Teamlead Good Reads – ежедневные советы про менеджмент людей и команд

Подход к AI-native интервью Если ваша команда разработки в основном пользуется агентами, а не пишет код вручную, то старый стандартный формат интервью, с секциями на знание алгоритмов и фреймворков, становится не особо показательным. Держите кейс компании, которая переработала этот процесс так, чтобы он лучше отражал, как они работают на самом деле. Основная часть – онсайт интервью. Оно состоит из следующих этапов: 👉Планирование. Кандидат вместе с интервьюерами вместе обсуждают, что именно надо будет запрогать. Кандидат драйвит генерацию идей, интервьюеры задают вопросы, чтобы пощупать, как он рассуждает. Проект берется из области доменных знаний кандидата. 👉Разработка. Кандидат в течение двух часов реализует продукт из первого этапа, используя любой AI и технический стек. 👉Ревью. Кандидат проводит демо получившегося продукта, а интервьюеры челленджат принятые им решения, смотрят на код, чтобы оценить технические и архитектурные подходы, обсуждают аспекты выведения его в продакшн. Помимо такого очного интервью, проводятся еще два этапа. Один – стандартное system design собеседование, второй – взять готовый PR для существующей кодовой базы, подебажить его и улучшить.

Хаос в сервисах — одна из самых дорогих проблем, которую не видно в бюджете. 63% компаний уже ожидают рост себестоимости в 2026 году и планируют сокращать расходы. Чаще всего под нож идут логистика и маркетинг, но при этом почти никто не считает потери внутри команды. По данным Harvard Business Review, сотрудники переключаются между приложениями более 1200 раз в день. В сумме это съедает около 9% рабочего времени. Если перевести в деньги, команда из пяти человек теряет почти миллион рублей в год просто на постоянных переключениях. Это не разовая проблема, а системная история, которая напрямую влияет на эффективность бизнеса. Вместе с VK WorkSpace разобрали, как именно такие потери возникают и какие решения позволяют вернуть это время обратно в бизнес.

Высокоамплитудная несговорчивость Мне понравилась идея того, что несговорчивость – это не бинарная характеристика человека, а раскладывается как волна на частотность и амплитуду. Частотность – это то, насколько часто вы готовы входить в спор, чтобы отстоять свое мнение. Амплитуда – это то, на что вы готовы пойти, чтобы его отстоять. Несговорчивость – не самый точный перевод слова disagreeableness, но лучшего нам не завезли. Мне кажется, что у него довольно сильные негативные коннотации, тогда как оригинал более нейтральный.

Новые выпуски менеджерских подкастов 👉"Три тимлида заходят в бар" про обучение менеджеров: как много нужно учиться, чему конкретно и какими способами. 👉Бреслав и Ложечкин: продолжение предыдущего выпуска про спецификации вообще и новый язык программирования для AI в частности. 👉КОДА КОДА про сложные переговоры: какие инструменты и практики использовать, чтобы договариваться о важных вещах

AI вредит нашей способности учиться Еще одно исследование про вред, который AI оказывает на наше мышление – на этот раз про упорство, тенденцию быстро сдаваться и работать самостоятельно – ключевые качества для обучения. Что конкретно обнаружили: 👉После того, как участники эксперимента поработали над задачами с AI, они гораздо хуже работали без него – быстрее сдавались и показывали хуже результаты. 👉Самые сильные негативные эффекты проявились среди тех, кто запрашивал от AI решения конкретных задач. С теми, кто обращался просто за подсказками или объяснениями все лучше. 👉Эти эффекты повторялись вне зависимости от домена задачи – и в чтении, и в математике.

Как сегодня развиваются контентные платформы — и что это значит для продуктовых команд В выпуске «Багрепорта» с CPO ВКонтакте прозвучал показательный тезис: платформа будет перераспределять охваты в сторону оригинального контента, и это не просто изменение алгоритма, а важная часть продуктовой стратегии. 👉 ВКонтакте фокусируется на развитии авторов «с лицом», тех, кто делает свой контент. Приоритеты в работе с авторами: набор охватов и подписчиков, монетизация, инструменты для создания и дистрибуции контента. 👉 Отдельная ставка на социальную коммерцию, где контент становится точкой входа в покупку, а автор — партнером для бизнеса. Контент начинает работать как триггер к покупке и путь пользователя сокращается до «увидел - кликнул - купил». 👉 В выпуске отдельно проговаривается важная вещь про продуктовую работу — это не генерация фич, а управление компромиссами между краткосрочными метриками и долгосрочной стратегией, ростом и качеством, монетизацией и пользовательским опытом. И часто такие компромиссы не происходят бесплатно. 👉 Любые изменения в зрелых продуктах не происходят быстро и не дают мгновенного эффекта. 👉 Харды продакта осваиваются за 1-2 года. Но это лишь треть работы. Остальное — софт-скиллы, коммуникации, операционная эффективность, опыт реальных изменений. Сильного продакта выделяют его мотивы, а не уверенное владение хардами.

Про будущее Figma На прошлой неделе Anthropic выпустили Claude Design – агента, который умеет готовить дизайн с полным знанием всей дизайн-системы и конвенций в вашей кодовой базе. Акции Figma, которые и так очень сильно падали весь последний год, упали еще сильнее. В статье – хороший анализ, почему Figma вообще постепенно становится нерелевантной тому, как развивается индустрия: 👉Вся Figma построена на закрытом проприетарном формате. Его сложно интегрировать со сложной кодовой базой, он отсутствует в обучающих сетах для моделей, с ним тяжело работать программно. В то же время, с кодом наоборот становится работать все проще – поэтому баланс сил в уравнении того, где находится источник правды, начинает быстро уезжать из дизайна в код. 👉Поддержа двух источников правды и синк их друг с другом требовал огромной дополнительной сложности и ресурсов. При этом, все равно реальный продукт отличался от того, что было в Figma. 👉Решение любой тривиальной задачи по дебагу или изменению происходящего в сложном Figma-файле – довольно сложная задача. В 2026 люди хотят отдавать такое агентам, а они тут не помогут.

Закрывшиеся стартапы продают свои внутренние данные Обанкротившиеся стартапы начали продавать все внутренние архивы корпоративных переписок компаниям, тренирующим AI модели, и получают за это что-то вроде сотен тысяч долларов. Так что, если вам когда-то казалось, что создавать кучу тикетов в Jira, писать статей в Notion, и переписываться в Slack – это бесполезная работа, то вы просто еще не поняли, что это новое золото!

Как выстраивать отношения с руководителем, чтобы получать поддержку и ресурсы? Просить о чем-то руководителя проще, когда контакт с ним уже налажен. Если же отношения еще не выстроены или между вами есть напряжение, даже самые простые запросы могут встречать сопротивление. 💥 22 апреля в 20:00 (мск) лаборатория навыков коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет открытое занятие, на котором вы за1,5 часа узнаете: ▫️ Как заранее налаживать контакт с руководителем, чтобы потом было проще просить поддержку? ▫️ Как менять динамику отношений, если сейчас они не складываются? ▫️ Как запрашивать обратную связь, чтобы лучше понимать ожидания руководителя? Вы получите конкретные формулы и приемы, которые облегчат ваше взаимодействие с начальником. Весь материал разберете на реальных кейсах, вы сможете отправить свою ситуацию в анонимную гугл-форму. 🗣️ Спикер — Анна Мигунова, ведущий тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель НИУ ВШЭ и Сколково, директор по продукту в «заря.диджитал», системный аналитик в Kaspersky. Встреча пройдет в Zoom, поэтому вы сможете задать Анне любые вопросы. 👉🏻Запустите бота, чтобы получить ссылку на конференцию!

Как анализировать организацию работы в команде Дмитрий Болдырев в новой статье своего мега-цикла разбирает еще одну из обязанностей тимлида - анализ распределения работы между членами команды на предмет возможных проблем. 1️⃣Собираем матрицу распределения работ – табличку, где по вертикали идут имена членов команды, по горизонтали – полный перечень функций и задач. 2️⃣В этой матрице отмечаем, кто какую из работ на самом деле выполняет, в том числе тип участия по RACI. 3️⃣Анализируем распределение и выполнение работ. Идем по каждой строке и проверяем, выполняется ли кем-то работа вообще, очевидно ли, кто должен ее выполнять в каждом случае, нет ли дублирования ролей, является ли количество исполнителей минимально достаточным, отвечает ли кто-то за конечный результат, согласована ли работа между всеми участниками, понятны ли критерии успеха, дает ли работа ожидаемый эффект. 4️⃣Анализируем каждый столбец: понятна ли роль участника команды, можно ли выделить и оценить его вклад в общее дело, ясны ли границы его зоны ответственности, соответствует ли нагрузка его компетенциям, соответствует ли объем работы его возможностям, и сбалансирована ли она относительно остальных коллег, нет ли избыточной зависимости от других участников, не страдает ли он от переключений контекста, отвечает ли за какой-то результат от начала до конца.

Честный опыт написания сложного проекта с агентами Опытный техлид из Google рассказывает, как с помощью AI агентов реализовал сложный проект, который прокрастинировал восемь лет до этого – парсер для SQLite запросов и набор девтулов поверх него. Самая интересная часть истории здесь в том, что первую реализацию автор получил за месяц, целиком отдав агентам и имплементацию, и дизайн, а сам задавая только общее направление. Но после того, как он детально поревьюил получившуюся архитектуру, ему стало понятно, что вдолгую поддерживать и расширять проект точно не получится. Во второй итерации он все выкинул, и начал с нуля, на этот раз делегируя агентам только очень четко очерченные задачи по имплементации, но оставляя за собой все архитектурные решения. И вот тут жизнь заиграла новыми красками. Лучше всего пост подбивает вот эта цитата: The takeaway for me is simple: AI is an incredible force multiplier for implementation, but it’s a dangerous substitute for design. It’s brilliant at giving you the right answer to a specific technical question, but it has no sense of history, taste, or how a human will actually feel using your API. If you rely on it for the “soul” of your software, you’ll just end up hitting a wall faster than you ever have before.

Работаете с облачной инфраструктурой? Apple Hills Digital проводит исследование облачных платформ: использование, выбор, сценарии внедрения. Сейчас — быстрый отбор участников (~3 минуты). Анкета короткая*, далее — основной опрос и розыгрыш iPhone * Принимая участие в опросе Вы становитесь участником розыгрыша под наименованием «Если ты работаешь в IT, пройди опрос и выиграй iPhone 17 Pro». Информация об организаторе розыгрыша, сроках проведения, правилах проведения розыгрыша, количестве призов, сроках, месте, порядке получения призов размещена по ссылке