Ранее я писал про утечку исходного кода Claude Code. 512 000 строк, KAIROS, упоминания нерелизнутых моделей Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Так вот. В актуальном Claude Code уже есть Opus 4.7. Ровно как и было в leaked‑коде. Вместе с ней появился новый уровень /effort xhigh — это мы сегодня тоже разберём.
Мнение. Предложение к обсуждению, а не новая догма.
В разработке есть старый и понятный инструмент — story points. Он помогает команде примерно оценить задачу по сложности, неопределённости и объёму усилий.
Но у story points есть важная скрытая предпосылка: основную работу по решению задачи делает человек.
И вот здесь, как мне кажется, в 2026 году начинается расхождение с реальностью.
Сегодня всё больше задач в разработке решаются не только головой инженера и документацией, но и через постоянное взаимодействие с нейросетями:
(далее…)
Каждый раз, когда какой‑то продакт с гордостью говорит: «Я сам собрал прототип за вечер на AI/no‑code», я не вижу в этом геройства. Я вижу главу продукта, который превратился в ещё одну пару рук для дешёвого билдинга. Вижу человека, который перестал быть «мозгами продукта» и стал универсальным солдатом, которого удобно использовать, но невозможно уважать как продуктового специалиста.
Продолжение цикла про карьерные переходы моего клиента топ‑менеджера из IT‑блока в «Газпром». Четвертая тактика — про репутацию без рилсов, подписчиков и погони за охватами.
Коллеги, предыдущие три статьи цикла были про нетворкинг, целевое трудоустройство и переход «вслед за руководителем». Сегодня — четвертая, и, пожалуй, самая противоречивая. Про личный бренд.
Данные перенесены, workflow настроен, всех обучили. А через неделю — саботаж, снова задачи в Excel и бунтующий разработчик, у которого «вообще-то в Jira все нормально было».
Всем привет, это команда продукта (далее…)
Всем привет!
Меня зовут Прокопович Наталья, я руковожу направлением зарплатной аналитики в Сбере и работаю на стыке HR, данных и бизнеса. Также являюсь амбассадором исследовательских подходов в people analytics. Еще преподаю в МГИМО и пишу о том, как превращать данные в практические решения для бизнеса. Сегодня поговорим о базе — о ловушках, которые как говорится «исторически сложились» в профессии.
Понимание данных прошло эволюционный путь от структуры хранения информации до ключевого элемента в конкурентной борьбе. Сегодняшние информационные технологии, такие как: искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, рекомендательные технологии, существуют благодаря большим данным, анализу данных и стремительному развитию вычислительной техники.
Хорошо, когда подрядчик делает то, что просили. Но гораздо лучше, когда он делает то, что действительно нужно.
Привет! Меня зовут Света и я — project manager. Или, по мнению разработчиков, человек, который превращает «надо подумать» в «обещали к пятнице».
За время работы я успела побывать в самых разных контекстах. Через меня проходило всё подряд: от историй уровня «давайте аккуратно распилим монолит банка и никого не убьём по дороге» до вполне безобидных, на первый взгляд, продуктовых изменений, и вот что я заметила.
