Не всякая хорошая идея заслуживает автоматизации

Симптом

Я потратил около часа на изменение формата имён field notes, хотя это изменение не решало реальной проблемы.

Контекст

Модель предложила хранить заметки с датой и slug вместо одной даты в имени файла. Идея выглядела удобной, поэтому я сразу начал её реализовывать. Только в процессе стало понятно, что новый формат не даёт заметной пользы для текущего workflow.

Корневая причина

Я принял предложение к реализации до того, как сформулировал проблему, ожидаемую пользу и критерий успеха. Решение прошло проверку на «звучит разумно», но не прошло проверку на необходимость.

Ошибочное предположение

Я доверился модели. На деле она может предложить правдоподобную оптимизацию, которая не окупает стоимость внедрения и поддержки.

Обнаружение

Сигналом стало отсутствие конкретного результата после заметного объёма работы: новый формат имён не ускорял поиск, не улучшал публикацию и не устранял наблюдаемую проблему.

Исправление

Я остановил изменение и вернулся к существующему формату. Для последующих решений зафиксировал необходимость отдельно проверять проблему, ожидаемую пользу и способ её измерения.

Проверка

Перед реализацией предложения полезно зафиксировать короткий decision record:

• исходная проблема;
• ожидаемый эффект;
• критерий успеха;
• стоимость изменения и отката.

Если эти пункты нельзя сформулировать, изменение остаётся гипотезой, а не задачей на реализацию.

Общий вывод

Нужно различать «мне понравилась идея» и «идея полезна системе». Регулярный разбор field notes помогает превращать накопившиеся наблюдения в решения, а не автоматически наращивать количество изменений.