобы проверить гипотезу. Гипотеза подтвердилась, появились клиенты, но вместе с ними пришел беспорядок: запросы терялись между почтой и чатами, сроки срывались, процессы перестали работать.

В этой статье расскажу, как мы за год превратили стартап-проект в управляемый продукт — с конкретными решениями, ошибками и чек-листом действий, которые можно применить в любой команде разработки.

Привет! Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. За последние два года наша команда внедрила использование ИИ практически на всех этапах разработки — от прототипирования до код-ревью.

В этой статье расскажу, почему внедрение ИИ может незаметно превратить вашу кодовую базу в неподдерживаемое legacy, как измерять реальную эффективность вместо иллюзии скорости и какие правила помогут получать пользу без деградации качества.

Вчера выкатили 3 релиза, а сегодня поддержка ловит очередной инцидент, но уже непонятно, какой именно релиз его вызвал. Знакомая картина?

Проблема в том, что вы не видите связи между тем, что выкатываете на продакшен, и тем, что ломается после этого. А когда связь теряется, релизы превращаются из инструмента развития в источник непредсказуемых сбоев.

Привет, меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье я расскажу вам, как слишком частые релизы могут негативно сказываться на качестве продукта и что с этим можно сделать.

Привет, Хабр! 

Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC.

В ИТ-индустрии из года в год можно наблюдать одну и ту же картину: разработка выглядит управляемой, задачи двигаются по доске и закрываются. Но стоит спросить что вошло в последний релиз, где исправили конкретный баг и сколько времени команда тратит на новую функциональность, а сколько – на исправления, и оказывается, что целостной картины нет.

И чаще всего проблема не в дисциплине команды, а в том, что таск-трекер перестал отражать реальный цикл разработки.

В поддержке было 148 инцидентов по одной проблеме, а в бэклоге разработки — всего 3 дефекта.

Для разработки проблема выглядела редкой. Для поддержки — массовой.

Разбираем, почему инциденты не доходят до продукта и как выстроить процесс от обращения пользователя до релиза исправления.

Velocity, Burndown и количество закрытых задач выглядят как контроль над разработкой. На практике эти метрики часто создают только видимость управляемости: отчёты красивые, а сроки всё равно срываются.

В статье разбираем, какие показатели действительно помогают прогнозировать сроки, находить узкие места и держать баланс между скоростью разработки и качеством релизов.

Сколько раз вы сталкивались с ситуацией, когда по документам сервер есть, а в стойке его нет? Или когда компания продолжает платить за сотню лицензий софта, которым давно никто не пользуется?

Если эти боли вам знакомы, значит, вы уже поняли: вести учет «железа» и софта в Excel — это путь самурая, но он ведет к финансовому харакири.

В 2026 году управлять парком активов из тысяч ноутбуков, серверов и облачных подписок без специализированного инструмента — просто опасно.

Именно поэтому ITAM-системы (IT Asset Management, системы управления ИТ-активами) перестали быть роскошью для корпораций и стали гигиеническим минимумом для любого среднего и крупного бизнеса.

2026 год закрыл вопрос «а вдруг всё вернётся». Не вернулось — и рынок успел повзрослеть.

Если пару лет назад компании в панике мигрировали из Jira и искали временные замены, то сегодня задачи другие. Бизнесу нужны не «костыли», а инструменты, которые ускоряют Time-to-Market, дают прозрачность ресурсов и связывают разработку с финансовым результатом.

Главный вызов теперь — не нехватка решений, а их избыток. На рынке десятки систем: от лёгких планеров до тяжёлых Enterprise-платформ. Маркетинга много. Осознанного выбора — меньше.

В этой статье разберём 10 ключевых игроков российского рынка управления ИТ-проектами и попробуем отделить реальную процессную зрелость от красивых дашбордов.

Привет! Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC.

За годы в ИТ я видел десятки команд, которые буквально тонут в техническом долге, но даже не осознают этого. Они продолжают героически вкатывать хотфиксы, год за годом пересобирать один и тот же код и удивляться: почему скорость упала, а пользователи ноют?

Самое коварное — технический долг маскируется под обычную занятость. Вам кажется, что работа кипит, но на деле вы просто раз за разом наступаете на одни и те же грабли.

В этой статье делюсь опытом, как перестать ходить по кругу и превратить беспорядок повторяющихся проблем в управляемый, прозрачный процесс.

Без магии, зато с метриками, ролями и реальными кейсами.

Искусственный интеллект перестал быть экспериментом, технология GenAI становится полноценным участником корпоративных бизнес-процессов. В ИТ-поддержке автоматически обрабатываются типовые обращения, HR-департаменты ускоряют онбординг новых сотрудников, бухгалтерия больше не вводит данные вручную. За этими результатами стоят инструменты для ИИ-автоматизации бизнес процессов: визуальные конструкторы, библиотеки готовых AI-инструментов, корпоративная память и автономные ИИ-агенты. 

В этом материале разбираемся, как устроена ИИ-автоматизация изнутри: какие компоненты необходимы, как они взаимодействуют и почему создать интеллектуальный процесс можно без программистов — на примере GenAI-платформы SimpleOne.

Если вы ищете «аналог Jira», скорее всего, вы уже поняли главное: это не просто таск-трекер. Это центр управления разработкой — бэклог, релизы, интеграции с Git, отчётность, автоматизация, Service Desk.

В этой подборке мы не будем перечислять функции из лендингов. Мы разберём, какие системы действительно подходят для продуктовой разработки, какие — только для базового управления задачами, а какие вообще не стоит рассматривать как полноценную альтернативу.

Если вам важно выбрать инструмент не на квартал, а на 3–5 лет вперёд — читайте дальше.