22 октября в 17:00 в прямом эфире Code of Leadership встречаемся с Владимиром Долговым. Поговорим про developer productivity и то, как меняется разработка, когда в команде появляются AI-агенты. Допустим, агент быстро написал код. Дальше кто-то проверил его, попросил переделать, встроил в систему и довёз до пользователя. Хочется посчитать весь этот путь: сколько времени и сил потратили, что получили на выходе и где на самом деле случилось ускорение. Счётчик токенов сам на эти вопросы не ответит :) Владимир Долгов — технологический и продуктовый лидер с более чем 20-летним опытом управления командами и крупными проектами на уровне CxO в финансах и телекоммуникациях. В Сбере он руководил AI-трансформацией процесса разработки, внедрял AI-ассистентов и развивал продукты Developer Experience: GigaCode, GigaIDE, GigaView и API/Function Studio. Ранее построил с нуля CRM/MDM-направление, управлял распределёнными командами до 430 человек и внедрял крупнейшие Oracle Siebel CRM. Математик по образованию, выпускник СПбГУ. С Владимиром разберём несколько больших тем: 🔸 Как развиваются инструменты разработки IDE, CLI, фоновые агенты — как меняются рабочие привычки, что стоит строить самим и по каким признакам новый инструмент заслуживает места в команде. 🔸 Что мы называем developer productivity Скорость отдельного инженера, движение задач через команду, качество, польза для бизнеса — как связать всё это и понять, что именно удалось улучшить. 🔸 Как устроена агентная разработка От постановки задачи и подготовки контекста до тестов, ревью и выпуска. Что можно поручить агенту, где нужен человек и сколько стоит проверка результата. 🔸 Как оценивать эффект AI Что сравнивать до и после внедрения, как учитывать переделки и отличать пользу инструмента от изменений в составе команды или сложности задач. И что делать, если PR стали появляться быстрее, а релизы выходят с прежней частотой. И будет демо DevOptify (https://devoptify.ru/) — платформы для оценки developer productivity, которую строит Владимир. Посмотрим, как устроен переход от инженерных данных к выводам и решениям руководителя. Заодно обсудим границы метрик: что они способны показать, где им не хватает контекста и как разработчик может оспорить оценку своей работы. Приходите, если внедряете агентов, развиваете инструменты или отвечаете за результат команды. Приносите вопросы и свои истории: что происходило с командой и продуктом после того, как вы научились быстрее писать код.
