Я встречал много людей, которым не нравится их работа. И когда я их спрашиваю, чем бы они занимались вместо, около 75% из них отвечают что‑то вроде: «Хммм, не знаю. Я бы хотел открыть свою небольшую кофейню!» Если в тот день я в хорошем настроении, я задаю им встречный вопрос: «Тогда где бы ты взял кофейные зерна?»

Если они не знают что ответить, то я задаю ещё пару наводящих вопросов:

Привет, меня зовут Вадим Медяник. Я технический директор, занимаюсь управлением инженерными командами, разработкой архитектуры сложных систем, оптимизацией процессов.

Сегодня хочу разобрать книгу, которая может изменить ваш способ мышления. Это Гарри Поттер и методы рационального мышления — художественный роман, который на деле оказался одним из лучших практических пособий по рациональному мышлению, с которыми я сталкивался.

В мире книги Гарри — приёмный сын учёного, воспитанный в духе рационализма. Он попадает в Хогвартс с мышлением исследователя, привыкшего ставить эксперименты и проверять гипотезы. В результате мы получаем не столько «ещё одну историю про магию», сколько курс рационального мышления в художественной форме.

В этой статье я расскажу, какие идеи из книги оказались неожиданно полезными для моей работы и для работы инженерных команд.

После очередного звонка с шефом в 22:00 я психанул и написал заявление.

Разобрался, почему мы так живём, и делюсь лайфхаками и наработками, которые помогли мне вылезти из порочного круга бесконечных созвонов.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим как практике использовать модель Херси — Бланшара в управлении людьми.

Езда на велосипеде  и мотоцикле- в чём отличия?

Самые обыденные действия, которые мы  учимся делать в самом детстве,  на поверку оказываются не такими уж и очевидными.

К таким удивительным открытиям я пришёл в возрасте сильно за 40 лет, когда пошёл на курсы вождения  мотоцикла.

До этого я 20 лет подряд вполне себе интенсивно катался на велосипеде, наезжая по 1500км в год.

То есть на момент прихода в мотошколу я отъездил на велосипеде около 28 тыс. км (по велоспидометру), что позволяло мне считать себя «опытным велосипедистом».

Но тут меня ждало жестокое разочарование!

Так оказалось, что для вождения мотоцикла обычный опыт велосипеда ничуть не помогает, а скорее мешает.

Выяснилось, что для поворота на мотоцикле нужна специальная техника «контр-руления», а обычные  велосипедные приёмы типа «притормозить и повернуть» не помогают совсем.

«Контрруление»- это техника принудительной постановки мотоцикла (велосипеда) в наклонное положение ПЕРЕД началом самого поворота! (см.рис.1.)

Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.

В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.

На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.

Вторая проблема в том, что нейросеть — это помощник и советчик, но не базированный учитель. Она не будет на пинковой тяге расширять твой кругозор. А тебе как ученику очень сложно задать вопрос относительно вещей, существование которых тебе полностью неизвестно.

Так родился промпт, который позволяет изучать новую тему легко и не напрягаясь. Ты копипастишь его в начало диалога и начинаешь интерактивное путешествие.

Возможно, это тот промпт, которого не хватает тебе, чтобы решить все свои бытовые проблемы прямо здесь и сейчас.

В общем, решил сделать пет-проект. ЦРМ нормального фрилансера. Сам я ремесленник-одиночка и пользуюсь ограниченным набором инструментов для ведения дел: Google Таблицы, да Windows-заметки. Решил все эти данные свести воедино в рамках собственной црмки.

Я не разработчик, а проектировщик интерфейсов (UX/UI-дизайнер). Опыта в программировании совсем немного. Поэтому пет-проект был мне особенно интересен. Я уже двадцать лет готовлю проектную документацию для других — а в этот раз для себя.

Сейчас расскажу, как я довёл идею до продукта, как мне в этом помог ChatGPT и почему это было иногда весело и интересно, но большую часть времени — скучно и грустно.

Привет, Хабр!

Меня зовут Ирина, я IT-рекрутер в компании SENSE. И сегодня хочу поговорить о проблеме, которую сложно не заметить, если вы так или иначе связаны с наймом, обучением или карьерой в сфере технологий. Вокруг нас полно курсов и карьерных консультантов, которые заманивают яркими обещаниями быстрого успеха, а в итоге создают коллапс на уровне джунов и даже задевают мидлов. Под красивой обёрткой скрываются псевдоэксперты и псевдопрограммы, последствия которых приходится разгребать работодателям, рекрутерам и самим соискателям.

«Я не боюсь того, кто изучает 10 000 различных способов управления. Я боюсь того, кто изучает один 10 000 раз». Выбрали по одному самому «смертоносному» инструменту планирования и управления, и объяснили почему.

Вы никогда не узнаете, работает ли ваша система управления проектами так, как надо.

Не узнаете, реально ли все эти регламенты помогают быстрее достигать нужных результатов. А еще вы не узнаете, кто из ваших сотрудников постоянно косячит и подвергает проекты необоснованным рискам, игнорируя правила управления.

Вы никогда не узнаете всей правды, если не начнете проверять — соблюдают ли они методологию управления или нет. А если нет, то кто именно и почему.

Данную статью я посвящаю практике регулярного аудита проектного управления. Это лучший способ контроля, который приучит ваших сотрудников играть по правилам и делать проекты системно и предсказуемо, заранее предотвращая проблемы.

Что такое аудит и зачем он нужен, как проводить аудит, как часто в зависимости от целей, какие бывают форматы, кто это может делать и т.д — полную инструкцию читайте ниже. Это авторский материал, который вы не найдете больше нигде.

Что такое продуктовое мышление и как его тренировать? Почему важно не просто понимать пользователя, а чувствовать его? Как не бояться неопределённости и строить решения, даже когда данных мало?

В этой главе — не очередной список фреймворков, а философия: взгляд на продукт как на систему, эмпатия как навык и честный разговор о том, что мы часто боимся не знать.
Да, будет и про CJM, и про юнит-экономику — но с фокусом на смыслы, а не на термины.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Кузин и я стажер в МТС Web Services. В этом материале я расскажу про свой первый год обучения по совместной программе МТС и ВШЭ «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». 

Год назад я заканчивал бакалавриат на факультете теоретической физики МИФИ и на последнем курсе познакомился с машинным обучением, которое вскружило мне голову. Но я очень быстро понял, что ML — лишь одна из многих областей искусственного интеллекта и что существует множество других дисциплин и доменов, не менее для меня интересных. 

На рынке есть огромное количество самых разных курсов, но я для себя решил, что хочу системности и структурности в их подаче, а также широты знаний и умений. В первую очередь это позволит самому определиться, в какой конкретной области развиваться профессионально. Поэтому я рассматривал различные варианты магистратуры и в итоге остановился на программе «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» от ВШЭ и МТС. В ней меня зацепили объем и новизна учебных материалов, вариативность курсов и очный формат, который позволял общаться с сокурсниками и преподавателями вживую. В этом посте я расскажу, как прошел мой первый учебный год: что понравилось, какие были сложности и что пригодилось на первом месте работы в ИТ. 

В 2025 году вопрос полноценной генерации продуктового кода с помощью LLM («вайб-кодинг») становится все более актуальным, но при этом остается и достаточно дискуссионным: насколько такие подходы вообще применимы в реальных проектах, действительно ли они сокращают время и стоимость разработки, и что происходит с тестируемостью и поддержкой такого кода в долгосрочной перспективе?

Сложность этого вопроса не только в качестве самой генерации, но и в том, как интегрировать LLM в инженерные процессы, чтобы получить управляемый, масштабируемый и архитектурно устойчивый код.

Моя мотивация была проста: попробовать выстроить полноценный продуктовый backend для нетривиального телеграм-бота с функциями агента (планированием, напоминаниями, памятью и проактивным поведением, возможностью дальнейшей расширяемости и интеграции сторонних сервисов), при этом — не писать руками ни строчки кода. Чтобы человек участвовал только как архитектор и асессор, а все проектирование и реализация шли через промпты в специализированные IDE-агенты (Cursor, Copilot, Codex, Zed) и LLM (как доступные через API/CLI, так и в «пользовательской» продуктовой обвязке).

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации.

Суть сервера будет заключаться в том, чтобы «подставлять» IP‑адреса устройствам, заходящим в сеть. Сервер будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу.

— Привет! Подскажи, пожалуйста, какой срок по этой задаче?

— 2 дня и 1000 долларов

— А почему тысяча долларов? Мы же договаривались на 500?

— Когда мы договаривались, ты не спрашивал сроки

Почему бюджет на разработку вырос в два раза, или как создать идеальную продуктовую команду.

Разбираемся, почему современные LLM, несмотря на всю свою мощь, остаются «философскими зомби», и какая архитектурная деталь могла бы это изменить.

Разработка инверторов и систем управления для электроприводов очень непростое, как может показаться на первый взгляд дело. На это есть несколько причин. Дело в том, что приходится работать с электромеханической системой, которая может накапливать энергию одновременно в нескольких местах.

Привет, меня зовут Павел, я программист-эксперт в отделе разработки серверных решений ЮMoney. Это не первая моя статья для блога компании на Хабре — уже выходило два текста о том, как и во что эволюционировали наши конечные автоматы (Часть 1 и Часть 2), вы их очень тепло приняли. В этот раз речь пойдёт про неожиданные проявления моего увлечения программированием. Когда-то у меня получилось сделать GPS-трекер для соревнований по спортивному ориентированию. Хочу поделиться этой историей и рассказать, во что этот GPS-трекер превратился за 17 лет.

В начале карьеры проектирование любой формы казалось мне очень простой и понятной задачей. Особенно когда речь шла о чём-то банальном и незначительном, вроде обратной связи на сайте. А что — выяснил, какие нужны данные и для чего, накидал поля с подписями, приделал кнопку — и готово! На всё про всё — пять минут. Пустяки! Или нет?

— Я не продаю часы, — ответил я.

— Ну хорошо, тогда что насчёт дней, недель, месяцев? Мне нужно хоть что-то, чтобы прикинуть потенциальные расходы.

— Я обычно оцениваю работу под ключ. Часовой ставки у меня нет.

— У всех есть такая ставка, хотят они того или нет.

— Что ж, здесь я вынужден согласиться. Но всё же хотелось бы для начала внимательно взглянуть на проект, от него многое будет зависеть, — попробовал я соскочить с темы.

Потенциальный клиент не стал дальше на меня давить. А уже потом я, засыпая поздним вечером и переваривая события дня, хлопал себя по лбу со словами: «Надо было просто ответить, что он застал меня подобным вопросом врасплох и что я готов ответить на него чуть позже!».

Почему же я сразу не назвал своей часовой ставки?