Когда смотришь на эволюцию архитектур, понимаешь, что технологии всегда движутся по кругу.
По спирали, а не по кругу. И это не случайность. Это 3 закон диалектики от Гегеля.
Он проявляется везде. От государственного и общественного устройства до бытовых моментов.
Звучит он как "отрицание отрицания". Смысл в том, что история всегда идёт по спирали. Переход к новому витку идёт через отрицание старого. А старое когда-то пришло через отрицание ещё более старого уклада. Вот и получается отрицание отрицания.
Также этот закон говорит о том, что все новое, даже возникнув в результате отрицания прошлого, будет использовать этот опыт в качестве основы для своей эволюции.
В случае архитектур следует ожидать новых монолитов, взявших многое от структур микросервисов. Кстати, это даже по комментам видно:
Придумали какие то "микросервисы" все уже было сто лет назад, com/dcom, corba.
Или вот
Я не понял принципиального отличия Монолит 2.0 от концепции пятидесятилетней давности, одна VM на одно модульное приложение в VM/SP
Есть даже притча на эту тему. Про отравленный колодец.
Краткое содержание: все вокруг испили отравленной воды из колодца и сошли с ума. И только один человек не пил оттуда. И его все считали психом))) Ведь он говорил всем, что вода там отравлена. В конце концов он не выдержал так жить и тоже испил воды из колодца. Надеюсь, эта аллегория всем понятна.
К чему это я, а к тому, что есть такая штука, как "проклятье знанием". Когда человек много всего знает - ему тяжело жить в обществе. А найти единомышленников сложно. Умных и образованных людей, в принципе, очень мало. Т.е. ты живёшь, видишь происходящий бред вокруг, но вынужден подчинятся "системе". Изгоем быть очень плохо.
Кстати, по этим же причинам умные люди стараются кооперироваться между себе подобными. А сейчас такое возможно лишь в одном месте. В науке.
И так было всегда. Даже в древние времена они объединялись в кружки. Их ещё иногда называют иллюминатами, т.е. "просвещенные" (оттуда же растут корни у масонов).
Поэтому, если вы умны и образованы, и вам кажется, что вокруг одни кретины, то высока вероятность, что вы сейчас не на своем месте.
И если вы не измените свое окружение на соответствующее, чтобы расти и развиваться дальше, то со временем, вы с удивлением обнаружите, что стали такими же, как все ("вы испили из отравленного колодца").
Людей из крайности в крайность бросает. Иногда есть неблагоприятная окружающая среда, иногда охранительное свойство психики. А в целом, есть такая штука, как адаптация.
Человек способен адаптироваться почти к любой ситуации. Либо сам подстроится, либо среду начнет менять.
Препод по матану резво вещает что-то вроде "ну, это элементарно и очевидно, поэтому у нас получается вот так-то и так-то".
У нас также было. И когда преподаватель понял это, что в группе его объяснения очевидны дай бог 1-2 людям, он просто махнул рукой на нас, даже не попытавшись нас ничему научить. Открыто сказал, вам это не нужно. Это было на одном из первых занятий на первом курсе.
Я тогда знатно прифигел от такой прямоты и пофигизма. И да, как жизнь показала, он был не прав. И зря кушал свой хлеб, при таком отношении к студентам, пусть даже слабым.
Это вот прям база. Я не сразу до этого дошел. Привык учиться "сходу". Так нельзя в программировании. Надо хорошенько провариться на своем уровне. Как ты сказал, чтобы "тесно" стало.
Так дедлайны есть всегда. Независимо от методологии. Любая методология мертва без дедлайна. Работа без сроков - это уже не методология, а идеология.
В канбане всегда есть соблазн начать “делать” огромную задачу дополняя ее подзадачами на ресерч и прочим. В результате движение вроде есть, а jira на карточке задачи показывает красные точки “100 дней в столбце”, а задача уже до размера кашалота раздулась подзадачами.
Это не проблема методологии. Это проблема организации. Ведь можно сделать одну доску для отображения крупных задач (эпиков, например). Это делается фильтрами в настройках доски. А другая доска будет будет конкретно по этой задаче, где вся работа идет с подзадачами. Более того, я иногда и для аналитиков делал отдельную доску, т.к. у них свои этапы (открыто, в работе, требует уточнения, на уточнении, готово). И когда аналитик завершал по фиче все свои подзадачи, фича целиком меняла статус из "Аналитика" на "Готова к работе"
По-моему, ключевой недостаток в скраме - это высокие затраты времени на деятельность, что не относится напрямую к производству продукта.
Совокупно эти активности занимают до 30% рабочего времени спринта. Иногда значительно больше. Ведь на ревью не пойдешь, не собрав данные, на груминг не пойдешь, не изучив предстоящие задачи из бэклога, планирование спринта не сделаешь без груминга. И т.д.
В Канбане нет спринтов? Окей, а сроков там тоже нет? Вообще никаких?
Конечно в канбане есть сроки. Только другой принцип их применения. Это совсем другая философия.
Первое что надо помнить - работа это поток. Все что там можно сделать - это управлять его пропускной способностью и направлением. Канбан доска наглядно показывает заторы. Устраняешь причину - поток течет стабильнее и быстрее. Если поток сворачивает в сторону (начинаете делать "левые" или второстепенные задачи) - помогаешь ему вернутся на прежний путь (в сторону цели). Падает качество - замедляешь поток задачами, что увеличивают качество (пишутся автотесты, юнит-тесты). И т.д.
И сроки в этой системе - это лишь способ замерить скорость. Как деления на линейке. Можно замерять прогресс хоть каждую неделю. Или раз в 2 недели, раз в месяц. По одной фиче или по всем сразу. Нет требования сделать инкремент к моменту замера. Просто фиксируешь сколько сделали за неделю. Когда у тебя сделано в первую неделю 3%, ты можешь посчитать, что тебе понадобиться 33 недели, чтобы сделать проект. Но у тебя ограничение в 15 недель. Значит стараешься увеличить производительность. Через неделю замеряешь - сделали уже 12% (9%+3%), это по 6% в неделю, значит проект сделаешь за 16 недель. И т.д. Опять работаешь над ускорением потока. Как ускорять поток - это уже тема отдельного разговора.
Интересно. У меня знакомый тоже пользовался такими приемами с самообманом. Например, не хотел идти на тренировку - он убеждал себя, что и не надо. Всего лишь оденься для выхода на улицу. А потом, когда оделся - убеждал себя, что не пойдет на тренировку, просто прогуляться. Если не захочется - просто пойдет домой. И в конце концов он оказывался на тренировке)) За пару лет он не пропустил тренировку ни разу.
Вы про какую модель говорите? Вы использовали хотя бы o1? Статья же вообще про o3. Которую пока никто не потрогал даже. Известны лишь результаты тестов по ней - и значительный шаг вперед по сравнению с o1.
Относительно речи дельфинов - вы сначала скормите такой модели (хотя бы o1) массив данных. Звуки "речи" дельфинов, существующие интерпретации, наработки, наблюдения. Научные работы и т.п. А потом уже работайте с ней.
Также - нейросеть это не всеведующая штука. И с ней тоже надо уметь работать. Например, промптинг. Хотите чтобы нейросеть помогла вам задавать правильные вопросы? Попросите ее задавать вам вопросы, если она посчитает, что ей не хватает данных.
Не верите, что нейросеть может явления и знания из одной области переносить в другую? А вы попробуйте, дайте ей такую установку в промте. Я когда в учебе использую нейросеть, иногда использую следующий прием - прошу нейросеть объяснить мне интересующий вопрос "как для школьника", "как для студента", "как для домохозяйки" и т.д. Это позволяет упростить сложное определение, найти аналогию в других явлениях. Ничто не мешает вам сделать также.
Только не надо бесплатные и устаревшие нейросети использовать. Последние поколения ушли далеко вперед. Хотя они тоже умеют в "асбтракцию", просто значительно хуже.
А наличие агентов - очень сильно влияет на возможности нейросетей. Они могут распределить нагрузку по расчету "типовых" вещей. Например, андроид может перемещаться за счет одной нейросети, а общаться за счет другой, а третья нейросеть будет управляющей, четвертая нейросеть будет отвечать за руки, пятая за зрение, шестая за звук и т.д. Это так называемые ансамбли из нейросетей.
Аналогично можно сделать и для вашей работы по анализу речи животных. Например, для обработки видео со звуком. Сначала обучить одну нейросеть на звуки дельфинчиков. Чтобы впоследствии она могла искать патерны в любом звуковом файле (распознавание слов). Пока не нужна интепретация. Просто шаблоны. Другая нейросеть разбирает видеоряд для распознавания движений дельфина. Третья нейросеть распознает объекты (один дельфин, два, косяк рыбы, акула, водоросли и т.п). Четвертая нейросеть работает с расстояниями и положением объектов относительно друг друга. Пятая нейросеть сопоставляет распознанные движения, объекты и т.п. с русскими словами. Шестая нейросеть сопоставляет по таймкоду звуки и данные всех других нейросетей. Чтобы определить, что после вот этого звука другой дельфин приблизился. А вот от этого звука он отдалился. А вот от этого звука его положение в пространстве опять изменилось. А вот на этот звук произошло дрожание плавников, другой дельфин ответил тем же. И т.д. Кароче, это сложнейшая задача для ИИ-разработчиков и ученных. Но вполне решаемая, скорее всего уже в ближайшие годы.
Статья говорит о том, что нейросеть уже превосходит большинство людей. И называть ее инструментом мы можем лишь в моменте. Потому что ещё нет критической массы ии-агентов для выполнения всех необходимых задач. Грубо говоря, мозги уже есть (хоть и дорогие очень), "рук и ног" пока не хватает.
Но уже определенно точно можно говорить о том, что пройдет совсем небольшое количество времени, например, лет 5, как мы увидим масштабную трансформацию многих отраслей. Процесс уже идет. Если честно, мне очень тревожно из-за этого. И думаю у многих людей такие чувства.
Вы, видимо, плохо понимаете, что такое нейросеть. И у вас все в куче, большие языковые модели и ИИ - это все одно для вас. Но большие языковые модели это одно конкретное направление из разных видов.
А что насчёт нейросетей, что занимаются компьютерным зрением? Нейросети у биологов, химиков, физиков? Нейросеть - это такая математическая предсказательная модель, она работает на числах (весах) и вероятностях. В общем случае, это могут быть не числа, а нечто другое (например, наши синапсы в мозгу работают и электрически и химически одновременно, говорят, возможно ещё и квантовые эффекты там есть).
Вот я считаю, что полноценный интеллект мы увидим, когда научаться делать ансамбли из разных типов нейросетей, объединенных в общую структуру. Не просто цепочка из нескольких нейросетей. А скорее множество разных типов нейросетей работающих сообща.
Эмерджентность и все такое. Свойства и возможности системы в комплексе будут превышать возможности отдельных ее частей. Причем эти разные типы нейросетей должны работать на одной платформе и обладать нейропластичностью - при повреждении каких-то важных частей они должны восстановиться в "другом" месте, а также уметь увеличиваться и уменьшаться, в зависимости от контекста большинства поступающих задач. Например, система навигации через несколько месяцев нестандартного использования и переучивания может превратиться в домашнего помощника.
Прекрасная статья! Очень хорошо показывает, вероятно, самую СЛОЖНУЮ и невидимую часть работы менеджера проекта. Я лично неоднократно заваливал эту часть работы, делая фокус на сам проект (разрабатываемый продукт) или цель проекта. Как написано в некоторых "умных" книжках и методологиях, например, в Prince. И это приводило к провалу, несмотря на завершенный продукт.
В agile есть такой принцип:
Люди и взаимодействие важнее процессов и инструментов
Этот принцип только "кажется" понятным. На самом деле там "под водой" скрывается огромный айсберг.
Эта статья разложила по полочкам те мысли, что давно вертелись в голове. И слово подобрано очень метко: "babysitter"))
Все проекты, где удавалось выстроить хорошую работу с ожиданиями "больших менеджеров", включая ЛПР клиента - шли очень гладко, даже если бывали проблемы в самом проекте.
Хороший бэбиситтинг делает вас на голову выше коллег, даже если они сильнее вас в других скиллах (планирование, стат.анализ, работа с командой и т.д.).
Просрали сроки? Не страшно, с хорошим бебиситтингом вам все нипочём! Для ваших "больших менеджеров" это будет выглядеть как "объективный сдвиг сроков", потому что вы сделали так, что это ОНИ приняли решение о сдвиге сроков, а не вы их пролюбили. Тоже самое касается бюджета и прочих аспектов проекта.
Но как же непросто это сделать! Все как с детьми - это тяжкий труд! Требуются знания психологии и даже социального инжиниринга. И куча личного опыта в переговорах. Никаких дешёвых манипуляций - они выстрелят вам в ногу. Пожалуй, это самая тяжёлая и стрессовая часть работы менеджера проекта. Именно здесь так легко ошибиться и самообмануться (как с Титаником, затонувшим при полном штиле).
Иногда не получается построить фразу на английском потому, что ты её и на русском построить не можешь.
И это совсем не очевидно. Особенно для новичков. Ощущение что ты бездарь. Когда длительное время не получается складно говорить. В итоге, ты просто заучиваешь целые предложения наизусть.
Если задуматься, мало кто может, не сбиваясь, выдать хотя бы 2-3 правильно сформулированных русских предложения с корректно подобранными словами.
Поэтому развитая родная речь - большое преимущество, сильный буст для изучения чужого языка.
По спирали, а не по кругу. И это не случайность. Это 3 закон диалектики от Гегеля.
Он проявляется везде. От государственного и общественного устройства до бытовых моментов.
Звучит он как "отрицание отрицания". Смысл в том, что история всегда идёт по спирали. Переход к новому витку идёт через отрицание старого. А старое когда-то пришло через отрицание ещё более старого уклада. Вот и получается отрицание отрицания.
Также этот закон говорит о том, что все новое, даже возникнув в результате отрицания прошлого, будет использовать этот опыт в качестве основы для своей эволюции.
В случае архитектур следует ожидать новых монолитов, взявших многое от структур микросервисов. Кстати, это даже по комментам видно:
Или вот
Есть даже притча на эту тему. Про отравленный колодец.
Краткое содержание: все вокруг испили отравленной воды из колодца и сошли с ума. И только один человек не пил оттуда. И его все считали психом))) Ведь он говорил всем, что вода там отравлена. В конце концов он не выдержал так жить и тоже испил воды из колодца. Надеюсь, эта аллегория всем понятна.
К чему это я, а к тому, что есть такая штука, как "проклятье знанием". Когда человек много всего знает - ему тяжело жить в обществе. А найти единомышленников сложно. Умных и образованных людей, в принципе, очень мало. Т.е. ты живёшь, видишь происходящий бред вокруг, но вынужден подчинятся "системе". Изгоем быть очень плохо.
Кстати, по этим же причинам умные люди стараются кооперироваться между себе подобными. А сейчас такое возможно лишь в одном месте. В науке.
И так было всегда. Даже в древние времена они объединялись в кружки. Их ещё иногда называют иллюминатами, т.е. "просвещенные" (оттуда же растут корни у масонов).
Поэтому, если вы умны и образованы, и вам кажется, что вокруг одни кретины, то высока вероятность, что вы сейчас не на своем месте.
И если вы не измените свое окружение на соответствующее, чтобы расти и развиваться дальше, то со временем, вы с удивлением обнаружите, что стали такими же, как все ("вы испили из отравленного колодца").
Людей из крайности в крайность бросает. Иногда есть неблагоприятная окружающая среда, иногда охранительное свойство психики. А в целом, есть такая штука, как адаптация.
Человек способен адаптироваться почти к любой ситуации. Либо сам подстроится, либо среду начнет менять.
У нас также было. И когда преподаватель понял это, что в группе его объяснения очевидны дай бог 1-2 людям, он просто махнул рукой на нас, даже не попытавшись нас ничему научить. Открыто сказал, вам это не нужно. Это было на одном из первых занятий на первом курсе.
Я тогда знатно прифигел от такой прямоты и пофигизма. И да, как жизнь показала, он был не прав. И зря кушал свой хлеб, при таком отношении к студентам, пусть даже слабым.
Почему странный?)) Не все же на Хабре электронщики)) Но в целом я понял - вам было от чего отталкиваться.
Я для себя понял это как расширение типа. Вот есть у тебя int, char и т.д. Когда тебе этого недостаточно, создаёшь класс)))
Но большинство сейчас используют объекты направо и налево. Чисто ради удобства, не считаясь с памятью.
Могу ошибаться. Но объекты сейчас часто используют просто для группировки данных.
Это вот прям база. Я не сразу до этого дошел. Привык учиться "сходу". Так нельзя в программировании. Надо хорошенько провариться на своем уровне. Как ты сказал, чтобы "тесно" стало.
А как именно в электронике ты представляешь глазами 16 бит, например? Для меня это скорее математика, чем физика
Оу, спасибо! Это очень приятно! )
Так дедлайны есть всегда. Независимо от методологии. Любая методология мертва без дедлайна. Работа без сроков - это уже не методология, а идеология.
Это не проблема методологии. Это проблема организации. Ведь можно сделать одну доску для отображения крупных задач (эпиков, например). Это делается фильтрами в настройках доски. А другая доска будет будет конкретно по этой задаче, где вся работа идет с подзадачами. Более того, я иногда и для аналитиков делал отдельную доску, т.к. у них свои этапы (открыто, в работе, требует уточнения, на уточнении, готово). И когда аналитик завершал по фиче все свои подзадачи, фича целиком меняла статус из "Аналитика" на "Готова к работе"
По-моему, ключевой недостаток в скраме - это высокие затраты времени на деятельность, что не относится напрямую к производству продукта.
Совокупно эти активности занимают до 30% рабочего времени спринта. Иногда значительно больше. Ведь на ревью не пойдешь, не собрав данные, на груминг не пойдешь, не изучив предстоящие задачи из бэклога, планирование спринта не сделаешь без груминга. И т.д.
Конечно в канбане есть сроки. Только другой принцип их применения. Это совсем другая философия.
Первое что надо помнить - работа это поток. Все что там можно сделать - это управлять его пропускной способностью и направлением. Канбан доска наглядно показывает заторы. Устраняешь причину - поток течет стабильнее и быстрее. Если поток сворачивает в сторону (начинаете делать "левые" или второстепенные задачи) - помогаешь ему вернутся на прежний путь (в сторону цели). Падает качество - замедляешь поток задачами, что увеличивают качество (пишутся автотесты, юнит-тесты). И т.д.
И сроки в этой системе - это лишь способ замерить скорость. Как деления на линейке. Можно замерять прогресс хоть каждую неделю. Или раз в 2 недели, раз в месяц. По одной фиче или по всем сразу. Нет требования сделать инкремент к моменту замера. Просто фиксируешь сколько сделали за неделю. Когда у тебя сделано в первую неделю 3%, ты можешь посчитать, что тебе понадобиться 33 недели, чтобы сделать проект. Но у тебя ограничение в 15 недель. Значит стараешься увеличить производительность. Через неделю замеряешь - сделали уже 12% (9%+3%), это по 6% в неделю, значит проект сделаешь за 16 недель. И т.д. Опять работаешь над ускорением потока. Как ускорять поток - это уже тема отдельного разговора.
Интересно. У меня знакомый тоже пользовался такими приемами с самообманом. Например, не хотел идти на тренировку - он убеждал себя, что и не надо. Всего лишь оденься для выхода на улицу. А потом, когда оделся - убеждал себя, что не пойдет на тренировку, просто прогуляться. Если не захочется - просто пойдет домой. И в конце концов он оказывался на тренировке)) За пару лет он не пропустил тренировку ни разу.
Вы про какую модель говорите? Вы использовали хотя бы o1? Статья же вообще про o3. Которую пока никто не потрогал даже. Известны лишь результаты тестов по ней - и значительный шаг вперед по сравнению с o1.
Относительно речи дельфинов - вы сначала скормите такой модели (хотя бы o1) массив данных. Звуки "речи" дельфинов, существующие интерпретации, наработки, наблюдения. Научные работы и т.п. А потом уже работайте с ней.
Также - нейросеть это не всеведующая штука. И с ней тоже надо уметь работать. Например, промптинг. Хотите чтобы нейросеть помогла вам задавать правильные вопросы? Попросите ее задавать вам вопросы, если она посчитает, что ей не хватает данных.
Не верите, что нейросеть может явления и знания из одной области переносить в другую? А вы попробуйте, дайте ей такую установку в промте. Я когда в учебе использую нейросеть, иногда использую следующий прием - прошу нейросеть объяснить мне интересующий вопрос "как для школьника", "как для студента", "как для домохозяйки" и т.д. Это позволяет упростить сложное определение, найти аналогию в других явлениях.
Ничто не мешает вам сделать также.
Только не надо бесплатные и устаревшие нейросети использовать. Последние поколения ушли далеко вперед. Хотя они тоже умеют в "асбтракцию", просто значительно хуже.
А наличие агентов - очень сильно влияет на возможности нейросетей. Они могут распределить нагрузку по расчету "типовых" вещей. Например, андроид может перемещаться за счет одной нейросети, а общаться за счет другой, а третья нейросеть будет управляющей, четвертая нейросеть будет отвечать за руки, пятая за зрение, шестая за звук и т.д. Это так называемые ансамбли из нейросетей.
Аналогично можно сделать и для вашей работы по анализу речи животных. Например, для обработки видео со звуком. Сначала обучить одну нейросеть на звуки дельфинчиков. Чтобы впоследствии она могла искать патерны в любом звуковом файле (распознавание слов). Пока не нужна интепретация. Просто шаблоны. Другая нейросеть разбирает видеоряд для распознавания движений дельфина. Третья нейросеть распознает объекты (один дельфин, два, косяк рыбы, акула, водоросли и т.п). Четвертая нейросеть работает с расстояниями и положением объектов относительно друг друга. Пятая нейросеть сопоставляет распознанные движения, объекты и т.п. с русскими словами. Шестая нейросеть сопоставляет по таймкоду звуки и данные всех других нейросетей. Чтобы определить, что после вот этого звука другой дельфин приблизился. А вот от этого звука он отдалился. А вот от этого звука его положение в пространстве опять изменилось. А вот на этот звук произошло дрожание плавников, другой дельфин ответил тем же. И т.д. Кароче, это сложнейшая задача для ИИ-разработчиков и ученных. Но вполне решаемая, скорее всего уже в ближайшие годы.
Вам минусы лепят, потому что такие комментарии пугают обычных людей. Я с вами согласен. И от этого не по себе.
Статья говорит о том, что нейросеть уже превосходит большинство людей. И называть ее инструментом мы можем лишь в моменте. Потому что ещё нет критической массы ии-агентов для выполнения всех необходимых задач. Грубо говоря, мозги уже есть (хоть и дорогие очень), "рук и ног" пока не хватает.
Но уже определенно точно можно говорить о том, что пройдет совсем небольшое количество времени, например, лет 5, как мы увидим масштабную трансформацию многих отраслей. Процесс уже идет. Если честно, мне очень тревожно из-за этого. И думаю у многих людей такие чувства.
Вы, видимо, плохо понимаете, что такое нейросеть. И у вас все в куче, большие языковые модели и ИИ - это все одно для вас. Но большие языковые модели это одно конкретное направление из разных видов.
А что насчёт нейросетей, что занимаются компьютерным зрением? Нейросети у биологов, химиков, физиков? Нейросеть - это такая математическая предсказательная модель, она работает на числах (весах) и вероятностях. В общем случае, это могут быть не числа, а нечто другое (например, наши синапсы в мозгу работают и электрически и химически одновременно, говорят, возможно ещё и квантовые эффекты там есть).
Вот я считаю, что полноценный интеллект мы увидим, когда научаться делать ансамбли из разных типов нейросетей, объединенных в общую структуру. Не просто цепочка из нескольких нейросетей. А скорее множество разных типов нейросетей работающих сообща.
Эмерджентность и все такое. Свойства и возможности системы в комплексе будут превышать возможности отдельных ее частей. Причем эти разные типы нейросетей должны работать на одной платформе и обладать нейропластичностью - при повреждении каких-то важных частей они должны восстановиться в "другом" месте, а также уметь увеличиваться и уменьшаться, в зависимости от контекста большинства поступающих задач. Например, система навигации через несколько месяцев нестандартного использования и переучивания может превратиться в домашнего помощника.
Прекрасная статья! Очень хорошо показывает, вероятно, самую СЛОЖНУЮ и невидимую часть работы менеджера проекта. Я лично неоднократно заваливал эту часть работы, делая фокус на сам проект (разрабатываемый продукт) или цель проекта. Как написано в некоторых "умных" книжках и методологиях, например, в Prince. И это приводило к провалу, несмотря на завершенный продукт.
В agile есть такой принцип:
Этот принцип только "кажется" понятным. На самом деле там "под водой" скрывается огромный айсберг.
Эта статья разложила по полочкам те мысли, что давно вертелись в голове. И слово подобрано очень метко: "babysitter"))
Все проекты, где удавалось выстроить хорошую работу с ожиданиями "больших менеджеров", включая ЛПР клиента - шли очень гладко, даже если бывали проблемы в самом проекте.
Хороший бэбиситтинг делает вас на голову выше коллег, даже если они сильнее вас в других скиллах (планирование, стат.анализ, работа с командой и т.д.).
Просрали сроки? Не страшно, с хорошим бебиситтингом вам все нипочём! Для ваших "больших менеджеров" это будет выглядеть как "объективный сдвиг сроков", потому что вы сделали так, что это ОНИ приняли решение о сдвиге сроков, а не вы их пролюбили. Тоже самое касается бюджета и прочих аспектов проекта.
Но как же непросто это сделать! Все как с детьми - это тяжкий труд! Требуются знания психологии и даже социального инжиниринга. И куча личного опыта в переговорах. Никаких дешёвых манипуляций - они выстрелят вам в ногу. Пожалуй, это самая тяжёлая и стрессовая часть работы менеджера проекта. Именно здесь так легко ошибиться и самообмануться (как с Титаником, затонувшим при полном штиле).
Просто там предприниматель с черным поясом, понимаете?...
Надеюсь, мой коммент не будет воспринят как оскорбление. И в мыслях не было...
Выглядит слишком круто, чтобы было похоже на правду. Но если это так... Это куда круче, чем sora, судя по изложенному на их сайте.
Плюсую. Прям в точку!
Иногда не получается построить фразу на английском потому, что ты её и на русском построить не можешь.
И это совсем не очевидно. Особенно для новичков. Ощущение что ты бездарь. Когда длительное время не получается складно говорить. В итоге, ты просто заучиваешь целые предложения наизусть.
Если задуматься, мало кто может, не сбиваясь, выдать хотя бы 2-3 правильно сформулированных русских предложения с корректно подобранными словами.
Поэтому развитая родная речь - большое преимущество, сильный буст для изучения чужого языка.