Zusammenarbeit über Teamgrenzen hinweg

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Innerhalb eines Entwicklerteams funktioniert die Kooperation meist sehr schnell ziemlich gut – allerdings oft nur bis zur Teamgrenze. Team- oder auch unternehmensübergreifend dagegen wird weiterhin versucht, Kooperation in Form von Hierarchien, Verträgen und Verantwortlichkeiten festzulegen. So werden zum Beispiel Wissenssilos gefördert und das wahre Potenzial der Teams kaum ausgeschöpft.

Warum ist das so? Was kann man machen, um die Zusammenarbeit über die Teamgrenze hinaus zu fördern? In meinem letzten Blogpost Mentale Modelle für eine bessere Zusammenarbeit habe ich euch erzählt, wie wir bei Mayflower die Zusammenarbeit innerhalb der Teamgrenzen stärken. In diesem Beitrag zeige ich Wege auf, wie man das teamübergreifend bewerkstelligt.
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Mentale Modelle für bessere Zusammenarbeit

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Wir bei Mayflower schreiben uns auf die Fahne, dass wir mit ehrlicher Kooperation, Agilität und Kompetenz gute Software bauen. Was bedeutet das genau?

Ehrliche Kooperation im agilen Kontext bedeutet, es existieren gemeinsame mentale Modelle, man hat ein gemeinsames Verständnis. Wir nehmen das agile Manifest ernst, sprechen direkt zueinander, unterhalten uns, teilen Erfahrungen … und bauen somit ein gemeinsames Verständnis auf.
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Retrospektive – The Hero’s Journey

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A hero ventures forth from the world of common day into a region of supernatural wonder: fabulous forces are there encountered and a decisive victory is won: the hero comes back from this mysterious adventure with the power to bestow boons on his fellow man.
– „A hero with a Thousand Faces“ (Joseph Campell)

Als Team bestreiten wir jeden Tag spannende und herausfordernde Abenteuer und Projekte. Um stetig aus den Abenteuern, die wir schon überstanden haben, zu lernen, reflektieren wir sie in Retrospektiven. Was würde sich besser anbieten als das Motiv der Heldenreise zu verwenden, um die vergangenen Herausforderungen zu reflektieren und Aktionen und Learnings abzuleiten?

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Dude … we have to talk about this (in JavaScript)

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Recently I stumbled about this post about The complete elimination and eradication of JavaScript’s this.

To give you a TL;DR: The author states that almost no JavaScript developer understands this, that it is a terrible concept, and introduces a library that allows developers to avoid using this in many circumstances. So, we had a twitter discussion with pretty opposing standpoints: I think this in JavaScript is quite simple, versatile and really useful.

But in the next days, it got me thinking …

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Vom Mayday-Projekt zum eigenen DevCamp-Track – so entstehen Themenschwerpunkte bei Mayflower

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Steffen und Katrin beschäftigen sich schon länger mit den Themen UX/UI; nicht nur, aber oft während eines Maydays, unsere zweiwöchentlich stattfindende Slacktime. Dort, wie auch auf firmeninternen Barcamps, probieren sie mit Kollegen Methoden wie User Story Mapping oder Empathy Maps aus; Dinge, die inzwischen auch Einzug in Kundenprojekte gefunden haben. Was sich sonst noch alles im Laufe der Zeit aus „lass uns gemeinsam Wissen aneignen“ ergeben hat und warum es manchmal gar nicht so schlecht ist, wenn der Nutzer betrunken ist, erfährst du im Interview. Weiterlesen →

TypeScript 3.0 – das sind die Neuerungen

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Am 30. Juli 2018 wurde TypeScript 3.0 veröffentlicht. Die quelloffene Transpiler-Sprache aus dem Hause Microsoft feiert damit ihr knapp sechsjähriges Bestehen und da ich selbst ein großer Fan von TypeScript bin, möchte ich Euch in diesem Artikel die wichtigsten Neuerungen dieser Version kurz vorstellen.

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User Experience ist nicht UI?!

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Der morgendliche Blick in unser internes Firmen-Wiki lässt mich grübeln: Wir sind auf der Suche nach neuen Kollegen, die uns in den verschiedenen Disziplinen unseres Projektalltags unterstützten. Speziell zwei Buchstaben im Kontext zum Frontend-Entwickler lassen mich bei einem Blick auf die Stellenbeschreibung nachdenken …

Wir suchen Frontend-Devs mit UX(-Faible). Das ist der Moment, in dem ich mich frage, ob wir wirklich alle wissen, was die zwei Buchstaben UX bedeuten und was User Experience eigentlich meint. Das es bei der Nutzererfahrung vielleicht nicht nur um ein schickimicki CSS3-, HTML5-, <add your shizzle frontend skill here>–Interface für den Anwender geht. Denn das ist eine Grundannahme, die immer noch in vielen Köpfen festsitzt; wie der Glaube an den Weihnachtsmann bei kleinen Kindern.

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Survey: Wie viel Kooperation haben wir denn gerade?

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Warum arbeiten wir agil in Teams, warum vermeiden wir Truck-Faktor, warum wollen wir T– π oder Paint-Drip-Shaped People haben?

Wir hoffen, dass wir von der Kooperation profitieren, dass wir keine Engpässe durch Einzelkompetenzen erzeugen und jede Aufgabe – ihrer Priorität angemessen – schnell umsetzen können.

Spannend wird das Ganze, wenn wir in ein verteiltes Setup gehen, wie es meine Kollegen Martin Ruprecht und Jens Broos in ihren Talks und Workshops besprechen.
Die Schwelle zu Kooperation ist höher, wenn ich erst die Video-Konferenz oder das Remote-Pair-Programming-Werkzeug der Wahl aktivieren muss.

Wir würden deshalb gerne von Euch wissen: Wie oft braucht ihr denn tatsächlich Kooperation, das heißt, die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Kollegen?

Wie viele Aufgaben kann jeder erledigen, wie viele brauchen Kooperation oder Wissenstransfer? Welche Abhängigkeitsstrecken haben wir, wo kann ich mit mehreren Kollegen an den Tasks der gleichen Story parallel arbeiten?

Ihr findet unsere Umfrage unter https://www.surveymonkey.de/r/3TX3LSY.

Es wäre nett, wenn ihr sie auch ausfüllt – die Ergebnisse stellen wir dann hier vor.

Symfony 4 Using Private Recipes with Flex

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There will be a situation, you want to benefit from the new Flex-Plugin for composer when using Symfony 4 and there is an internal Library which should not be published to public.

Good News: There is a possibility for a private Recipe Server which is still in BETA but works already very well.

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LSH – an efficient approach to nearest neighbour search

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In Image similarity search with LIRE we explained how to compare and find similar images using the Java library LIRE. The idea was to transform the complicated problem of comparing a large bunch of pixels to the simpler problem of comparing vectors representing histograms and other higher-level properties. In other words, if we can compress the information inherent in a bunch of pixels to a point in n-dimensional space (an array with n entries – the so called feature vector of the image), we can regard the distance between two such points as a similarity measure for the corresponding images. We can then find the images similar to a search image by selecting those images whose feature vectors have a small distance to the feature vector of the search image.

However, a naive approach to the problem – comparing the feature vector of the search image to all feature vectors in the database – is rather slow if our database is large. In this article, we show how to implement a fast similarity search for even very large databases.

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