Денис Ермолов|Системный ПДСМ

База знаний, часть 3. Она не закончена, и это нормально ♾️

Начало: часть1 и часть 2

Проект закончили, а база нет. Так и должно быть: база, как и управление вообще, работа без конца.

Что получилось:

🌐 Сайт уже работает и синхронизируется с Obsidian. Пока руками, но работает.
🔍 На сайте морфологический поиск.
🔑 У каждого сотрудника своя учётка.
🔒 Права разграничены: часть информации открывается только с доп. доступом.
📋 Все запросы, на которые пользователь не нашёл ответа, падают в реестр. Это готовая точка, откуда брать, что дописывать в базу дальше.

Что дальше (часть уже в работе, часть пока мечта):

🤖 Хотим доступ к базе через Telegram-бота с ИИ внутри. Чтобы отвечал не только по точному совпадению, а понимал вопрос и додумывал за пользователя.
💬 Настраиваем обработку запросов прямо в чате компании. Цель — постоянно наполнять базу ответами, а в идеале и отвечать пользователю автоматически. Пока это мечта, не факт.
☁️ Хотим искать информацию не только в Obsidian, но и в облаке. Сейчас там бардак: файлы по проектам не учтены и не классифицированы толком.
🔗 Интеграция с Планфиксом. В планах — чтобы ИИ смотрел задачи проектировщика на день и подсказывал, как лучше выполнить или где взять нужную инфу.
🎥 Автоматизация новых знаний. Записал видео, собрал методичку — всё это должно само попадать в базу и становиться частью второго мозга компании.

Если интересны подробности — можем провести эфир на эту тему. Маякните реакцией, если да, запланирую.

#база_знаний

База знаний, часть 2. Что мы сделали 🛠

Начало тут.

Итак, три платформы позади, а команда всё равно нормально базой не пользуется. В конце августа я подключил к ней Claude. Это конечно магия 🔮 Руками мы бы всё это заебались делать. И работа пошла сразу в две стороны.

Первое. Разгребали бардак внутри 🧹

🔗 Проверили все внешние ссылки скриптом. Их 1 420, битыми оказались 225.
📎 При переезде из Notion потерялись 22 вложения. Вернули все: часть нашли в локальных копиях, остальное вытащили из самого Notion.
🗂 18 заметок с «(2)» в названии слили или удалили, 24 кривых названия переименовали. В «Администрации» 64 файла лежали в одной куче, разложили по 11 папкам.
🏷 Ввели знаки в названиях: @ надо доработать, ~ должность, + сотрудник, - уволенный. Расшифровка лежит в словаре в корне базы.
🏢 Собрали структуру компании: 24 заметки-должности, карточки сотрудников и отдельно уволенных. Контакты подтянули из Планфикса.
📝 Если на пустую заметку кто-то ссылается, она получает @ и текст «404_заметка в разработке». Сейчас таких 55. Зато честно видно, что мы ещё не написали.
✅ Подрядчик прогнал приёмку скриптом и насчитал 272 битые ссылки. Мы перепроверили: почти всё оказалось ошибкой парсинга. Реально битых три 😅

Второе. Сделали так, чтобы этим можно было пользоваться 🌐

Тут работал Дмитрий, он строит нам сайт и инфраструктуру.

🔒 Закрытый сайт только для сотрудников. Открыл ссылку с компьютера или с телефона, Obsidian ставить не надо.
🔘 Публикация одной кнопкой прямо из Obsidian.
🔍 Поиск по тексту заметок и по PDF, сотни PDF из хранилища сервер разбирает сам. А если точного слова нет, ищет по смыслу: спросил «декрет», нашёл «отпуск по уходу за ребёнком».
🛠 Админка: выдать и отозвать доступ сотруднику, закрытые разделы, журнал действий и что люди искали.
🚨 Кнопка «убрать срочно»: перенёс заметку в папку Secret, нажал «Опубликовать», через пару минут страницы на сайте нет.

13 сентября 😱

Утром я закончил чистку и нажал «Опубликовать». И оно, сука, встало. Obsidian пытался собрать весь архив в оперативке: почти тысяча заметок и около полутора тысяч вложений. Памяти не хватило.

Оказалось, проблема не в сервере, а в самой программе. Дмитрий переписал плагин так, чтобы архив писался на диск по кусочку. В тот же день всё доехало, первый релиз ушёл на сайт 🎉

Но радоваться рано. Что дальше, расскажу в третьем посте.

#база_знаний

База знаний, часть 1. Зачем она мне вообще нужна 🧠

Извините что пропал. Заканчивали проект по базе знаний, все силы ушли туда. Расскажу про него в трёх постах. Начну с того, зачем мне это было надо.

Если коротко, у руководителя есть проблема, из которой растёт почти всё остальное. Знания живут в головах.

Как это выглядит на практике:

1️⃣ Ты знаешь как делать. Ты научил человека. Но не факт что тебя поняли правильно, и выясняется это тогда, когда всё уже сделано не так 🤦‍♂️

2️⃣ Ты составил регламент. Один раз довёл его до людей, все покивали. А что дальше? Кто его перечитает через полгода, кто обновит, как понять что им вообще пользуются? Непонятно.

3️⃣ Знания рождаются в работе каждый день. Кто-то нашёл полезное видео, кто-то накидал инструкцию. Она родилась и не используется, потому что знает о ней только автор.

4️⃣ Каждый новый человек это снова «вложить в голову»: объяснить, показать, ответить в сотый раз. На удалёнке и когда команда растёт, на это уходит пиздец сколько энергии 🔋

5️⃣ Даже когда всё записано, найти это невозможно. Не понятно что где лежит и куда класть новое.

И всё это в итоге упирается в руководителя. Без тебя не факт что доведут, поэтому лезешь разруливать сам. Команда ждёт тебя, а ты выжат в ноль 😮‍💨

Базу мы пилим давно. Сначала она жила в Notion. Потом пробовали переехать в Teamly, не зашло: не понравился интерфейс и не хватило глубины поиска. Потом Obsidian. Он нам подошёл, но тоже не до конца: развернуть его на всю команду не получилось из-за разграничения прав доступа к заметкам. К декабрю у нас там было 1 261 уникальная запись, а пользоваться ею нормально могли не все.

Платформ три, а знания по-прежнему в головах. Что с этим сделали, расскажу в следующем посте.

Кстати, у вас так же? Или я один так долго мучился с этой базой? 😅

#база_знаний

Без управления рисками проект превращается в тушение пожаров

В компаниях, где системной работы с рисками нет, многое держится на личном опыте людей. ГИП уже сталкивался с похожим объектом и знает, где могут возникнуть сложности. Руководитель отдела помнит, что нужно проверить. Опытный проектировщик замечает проблему заранее.


Но если опыт всех специалистов не структурирован или ситуация выходит за пределы этого опыта, команда хватается за голову и начинает тушить пожары: срочно искать замену исполнителю, переделывать решения, договариваться о переносе сроков.

Там где рисками занимаются системно, значительная часть возможных событий разобрана заранее. Команда понимает, что может произойти, чем это грозит проекту и кто как должен действовать.


Например, задержка исходных данных рассматривается ещё при планировании. Заранее определяют, какие работы от них зависят, когда задержка начнёт влиять на общий срок и какие действия потребуются.

«А что толку выписывать риски? Всё равно случится что-нибудь неожиданное».

Предсказать абсолютно всё невозможно. Цель ГИПа - быть готовым к тому, что вполне можно было предусмотреть.


Поэтому работа с рисками для ГИПа продолжается на протяжении проекта:

- выявили, что может пойти не по плану;
- оценили вероятность и последствия;
- выбрали меры и стратегию реагирования;
- отслеживаем изменения;
- если риск реализуется, команда понимает, кто и что делает.

Это помогает раньше принимать решения, уменьшать последствия для проекта и сокращать издержки на срочное исправление ситуации.

Но знать, что рисками нужно управлять, недостаточно. Вопрос в другом: как ГИПу сделать это рабочим инструментом, а не ещё одной таблицей, которую заполнили один раз и забыли?
Именно этому будет посвящен новый практикум «Управление рисками для ГИПа»

После двух потоков «Школы ГИПа» больше 70% участников заполнивших анкеты обратной связи отметили управление рисками среди самых полезных тем. Участникам хотелось разобрать её подробнее.


Поэтому я расширил блок из курса и подготовил для вас отдельный практикум.


Какой результат вы получите: собственная карта рисков в рабочей тетради. С ней можно обсуждать с руководителем и командой конкретные риски, ответственных и необходимые меры, а затем дополнять её по мере работы над объектом.
Но главное, у вас появится выстроенная система работы с рисками и шаблон, которые вы сможете применить ко всем вашим проектам.

Для этого внутри практикума шесть видеоуроков, рабочая тетрадь и шаблон для работы


И вы не остаетесь один на один с рабочей тетрадью: у участников будет общий чат, где можно обсудить вопросы, сложности и практические ситуации при работе с рисками.


Практикум размещён на платформе GetCourse. Вы проходите его в своём темпе. Доступ к материалам остаётся навсегда, все будущие обновления включены.

Если хотите превратить управление рисками из «таблички для галочки» в рабочий инструмент ГИПа — посмотрите программу практикума на сайте


Стоимость сейчас — 4 990 ₽ В дальнейшем стоимость практикума будет увеличиваться


Посмотреть программу и присоединиться

Как понять, что ИИ действительно можно внедрять в проектирование

Завтра НОПРИЗ проводит конференцию по применению искусственного интеллекта в инженерных изысканиях и архитектурно-строительном проектировании.

Сам по себе факт уже показательный: отрасль постепенно переходит от вопроса «можно ли использовать ИИ?» к более практичному — «где именно его имеет смысл встраивать в производственный процесс?»
И здесь есть одна проблема.

Почти любой AI-кейс можно эффектно показать на одном документе, одном проекте или одной удачной проверке.

Но для проектной организации этого недостаточно.
Чтобы понять, можно ли использовать решение в реальной работе, я бы проверял его по шести критериям.

1. Можно точно назвать операцию, которую выполняет ИИ
«ИИ проверяет проект» — слишком широкая формулировка.
Гораздо полезнее:
— сопоставляет ВОР со спецификацией;
— ищет расхождения между ПЗ и графической частью;
— проверяет наличие исходных данных для расчёта;
— сравнивает параметры оборудования в IFC и спецификации;
— классифицирует замечания экспертизы;
— проверяет конкретный набор требований СП.
То есть должна существовать понятная схема:
входные данные → операция → результат
Например:
IFC + спецификация XLSX → сверка оборудования → таблица расхождений
Если такую схему нельзя сформулировать, автоматизировать пока, скорее всего, нечего.

2. Понятно, какие данные считаются исходными
Для инженерной задачи это особенно важно.
Нейросеть может хорошо рассуждать и при этом анализировать:
— старую редакцию СП;
— предыдущую версию ТУ;
— неактуальный комплект РД;
— модель одной ревизии и спецификацию другой;
— документ, который вообще не относится к рассматриваемому решению.
Поэтому рабочий сценарий начинается не с промпта.
Сначала нужно определить источники:
IFC rev.07
Спецификация rev.07
ТУ №...
Задание rev.05
СП ... в редакции на дату ...
ИИ должен работать не с абстрактным «контекстом проекта», а с контролируемым набором исходных данных.

3. Результат можно быстро проверить
Для инженерной проверки недостаточно получить текст:

«Обнаружено несоответствие требованиям».

Нужна трассировка вывода.
Например:
элемент IFC → GUID
параметр → 3,2 л/с
спецификация → строка 48 → 4,1 л/с
результат → расхождение
Или для проверки нормы:
лист → объект → принятое решение → пункт нормативного документа → требование
Специалист должен понимать, откуда появился вывод, не повторяя весь поиск заново.
Если доказательство найти сложно, ИИ не столько сокращает проверку, сколько добавляет ещё один слой работы.

4. Известно, где система ошибается
Обычно при пилоте первым делом показывают успешные примеры.
Но для внедрения полезнее знать другое:
что система пропускает и что она считает ошибкой ошибочно.
Допустим, на контрольной выборке было 100 известных расхождений.
Нужно смотреть отдельно:
— сколько найдено;
— сколько пропущено;
— сколько добавлено ложных;
— какие типы ошибок повторяются.
Причём «точность 95%» сама по себе мало что значит.
Пять лишних замечаний и один пропуск критического требования — совершенно разные риски.
Для проектирования важна не только средняя точность, но и тип ошибки.

5. Определена граница между проверкой и инженерным решением
Представим простой случай.
ИИ сопоставил расчёт и схему:
в расчёте — 3,2 л/с
на схеме — 4,1 л/с
Система правильно обнаружила расхождение.
Но из этого ещё нельзя автоматически сделать вывод:

«Необходимо изменить диаметр трубопровода».

Причина может быть другой:
— схема актуальнее расчёта;
— изменилась нагрузка;
— предусмотрен резерв;
— ошибка действительно есть в принятом диаметре;
— изменилось другое связанное решение.
Поэтому полезная граница выглядит так:
ИИ нашёл → показал данные → специалист принял решение.
И эта граница должна быть определена заранее.

6. Можно измерить производственный эффект
Самая слабая метрика:

«Нейросеть дала ответ за 20 секунд».

Инженеру всё равно, сколько модель генерировала текст.
Гораздо интереснее:
раньше первичная сверка двух комплектов занимала 3 часа;
после автоматизации:
— 15 минут работает система;
— 30 минут специалист проверяет найденные расхождения.
Вот это уже можно считать.
Причём измерять желательно не только время.
Например:
время операции
число найденных расхождений
число пропусков
число ложных замечаний
время проверки результата человеком
Тогда становится понятно, действительно ли решение помогает производству.

А теперь самое практичное.
Допустим, мы хотим использовать ИИ для проверки оборудования в BIM-модели.
Не начинаем с вопроса:
«Какую LLM взять?»
Сначала описываем задачу:
Операция: сверка оборудования
Источник 1: IFC rev.07
Источник 2: спецификация XLSX rev.07
Проверяем: марку, количество, основные параметры
Результат: таблица расхождений
Доказательство: GUID + строка спецификации
Человек принимает решение: при каждом несовпадении
Метрика: время проверки + число пропущенных расхождений

После этого уже имеет смысл решать, чем выполнять задачу:
LLM, RAG, агентом, обычным скриптом или комбинацией инструментов.
И иногда выясняется, что LLM вообще не нужна.
Это тоже хороший результат.

Поэтому я бы сформулировал главное правило внедрения ИИ в проектирование так:
начинать нужно не с модели и не с промпта.

Сначала выбрать одну инженерную операцию и описать:
что приходит на вход → что именно проверяем → какой результат нужен → как его проверить → где принимает решение человек → как измеряем эффект.

Если эти шесть вещей определены, дальше уже можно осмысленно выбирать технологию и проводить пилот.
Именно поэтому нынешнее внимание отрасли к ИИ интересно не само по себе. Гораздо важнее то, что постепенно накапливается практика: какие инженерные задачи действительно удаётся переводить в устойчивые рабочие процессы, как контролировать качество результата и где проходит граница ответственности специалиста.

Чем больше таких кейсов будет разобрано на реальных проектах с понятными исходными данными, ограничениями и измеримым эффектом, тем быстрее разговор об ИИ в проектировании станет разговором не о возможностях технологии, а о нормальной инженерной практике её применения.

Что из описанного у вас уже стало процессом, а что пока держится на одном энтузиасте с нейросетью?
Пишите в комментариях номера пунктов который вызывают сложности, если будет много откликов сформирую отдельный разбор по ним ✋

AI песочница инженера в Дзене 📱|в МАХ 📲|в VK 📱|в VC|

Извините что немного пропал из информационного поля - завершаем проект по работе с базой знаний.

Пока красивая статистика а на следующей неделе расскажу подробно про путь который протопали и что еще осталось сделать.

Дерево 2.0: возможности, применение и экономика LVL

Когда LVL становится экономически эффективной альтернативой традиционным материалам? Какие бизнес- и инженерные задачи он помогает закрывать на всех этапах строительства?

➡️ 16 сентября в 11:00 мск клуб «Лидеры проектирования» и Ultralam™ проведут бесплатный мастер-класс «Дерево 2.0: возможности, применение и экономика LVL».

👥 Мастер-класс будет полезен собственникам и руководителям проектных и архитектурных компаний, ГИПам, конструкторам, девелоперам и строительным подрядчикам.

На примере реализованных проектов разберём:

• Как применять LVL в большепролётных конструкциях
• За счёт чего можно снизить расход материала при сопоставимых задачах
• Когда LVL может конкурировать с металлоконструкциями по стоимости
• Как сочетать LVL с бетоном, кирпичом и другими материалами
• Как выбор LVL влияет на стоимость конструктивного решения и расходы на эксплуатацию

📌 Отдельно разберём кейс многоквартирного дома в Торжке, где заявлено снижение затрат на отопление на 34,5% относительно норматива. При расходах 1,2 млн рублей в год это около 414 тыс. рублей ежегодной экономии.

Ultralam™ — генеральный партнёр премии «Лидеры проектирования 2026», учредивший две специальные номинации:

• Типовой многоквартирный жилой дом (Comfort+) с каркасом из LVL-бруса от Ultralam™.
• Индивидуальный жилой дом (ИЖС) с использованием LVL-бруса от Ultralam™.

Это единственные номинации премии, в которых допускается подача концепций. На мастер-классе Ultralam™ расскажет, как подготовить материалы и подать заявку.

⏰ 16 сентября, 11:00 мск. Онлайн.
Участие бесплатное 🔥

➡️ Зарегистрироваться на мастер-класс

Почему промпт-инжиниринг больше не работает без правильной инфраструктуры

Раньше мы писали длинные промпты: «Ты опытный инженер, действуй как контролер, следуй правилам...»
Сейчас любую инструкцию ИИ составит за секунду. Промпт стал товаром массового производства, его ценность упала.

Новая реальность: ценность сместилась с «как спросить» на «как подготовить данные, чтобы ИИ не мог ответить неправильно».
Возьмем локальный RAG для инженерной документации. Загрузили СП, а нейросеть выдумывает пункты или путает марки бетона. Проблема не в промпте. Проблема в том, что система архитектурно не способна дать точный ответ.

Разбираем 3 принципа построения инженерной системы на базе ИИ, где промпт — просто способ достучаться до правильной инфраструктуры.

1. Гибридный поиск: ИИ должен находить точно, а не догадываться 🔍
Векторный поиск находит «похожее по смыслу». Но когда инженер спрашивает про «бетон B25 W4 F100», ему не нужно «похожее» — нужно точное совпадение.
Векторная модель может решить, что «бетон B30» семантически ближе. Это катастрофа для инженерной задачи.
Принцип: Система должна объединять смысловой поиск с точным поиском по ключевым словам (BM25). Без этого ваша система работает как «угадайка».
Реализация: В AnythingLLM или Dify включается в Retrieval settings → Hybrid Search.

2. Parent-Child Chunking: контекст важнее точности поиска 📑
Когда спрашиваете про «защитный слой бетона», простой RAG находит кусок текста с цифрой «30 мм». Но без заголовка раздела («Конструкции в агрессивных средах») эта цифра — мусор.
При нарезке PDF на куски по 500 символов вы теряете иерархию документа.
Принцип: Система ищет по мелким фрагментам (для точности), но отдает модели полный контекст — родительский блок (пункт СП, раздел таблицы целиком).
Почему критично: ИИ видит полную картину и не может вырвать цифру из контекста. Это изменение архитектуры, а не улучшение промпта.

3. Локальный Reranking: не давайте модели мусор 🧹
Даже хороший поиск может выдать 10 фрагментов, где только 2 отвечают на вопрос. Если скормить всё сразу, модель запутается (эффект «Lost in the Middle»).
Принцип: Добавьте этап переранжирования. Легкая модель (например, локальный BGE-Reranker) оценивает фрагменты и оставляет только топ-3. Только они идут в основную LLM.
Результат: Модель получает выверенную информацию. Риск ошибок снижается кратно.

Чек-лист для построения инженерной системы: ⚙️
Парсинг: Не скармливайте «сырые» PDF. Используйте Marker или Docling — они переводят PDF в Markdown, сохраняя структуру таблиц.
Локальный стек: AnythingLLM Desktop (проще) или Dify (мощнее, требует Docker). Оба поддерживают Qwen 2.5, Llama 3 и гибридный поиск.
Тест: Загрузите сложный СП. Спросите: «Какая толщина защитного слоя для колонн в агрессивной среде по СП 63.13330?». Если ответ без ссылок на пункты — система настроена неправильно.

Главный инсайт: 💡
В инженерном ИИ 80% успеха — это качество подготовки данных и архитектура системы, а не промпт.
Промпт стал интерфейсом. Вы напишете его за 10 секунд. Но если под ним нет RAG с гибридным поиском, parent-child чанкингом и reranking — получите мусор.
Локальный RAG — это не «чат с книгой». Это поисковая система по вашим регламентам, где ИИ генерирует ответ на основе найденных фактов.

🎯 Если впервые сталкиваетесь с термином RAG и хотите разобраться, как построить локальную систему знаний с нуля — ставьте реакции на этот пост.
>50 положительных реакций = триггер для создания подробного пошагового пособия с нуля до работающей системы на вашем ПК.

Кто уже строит системы на базе ИИ, а не просто пишет промпты? Какой стек используете? Делитесь в комментариях 👇

#RAG #ИнженерияСистем #ЛокальныйИИ #AI_Infrastructure #ПТО

AI песочница инженера в Дзене 📱|в МАХ 📲|в VK 📱|в VC|

Как работает учёт замечаний — совсем просто

Представь садик. Есть малыш (проектировщик), воспитатель (наставник) и робот-помощник (программа в чате «Демер»).

Каждый день
1. Малыш нарисовал рисунок и показал его в чате — как приносят маме поделку. Это «отчёт»: что сделал, что осталось, ссылка на рисунок.
2. Воспитатель посмотрел и сказал одно из двух:
— «Молодец» — рисунок принят.
— «Тут поправь» — и показывает пальцем, что именно не так.

Робот следит за временем
• Малыш забыл показать рисунок до вечера → робот трогает его за плечо: «Ты рисунок не показал». Совсем не показал → робот говорит воспитателю, потом маме.
• Воспитатель забыл посмотреть вовремя → робот трогает воспитателя: «Тебя ждёт непроверенный рисунок». Долго молчит → робот говорит маме.

Робот считает камешки
Каждый раз, когда воспитатель сказал «тут ошибка номер такой-то», робот кладёт один камешек в баночку за эту ошибку.
• 1 камешек — «просто запомни, так бывает».
• 2 камешка — «обрати внимание, это уже второй раз».
• 3 камешка — «ещё один — и позовём маму».
• 4 камешка — баночка полная, робот зовёт маму (руководителя).

Баночки двух видов:
• по чек-листу (мелкое оформление) — полная уже на 3 камешках;
• по содержанию и по процессу — полные на 4 камешках.

Ещё два правила
• Новый месяц — все баночки высыпали, считаем заново.
• Не согласен с камешком? Скажи роботу «спорю» — придёт мама и разберётся, камешек могут убрать.

Раз в неделю
В понедельник утром робот читает вслух на весь садик: у кого сколько камешков, кто близко к полной баночке. Чтобы никто не удивлялся.

Смысл: не наказать, а чтобы каждый видел свои повторы заранее и успел исправиться сам.

Блядь это шедевр 😂😂😂😂

Разрабатываю с ИИ процесс автоматизации проверки листов ПД наставником и фиксации замечаний.
Описал логику попросил изложить простыми словами чтобы отправить на согласования ребятам
теперь понимаю что в целом это очень похоже на то что сейчас происходит только с высокой долей ручного труда ))))

Есть ли конец у построения системы? 🤔

Вчера анонсировал тему для «ГИП-Митап 2.0» — регулярный менеджмент как базовый минимум руководителя. И буквально на следующий день сам поймал себя на мысли, которая эту тему и объясняет.

Копался в базе знаний и понял: этим — построением системы — я занимаюсь уже 8 лет. 📚

Регламенты, автоматизация, процессы — строишь, строишь. А потом приходит очередной кризис или просто новый виток жизни компании — и половину приходится переписывать заново. Не потому что плохо сделал. Просто то, что работало на 20 человек, органически не работает на 200.

📌 У нас свежий пример — только недавно утвердили первый за восемь лет регламент рабочего времени. Восемь лет компания жила без единого формального документа такого уровня — и работала.

📌 Сейчас в разработке следующий, про дисциплинарные нарушения, и я сознательно не выкатываю его целиком, а по пункту-два в месяц. Видел, как правильные по сути изменения ломают команду, если их вываливать разом.

Вот это, собственно, и есть то, о чём буду говорить на митапе. Не «внедрил регулярный менеджмент — и готово» ✅, а постоянная работа без финишной черты. Базовый минимум руководителя — не чек-лист, который закрываешь один раз, а мышца, которую качаешь всё время 💪

Почему тогда все так любят коучей с готовым решением? 🤷‍♂️

Мне кажется, дело не в лени. Просто бесконечный процесс без финала тяжело держать в голове — мозгу нужна граница, «сделал — можно выдохнуть». А платный готовый ответ эту границу рисует. Купил — прошёл уровень.

Проблема в том, что как только берёшь готовое решение целиком, перестаёшь тренировать свою способность видеть, что именно в твоей компании сейчас не так. А это, по сути, и есть управление.

Про это и поговорим на митапе — вживую, без иллюзии финала. 🔥

ГИП Митап 2.0 — встреча руководителей 🔥
В прошлом году Владимир Ковалев с канала t.me/zametkigipa провёл ГИП_Митап.
Я не был, но завидовал 😤 — и предложил в этом году замутить ГИП Митап 2.0 в Москве.

Зачем?
Чтобы честно рассказать как оно — руководить в нашем колхозе 🏗.
Смотреть ютуберов конечно хорошо, но давайте попробуем посмотреть на реальный опыт.

Я, например, расскажу про базовый минимум руководителя — регулярный менеджмент. Это поможет тебе начать строить систему, правильно управлять командой художников 🎨 и начать тушить пожары более осмысленно (по расписанию) 🧯.
Покажу инструменты, которыми пользуемся в компании, и расскажу, почему ты ошибаешься, когда думаешь что "у меня эта хуйня точно не заработает" 🙃.

Ещё на митапе от других спикеров:
🔹 как дорасти от инженера до ГИПа и не поседеть по пути;
🔹 как проводить совещания так, чтобы это была работа, а не балаган;
🔹 как выглядит твоё управление глазами внешнего подрядчика;
🔹 и ещё пара тем, которые реально наболели у всех.

Кому это надо? 🤔
Если ты ГИП, зам.ГИПа, руководитель отдела, компании — или инженер который метит в ГИПы — тебе сюда, без вариантов.

Кроме самого контента — задашь вопросы вживую, познакомишься с людьми из отрасли, обменяешься опытом без камер и звука "вас плохо слышно" 🎙.

📍 Москва 🗓 Середина октября
Мест мало, так что заполняйте анкету — пара минут, не больше: https://forms.gle/wPp9h3m8cg91gpo87

Приходите, поговорим начистоту, про то что реально болит 🤝

Положу это здесь чтобы не свернуть с пути.
Мое объявление о начале трансформации в культуру правил.

—-
Друзья, привет 👋

Сегодня, наверное, самое важное сообщение в этом году, а может и в целом — переломный момент для компании.

Мы вступаем на новый этап развития, который называется «Культура правил».

Почему это происходит, что это такое и что нас всех ждёт — попытаюсь ответить ниже.

Важное личное предисловие

Хочу сразу сказать: это очень личное сообщение. И то, как оно написано, само по себе отражает меня как руководителя из культуры подвига. Я привык вести компанию личной энергией, включаться в любой критический момент, решать вопросы своим вмешательством и вдохновлять людей на подвиг. Именно поэтому это сообщение получилось таким развёрнутым и эмоциональным — я делаю то, что умею делать лучше всего: пытаюсь лично зарядить изменения, вместо того чтобы просто ввести систему и дать ей работать без меня. Это и есть одна из причин, по которой нам нужен переход к Правилам: чтобы компания перестала зависеть от моих личных подвигов и личного вмешательства.

Почему это происходит

С появлением более сложных проектов, нашим ростом и изменениями на рынке текущая структура и система уперлись в потолок и уже не помогает, а мешает нам развиваться.

Мне хотелось бы описать текущую систему кратко, но боюсь, что кратко не получится, поэтому выделю её основные черты:

1️⃣ Много устных договорённостей, которые часто забываются, нарушаются и не выполняются в полном объёме.
2️⃣ Отсутствие чёткого режима работы — и, как следствие, нарушение планирования и координации работ.
3️⃣ Много ошибок, которые ведут к доработкам разделов, и полное отсутствие ответственности за нарушения.
4️⃣ Дисциплины, которой нет, — частые опоздания на встречи, невыполнение поручений.
5️⃣ Отсутствие чётких критериев повышения в должности, увольнения или поощрения.

Всё это ведёт к тому, что те, кто работает хорошо, оказываются недооценены, а те, кто работает плохо — ненаказанными. А ещё это ведёт к подвигам, которые мы все совершаем, работая сверхурочно, — и самое обидное, что эти подвиги почти никогда не приводят к нужным результатам.

Почему мы начинаем делать это именно сейчас

🔹 Мы набираем вторую ячейку, и штат фактически увеличивается в два раза. Управлять в ручном режиме, как раньше, уже не получается.
🔹 У нас появился инструмент, который позволяет быстро обрабатывать большие массивы информации, искать ответы на вопросы и понимать, какие запросы остаются без ответа. Это Obsidian с ИИ. И это одна из основных причин, по которой мы возвращаемся в Telegram.
🔹 Лично я, да и, думаю, многие из вас устали от того бардака, который происходит.

Что такое культура правил

Это последовательность действий и решений, которые мы будем внедрять, чтобы перестать работать как получается и начать работать так, как нужно.

Это набор регламентов, которые мы напишем и начнём соблюдать — или наказывать за их несоблюдение. Это набор обязательств со стороны компании и со стороны сотрудников, которые будут письменными, понятными и выполнимыми.

И да, это потребует отмены моего главного принципа, который я когда-то давно декларировал, — что мы не штрафуем сотрудников. Увы, правила для того и нужны, чтобы их выполняли — либо понимали, что будет, если не выполнили.

Что нас ждёт

Сразу скажу: этот процесс внедрения будет долгим — около двух лет ⏳. И потребует кардинальных изменений, в том числе в моей ролевой модели как руководителя. Увы, я тот человек, который сам чаще всего нарушает эти правила — и глупо это отрицать.

Основные этапы выглядят так:

✅ С 1 сентября вводится в силу регламент по увольнениям — в нём прописана основная ответственность и критерии, по которым в компании могут уволить.
✅ Будет внедрён алгоритм согласования отгулов и отсутствий на рабочем месте.
✅ Будут утверждены штатное расписание, система грейдов (за что сотрудник может получить повышение и требования к должности), положение об оплате труда и коллективный договор — основные документы, регламентирующие систему роста, ответственности и оплаты в компании.
✅ Будет внедрено единое время работы всех сотрудников с учётом нахождения в разных часовых поясах.

После внедрения каждого документа будет построена система, позволяющая отслеживать его выполнение и оценивать эффективность.

⚠️ Отдельно хочу отметить: часть правил уже действует для второй ячейки, и некоторые сотрудники уже получили первые замечания. Это не исключение, а начало того, о чём я пишу.

Да, бюрократии и бумаг станет сильно больше. Да, к сожалению, не всем это понравится, и кто-то решит, что такая культура ему не подходит. Я это понимаю, но другого выхода у нас нет.

Со своей стороны я обещаю, что мы сделаем максимальное количество инструментов, которые помогут не нарушать эти правила неосознанно. И также обещаю, что каждый случай вынесения взыскания будет объективным.

Друзья, подборка каналов для инженеров. По ссылке можно подписаться сразу на все.
Собрали то, что реально читаю сам и что залетает коллегам по цеху:
⚡️ Электроника и микросхемы — пайка, платы и прочая магия для тех, кто дружит с паяльником
👨‍💻 Каналы инженеров — производство, автоматизация, заметки владельцев без прикрас
✈️ Авиация и транспорт — самолёты, двигатели, техника и всё, что летает и ездит
Ребята там правда толковые, залетайте.
Подписаться на подборку

Друзья, подборка каналов для инженеров. По ссылке можно подписаться сразу на все.
Собрали то, что реально читаю сам и что залетает коллегам по цеху:
⚡️ Электроника и микросхемы — пайка, платы и прочая магия для тех, кто дружит с паяльником
👨‍💻 Каналы инженеров — производство, автоматизация, заметки владельцев без прикрас
✈️ Авиация и транспорт — самолёты, двигатели, техника и всё, что летает и ездит
Ребята там правда толковые, залетайте.
Подписаться на подборку

5 шагов до заявки на премию «Лидеры проектирования 2026»

Проект, концепция или другое достижение компании могут выйти за пределы привычного портфолио. Представьте их всей отрасли на премии «Лидеры проектирования 2026».

Заявки будут оценивать члены жюри — представители крупнейших заказчиков и девелоперов, государственного сектора, крупных строительных и технологических компаний. Это возможность показать уровень компетенций команды, привлечь внимание к компании и познакомиться с теми, кто принимает решения о сотрудничестве. Участие в премии может привести к новым деловым контактам и партнёрствам.

Ваш путь состоит всего из пяти шагов:

✏️ Шаг 1. Зарегистрируйтесь на платформе

Нажмите кнопку «Подать заявку», укажите адрес электронной почты, подтвердите его и войдите в личный кабинет.

✏️ Шаг 2. Выберите номинации

Откройте список номинаций и добавьте подходящие в личный кабинет, как товары в корзину. Можно выбрать несколько и заполнить заявки позже.

✏️ Шаг 3. Заполните заявку

Заполните все поля анкеты. Обратите внимание на вес критериев: чем он выше, тем сильнее этот пункт влияет на итоговую оценку заявки.

✏️ Шаг 4. Загрузите презентацию

Прикрепите презентацию к заявке. Критерии оценки и требования к её содержанию указаны в Положении о премии.

✏️ Шаг 5. Проверьте и отправьте

Проверьте заполненные поля и загруженные материалы, затем отправьте заявку на оценку жюри.

💸 Участие бесплатное. Регистрационных и членских взносов нет.

Партнёры премии «Лидеры проектирования 2026»:

▪️ Генеральный партнёр — Ultralam™
▪️ Официальный партнёр — ГЕКТАР ГРУПП и РУСЛИДЕРПРОЕКТ
▪️ Партнёры выставочной экспозиции — АтомПроектЗащита и S-COPY

Заявочный этап открыт до 26 октября. Нажмите «Подать заявку», и добавьте подходящие номинации в личный кабинет.

Подключили Claude к нашей базе.
это конечно магия 🔮.
В ручную мы бы заебались это делать.
Soon...

Дайте объект пообследовать, кому не жалко 🙏🙏🙏

Или хотя бы сделайте репост, тем кто может дать объект

Ради котиков голодных 😇

https://ppo.gensei.ru/

Ребята - это лучшие обследователи которых я знаю.
Если есть для них задачи - сделают в лучшем виде 💯