💔 Сокращения в Канве Сегодня Канва анонсировала увольнения и релокации, которые затронут 22% штата, 1271 сотрудников Сразу скажу, что меня эти увольнения не затронули, я пережил эту волну. Но многих коллег сократили Пока трудно оценить сколько человек реально покинут компанию и как их выбирали: по перформансу или по командам Часть из этих 1200 человек не увольняют, но постараются релоцировать ближе к командам/офисам Настроение внутри смешанное • Часть считает это правильным решением, мол слишком много людей/бюрократии/уровней • Часть думает, что на таких щедрых условиях они и сами готовы были бы уйти в увольнение • Кто-то рад, что их не уволили • А кто-то пытается понять, что делать дальше 💡 Что это значит, Тимур? Мне жаль, что такое происходит и я надеюсь, что все, кого затронуло, смогут найти новые возможности и извлекут выгоду из этой ситуации Мне трудно назвать одну единственную причину, но я думаю, что IPO и AI однозначно среди них Пока неясно какие еще будут орг изменения, но я чувствую, что они однозначно будут ✅ Кстати, я уже пару недель назад начал рассылать свое резюме, чтобы тренироваться проходить собесы. Пока только на FDE позиции ❗️Я считаю, что проходить собеседования это самый правильный шаг сейчас 🫂 спасибо всем, кто написал и проявил заботу, обнял

🍬 Как перестать быть невидимым для повышения? Бывало такое, целый цикл чинишь деплой пайплайн. Падений стало в 10 раз меньше, команда начала деплоить в два раза чаще. На ревью менеджер описал это одной фразой: «неплохо поработал над инфрой». Высокую оценку в итоге получил коллега, который зарелизил заметную фичу для клиентов. Перевод статьи от инженера Амазона, про то, почему хорошая работа часто остается невидимой Почему так происходит❓ • Руководители видят только часть вашей работы, скип менеджеры еще меньше • Проблемы, которых удалось избежать благодаря вам, тоже не всегда заметны • Накопительный эффект менее заметен, чем запуск чего-то большого за раз • А еще люди ленивые Что делать❓ • Каждую пятницу тратьте 5 минут на impact log. Фиксируйте метрики до начала работы и просите соседние команды передать фидбек вашему менеджеру • Когда общаетесь с руководством, начинайте с результата “На проекте X сократили расходы на Y%, дальше будем переделывать Z”, потом вопросы, где нужна помощь руководства, а потом уже детали проекта • Работу, которая предотвратила проблему, привязывайте к событию. Пример: на распродаже трафик вырос в 3 раза, а чекаут держался под 300 мс благодаря кэшу, который сделали в августе 💡 Что это значит, Тимур? Для меня самый ценный урок тут, это совет про предотвращенные инциденты. Я обычно указывал в каких инцидентах я принимал участие, но не подмечал, когда мы не упали. В остальном я полностью согласен, тоже веду impact log, для меня это brag document. И стараюсь правильно показывать свою работу скипам. Мне это помогло повыситься. ✏️ https://newsletter.bigtechcareers.com/p/doing-great-work-is-not-enough

🛍️ SDD и список полезных проектов Я тут учу себя использовать Spec Driven Development в купе с параллелизацией агентов. Если кто не слышал про SDD (Spec Driven Development), это подход при котором вначале описывается спецификация, а потом генерируется код. Спецификация это по сути мини дизайн документ: кто пользователь, что он хочет, критерии успеха и тд. В чем отличие от planning mode? Спецификация остается в проекте навсегда, как часть истории принятых решений. В чем отличие от AGENTS.MD? Спецификации привязаны к конкретным фичам, а AGENTS.MD больше объясняет как работать с этим репозиторием. Накидал список гитхаб проектов, с которыми я игрался и планирую еще поиграться. Возможно кому-то будет полезно. SDD / Memory • https://github.com/github/spec-kit • https://github.com/open-gsd/gsd-core • https://github.com/akitaonrails/ai-memory • https://github.com/Fission-AI/openspec Orchestration / Multi-agentic • https://github.com/stablyai/orca • https://github.com/gastownhall/gastown ✅ Посоветуйте в комментах еще полезных репо, я добавлю в список