ITPepper

Прочитал очень интересную историю о... дочери Пушкина! Я до сего момента не знал, что у него была дочь. Думаю, я не один такой. А не знали мы, потому что всю жизнь она жила под другой фамилией. Т вынуждена была доказывать, что она сама по себе что-то значит, а не "...а, это дочь блатного папика, ну, всё ясно...". И это, на минтуточку, не наш феминистический 21-й век!

Но меня зацпеила даже не столько сила личности, сколько способ, которым Мария Гартунг (а именно так звали дочь великого поэта) добилась успеха. Она... нет, не буду спойлерить. Скажу только, что этот способ прекрасно работает сейчас, особенно, когда ты делаешь такие проекты, у которых результат твоих действий становится понятным "где-то в далёком светлом будущем" 🙂

В общем, очень рекомендую к прочтению: https://t.me/okr_expert/43

https://tatarstan2026.mergeconf.ru/networking/akmanova-gertovskaya-kozlova-vinogradov-rybakov-stepanov-nikitin

Пригласили экспертом на круглый стол на конференцию Merge в Иннополисе. 17-18 апреля. Если тоже будете в тех краях - буду рад пересечься!

Денис Ширяев - ведущий одного из лучших каналов про ИИ, выложил скилл для ИИ-агента, который позволяет за одни промпт разделить задачу на составны части и реализовать. Я у себя в компании давно применяю подобную технологию, но использую более глубокую методологию анализа и более длинную цепочку реализации. Стало интересно сравнить оба подхода. Взял не очень сложную задачу и запустил параллельно агентов по двум методикам.

Краткие выводы:
• скилл Дениса даёт результат почти в 2 раза быстрее, чем мои агенты
• мои агенты дают более качественную проработку - что может быть как плюсом, так и минусом - в зависимости от контекста.

Подробно - в видео. Там прямо всё по шагам.

А я пока займусь проверкой следующей гипотезы: "При развитии приложения и внесения большого количества изменений более детальная проработка должна дать более качественный результат, чем быстрая". Можно делать ставки - получится положить на лопатки скилл Дениса или нет 🙂

Лучше один раз увидеть, чем 100 раз услышать

Эта старая истина работает и в новом, ИИ-шном мире. Стоило настроить Playwright MCP для проектов, где есть пользовательская часть, как наступило почти счастье: агент не только пишет "Я всё сделал, я молодец", но и смотрит, что же именно он сделал и где он таки не молодец. Теперь любая итерация разработки заканчивается таким тестом, где агент открывает реальный браузер и реально щелкает по кнопкам. Что сильно экономит ресурсы именно человека.

А мы вовсю думаем над следующим шагом - как превратить найденные ошибки в опыт для последующего использования.

Я знаю этот запах изнутри — я сам его производил. Но задумываться о причинах я начал гораздо раньше. И, на удивление, не на почве стартапов, а на почве стихов. Лет 10 назад я приехал на фестиваль авторской песни со своими виршами. Не за первым местом — я человек скромный, меня второе бы вполне устроило. Жюри думало иначе. Диагноз был поставлен в первом же туре, быстро, без анестезии и тоже в стихах:
Графомания.
До свидания.

Обидка, слёзки... А потом преодолел обидку и начал изучать вопрос серьёзно — ритмику, ямбы, хореи, всю эту скучную механику, выше которой считал себя раньше. Через 3 месяца прочитал тот фестивальный стих сам себе вслух — и вот тогда-то и щёлкнуло. Звучал как Пушкин устами гастарбайтера:
Моя дядя самый тесный прявиль, када ни вшутка занемогла...

Я был абсолютно уверен, что привёз на фестиваль розу. А привёз удобрение с рифмами.

И вот теперь, когда ИИ заполонил интернет агонизирующими сайтами и приложениями, я вспомнил ту историю. И знаешь, сколько волн упрощения я насчитал? Шесть. От самиздата до Lovable. Каждая давала людям голос — и каждая производила 99% шлака. Но раньше хотя бы что-то стоило: WordPress требовал разобраться с хостингом, YouTube — камеру и монтаж, Kindle — дописать книгу до конца. Хоть какое-то трение. ИИ убрал последнее. Теперь между «у меня есть идея» и «я задеплоил продукт» — один вечер и двадцать пять долларов. Сто тысяч новых проектов в день — только в одном Lovable.

Давай немного отойдём от меня и посмотрим по сторонам. У меня есть сокамерник на курсе по запуску ИТ-продуктов. Психолог. Красивый, уверенный, в очках, которому девушки рассказывают всё наболевшее и уходят с ощущением, что три раза кончили ментально. К нему живая очередь. И вот он открывает Lovable: «сделаю-ка агента с моими уникальными знаниями, чтобы можно было в три часа ночи, без записи, без ожидания». Час работы. Деплой. Готово. А вопрос «зачем» так и не задал. Я бы поставил на то, что очередь стоит не за его знаниями — а за ним самим. За голосом. За тем, как он смотрит. Он сам и есть продукт. Но проверять страшно. Куда проще мозолить Lovable.

Я поковырял своё кладбище стартапов — назови это эксгумацией или саморефлексией, суть одна. Вопрос «а нужно ли это кому-то» возникал у меня всегда после. Когда уже задеплоено, уже вложено самолюбие. И признавать ответ — больно. За все шесть волн самое сложное не подешевело ни на цент. Выслушать «это никому не нужно» и переделать — а не идти объяснять, что тебя не поняли. ИИ забрал на себя всё видимое. Невидимое — не забрал и не заберёт.

Графомания никуда не делась. Она просто получила деплой.

Я принял мусор за стартап

ИИ сделал создание сайтов и приложений практически бесплатным: надиктовал нейросетке своих хотелок, час-другой поскрипели мозги железяки — и вот уже на красивом домене благоуханный плод. Таблоиды в экстазе: революция, демократизация, теперь каждый может. И знаешь что? Чистая правда! Каждый может. Именно поэтому интернет сейчас пахнет как мусоропровод в августе.

А вы разговариваете с ИИ-агентом как с товарищем, коллегой или как с подчинённым? :)

Что-то щёлкнуло. Не как в кино, а без оркестра и крупного плана. Просто тихое понимание: мой ребёнок не боялся нарисовать кривую маму. А я боялся написать кривой промпт. Вся моя профессиональная серьёзность - это и есть тот самый страх, просто в дорогом костюме. Курс не зашёл не потому, что был плохой. Я осваивал новое старым способом - методично, правильно, как профессионал. Но профессионал - это тот, кто УЖЕ умеет. А когда ты ещё не умеешь, профессионализм превращается в клетку.

На следующий день я открыл ChatGPT: "Сделай переводчик с кошачьего на человеческий". Без плана. Без архитектуры. Получилось криво - но впервые за месяц понравилось. Потому что нельзя же переживать за качество переводчика с кошачьего - его и качества-то не существует. 🙂 Потом были ещё десять таких же нелепых проектов. И я не заметил, как игра стала работой - как перешёл от переводчика с кошачьего к архитектуре агентных систем.

Теперь когда берусь за новый инструмент - первые две недели ЗАПРЕЩАЮ себе делать "правильно". Только играть. Только криво. Только ради интереса. Профессионализм включается потом. Сначала — летающая собака-картофелина.

А вы — когда последний раз разрешали себе сделать что-то кривое, не сравнивая себя с профессионалом?

Я 25 лет в IT, но дети научили меня больше, чем годовой курс по ИИ
Он рисовал маму из палки-палки-огуречика. С летающей собакой-картофелиной. И был абсолютно счастлив. А я сидел перед документацией по LangChain и боялся сделать первый кривой шаг.

Но начну с другой истории.

2000-й год, мне двадцать, и я случайно стал руководителем IT-отдела. ак именно это вышло — отдельная история, но суть в другом: в столь юном возрасте я вдруг оказался по ту сторону стола, где нужно задавать умные вопросы и делать вид, что точно знаешь, чем хороший программист отличается от очень хорошего. Усы отрастил для солидности — других аргументов в двадцать лет у меня не было. 🙂 Провожу собеседование, спрашиваю кандидата: "Как будешь сортировать список?"

Я учился в МАИ на прикладной математике, и мы там, как полагается приличным людям, писали алгоритмы сортировки руками — пузырьком, вставками, слиянием. Знали машины Тьюринга, нормальные алгоритмы Маркова, и искренне верили, что без этого фундамента в профессии делать нечего — примерно как хирургу без знания анатомии. Жду пузырька. Слияния. Быстрой сортировки — для смелых.

Он смотрит спокойно и говорит: "Загружу в ComboBox и вызову метод sort".

Oооооо, майн n log n - что-то такое пронеслось у меня в голове и, видимо, в глазах тоже мелькнуло. Внутри забурлило, крышечка подпрыгнула не хуже, чем у забытого на плите чайника. Просто sort?! А где же пузырёк, слияние и прочие бессонные ночи первого курса!?!?

Я ему отказал. Мне кажется, тот кандидат был рад 🙂 С возрастом я не раз возвращался к этой истории, прокручивая её в голове как старую видеокассету. Конечно, я тогда погорячился — встроенный sort быстрее, надёжнее и протестированнее любой ручной реализации. Тот парень просто решал задачу на другом уровне абстракции. А я со своим Тьюрингом и Марковым застрял на предыдущем.

Эта история — не про сортировку. Она про то, как мы цепляемся за привычное. И она повторяется на каждом витке — с точностью, от которой становится немного не по себе.

Джон Бэкус — автор языка программирования Фортран — честно признавался: он придумал язык высокого уровня, потому что ему было лень ковыряться в машинных кодах. И как же подпрыгивали крышечки в тот момент у программистов на ассемблере! Критики говорили, что компилятор никогда не сгенерирует код лучше написанного вручную. Ошибались — Fortran впустил в программирование целую армию учёных и инженеров, которым регистры процессора были настолько же интересны, насколько мне сейчас интересна вышивка крестиком.

Потом были базы данных — и программисты, которые хранили данные в файлах, крутили носом: «SQL? Серьёзно? Я за десять минут напишу обход дерева, который будет быстрее этого вашего SELECT». Потом был веб — и десктопщики морщились: «Это не настоящее программирование, это вёрстка». Потом были фреймворки, потом — облака, потом — no-code. И каждый раз — одни и те же подпрыгивающие крышечки. Одни и те же люди, которые путали «я так привык» с «так правильно».

Сейчас — очередной виток. Андрей Карпати год назад ввёл термин «вайб-кодинг», а буквально на этой неделе объявил его устаревшим. Теперь это «agentic engineering» — модели доросли до профессионального использования. По словам Джареда Фридмана из Y Combinator, четверть стартапов последнего набора имеют кодовую базу, на 95% написанную ИИ. Причём это не ребята, которые не умеют программировать, — это сильные технари, которые год назад писали бы всё руками.

Вернёмся ко мне, но через 25 лет от ранее описанных событий. Те же декорации, другая пьеса. Я решил освоить ИИ. Купил курс. Составил план. Первая неделя: трансформеры, RAG, файн-тюнинг. Вторая - понимаю теорию, а руки не двигаются. Как если бы прочитал учебник по плаванию, сдал тест на отлично — и стоял на краю бассейна, вцепившись в поручень. Третья - хожу, потому что абонемент оплачен. На четвёртой месяц бросил.

И тут - ребёнок на кухне. Он не гуглил "лучшие практики рисования". Не сравнивал себя с Pinterest. Водил пальцем по экрану: "Это мама. А это собака, но она летает, потому что я так хочу".

​​С разницей в 2 месяца вышло два авторитетных исследования, всколыхнувшие интернет:

• MIT (август 2024): «95% Gen AI проектов проваливаются»
• Wharton (октябрь 2024): «74% компаний видят позитивный ROI от Gen AI»

Закономерный вопрос: «Кто врёт?». Парадоксальный ответ: «Никто!». Да просто потому, что исследователи задавали два разных вопроса:

• MIT спрашивал: «Сколько компаний успешно запустили custom AI-агентов в production?» — ответ 5%
• Wharton спрашивал: «Сколько топ-менеджеров получают пользу от ChatGPT, Copilot и подобных инструментов?» — ответ 74%

Это как спросить:
— «Сколько людей открыли свой ресторан?» — 5%
— «Сколько людей научились готовить дома?» — 74%

Разные вопросы — разные ответы. Но оба отчёта сходятся в одном: успех определяет не технология, а люди.

Самая неожиданная цифра из Wharton: инвестиции в обучение падают на 8%, хотя использование Gen AI растёт на 35% за год. Компании тратят миллионы на инструменты, но не учат людей ими пользоваться. Результат? 43% боятся, что сотрудники разучатся думать из-за зависимости от ИИ.

MIT, в свою очередь, прямо называет проблему неуспеха внедрения корпоративных решений: компании избегают «friction» — трения, дискомфорта, необходимости менять процессы и учиться. Хотят купить решение и нажать кнопку «запустить». Думаю, это знакомо всем, кто сделал хоть один проект в средней или крупной компании :)

Так каши не сварить. Wharton показывает, что успешные компании учат итерировать — не «сделай за меня», а «помоги мне сделать лучше». MIT добавляет: самые успешные компании покупают готовое (67% успеха) и учат людей его адаптировать под свои задачи.

Почему же тогда инвестиции в обучение падают? Я думаю, тут дело в том, что ИИ позволяет как никто другой заниматься самообучением. По сути, чтобы научиться качественно взаимодействовать с ИИ, нужно научиться внятно ставить задачу. И в этом помогает сам ИИ.

Попробуйте сегодня решить одну задачу через ИИ. Любую. Анализ данных, письмо клиенту, код, идею для поста. Получилось? Отлично — делайте так каждый день, пробуйте более сложные задачи. Не получилось? Не говорите «ИИ — фигня». Спросите себя:

— Я дал ему достаточно контекста?
— Я показал примеры желаемого результата?
— Я задал конкретный вопрос?

А чтобы было проще — держите агента, который помогает писать эффективные промпты (запросы) для ИИ. Делал для себя и своих друзей, поэтому бесплатно. Пользуйтесь, растите — становитесь эффективнее за счёт ИИ. А если не получается — пишите в комментариях задачу, которую не получилось раскусить, буду рад помочь с подбором стратегии её решения.

​​И вот долгожданный миг знакомства с командой. На предыдущем потоке в #productgames соревновались именно команды между собой. Были питчи кейсодержателей и участники могли выбрать, в какую команду пойдут. В этом потоке организаторы сделали ставку на солопренеров – людей, которые, вооружившись ИИ, пытаются запустить бизнес в одиночку. Уже есть примеры таких успешных бизнесов, прогнозы оптимистичны. Но при всей привлекательности идеи для таких интровертов, как я, всё-таки моё мнение остаётся на стороне командной работы. Хотя бы потому, что знания в современном мире устаревают настолько быстро, что вряд ли можно успеть за ними во всех дисциплинах.

Таким образом, на моём потоке всего две команды. Никаких питчей и возможности выбора. Как организаторы собирали людей под проекты – загадка. В моей команде 5 человек, большинство с предыдущего опытом курсов или хакатонов от #productgames. Леди А, леди Н, леди И, мистер Э и мистер А. Как объединить 5 самостоятельных специалистов с большим опытом, привыкших работать самостоятельно или в коллективах, где правила определяют они сами, в одну команду, чтобы двигаться в одном направлении? Первый вызов и проверка лидерских качеств.

Главные правила, на которых я пробую строить командную работу – открытость и взаимоуважение. Я отдаю себе отчёт, что команда – не мои подчинённые, что каждый волен достигать собственных целей. Поэтому сделал "Кондуит из Швамбрании" – свод правил, которые должны помочь построить культуру взаимодействия внутри нашей маленькой группы. Если будет интересно – пишите, опубликую в комментарии.

Первая командная встреча. Естественно, выяснилось, что единого времени для ежедневных встреч, в которое будет удобно всем, не нашлось. Большинству участников было удобно вечером, поэтому выбрали для встреч 20:00. Я сначала лелеял надежду встречаться с теми, кто не мог вечером, в утреннее время, но быстро понял, что это невыполнимая миссия – скорость нашего движения была впечатляющей, а ценность встречи была именно в совместном обсуждении и интерпретации полученных результатов, фиксации дальнейших шагов на их основе. Поэтому, скрипя сердцем, почти сразу пришлось потерять связь с леди И. Мистер А подключился только в конце недели, вернувшись из отпуска. Но стартанули мы бодро. Какие задачи были на первом спринте? Об этом будет следующий пост. Не переключайтесь :)

​​Команда – это когда достоинства одного перекрывают недостатки другого.

Эта избитая заезженная фраза остается лучшей характеристикой команды. Собирая такие команды для рабочих задач, я решил применить её и для себя самого. Много лет я периодически начинал ходить в спортзал, меня хватало на 2-3 месяца. "Нужна команда", - решил я, и в этот раз заложил в бюджет ежемесячную оплату тренера. Раньше я брал уроки эпизодически - чтобы поставить технику, подготовить программу и далее заниматься по ней самостоятельно. В этот раз я подобрал сценарий – "я + тренер = миникоманда". И вот уже 9 месяцев подряд минимум 4 раза в неделю (за редкими исключениями) я хожу в зал. Да, это стоит денег – я "нанял на работу" человека, который закрывает мою слабую сторону самоорганизованности на длинной дистанции. Но результат однозначно стоит того.

Когда запускаешь стартап, нанимать людей не самый продуктивный путь, пока ты на этапе поиска болей, проверки гипотез и подбора сходящейся экономики. Нормальные стартаперы находят партнёров с такими же горящими глазами и вместе бегут вперед. У меня так ни разу не получилось. "Хорошо", - решил я, - "хватит ломиться в закрытую дверь". И пошел на курс #productgames. У руля стоит Андрей Торбичев, автор канала "Индекс дятла". Но выбрал я курс не за медийность лидера. У курса совершенно гениальная система монетизации, когда платят все! И те, кто приходит со своим проектом, чтобы бустануть его, и те, кто приходит учиться запускать проекты. "Бесплатного сыра нет, а программа уже не первая – значит, ценность от неё есть", - решил я. И вписался.

Сейчас закончилась четвёртая неделя обучения из девяти. Самое время перевести дух и сделать первые выводы. Какие? Об этом немного позже. Не переключайтесь :)

Классикой управления является задавать три вопроса:
- почему это произошло?
- что мы сделали не так?
- что мы поменяем, чтобы это не происходило?

Представьте, вы вышли из дома. Вдруг какой-то особо меткий,но и особо безмозглый голубь ставит сочную отметку на вашем пиджаке. Конечно, можно задать себе три классических вопроса и придумать массу того, что мы поменяем, чтобы больше такого не происходило. Но стоит ли?

Прежде, чем что-то менять, задайте себе три вопроса:
- Как часто возникает подобное событие?
- Можем ли выразить влияние в каких-то измеримых величинах?
- Какие новые проблемы породит реализация каждого предложенного решения?

Ответы на эти вопросы помогут избежать лишней суеты и менять только то, что стоит изменения. Помогут избежать ловушки, когда постоянно что-то делаешь, всё время занят, а выхлопа в результате 0.

Подал заявку на выступление на ProductCamp! Фишка конференции в том, что в сетку попадают доклады, за которое проголосовало больше всего людей. Буду признателен, если поддержите голосом мой доклад. Если, конечно, считаете тему интересной https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd4kjAx07fAbV7DBcow_HMC-KxcLnyl7nXPDOfe54Nwpyd-lg/viewform

На 10-й странице :)

Как понять, что ты чему-то научился?

Сейчас, по-моему, есть курсы даже про то, как лениться. Что уж говорить о профессиональных курсах и бизнес-литературе. Да и обычная художественная литература нас учит психологии, как минимум. Но как понять, что ты чему-то научился, пройдя курс или прочитав книгу?

Сначала всё просто. Если твои взгляды поменялись, точка зрения изменилась - значит, ты научился. Перестал думать, что земля плоская? Узнал, что параллельные прямые могут пересекаться? Перестал верить правым и стал верить левым - всё это примеры роста.

Со временем ты накапливаешь достаточно обширный арсенал знаний. Если ты эти знания применяешь, то у тебя параллельно накапливается опыт. В какой-то момент ты понимаешь, что не готов отказываться от какого-то знания или точки зрения, так как есть опыт положительного эффекта от каждой из них. Или ты понимаешь, что у каждой из точек зрения недостаточно фактической докащательной базы.

Теперь мерилом того, научился ли ты чему-то будет служить понимание границ и контекста каждой точки зрения, технологии или знания. Agile и водопад - если ты понял, в каких ситуациях и условиях какую технологию применять - ты научился. Смог найти в споре двух сторон условия, при которых каждый из оппонентов будет прав - ты научился.

Прочитал этот пост и сформировал свою точку зрения на этот вопрос - отлично, значит, ты научился! :)

ChatGPT - не инструмент, а сотрудник

Очень многие уже попробовали ChatGPT для своих задач. И очень много негатива, связанного именно с тем, чем ChatGPT является - генеративной (то есть, "выдумывательной") сетью. У меня "картинка схлопнулась" в отношении к ChatGPT, как только я стал относиться к нему не как к инструменту, а как к еще одному сотруднику - Чату Виленовичу Аитову:
- как и любому сотруднику, Чату Виленовичу нужно конкретно формулировать задачу (а правильная постановка задачи зачастую половина дела);
- как и любой другой сотрудник, Чат Виленович выдаёт суждения и результаты с "персональным когнитивным искажением", поэтому нужна хотя бы минимальная проверка результата;
- как и любой другой сотрудник, Чат Виленович требует обучения именно на ваших данных

Если вы привыкли именно к инструментам - калькулятор всегда выдает одинаковый результат - то добро пожаловать в реальный мир, где бухгалтер с калькулятором легко выдает абсолютно разные ответы на одних и тех же данных в одном и том же отчёте, стоит попросить "еще раз проверить".

Просо расширяйте свои возможности, наняв по одному почти бесплатному сотруднику в каждый отдел, но не ждите идеальной работы. Всё так же, как и с реальными людьми! :)

Врач - лучший учитель по CustDev

Хотите прокачать навык по сбору проблем и подтверждению гипотез с пользой для здоровья? Сходите на приём к врачу и запишите разговор с ним. Ведь врач на приёме занимается именно проблемным интервью:
— Что беспокоит?
— Когда началось?
— Колет или тянет?
— Какие лекарства уже принимали?

Каждый вопрос - это вопрос о вас, о вашей жизни и, одновременно, проверка гипотезы:
— Больнее, когда нажимаю или когда отпускаю?
— Когда надавливаете
— Значит, вероятность аппендицита низкая.

Ровно этим занимается менеджер продукта. И основная ошибка - задавать вопросы, подтверждающие гипотезу, которую менеджеру хочется подтвердить:
— Вы бы купили за миллион эту потрясающую машинку для завязывания шнурков?
— Конечно, какой разговор! Как только у вас появится машинка - первым делом ко мне! (возможно, у меня уже появится к этому времени лишний миллион на открытие музея самых идиотских изобретений человечества)

Готовясь к интервью, задайте себе мысленно вопрос: "А не похож ли я на врача, которому нравится лечить аппендицит и он всем средствами пытается обнаружить его у пациента?". И составляйте вопросы так, чтобы не быть таким врачом:
— Какую обувь предпочитаете?
— Спортивную, в основном - кеды, кроссы
— Вы завязываете шнурки на них сидя или стоя?
— Я вообще не завязываю, так как купил эластичные и просто надеваю
— А бегом вы занимаетесь?
— Конечно! Два-три раза в неделю бегаю.
— И на спортивных кроссах тоже используете эластичные шнурки?
— Нет, там, конечно, обычные, чтобы лучше держали ногу.
— Доверили бы машинке завязать шнурки на спортивных кроссах, чтобы не наклоняться к ним?
— Нет, мне важно чувствовать силу затяжки. И, кстати, я не наклоняюсь, я всегда завязываю сидя, поставив ногу на пятку, чтобы правильно расположить кроссовок на ноге.
— Круто, не знал! А зимой тоже бегаете?
— Зимой мне нравятся коньки. Кстати, там как раз такой гемор со шнуровкой и разшнуровкой - каждый виточек затяни, потом растяни...

Ну, а если пока не получается кастдевить - не трать деньги на курсы, просто сходи к врачу :)

Весь таймменеджмент умещается в одну фразу: "Понять, что можно просрать, а что нельзя, и сосредоточиться на втором". Любой другой выбор - лишь иллюзия, такая же, как и у ребёнка, которого спрашивают: "Какую кашу ты будешь: манную или овсяную?". Всегда есть внешние обстоятельства, которые диктуют нам контекст, в котором мы делаем тот самый, единственный выбор. Работаешь в найме - контекст задаёт руководитель. Ты глава собственной фирмы - контекст зависит от договоров с клиентами и дат выплат ЗП сотрудникам. Отличие взрослого от ребёнка в том, что взрослый может сам выбирать свой контекст - например, работать по найму или открыть собственный бизнес. Но это выбор не имеет к таймменеджменту никакого отношения.

Собственно, прочитав мой пост, вы теперь можете не читать больше ни одной книги про таймменеджмент, ибо, отжав воду, вы получите ровно ту заветную фразу :)