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Nasare™🚀

フレッシュ スペース & テクノロジー NEWS📢

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    • WINd3x、iPod Bootrom エクスプロイトは 10 年遅かった
    • Just by Notでプログラミングするシステム オブジェクト指向プログラミングの活用
    • 主な BGP 増加をレジデンス Windows デスクトップに追加する
    • ガジェットの複雑さが増し、余分な IP の再利用が促進される
    • 新しい GitHub CLI 拡張インストゥルメント
    • Kubernetes を 7,500 ノードにスケーリング (2021 年)
    • Wander アプリ用の軽量なオンザフリット構成ライブラリ
    • Ask HN
      • Declare HN: I wrote a WebAssembly Interpreter and Toolkit in C
      • Describe HN: Kandria, an action RPG made in Frequent Voice, is now out
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      • Level to HN: An initiate source tool to generate Jet Engine compressors
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      • Speak HN: What sub $200 product improved HN readers’ 2022
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      • Advise HN: Daft Art – an album veil maker powered by AI and curated aesthetics
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  • A Computer virus and a Dilemma
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    • A Princeton student built an app which is ready to detect if ChatGPT wrote an essay
    • GitHub Is Sued, and We Would possibly perhaps Learn Something About Creative Commons Licensing
    • Adobe’s Command material analysis can be using photos/videos to narrate AI w/o consent
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    • Automatic1111 is assist on GitHub after taking away Embedding Links
    • Where Your Sides Came From
    • What Is a Pig Butchering Rip-off?
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    • Miller Engineering DS-1 House Planetarium
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  • Technology
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    • Apple Doctors: to construct it as a file it is advisable to electronic mail it to your self
    • The Air India passenger who urinated on a girl has been fired by Wells Fargo
    • The Filesystem Hierarchy Usual Comes to Guix Containers
    • Sooner than it sued Google for copying from Java, Oracle changed into as soon as copying IBM’s SQL (2020)
    • The i3-gaps mission has been merged with i3
    • Making an Alphorn from Scratch
    • Apple: Braille Individual Guides
    • MotherDuck Is a Original Thought
    • The class of CGI and simple make
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      • ロンドンで*ダウン*を継続的に見つめる: Pavement Oddities
      • 報酬 HN: C の 30 行でスピンロック
      • FAA の NOTAM とは何ですか? 航空専門家が機械の仕組みを説明
      • ナノGPT
      • 1 ビット LCD のグレースケール (2022)
      • The Muse (YC W12) は FP&A のシニア ディレクターを採用しています
      • Zen (YC S21) はグロース エンジニアを採用しています
      • Tall Inquire of (YC W21) が B2B 回顧録の幹部を採用
      • Actiondesk (YC S19) は、プロダクト ドレスメーカーを採用しています (4-6 か月の契約)
      • Oven (YC S19) は、Bun を作成するために C/C++ または Zig エンジニアを採用しています。
      • WInd3x, the iPod Bootrom exploit 10 years too unhurried
      • Sign HN: FASTA recordsdata を操作するための FUSE モジュール
      • HN を指します: Socketify.py: PyPy3 および Python3 用の Http/Https および WebSocket サーバー
      • Wage Development Continues to Gradual in the UK and Euro House
      • Stage Supervisor for the unimpressed: 1 Getting started
      • First public free up of Pushup: a brand unique compiler for making net apps in Trip
      • Fixing Cart-Pole Swingup with a Hierarchical Controller
      • Flight Testing the Touchdown Radar for Mars Science Laboratory 2011-06-21T17:36:36Z
      • Flightcontrol (YC W22) is hiring first Developer Recommend
      • Flying boats and other tech for cleaner shipping
      • Four Finalist Touchdown Location Candidates for Mars Science Laboratory 2008-11-19T16:21:01Z
      • France’s prized nuclear sector stalled in Europe’s hour of want
      • French startup unveils new residential thermo-acoustic warmth pump
      • FTC Cracks Down on Firms That Impose Contaminated Noncompete Restrictions
      • FTX’s Aged Prime Lawyer Aided US Authorities in Bankman-Fried Case
      • FY18 NASA lėšų šnypštimas 2017-05-22T00:00:00Z
      • G-3PO: A protocol droid for Ghidra, or GPT-3 for reverse-engineering
      • Gail.com FAQ
      • Gemini-Titan (GT)-6 – Gemini 6 of 7 – 지역 사진 – 외부 지역 1965-12-15T00:00:00Z
      • Geoffrey Hinton Publishes Original Deep Learning Algorithm
      • Germany warns: AI fingers flee already underway (2021)
      • Gimel Studio: Non-harmful, 2D image editor
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      • Google needs RISC-V to be a “tier-1” Android architecture
      • Google researcher, lengthy out of math, cracks devilish dispute about gadgets
      • Google start sourced CDC File Transfer from the ashes of Stadia
      • GRC-2003-C-02097 2004-05-01T00:00:00Z
      • GRC-2013-C-05246 2009-11-26T00:00:00Z
      • Hello world!
      • Highlights of Science Launching on SpaceX CRS-15 2018-06-24T00:00:00Z
      • Hilf Al-Fudul
      • HiOperator (YC S16) Is Hiring VP of Engineering
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      • How kind I blueprint a pair of buttocks?
      • How will the haj switch as international temperatures upward thrust?
      • Human gene linked to bigger brains turned into as soon as born from apparently pointless DNA
      • Hundreds of scientists publish a paper every 5 days
      • In Favor of Friction and Flexibility
      • Indicate HN: Klotho – Change into straightforward code into cloud native code
      • Indoor farming isn’t exact for the smartly off
      • Iranian assault drone came across to have parts from more than a dozen US companies
      • Israeli researcher experiences leak of 235M Twitter-linked e-mail addresses
      • Jam Stations in Low Earth Orbit
      • Jazz Is Freedom
      • JPL-20171102-TECHf-0001-ドローントリップ 人間vs機械 2017-11-17T00:00:00Z
      • JPL에서 NASA의 MSI 콘도미니엄 액셀러레이터 2022-08-25T00:00:00Z
      • JPSO extinct facial recognition abilities to arrest a man. The tech modified into once defective
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      • Kemble’s Cascade of Stars
      • Kepler-90 マシン (アーティストの考え) 2017-12-14T00:00:00Z
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    FOSS Commence の勝者と敗者 ソースは「勝った」 – 私たちは? anti-Mastodon
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    オープン アシスタント – 主に LLM に基づいた最もメインのチャットにすべての人のフェッチ エントリを提示することを目的としたプロジェクト Artificial intelligence
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    Loongson の LSX および LASX ベクトル拡張 anti-Mastodon
  • Reveal HN: Frankenfit は、予測データ モデリング パイプライン用の完全に Python ベースの DSL です。
    Reveal HN: Frankenfit は、予測データ モデリング パイプライン用の完全に Python ベースの DSL です。 anti-Mastodon
  • Web コンストラクト パターン 2023
    Web コンストラクト パターン 2023 anti-Mastodon
  • Twitter は荒らしからあなたを保護することはできません、インサイダーはため息をつきます
    Twitter は荒らしからあなたを保護することはできません、インサイダーはため息をつきます anti-Mastodon
  • Swift: Guard Let と If Let の比較
    Swift: Guard Let と If Let の比較 anti-Mastodon

Vogue Velocity への執着をやめる、これに対する好奇心のレベル

Posted on February 17, 2023 By 📢 𝕄𝕊𝕄™

製品グループの生産性を高めるために、2 日目には非常に多くの労力が費やされます。船全体でより多くのものをより速く。 経営者の間でよく使われる「トレンド急上昇」という言葉ですが、彼らが実際に目指しているのは、スループットの向上です。企業の成功にとって重要なこと。

    私はここで、トレンドの慌ただしさ (定式化の対象ではありません) と開始スループットは完全に不正な最適化であると主張します。 これらのアイテムに執着すると、実際に重要なことから気が散り、実際よりも多くの痛みを引き起こす可能性があります.

      その理由を知るために、信念実験を利用します。

        3 つの製品グループ: A、B、および C の要因。3 つすべてが同じ「スループット」を持っています。オリジナルの側面、製品の機能強化、再設計、価格設定/広告、およびマーケティングの変更など (悪意のあるプログラムの修正とメンテナンス作業は、起動としてカウントされなくなりました)。

          実験の結果は次のとおりです:

              製品コミュニティ A は私たちの調整コミュニティです。実験の戦略によって正確に変化するものは何もありません。

            • プロダクトコミュニティBは「スループット」コミュニティです。 より多く、より速く起動するように最適化されます。
            • 商品コミュニティCは「インパクト」コミュニティです。 その目的は、決定的な影響を生み出す発射の比率を強化することです。
            • 先に進む前に、コミュニティ C のミッションについて一時停止することが重要です。

                私たちが生み出すもののほとんどは台無しです

                それを聞いても、もはやショックを受けることはないでしょう。私たちが始めたすべてのロットは成功ですが、私たちが実際に作成速度でどれほど腐敗しているかを知ることは、かなり憂慮すべきことです. 多くの企業が独自に実施した A/B 実験の分析によると、せいぜい 3 人に 1 人

                ヒントは測定可能な影響に耐えることができ、業界の穏健派はおそらく進んでいます

                1 in

                7 (14%)。 それ以外の合計ロットは、影響がないか、または有害な影響を生み出します (顧客の選択が減り、顧客の強盗が減るなど)。 私たちが構築しているものがゼロまたは有害な結果をもたらす可能性があると主張するのは面倒ですが、過去のイニシアチブに視線を向けると、それが実際に合理的に絶え間なく当てはまることが明らかになります. 開始ごとの影響の分布は、これが大好きなもののように見えるという推測を危険にさらす可能性があります (非科学的に、企業はこの形式の情報を調達しないか半分にするため):

ここで、実験にパラメータの最大セットを追加する必要があります:

    3 つのグループはすべて、同じ (中程度よりも高い) 成功の分布から始まります。 55% は影響を受けず、20% は有害な影響をでっち上げます。

  • 中程度の場合、決定的な開始により、企業の
    上位指標

    (アイテムの販売数、またはメッセージの送信数) と中位有害な貿易は 0.5% の急落を引き起こします。

  • ここには明らかに仮定の形があるので、記事の最後に私は’これらの値を取引するときに何が起こるかを示します。

      実験を始めて、年ごとにグループを歌ってみましょう。

        1年生

      • コミュニティ A は 1 年目に 40 の製品変更を開始し、そのうち 10 (25%) がいくつかの製品を製造しました測定可能な明確な影響、22 (55%) は何も捏造せず、8 (20%) は驚くべき有害な結果をもたらします。

          製品コミュニティ A が今年 10 個の決定的な影響の変更を開始したため、ヘッド メトリック内で 5% (10 x 0.5%) の素晴らしいエンチャントが作成されました。 それにもかかわらず、それはさらに8つの有害な影響を与える変更を開始し、4%を損なった. したがって、今年作成されたヘッド メトリック製品コミュニティへの最終的な貢献はわずか 1% です。

  • 製品コミュニティA (つかみ見守り)

    製品の変更点年間打ち上げ数40

      確実な影響度変化(25%)10

      影響の変化なし (55%)22

      )負の影響の変化 (20%)

      8 シュアレート貢献


      5.0%

        マイナス金利寄与

        -4.0%

        料金負担合計

        1.0%

      • これが私たちのベースラインパフォーマンスです。 私たちがそれを強化する立場にあるかどうかについて学びましょう.


            これらの愛の投稿を電子メールで受け取るには )私のメールマガジンを試してみてください.


            )

            コミュニティ B は、開始率を上げるために苦労しました。 企業はトップのコンサルタントとコーチの 1 人を雇い、労働者とマネージャーを教育して、「せっかち」、「活用」、「説明責任」、およびさまざまな重要なフレーズを強化する方法を教えました。 これが機能することを考慮してみましょう。ワーカーは実際にスループットを 20% 向上させることができました (これは現実的なシナリオではありませんが、キャプチャしましょう)。 1 年目には、40 の代わりになんと 48 の製品が発売されます。成功です。 マネージャーの従業員は同性愛者であり、CTO は素晴らしいボーナスを得ることができます。

              この幅広い生産性の向上は、企業をどの程度サポートしましたか?

                プロダクト コミュニティ B (ベロシティ)製品変更の開始48

                12

              • 影響はありません26
              • マイナス影響の変更 ) 10シュアレート貢献6.0%

                マイナス金利負担

                -4.8%

                  料金負担合計



                  48ローンのうち ches、12 人が決定的な影響を生み出しました。これは、Adjust コミュニティよりも 2 人多いです。 一方、コミュニティ B は成功率を高めるために何もしなかったため、影響のない起動の差は 22 から 26 に増加し、有害な影響のサブセットは 8 から 10 に増加しました (数がないため、数値は四捨五入されています)。ハーフローンチが長くなります)。

                    したがって、合計レートの寄与は 12 0.5% + 10 -0.5%=1.2%、これは調整コミュニティの 1.0% を超える小さなエンチャントですが、意図的な言い回しでは、ほとんど重要ではありません。

                      コミュニティ C は 1 年目も同様に骨の折れる作業を行いましたが、その目的は成功率を改善することでした。 顧客と市場の調査と決定に時間を費やし、決定された測定可能な目標を設定し、目的ごとに多数のヒントを評価し、偶然にも最も批判的に、次のヒントを通常は調べて、ヒントを強化または破棄するために気づいたことを台無しにしました。 リーンスタートアップ、プロダクトディスカバリー、捏造熟考、私の所有物に詳しい方


                      GIST フレームワーク

                    、ここに記録はありません。

                      1 年目に、コミュニティ C はこの影響分布を達成します: 40% の決定された影響のヒントが開始され、50% の影響のないヒント、および 10% の有害な影響。 これは、あまりにも現実的で倫理的ではないエンチャンクのように見えるかもしれませんが、実際には、ほんのわずかな量の発見作業でさえ、何もないことと大きな違いを形成する可能性があります.

                        一方、エンチャンクメントは一定の割合で発生します。 コミュニティは現在、ヒントの調査とテストにより多くの時間を費やしており、うまくいかない半分構築されたヒントを捨てることを厭わないため、開始スループットの合計は 20% 減少しました — 年間 40 回の打ち上げからわずか 32 回にそうであることに耐えられませんが、そうであるとしましょう)。 すでに、コミュニティ C の実験の成功の可能性は厳しい視線を向けていますが、スポーツにとっては事実です。数値を騒がせましょう。

                  確実に影響が変わります

                  1.2%

                • 製品コミュニティ C (影響)

                  1年生


                  32

                  比年ごとにリリースされる製品の変更

                  確かにインパクトが変わります 40%

                  13

                    影響はありません

                  50%

                  マイナス影響の変化

                  3

                  1610%
                    シュアレート貢献 6.4 %

                  -1.6%

                    料金負担合計

                    4.8%


                    コミュニティ C は今年からスループットが低下しましたが、以前はより決定的な影響のヒントを開始する地域にあり、事実として重要で、影響のないヒントと有害な影響の少ないヒント。 結果として、4.8% のヘッド メトリクスに対する派生的に決定された影響が生成されました。

                      さまざまなフレーズで、

                      影響を最適化したコミュニティ C は 4倍以上 開始能力の高いワーカー B よりも高く、調整コミュニティ A よりも 4.8 インスタンス高くなっています。

                    マイナス金利寄与

                    これはやや非直感的な結果です。 出力の 3 分の 2 を持つ製品コミュニティは、実際に 4 つのインスタンスの影響を作成できますか? 答えは完全に確実です。 このトピックについてジェフ・パットンが通知しなければならないことは次のとおりです:

                      「ツールのトレンドに関する最も一般的な誤解の 1 つは、より多くのアウトプットをより迅速に獲得しようとしているというものです。 あまりにも強力すぎて製造できなかった場合、それをより迅速に行うことがサポートされるという感覚をおそらく形成できるので、事実ですか? スポーツの事実を理解することはできますが、あなたの仕事はもはや多くを稼ぐことではなく、少なくすることであることに注意する必要があります。 … 結局のところ、あなたの仕事はアウトプットを減らし、最大化して影響を与えることです。」

                          ジェフ・パットン、ユーザークロニクルマッピング

                      もし、あんたが私たちが製造するものは事実上すべて粉々であり、出力を追跡することは事実上、より多くの粉々をより速く作成するという現実を理解してください。 はるかに重要で頻繁に挿入を減らす充実感は、私たちが始めた決定的な影響のヒントの比率を改善することです. このフォームを一貫して実行することで、お客様と企業により多くの料金が発生します。

                        それにもかかわらず、待ってください。

                          腐敗した問題をゆっくりと起動するのにうんざりしていませんか? クロステイクを調査私のワークショップを見て、具体的な解決策を探してください。

                            2年生

                            学ぼう2年目に問題がどのように形成されるかについて。 一方、一部の問題は自然に取引をでっち上げます。 製品に問題を追加すればするほど、それをサポートするのはより高度で面倒なものになります。 コードベース、インターフェイス、およびテスト マトリックスを肥大化させます。 元の依存関係、より多くの転送式、およびビルドを破棄するための異常な方法があります。 修理すべきバグや購入者のリクエストに対処する必要があります。 最終的に腐敗した、または捏造された何もない側面は、削除または改善することに耐えることができます. 製品を変更して開始するスキルは、時間の経過とともに低下します。 したがって、1 年目に 40 回の製品交換をなんとか詰め込んだ労働者 A は、2 年目に 36 回の製品交換を開始する地域で最も優れています。

                    • 商品コミュニティA (つかみ見守り)
                    • 1年生 2年生

                      年ごとにリリースされる製品の変更 40

                      36

                    • 確実にインパクトが変わる 109
                    • 影響はありません2220

                    • 87シュアレート貢献 5.0%

                      4.5%

                      -4.0%

                      – 3.6%


                      料金負担総額 1.0%0.9%



                        よく知る必要があるように、総ロットは前年比で 10% 減少するため、コミュニティ A が作成している総レートは事実です。 企業の最高指標内で 0.9% の強化。 何も変わらない場合は、このレートが到着年内にさらに急落するように十分に依頼する必要があります.

                          コミュニティ B は同じアリーナを扱っています。 実際には、これまで 1 年目にはより多くのものを開始できたため、2 年目にはさらに強力になっています。スループットの改善に取り組み続けていますが、結果は 1 年目ほど劇的ではありません。そのため、トレンドワーカーからうまく絞り出す必要があります。 したがって、2 年目に作業員 B のスループットは、年間 48 回から 45 回に減少します。

                      ネガティブ変更の影響
                      マイナス金利寄与


                      プロダクト コミュニティ B (ベロシティ)

                      1年生

                      2年生

                      48

                      45

                      確かにインパクトが変わります

                      12 11

                        影響はありません

                        25

                        マイナス影響の変更

                        109


                          シュアレート貢献


                          6.0 %

                          5.6%

                            )マイナス金利寄与-4.8%

                          製品の変更は年ごとに開始されます
                          26
                          -4.5%料金負担総額

                          1.2%

                          1.1%

                          合計レートの貢献度は 1.1% に下がります — 調整コミュニティよりも高いですが、製品コミュニティにとっては残念です th at は 2 年間の骨の折れる作業をスポーツの向上に費やしてきました。 何も変わらなければ、労働者 B は自分自身をギャップに掘り下げ続けるでしょう: 高いトレンド手数料、何百もの粉々、おそらくほとんどサポートされなくなる可能性のある肥大化した商品、そして資金調達の低いリターン.

                            コミュニティ C でリバース トレードが発生しています。 2 年目のすべての戦略により、ヒントを迅速かつ安価にテストすることにはるかに熟練しており、成功の分布は最大で 55% の決定的な影響、40% の影響なし、5% の有害な影響になります。 それでも、さまざまな注目を集めるさまざまなファセット効果があります。 コミュニティは現在、短時間で作成、測定、学習するイニシアチブに取り組んでいるため、スコープのトロット、先延ばし、過剰なエンジニアリングの余地が少なくなっています。 これらのより短いイニシアチブは、忙しくする必要がある人が少なくなるため、より多くのヒントが検討される機会を得て、労働者はより高く活用されます。 確かに、コミュニティは、計画よりも小規模なバージョンの信念を開始できることを十分に認識しており、静かに顧客や企業に率をもたらし、開始までの時間を短縮します。 完全な証拠が作成されると、解決策がより迅速に作成され、マネージャーはより多くの権限を委任することをいとわないため、議論に無駄な時間を費やすことが少なくなります。

                              これらすべてが、最大の出力の拡大をもたらします。 従業員は 2 年目に 39 の製品変更を開始します。これらの開始は絶対的なものになります。 コードベースを肥大化させますが、それらは大部分がレートであるため、適切にレートを支払っています。

                          製品コミュニティ C (影響)

                          1年生

                          2年生成功率

                          打ち上げ成功率

                          32 )39


                          確かにインパクトが変わります 40% 13

                          21

                          影響はありません 50%

                          打ち上げ


                          合計55%
                          1640%

                          マイナス影響の変更

                          10% 35% )2



                          6.4%

                          16
                          シュアレート貢献
                          10.7%


                          マイナス金利寄与

                          -1.0 %

                          4.8%

                            )9.8%


                              2 年目の結果は、はるかに挿入されています: 影響力の大きいコミュニティは、中央値の製品コミュニティよりも 10 倍高く、高スループット製品コミュニティよりも 9 倍高くなっています。

                                一部の企業が成功する商品を作成するのに非常に優れているように見えるのに対し、他の企業は足を踏み入れないように見える理由について学ぶことができます. 結果と影響に焦点を当てることは、かなりの見返りをもたらします。

                                  おそらく、私の最も賢明に評価された処理プログラムにとっておそらく適切なパラメータを選択したと主張するでしょう。 私は偏見を持っています、それは倫理的ですが、コミュニティAとBで何十年も働いてきたので最高です. いくつかのバリエーションを試して、彼らがどのように結果にチケットを持っているかを学びましょう.

                                    より良い影響分布

                                    しよう3つのグループのすべての人がすでにヒントのテストを行っており、開始影響の不適切な分布は次のとおりです:

                          -1.6%

                          料金負担合計
                          確かなインパクト

                          33%

                          影響なし

                          マイナスの影響12%


                          彼女 e の現在の状況:

                          55%

                          リーン/ディスカバリーのわずかな注入でも、すべてのグループが高くなります。 1 年目には、コミュニティ C の隣に置いたときのバリエーションはもはやそれほど顕著ではありません。すべてのグループが実際の貢献を形成しています。 一方、コミュニティ C は、最小限のアウトプットで最高の効果を生み出すコミュニティに黙っています。 2 年目に、コミュニティ C は、タックルの影響が大きいため、さまざまなグループから大きく離れています。

                            確かに起動依存エクストラ

                            中程度の決定的影響の開始が、中程度の有害な影響の開始が損なうよりも大きく寄与することを捉えるとどうなるでしょうか?

                          トップ指標への製品取引の実際的な貢献


                          確かなインパクト0.8%

                          影響なし

                          0

                        • マイナスの影響
                        • -0.3%


                          ここに結果がリストされています:

                            この取引により、すべてのグループがより高く集まりますが、成功率がより高い労働者 C が最もうまくやっており、間違いなくそれを殺しています。 2 年目に。影響の中央値 0.8% は非常に楽観的です。

                              スタンプ: この実験を行うために私が荒廃させたスプレッドシートについて学ぶための描写で、おそらくあなたの所有数、ハイテールフォワード、スナッチと一緒にそれを騒がせますあなたの 無料コピーはこちら. (最初に Google の凡例にチケットを送信する必要があります。次に、事実に基づいて [コピーを作成] をクリックします)。

                                結論: 製造ライン思考を回避する

                                私の記録の限りでは、企業の重役は大好きですGoogle、Netflix、または Airbnb は、急いでいるまたは開始スループットを向上させることについて話し合うことはありません。 これにはいくつかの原因があります。 第一に、これらの形態のエグゼクティブは、開発された商品自体を負担します。 彼らは、ビルダーをより生産的にするために魔法の汚れをビルダーに振りかける必要がないことを知っています。 パフォーマンス要因は存在し、通常はそれらを修正する ことが 最優先事項ですが、全体としては、グループと製品の複雑さと制約に起因します。 それらを修正するのは大変ですが、退屈で進行中です。 プロダクト ワーカーから最大のパフォーマンスを引き出すことを自分の使命と考え、魔法のようなソリューションを信じているのは、最高の制服を着た監督者です。

                                  実際の管理者が処理能力にこだわらない第二の目的は、処理能力を自分のものにする集団を作ることです。 仕事をしている人々は、彼らがあまりにも退屈であることを検出し、解決策を進めるために、最高のセットの中にいます.

                                    最後に、トリムリーダーは、最も重要なことは、もはや多くのことを行うことではなく、事実に基づいた問題を行うことであることに注意してください。彼らの活力—グループが実際の製品と企業の選択を形成するのを助けます。

                                    フォトクレジット: Doenertier82

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