Станьте экспертом в агентном программировании. Научитесь эффективно работать с контекстом, настраивать харнес (тулы, mcp, память) и проектировать циклы верификации. Реализуете проект через Spec Driven Development и интегрируйте AI в SDLC (Github Workflow) Обновленная программа ИИ-агенты становятся стандартом современной разработки Рынок AI-разработки растёт Компании массово внедряют workflow-системы, чтобы экономить время, снижать издержки и быстрее масштабироваться Подходит для реальных инженерных задач Дебаг, рефакторинг, проектирование архитектуры, работа с документацией и Git — ИИ усиливает разработчика на каждом этапе Новый стандарт работы разработчика Сегодня недостаточно просто писать код. Важно уметь работать с агентами, управлять контекстом, моделями и инструментами, интегрируя ИИ в рабочий процесс Навык, который покупают компании Бизнесу нужны специалисты, которые умеют не просто использовать GPT, а выстраивать AI-ориентированный workflow и работать с агентами в продакшене Кому подойдет курс Разработчикам (backend / frontend / fullstack) Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки Тимлидам и техлидам Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ Специалистам, которые уже в IT и хотят расти Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене Программа курса «ИИ для разработчиков» Введение в разработку с ИИ Короткий синхронизирующий блок, чтобы все стартовали с одной точки. Если вы уже в агентной разработке — переходите сразу к Модулю 1 Выбор моделей и уровень ризонинга. Локальные модели Обзор ассистентов и ценообразование. Экономика цена/качество Контекст инжиниринг. Планирование и исполнение Устройство агентов. loop, harness, tools, mcp и как они взаимосвязаны Память, AGENTS. md и его эффективное использование Безопасность и контроль разрешений Результат: Единая база у всех — дальше только то, чего вы ещё не умеете Spec Driven Development Верификация результата работы агента. Учим агент гарантировать работоспособность своих решений Скилы. Разбираем устройство, знакомимся с популярными и учимся управлять их жизненным циклом в проекте Spec Driven Development. От проектирования до реализации. Создаем ADR, PDR и другие артефакты без ручного участия. Внедряем автоматический контроль целостности и обновление Онтология проекта. Описываем доменную модель, сущности, связи и процессы Разбор реальных кейсов на базе скилов Matt Popcock (№1 в мире по популярности) Результат: Вы переходите от обычного режима планирования в режим работы через спецификацию Паттерны агентной разработки Лучшие практики организации проекта, обвязки и взаимодействия с агентом Адаптация проекта под агента. Почему нужно менять код, а не описывать правила Метанавыки: как понимать где LLM не справляется и по каким причинам. Как улучшать обвязку и код проекта задавая правильные вопросы Как изменяются подходы при разработке в закрытых контурах, чтобы максимизировать пользу от агентов Антипаттерны. Разбор типовых ошибок при работе с агентами (даже когда кажется, что знаешь все) Результат: Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать Внедрение AI в SDLC Выстраиваем процесс разработки, где ИИ — часть инженерной среды Conventional Commits, автосборка change-log и публикация релизов Триаж тикетов. Классифицируем и распределяем CI/CD и деплой через MCP-инструменты («деплой агентами») Интеграция с тикетницей, ревью пулреквестов и отчеты Результат: Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать Оркестрация субагентов и мультиагентные пайплайны Собираем систему из нескольких агентов по ролям и держим её предсказуемой на передачах Read-only субагент-Reviewer и пайплайн Coder → Reviewer → Summarizer под оркестратором Контракт роли: цель, формат вывода, границы; сжатые сводки на передачу «Модель под роль» под разные шаги пайплайна Fan-out параллельных ревьюеров (безопасность / стиль / производительность) → synthesizer Защита от каскада галлюцинаций: цитирование и cross-check на границах передачи Наблюдаемость передач и rule-based оценка на стыках Результат: Вы проектируете многоагентные пайплайны, которые не разваливаются на передачах Итоговый проект Букинг тайм-слотов по типу calendly с поддержкой разных расписаний и видов активностей. Разработка через Design First подход Проектирование архитектуры и API-контракт (TypeSpec) Разработка backend и frontend через SDD Интеграционное и E2E тестирование Непрерывная интеграция и деплой в PaaS (через mcp) Результат: Готовый проект в портфолио и опыт AI-ориентированной разработки Работа с legacy-кодом (только для тарифа «Расширенный») анализ существующего проекта погружение ИИ в структуру проекта безопасный рефакторинг постепенное внедрение AI в существующие процессы Тариф Расширенный Старт 16 сентября Программа актуализирована в июле 2026 года
