··• Серёжа печатает

Короче, есть такая классная штука — как ритмичная фоновая музыка в формате бесконечного стрима. Есть достаточно много таких проектов сейчас, или вы можете сделать себе такое же.

А есть ещё классная штука — СДВГ. Для тех, у кого есть, объяснение не требуется, а для тех, кто не знает, что это такое, есть много материала в интернете.

А есть Андрей, который соединил одно и второе и разобрался, что если ритмичную музыку сделать особенной, то она может помогать вторым фокусироваться. И написал об этом довольно большой материал на Хабр — https://habr.com/ru/articles/1001608/.

Но самое главное, что он сделал, — https://devopsradio.ru/. У меня во время работы теперь это играет почти без остановки, на протяжении последних двух недель точно. И кажется, что это реально работает. Поэтому советую попробовать.

У любого руководителя есть техническая часть работы с целями, планами, процессами. Но есть и вторая зона ответственности — это состояние команды.

Стресс внутри команды редко замечают вовремя, обычно его видно уже тогда, когда просели сроки, возросло количество ошибок и началась текучка.

Системная работа на перегруз приводит к тому, что в команде снижается скорость принятия решений, падает эффективность, растут затраты на найм и больничные, а бизнес начинает терять деньги.

Минус 10–15% продуктивности в команде — уже прямые финансовые потери, и задача руководителя увидеть это раньше и перевести в цифры.

Оценить масштаб влияния поможет калькулятор скрытых потерь от Ясно для бизнеса. Ответьте на пять вопросов и калькулятор покажет:

– Во сколько вам обходится текучка кадров
– Сколько для компании стоят больничные
– Сколько вы теряете из-за падения эффективности

Калькулятор бесплатный и доступен по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGaTtL9

Какие soft skills решают в ИТ?

Всем привет! На связи команда Podlodka Soft Skills Crew. Мы готовимся к 7-му сезону нашей конференции, которая пройдёт 25–29 мая. И прямо сейчас нам нужна ваша помощь, чтобы выбрать самую горячую тему!

Залетай скорее в форму и выбирай, что тебе ближе и актуальнее:
1️⃣ Навыки 2030: как остаться в рынке уже сейчас
2️⃣ Личный бренд и репутация технаря
3️⃣ Карьера и поиск работы в 2026
4️⃣ Мышление как супернавык: как принимать сильные решения в неопределённости

Среди проголосовавших разыграем бесплатную проходку на конференцию 🎁

А ещё про ИИ тоже в найме, но более философская мысль.

Вот у вас есть текущий процесс найма, воронка. И все ИИ-решения стремятся эту воронку обуздать. Почему-то.

ИИ настолько масштабное изменение, что хочется не чтобы он рутину снимал, а дал возможность переосмысливать подходы. Давайте на каком-то тупом примере.

Например, у нас есть молоток. И гвозди. И мы строим дом, скрепляя доски гвоздями. И тут появляется какой-то супертехнология 3D-печати. И мы такие типа: «Давайте печатать молотки, которые будут забивать гвозди в два раза быстрее». И все такие: «Да, супер». А почему бы нам не взять эту технологию и не начать печатать дома так, чтобы ни гвозди, ни молотки и ни доски не были нам нужны?

И вот хочется, чтобы мы мыслили более глобально и придумывали что-то, что решало бы проблемы найма компаний, но при этом решало бы проблемы соискателей. Надо вообще переосмыслить подход.

AI как сервис: какие решения станут стандартом для бизнеса? ✨

Узнайте на GoCloud 2026 — большой конференции про AI и облака от команды Cloud.ru.

В этом году ключевой темой станет AI как сервис: а именно, простые, управляемые и безопасные инструменты для работы с AI и AI-агентами. Также обсудят кибербезопасность, гибридные решения, тренды в работе с данными и облаками, которые определят 2026 год.

Что вас ждет:
▶️4 трека про AI, Data, инструменты разработки и облачную инфраструктуру

▶️50+ спикеров

▶️демозоны сервисов

▶️практические воркшопы

▶️нетворкинг и afterparty

Где и когда:
Встречаемся 9 апреля офлайн в Москве или на онлайн-трансляции.

Успейте зарегистрироваться

Мне предъявили про 2–3 работающих сервиса, мол, почему я их не назвал. Потому что мало кто понимает, что такое массовый найм, знает его специфику и разбирается в решениях, под него адаптированных.

Но если интересно, то вот.

Есть, значит, ребята, которые делают такую штуку, как умное продвижение вакансии. Когда у вас очень много вакансий, на них уходит много денег и непонятно, эффективно или нет. И есть решение, которое шарит за анализ, статистику, алгоритмы и помогает самостоятельно делать публикацию, продвижение и снятие публикаций на работных сайтах. При этом публикации получают максимальный охват, их становится меньше, но они становятся более точными. Экономия получается в итоге процентов 30. Называются HR Rocket — https://www.hr-rocket.ru/.

Есть ребята, которые сделали так, чтобы видеоинтервью было максимально полезным. Чтобы это был не просто разговор, а по его итогу получался полноценный отчёт по какой-то форме, по результатам и человеку. При этом она оценивает не только ответы, но и поведение, рисуя портрет. Больше подходит для профнайма, но и в массовке работает неплохо. Очень классные отзывы от всех, кто пользуется. Называются RConf — https://rconf.ru/recruitment.

Ну и самое сложное — это организация воронок через AI-агенты. Там, где важна скорость, когда если ты не успел написать кандидату через 5 минут после отклика, он уже ушёл к конкурентам. Это решения, которые позволяют выстроить некую агентскую сеть, которая может написать кандидату, провести скрининг, уточнить вопросы, записать на собеседование. Эти решения работают быстрее, чем рекрутеры, что даёт профит в том числе для кандидатов, так как их отклики не уходят вникуда. Тут два решения. Вамталант — https://vamtalant.ru/ и https://nanohire.ru/.

Есть ещё — периодически буду рассказывать.

ИИ в найме

Тема, конечно, весьма нашумевшая и которая будет продолжать шуметь. Вокруг неё много вопросов. А работает ли ИИ в найме как надо? А этично ли? А почему компаниям можно, а соискателям нельзя? Где можно, а где нельзя и так далее.

Что мы точно знаем об ИИ в найме?

Решений огромное количество. Каждую неделю появляется новый ИИ-стартап, который часто делает то же самое, что и все остальные. Прорывных решений, которые меняют что-то, очень мало.

Большинство из этих решений не работает. Некоторые не устраивают технически, некоторые не устраивают логически. При этом есть набор этапов, на которые ИИ хорошо ложится, где есть классные решения, которые на цифрах доказали эффективность над рекрутером, и которые компании используют для автоматизации. Но их очень мало, и они все находятся в плоскости масс-найма. Для профподбора я лично знаю всего 2–3 решения, которые реально помогают.

Цели ИИ-инструментов для компаний и для кандидата всегда разные. Почти все решения для компаний про ускорение и про автоматизацию, в то время как для кандидатов — для обмана работодателей. Почему так получается — непонятно.

При этом общая конкуренция на рынке растёт почти во всех отраслях, то есть нагрузка на компании растёт, но при этом они ищут способ сократить расходы на найм, несмотря на рост этой нагрузки. Тут возникает почва для автоматизации. Но соискатели всячески хотят, используя ИИ, чтобы против них ИИ не использовали.

И в этой плоскости много говорится про регуляторику, особенно со стороны соискателей, так как они чувствуют свою незащищённость. Но, на мой взгляд, это работать не будет.

Почему?

1. Регуляторика не будет запрещать использовать ИИ в найме. То есть это не будет запретом, это будет маркировкой и набором правил. Типа нельзя, чтобы решения принимались самим ИИ без участия человека, нельзя, чтобы ИИ кого-то дискриминировал, и надо помечать контент и процессы в ИИ. Например, если вам написал ИИ или позвонил, то это должно быть в явном виде.
2. Регуляторика будет работать в обе стороны, вероятнее всего. То есть для другой стороны тоже будут правила и ограничения.
3. Даже если появятся сценарии выше — нет нормальных, понятных, прозрачных механизмов для контроля за осуществлением всего этого. То есть на бумаге можно написать, а будет ли это исполняться? Вопрос.

Если говорить про опыт, то есть, например, EU AI Act, который говорит про прозрачность, про то, что нельзя дискриминацией заниматься и так далее. А также маркировать контент. Есть GDPR, который говорит, что решение должно оставаться за человеком и так далее. В других юрисдикциях всё похоже.

Поэтому мне кажется, что регуляторика ситуацию сильно не изменит, только чуть опрозрачит процессы, но не факт, что это поможет.

Главный вопрос, на который у меня нет ответа — а если убрать сейчас ИИ из процесса найма, станет ли лучше?

Тут давайте логически. Большинство противников ИИ в найме говорит тезис о том, что ИИ это плохо, потому что он не работает и ничего не меняет. Но если он ничего не меняет, то зачем его убирать? То есть с ним ничего не изменилось, как было плохо, так и осталось, но как его убирание сделает лучше? Вопрос.

Второй тезис — компании никогда не внедряют ИИ во вред. Если решения на пилоте показывают метрики хуже чем было до этого, решение просто не берут. То есть ИИ либо работает так же как компания до этого, либо лучше. Если так же, то зачем убирать, если лучше, то почему убирать?

Как итог кажется, что убирать ИИ из процесса не выход, но его точно надо как-то регулировать, хотя бы на уровне прозрачности и ждать ещё большей зрелости и масштабирования лучших решений на рынке.

Нашёл фото 17 года, на котором первый фронтенд конф, который я готовил. Мы сделали 9 таких конференций, и это было очень круто. И я очень хотел закончить свою работу в ПК юбилейной конференцией, но всё вносит свои коррективы.

Сейчас нет ощущения, что конфу можно сделать такой, чтобы она была вау, особенно когда у тебя по рукам и ногам связаны руки, и ты не можешь менять продукт в ту сторону, которая нужна.

Поэтому 9 лет — это очень много и очень круто, но пора заканчивать. Поэтому с сегодняшнего дня я больше не в ПК Frontend Conf.

Давайте ещё пост про агентов и скилы.

Во-первых, если вы пробудете себя в вайбкодинге, вам надо быстро переходить в режим работы с агентами. Они меняют привычный паттерн работы с нейросетями, когда ты пишешь запрос в окно, получаешь ответ и как-то его используешь. Агенты что-то за вас делают целиком, то есть вы с ним работаете в режиме задач.

Я думаю, что разница всем понятна, а кому не понятна — разберётся с помощью ChatGPT.

Так вот, переходить надо на работу с агентами. И там уже использовать скилы. Что такое скилы для агентов и почему это имба?

Скилл — это такая штука, которая помогает агенту выполнять какую-то задачу и делает из него эксперта в этой задаче. На самом деле это просто набор директив, которые описывают, что должен делать агент в рамках скила и что выдавать на выходе.

Например. Тот самый нашумевший плагин Superpowers — это набор скилов для агентов, который выстраивает работу с проектом по базовому ворфлоу. Например, первым этапом идёт брейншторм. Он реально челленджит тебя, задаёт уточняющие вопросы, пока у него не получается на выходе ТЗ, по которому он дальше пойдёт писать план разработки. Так вот, навык брейншторминга — это как раз скилл для агента, который вытягивает из тебя всю нужную инфу.

Или есть более узкие скилы. Например, для фронтендеров есть скилл по доступности. При запуске которого он приводит код проекта в порядок с точки зрения доступности так, как описано в его директивах.

Очевидно, что на просторах интернета уже очень много скиллов и ими надо пользоваться. Но круто тут то, что по идее вы можете писать скилы под себя. Например, у меня есть частая потребность описать гипотезы в определённом формате. И ты так или иначе можешь использовать ИИ для этого. Раньше ты бы сделал некий шаблон, который надо было заполнять. Теперь ты можешь написать скилл, который не просто будет помогать тебе и другим продактам из твоей комнаты приводить гипотезу к определённому формату и челленджить её по определённым критериям там, чтобы она в итоге была нужного формата и отражала все важные части. Именно такой скилл я сейчас делаю и буду пробовать.

И дальше вы ставите агентам задачи и просите использовать скилы. Это как в доте — первый скилл и третий скилл!