Навыки которые не протухнут В мире разработки продуктов изменения стали происходить слишком часто: вчера все сидели в Cursor, сегодня в Claude Code, завтра будет что-то новое. Препователи курсов пересобирают свои программы каждый месяц. Те кто еще не влился, испытывают FOMO от сообщений типа: «К 2030 году изменятся 70% навыков, которые нужны, чтобы делать вашу работу» (Tomer Cohen, LinkedIn CPO). Если все так быстро меняется, то чему учиться, чтобы оставаться на плаву? Есть мнение, что Мета Скиллам. Это то, что переносится между инструментами и ролями и помогает быстро осваивать новые hard skills. Если упрощать, мета-скиллы отвечают на вопрос: как я думаю, учусь, принимаю решения и взаимодействую, даже если все вокруг меняется. Фокус на них может дать так нужную сейчас опору и вложение в то, что пригодиться при любом технологическом стеке. Единого списка Мета Скиллов нет. Я изучил много истчоников и собрал классификацию Мета Скиллов, которые не подвержены автоматизации и остаются за человеком в эпоху AI. У меня есть идеи как их осваивать без эзотерики и дыхания маткой. ➡️ Проголосуйте, пожалуйста, ниже, какие из них вам кажутся полезными лично для вас и вы хотели бы лучше в них прокачаться и закрепить эти качества за собой. 1. Агентность — быть источников изменений, задавать курс, действовать. Быть устойчивым и ассертивным. 2. Организация и менеджмент — превращать неопределённость в план: декомпозировать, приоритизировать и делегировать части работы людям и AI-агентам. 3. Создание идей и концептов — собирать идею в цельную конструкцию: смысл, правила мира, сценарии и язык 4. Эмпатия и лидерство — движение с командой через ясность и доверие 5. Любопытство и наблюдательность — внимательность, увлеченность, замечать сигналы, задавать вопросы. 6. Воображение и работа с будущим — держать образ возможных будущи и превращать их в решения 7. Вкус и суждение — способность выбирать нужное, отсекать слабое, интуиция, эстетическое чутье 8. Гибкость, итеративность, обучаемость — движение в неопределённости через гипотезы, короткие циклы, прототипы, обратную связь, принимать решения при неполных данных, адаптивность 9. Sensemaking и целостная картина — извлекать смысл, собирать картину целиком и объяснять ее 10. Тех-чутьё и AI-партнёрство — понимать и чувствовать технологии, взаимодействие с AI. Каких-то вам не хватает — пишите в комментарии, а проголосовать можно ниже ⬇️