Tony pro IT 👨🏻‍💻

Розыгрыш MacBook Air

30+ экспертов из IT и digital собрались в одной папке, чтобы научить тебя оформлять кейсы, находить общий язык с заказчиками, управлять проектами и развивать личный бренд.

Подпишись на них и получи один из 3 призов:

🏆Главный приз — MacBook Air (M2).
🏆2 место: разбор карьерного трека от креативного директора Пиробайт.
🏆3 место: консультация по карьерному росту от секретного эксперта.

Как участвовать:

1. Подпишись на папку: https://t.me/addlist/fEvzl5khQT8yZTcy
2. Подтверди участие в боте
3. Отправь ссылку на бота своим друзьям — за каждого приглашённого человека ты получишь +1 призовой билет

🗓 26 апреля в прямом эфире узнаешь, какой приз достался тебе

Выполнил все условия? Тогда включай уведомления — и до связи 🚀

Участников: 6
Призовых мест: 3
Дата розыгрыша: 10:00, 26.04.2025 MSK (26 дней)

Розыгрыш MacBook Air

30+ экспертов из IT и digital собрались в одной папке, чтобы научить тебя оформлять кейсы, находить общий язык с заказчиками, управлять проектами и развивать личный бренд.

Подпишись на них и получи один из 3 призов:

🏆Главный приз — MacBook Air (M2).
🏆2 место: разбор карьерного трека от креативного директора Пиробайт.
🏆3 место: консультация по карьерному росту от секретного эксперта.

Как участвовать:

1. Подпишись на папку: https://t.me/addlist/fEvzl5khQT8yZTcy
2. Подтверди участие в боте
3. Отправь ссылку на бота своим друзьям — за каждого приглашённого человека ты получишь +1 призовой билет

🗓 26 апреля в прямом эфире узнаешь, какой приз достался тебе

Выполнил все условия? Тогда включай уведомления — и до связи 🚀

Участников: 21
Призовых мест: 3
Дата розыгрыша: 10:00, 26.04.2025 MSK (26 дней)

Почему багов становится больше, когда команда усиливается? 🤔

Когда проект растёт, задачи множатся, команда выдыхается — приходит логичное решение: усилить команду разработчиков.

И вот кажется: сейчас станет легче. но реальность показывает обратное. Команда увеличилась - а ошибок стало больше.

📌Почему так происходит и как этого избежать?
Делюсь ключевыми системными принципами, которые позволяют масштабировать команду без потерь в качестве и скорости:

1⃣ Закон Брукса никто не отменял
«Добавление ресурсов в поздний проект только замедляет его завершение»

Каждый новый разработчик — это не +1 к скорости. Это +1 к нагрузке на менторов, процессы, синхронизацию. Чтобы масштабирование работало, нужна операционная готовность к обучению, встраиванию и поддержке новых людей. Без этого «ускорение» приводит к перегрузке.

2⃣ Коммуникации растут нелинейно
Увеличение команды = экспоненциальный рост точек согласования:
🔹 3 разработчика — 3 связи
🔹 6 разработчиков — уже 15
🔹 10 — больше 40

Без структурирования общения и чётких зон ответственности вы получаете ⬇
🔹 дублирование задач
🔹 конфликты при слиянии
🔹 замедление из-за “переспрашиваний” и нестыковок.

💡Решение — гибкое деление на команды, прописанные интерфейсы, взаимодействия и регулярные встречи по вертикали.

3⃣ Ввод в команду — не формальность
Быстрый и качественный ввод новых специалистов - критично важен.

Что должно быть?
🔹погружение в архитектуру
🔹разбор бизнес-ограничений
🔹знакомство с правилами командной разработки
🔹разъяснение процессов принятия решений

Эффективное включение в работу сокращает баги, повышает вовлечённость и ускоряет результат.

4⃣ Инфраструктура должна быть готова к росту
Больше людей - больше изменений в коде, больше задач и тестов.

Что нужно предусмотреть:
🔹 автоматическая проверка кода перед объединением
🔹 стабильная тестовая среда
🔹 возможность включать и выключать отдельные функции новых релизов
🔹 контроль за тем, что изменения не ломают старое

Техническая основа - это то, что позволяет масштабироваться без потерь.

5⃣ Много людей ≠ гарантия скорости
Очень часто команда после усиления впадает в иллюзию:
— “Нас стало больше — мы точно справимся быстрее!”

Но в реальности:
🔹 без процессов — больше людей = больше координации,
🔹 без ролей — больше мнений = больше хаоса,
🔹 без приоритетов — больше задач = меньше результата.

Чтобы команда росла продуктивно — нужен процессный скелет.

📌 Что работает на практике:
✔ Полноценное введение в проект - от структуры кода до понимания продукта
✔ Чек-листы для проверки кода и двойная проверка изменений
✔ Деление на мини-команды
✔ Постоянная тестовая среда, где можно проверять изменения до релиза
✔ Планирование задач не на 100% времени, а на 70–80% — с учётом поддержки и форс-мажоров

💡Вывод:
Расширение команды ≠ рост скорости. Это рост сложности. И чтобы он не превратился в хаос — стройте процессы заранее, а не по ходу.

😎Как руководителю вовремя отследить возможные проблемы и эффективно предотвратить их?

Узнайте на бесплатном вебинаре онлайн-курса «Delivery Manager» - «Это диагноз: контроль здоровья IT-проектов»: регистрация 

Узнаем на бесплатном вебинаре:
- Чем отличается управление портфелем проектов от управления одним проектом
- Какую информацию о проекте можно считать достоверной и как определить необходимые метрики здоровья именно вашего проекта
- Как поставить процесс сбора такой информации на рельсы и в дальнейшем эффективно ее анализировать

В итоге вебинара мы сформируем исчерпывающий процесс, позволяющий мониторить здоровье проектов и своевременно митигировать потенциальные риски.

🤝После вебинара продолжите обучение на курсе со скидкой и даже в рассрочку!

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

erid: 2W5zFHNfy4t

Почему не каждый сильный разработчик станет хорошим тимлидом

До сих пор жив миф: если ты крутой разработчик, логичный следующий шаг — стать тимлидом. Но это не так. Более того, попытка посадить в эту роль не того человека может разрушить и проект, и команду, и самого разработчика.

Сегодня расскажу, почему переход от senior-разработчика к тимлиду — это не эволюция, а смена профессии. И почему не каждый должен идти в эту сторону ⬇️

🔹 Сильный разработчик ≠ хороший тимлид

Хороший разработчик умеет:
🔸 писать стабильный и чистый код,
🔸 разбираться в сложной архитектуре,
🔸 находить оптимальные технические решения,
🔸 быстро вникать в чужой код,
🔸 быть продуктивным в одиночку.

Но хороший тимлид должен:
🔸 выстраивать процессы,
🔸 работать с командой,
🔸 объяснять, договариваться, убеждать,
🔸 видеть проект как систему, а не только как код,
🔸 брать ответственность за результат других.

Это совсем другая работа.

🔹 Почему сильные разработчики часто «ломаются» как тимлиды?

1️⃣ Не умеют делегировать.
Они привыкли быть лучшими. Им сложно доверить задачу другому, особенно если тот делает медленнее или хуже. В итоге они берут всё на себя и сгорают.

2️⃣ Ожидают от других такого же уровня.
«Почему он не понимает с первого раза?» — думает бывший сеньор, забывая, сколько лет он шёл до этого уровня. Вместо развития команды — раздражение и микроменеджмент.

3️⃣ Избегают разговоров.
Они не хотят обсуждать конфликты, фидбек, мотивацию. А без этого лидерство невозможно. Код не чувствует, а люди — да.

4️⃣ Фокус теряется.
Вместо того чтобы закрывать задачи тимлида, они продолжают «разрабатывать» — потому что это зона комфорта. А процессы и люди — остаются без внимания.

🔹 Можно ли подготовить разработчика к роли тимлида?
Да. Но только если у человека есть мотивация. Вот что я проверяю, прежде чем обсуждать рост до тимлида:

✅ Человек хочет работать с людьми, а не просто «прокачать грейд».
✅ Он умеет задавать вопросы и слушать.
✅ Он берет ответственность не только за свой результат.
✅ Он не боится признать, что чего-то не знает.
✅ Он уже проявляет инициативу: помогает другим, предлагает улучшения, ведёт коммуникацию.
Если этого нет — ни менторство, ни курсы не помогут.

🔹 А что, если в команде нет сильного senior, только «среднячок»?
Это нормально. Тимлид не обязан быть самым крутым кодером.

Иногда идеальным тимлидом становится middle с сильными soft skills, который умеет:
🔸 фасилитировать,
🔸 держать фокус команды,
🔸 разруливать конфликты,
🔸 задавать темп,
🔸 и просто быть «клеем», который связывает всех.

А код можно доверить техлиду или старшему разработчику.

🔹 Хочешь вырастить тимлида — не торопи
У меня есть правило: предлагать роль тимлида, пока человек сам не начал вести себя как тимлид.

Сначала — действия, потом — должность.

Я даю «пробные» задачи:
🔸 помочь джуну
🔸 предложить улучшения в процессе
🔸 решить конфликт внутри команды
🔸 самостоятельно собрать и провести созвон с аналитиком или заказчиком
🔸 провести демо фичи или рассказ на внутреннем созвоне или созвоне с клиентом
🔸 декомпозировать сложную задачу и взять на себя организацию её выполнения

Если человек берёт и делает — мы говорим про рост.

🔹 А если не хочет — это нормально?
Да, есть достаточно много других путей развития. Даже после уровня сеньора можно расти в экспертизе — углубляться в архитектуру, становиться техлидом без управления людьми, менторить, брать ответственность за ключевые решения и влиять на продукт.
Можно совмещать роли: быть ментором, вести архитектуру, но не заниматься наймом или планированием.

Развитие — это не только про управление. Иногда лучший путь — углубление в то, что тебе действительно интересно.

💡Вывод
Сильный разработчик — это не тимлид по умолчанию.
Роль лидера требует другой оптики: не про «как сделать лучше», а про «как сделать так, чтобы команда делала лучше».

Не торопитесь. Наблюдайте. Давайте пробовать. И помните: вырастить тимлида — это не назначить, а раскрыть.

Умение писать промпты — новый скилл, без которого я не беру в команду

Раньше на собеседованиях я смотрел на опыт и навыки. Теперь добавился новый критерий — умеет ли человек работать с нейросетями. Но это не значит, что я жду от кандидата навыков программирования ML-моделей.

Мне важно другое: понимает ли он, как использовать LLM-модели в своей работе? Может ли он ставить четкие задачи, получать нужный результат и экономить себе время?

❗Если менеджер проекта не использует нейросеть для подготовки отчетов, анализа рисков или автоматизации рутинных задач — значит, он тратит на это часы, а не минуты.

❗Если разработчик пишет повторяющийся код вручную, вместо того чтобы оптимизировать процесс через LLM, он уже работает медленнее коллег, которые делают то же самое, но быстрее.

❗Если аналитик вручную обрабатывает огромные массивы данных, пишет SQL-запросы с нуля и ищет закономерности вручную, когда можно хотя бы частично делегировать это модели — он уступает в эффективности тем, кто умеет правильно ставить задачи нейросети.

❗Если тестировщик вручную прописывает тест-кейсы, когда можно генерировать их быстрее с помощью модели — он не использует возможности, которые уже есть.

🔹В 2023 году этот навык был дополнительным преимуществом.
🔹В 2024 — ключевым ускорителем работы.
🔹В 2025 — он будет необходимым минимумом.

📌 Почему промпт-инжиниринг — это базовый навык?
LLM уже стали частью работы разработчиков, аналитиков, тестировщиков и менеджеров.

Я вижу это на примере своей команды:
🔹 Разработчики используют нейросети для генерации кода, проверки логики, анализа сложных алгоритмов и оптимизации.
🔹 Аналитики автоматизируют обработку данных, генерацию SQL-запросов, анализ больших массивов информации.
🔹 Тестировщики быстро формируют тест-кейсы, проводят статический анализ, проверяют баг-репорты.
🔹 Менеджеры проектов экономят часы на отчетности, анализе рисков, подготовке документации.

Но все это работает только при одном условии — если человек умеет работать с моделями правильно.

❗Потому что плохой промпт = плохой результат.
Если кандидат не понимает, как правильно формулировать запросы, он либо тратит больше времени, либо получает нерелевантный результат.

💡А теперь представьте: один разработчик пишет код 3 часа, а другой — 30 минут, потому что использует нейросеть грамотно.
❓Вопрос: кого выгоднее держать в команде?

📌 Как понять, умеет ли человек работать с нейросетями?
На собеседовании это проверяется буквально за 5 минут. Я просто прошу кандидата решить небольшую задачу с помощью LLM. И тут сразу становится все понятно.

🔹 Кто-то за 30 секунд получает отличный результат.
🔹 А кто-то 10 минут вводит бессмысленные промпты, мучается, не добивается результата, а потом говорит: «Ну, я пытался…»

И дело не в модели. Дело в мышлении.

📌 Что меняет умение писать промпты?
1️⃣ Скорость - ты не тратишь часы на рутину. LLM делает за тебя черновую работу, а ты только корректируешь.
2️⃣ Качество - грамотный промпт = качественный результат. В коде, отчетах, данных.
3⃣ Конкурентоспособность - рынок меняется. Люди, которые не используют нейросети, уже медленнее.
4⃣ Осознанность работы - тот, кто умеет работать с нейросетями, лучше понимает процессы, потому что он четко формулирует запросы и анализирует полученные результаты.

📌 Почему это важно уже сейчас?
🔹 В 2023 году LLM были чем-то вроде дополнительного бонуса.
🔹 В 2024 это стало реальным инструментом, без которого многие процессы уже не обходятся.
🔹 В 2025 — спрос на людей, которые не умеют работать с нейросетями, просто исчезнет.

✅ Мы уже видим, как разработчики пишут код быстрее, чем раньше.
✅ Как аналитики автоматизируют рутину, а не тратят часы на однообразную работу.
✅ Как тестировщики сокращают время на составление тестов, не теряя в качестве.
✅ Как менеджеры проектов убирают бюрократию и делают отчетность быстрее.

Вывод:
Проблема не в технологиях. Они уже здесь. Проблема в тех, кто их игнорирует. Я сразу смотрю, как кандидат использует LLM. Потому что если он этого не делает - он уже медленнее. А медленные в бизнесе долго не задерживаются 🚀

Как избежать выгорания и сохранить мотивацию?

В мире IT, где скорость и конкуренция растут с каждым годом, выгорание стало одной из главных проблем. И чаще всего люди думают, что причина проста — слишком много работы. «Я просто устал, мне нужен отпуск, после него всё нормализуется». Но проблема в том, что после отпуска всё возвращается на круги своя. Через пару недель снова раздражение, прокрастинация, потеря мотивации. Почему так?👇

🔥Выгорание — это не про количество часов, а про энергию
Есть люди, которые работают по 12-14 часов в день и чувствуют себя отлично. А есть те, кто работает 6 часов, но при этом постоянно в апатии. Значит, дело не только в объёме задач, а в чём-то глубже.

👉 Выгорание — это про дисбаланс
Выгорание наступает, когда энергии тратится больше, чем восстанавливается. Причём не только физической, но и ментальной. Оно накапливается не за день и не за неделю, а медленно, месяцами.

И самое страшное — человек может даже не замечать, что уже выгорает. Он продолжает работать, но всё даётся сложнее, раздражение растёт, а радость от достижений исчезает.

📌 Главные причины выгорания:

📌1. Работа, которая не даёт смысла
Можно вкалывать по 10 часов, но если ты видишь результат, чувствуешь, что делаешь что-то полезное, это даёт энергию. А можно сидеть в комфортном офисе, с хорошей зарплатой, но ощущать, что твоя работа — просто бесполезные таски ради тасков.

Признаки:
🔹 Работаешь, но не чувствуешь удовлетворения.
🔹 Всё, что делаешь, кажется незначительным.
🔹 Часто задаёшься вопросом: «А зачем я это делаю?»

Как исправить:
Если работа стала рутиной — найди в ней вызов. Новые технологии, эксперименты, возможность что-то улучшить.

📌2. Отсутствие контроля над процессами
Когда ты управляешь своей работой — у тебя есть ощущение свободы. Когда ты просто выполняешь чужие распоряжения, которые меняются каждые 5 минут — наступает выгорание.

Признаки:
🔹 Постоянные авралы из-за плохого планирования.
🔹 Чувствуешь себя винтиком в системе, а не человеком, который принимает решения.
🔹 Ощущение, что работа поглощает жизнь, а ты не можешь ничего изменить.

Как исправить:
Настраивать процессы так, чтобы меньше зависеть от хаоса. Отстаивать своё время и границы. Если хаос создаёт начальство — говорить об этом открыто.

📌3. Работа без прогресса
Когда ты месяцами или даже годами делаешь одно и то же без развития, мотивация исчезает. Человек — существо, которому нужно движение вперёд. Если его нет — наступает профессиональная апатия.

Признаки:
🔹 Вижу задачи, но не вижу роста.
🔹 Работа не вызывает эмоций — ни радости, ни интереса.
🔹 Нет новых вызовов, всё предсказуемо и скучно.

Как исправить:
Учить новое, пробовать сложные задачи. Иногда менять не компанию, а подход к работе.

📌4. Нарушение work-life баланса
Работать много — не страшно, если есть другие сферы, которые дают энергию. Семья, хобби, спорт, отдых. Но если работа начинает вытеснять всё остальное, рано или поздно это приведёт к выгоранию.

Признаки:
🔹 Перестаёшь заниматься тем, что раньше нравилось.
🔹 Нет сил ни на что, кроме работы.
🔹 Ощущение, что ты постоянно чем-то обязан.

Как исправить:
Осознанно выделять время на то, что приносит радость. Работа не должна занимать 100% жизни.

📌5. Постоянное давление и токсичная среда
Можно работать и по 6 часов, но если вокруг токсичная атмосфера, постоянный стресс и критика, это разрушает быстрее, чем любые переработки.

Признаки:
🔹 Утром не хочется идти на работу.
🔹 Чувство тревоги перед каждым созвоном или встречей.
🔹 Работа ассоциируется не с интересными задачами, а с негативными эмоциями.

Как исправить:
Менять окружение или компанию. Либо научиться выстраивать границы и защищать себя от негатива.

📌 Как защититься от выгорания?
1. Регулярно менять фокус
2. Искать смысл в том, что делаешь
3. Управлять своим временем и приоритетами
4. Работать с теми, кто тебя вдохновляет
5. Позволять себе отдыхать

Выгорание — это не про количество задач, а про то, сколько энергии ты получаешь от работы и жизни. Если баланс нарушен, рано или поздно это приведёт к апатии. Работа должна давать энергию, а не забирать её.

Почему Python стал главным языком для AI-разработки в 2025 году? 🚀

Когда речь заходит об искусственном интеллекте, машинном обучении и data science, Python — безальтернативный лидер. В 2025 году эта тенденция только укрепилась. Почему именно Python стал стандартом для AI, а не, например, C++, Java или Julia?
Почему так вышло? Почему Python остаётся основным языком для AI-разработчиков, несмотря на его не самую высокую скорость работы и появление новых технологий? Разбираем ключевые причины👇

📌 Богатая экосистема и зрелые библиотеки для AI и ML
Если посмотреть на проекты в сфере AI, 90% из них используют Python. Почему? Потому что вся мощь машинного обучения сосредоточена в его библиотеках:

✅ TensorFlow, PyTorch – фреймворки для нейросетей, с которыми работают Google, OpenAI, Meta и тысячи компаний.
✅ scikit-learn, XGBoost – идеальны для классического ML (градиентный бустинг, SVM, регрессии).
✅ pandas, NumPy – основа для работы с данными.
✅ Hugging Face Transformers – золотой стандарт для NLP, работающий с GPT, BERT, T5 и другими моделями.
✅ FastAPI, Flask – позволяют быстро развернуть AI-сервисы и API.
Python стал стандартом в AI, потому что для любой задачи уже есть готовая библиотека или фреймворк, которые протестированы тысячами инженеров.

📌 Простота синтаксиса = скорость разработки
Разработка в AI — это не только про сложные алгоритмы, но и про скорость прототипирования. Python позволяет писать понятный и лаконичный код, что критично при исследовании данных и быстрой проверке гипотез.

Сравним с C++ или Rust, которые быстрее по скорости работы, но медленнее в разработке 👇
🔹 Python → ML-модель можно обучить и протестировать за пару строк кода.
🔹 C++/Rust → Требуется больше кода и времени, а прирост в скорости важен не на этапе экспериментов, а при продакшен-оптимизации.
Простота Python = меньше багов, выше продуктивность команды, выше скорость внедрения AI-решений.

📌 Гибкость: Python подходит и для исследований, и для продакшена
Python идеально подходит как для прототипирования AI-моделей, так и для их внедрения в боевые системы.

✅ Исследования и прототипирование
Python позволяет быстро тестировать гипотезы, проверять модели и запускать эксперименты. Поэтому он популярен среди исследователей в университетах и R&D-командах.
✅ Продакшен и интеграции
AI-модели можно легко развернуть с помощью Python в веб-сервисах (FastAPI, Flask) или в мобильных приложениях (через TensorFlow Lite, ONNX).

📌 Python — главный язык для AI в бизнесе и Big Tech
Python — это не просто удобный язык для разработчиков, а де-факто стандарт для AI-разработки, поддерживаемый крупнейшими IT-компаниями и широко применяемый в бизнесе.

Big Tech делает ставку на Python:
✅ Google развивает TensorFlow и использует Python для AI-сервисов.
✅ NVIDIA адаптирует CUDA для PyTorch/TensorFlow, оптимизируя Python для работы с мощными GPU.
✅ OpenAI разрабатывает GPT-4, DALL·E на Python.

Бизнес применяет Python в реальных продуктах:
✅ Рекомендательные системы (Netflix, Spotify, YouTube) персонализируют контент на основе AI-алгоритмов.
✅ Компьютерное зрение используется в автономных системах (Tesla, NVIDIA, Boston Dynamics).
✅ Генеративные модели (Midjourney, OpenAI) работают именно на Python.

Когда и Big Tech, и бизнес используют Python для AI-разработки, его лидерство становится очевидным.

А что с конкурентами?
Есть несколько языков, которые пытаются отобрать у Python лидерство в AI.

🔹 Julia – быстрее Python, но пока не обладает нужной экосистемой.
🔹 Rust – безопаснее и быстрее, но слишком сложен для массового использования в AI.
🔹 Go – хорош для серверных AI-приложений, но не для R&D.
Реальность такова: Python остаётся главным языком AI-разработки, потому что сочетает простоту, мощь и богатую экосистему.

Вывод:
В 2025 году Python остаётся главным языком AI-разработки благодаря простоте, мощной экосистеме и поддержке Big Tech. Появляются новые языки, но ни один пока не даёт такого баланса удобства и возможностей. Будущее AI — за распределёнными вычислениями и оптимизацией, но разрабатывать их, скорее всего, будут по-прежнему на Python. 🚀

Channel name was changed to «Антон Суминов | Tony pro IT 👨🏻‍💻»

Как я перестал тонуть в уведомлениях: простые правила работы с коммуникациями и задачами 🚀

Если ваш день — это череда бесконечных уведомлений, звонков, чатов и писем, а к вечеру кажется, что вы так ничего и не сделали, значит, пора что-то менять.

Я прошёл через это. Было время, когда каждое утро начиналось с сотен сообщений в Telegram, Slack, Jira, почте. В процессе работы — постоянные переключения между задачами, «срочные» уточнения, отвлекающие звонки. Итог: день заканчивается, а действительно важные задачи практически не продвинул.

В какой-то момент я понял: проблема не в количестве уведомлений, а в том, что они хаотичны и сливаются в сплошной шум. Тогда я выстроил для себя систему работы с коммуникациями и задачами. Делюсь тем, что сработало👇

📌 Жёсткое разграничение каналов коммуникации
Первое, что я сделал — перестал обсуждать всё подряд во всех каналах одновременно.

Теперь у меня чёткая система:
🔹 Jira (таск-трекер) — только задачи. Никаких обсуждений в мессенджерах, если это касается работы над задачей. Если задачи нет в Jira — её не существует.
🔹 Чаты в мессенджерах (Telegram, Slack) — только быстрые вопросы, не требующие постановки задачи. Всё важное переносится в Jira.
🔹 Почта — только формальные вопросы, контракты, офлайн-общение с клиентами.
🔹 Звонки и митинги — только если нельзя решить вопрос письменно в чате/Jira/почтой.

📌 Отключение ненужных уведомлений и настройка приоритетов
Раньше у меня было включено всё: новые письма, новые задачи, комментарии в Jira, личные сообщения. Каждый раз, когда появлялся пуш на экране — я отвлекался.

Что сделал?
✅ Настроил расписание уведомлений – теперь пуши от сервисов приходят только в определённые временные окна (2 раза в день: в 13-00 и в 17-00). Настроил исключения, чтобы от важных для меня контактов и по важным для меня задачам пуши приходили сразу же.
✅ Настроил уведомления в групповых чатах – теперь в Telegram и Slack я получаю уведомления только при персональном упоминании (@Антон Суминов). Всё остальное – тихо скапливается, пока у меня не будет времени на разбор.
✅ Разбил в Telegram и Slack все чаты по категориям (пресейлы/важные проекты/личные/статусы/отчеты и еще несколько других категорий)

Сразу стало меньше хаоса. Теперь я не дергаюсь на каждую всплывающую иконку, а реагирую только на действительно важное.

📌 Работа в «блоках времени»
Если постоянно переключаться между задачами и чатами, фокус теряется. Теперь я выделяю блоки времени:

🟢 Утро (9:00–11:00) — работа над сложными задачами, без отвлечений.
🟡 Середина дня (13:00–15:00) — встречи, звонки, ответы на письма.
🔴 Вечер (17:00–18:00) — разбор чатов, почты, подведение итогов.

📌 Правило 5 минут

✅ Если задача требует больше 5 минут — её место в таск-трекере. Если это не быстрый вопрос, а полноценная задача, я сразу прошу оформить её в систему, чтобы не терять контекст и приоритеты.
✅ Если решить можно за 5 минут — делаю сразу. Чтобы не копить мелкие задачи, которые потом превратятся в огромный хвост.

📌 Отказ от срочности, где это возможно
Многие коллеги любят прибегать со срочными задачами, которые нужно было сделать «ещё вчера». Если кто-то пишет «Срочно!», я проверяю:

✅ Это реально критично? (например, упал продакшен). Тогда реагирую немедленно.
✅ Или это просто чьё-то желание сделать побыстрее? Если да — ставлю в очередь на выполнение.
Важно понимать разницу между «важным» и «срочным». Большинство задач, которые кажутся срочными, на самом деле терпят до завтра.

Итог:
Я не перестал получать уведомления, но научился ими управлять. Чёткие границы между каналами, отключение лишнего шума, работа в блоках времени и фиксация всех задач в одном месте — всё это помогло мне перестать тонуть в потоке информации.

Коммуникации должны работать на вас, а не против вас. Если правильно выстроить систему, можно перестать быть заложником чатов и уведомлений и сфокусироваться на действительно важных задачах.