TGViewer
Записки CTO про код и карьеру Записки CTO про код и карьеру @cto_notes_panov · 1.06K subscribers
Post #31 2.4K
ChatGPT vs performance review
На CTO Conf, который прошёл неделю назад, я вёл круглый стол про performance review. У многих компаний сейчас «сезон ревью» — и один из самых частых вопросов: можно ли использовать LLM в этом процессе?

Мы сошлись во мнении, что ничего страшного в их использовании нет, причём почти все участники уже сталкивались с результатами их работы или сами пользовались ими.

Чаще всего LLM используют в двух случаях:
1. При написании самоотзыва. Здесь человек сам заинтересован получить хороший результат, поэтому AI обычно выступает как партнёр-копирайтер.
2. При написании фидбеков другим людям. 1,5–2 года назад было легко понять, где текст написал человек, а где — модель. Сейчас отличить одно от другого всё сложнее. Модели поумнели, их качество растёт.

Как не потерять ценность ревью, если в него вовлечены LLM?
- Делать AI помощником, а не автором. Он отлично помогает собрать мысли в связный текст или сократить лишнее. Я сам так его использую.
- Меньше фокусироваться на пустой похвале. Позитивный фидбек важен, но когда он формален и пуст — он теряет смысл. Именно такие случаи чаще всего отдают на аутсорс LLM.
- Ценить развивающую обратную связь. Мы обсудили, что если менеджеры перестают реагировать на дежурные «молодец», команда тоже меняет подход. И LLM включают реже.
- Добавлять к фидбеку технические детали: какой промт и какая модель использовались. Это не обязательно, но добавляет честности и помогает распространять лучшие практики 🙂

А что нас ждёт дальше — с учётом того, как быстро развиваются модели?
С развитием агентности в моделях, я думаю, мы придём к полностью автоматической генерации самоотзыва.

Представьте, у вас есть набор агентов:
— один собирает проекты из таск-трекера
— второй вытаскивает инженерные детали из коммитов
— третий анализирует A/B-тесты и метрики релизов
— четвёртый сводит всё в внятный отчёт
Часть из этого уже можно автоматизировать. Остальное — вопрос времени.

Единственное, где AI пока не пророс, — это калибровка. И, пожалуй, хорошо, что именно здесь решение всё ещё принимает человек. Хотя, кто знает, может и это кто-то уже пробует аутсорсить GPT...
  • 👍 18
  • 🔥 5
More from @cto_notes_panov
  1. Jul 9, 2026Я выложил свои скиллы для ведения базы знаний в опенсорс В прошлом посте я рассказывал, ка…
  2. Jun 12, 2026Как я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту Я уже довольно давно веду свою базу знаний…
  3. May 1, 2026Пост написан по мотивам моего доклада на весеннем Podlodka Teamlead Crew (16 сезон). В док…
  4. May 1, 2026👀 Как переводить инженерные идеи на язык бизнеса Ситуация: приходишь к продакту с идеей р…
  5. May 1, 2026И последний пост из серии, про одну из самых сложных задач руководителя - приоритизацию.
  6. Apr 24, 2026💡 Как превратить сырую идею в понятную цель Когда долго работаешь над одним продуктом, ид…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →