Для кого курс
Для опытных разработчиков и IT-специалистов, которые хотят интегрировать готовые AI-инструменты – IDE, агенты, утилиты – в свою ежедневную рутину для кратного ускорения работы.
Backend, Frontend и Fullstack-инженеры, а также DevOps, QA-автоматизаторы и системные аналитики с опытом коммерческой разработки от 1–2 лет.
- Хочу писать больше качественного кода за меньшее время.
- Устал от рутины и шаблонных задач: код, документация, типовые конфиги.
- Хочу освоить Cursor, Windsurf, Copilot, готовые MCP-серверы и UI-генераторы и встроить их в свой воркфлоу.
Что получат
- Скорость: писать код в Cursor, Windsurf и Copilot в несколько раз быстрее за счёт правильно настроенных промптов и .cursorrules.
- Тесты и шаблоны: автоматическая генерация unit и интеграционных тестов, типовых конфигов, шаблонного кода, документации, тест-планов и тест-кейсов
- AI в терминале: рутина разработчика, DevOps и Git через AI-ассистентов прямо в консоли.
- MCP: подключение готовых публичных MCP-серверов (работа с файлам, GitHub, БД, Jira/Confluence) прямо в IDE.
- Zero-Coding UI: генерация интерфейсов через v0.dev, Lovable и Bolt.new из скриншотов и текста, а также прототипирование в Figma.
- Свой простой MCP: минимальный MCP-сервер для нужд своего проекта.
- AI Code Review: автоматическая проверка PR на уязвимости и следование архитектуре.
- Документация и тесты: автоматизация README, JSDoc, тест-планов и тест-кейсов.
- Безопасный Legacy: рефакторинг старого кода с гарантией сохранения поведения.
Цели курса
Превратить Cursor или Windsurf в цифрового напарника, который понимает контекст проекта, пишет код в вашем стиле и берёт на себя рутину.
Делегировать AI написание unit и интеграционных тестов, документации, шаблонного кода и типовых конфигов без потерь в качестве.
Использовать публичные MCP-серверы для интеграции AI с Jira, GitHub, БД и собственными API без построения сложных кастомных агентов.
Создавать интерфейсы из скриншотов и текста через v0.dev, Lovable и Bolt.new от прототипа до интеграции с реальным бэкендом.
Освоить методы рефакторинга и тестового покрытия старого кода с гарантией сохранения поведения, расшифровка недокументированной логики.
Понимать, что можно отправлять в облако, как использовать локальные модели и как внедрить AI в команду с пошаговым планом на неделю.
Что будет на курсе
- 1Карта моделей и трендов 2026
Системный обзор лидеров (OpenAI, Anthropic, локальные SLM) и agentic workflows. Учимся выбирать модель под задачу и не платить лишнего за Opus там, где справится дешёвая модель.
- 2AI-IDE как рабочая среда
Превращаем Cursor, Windsurf или Copilot в цифрового напарника. .cursorrules, системные промпты, генерация unit и интеграционных тестов, AI прямо в терминале – вся механика, которая экономит часы каждый день.
- 3Готовые MCP-инструменты
Подключаем публичные MCP-серверы к IDE: файловая система, GitHub, БД, Jira из чата AI без разработки своих интеграций. Дополнительно собираем простейший MCP для курсового проекта по управлению фиче-флагами (или под ваш собственный проект).
- 4Zero-Coding UI
Генерация интерфейсов через v0.dev, Lovable и Bolt.new из скриншотов и промптов. Связка Figma + AI-IDE для переноса дизайна в React/Vue компоненты без ковыряния в CSS.
- 5AI в процессах разработки
AI Code Review на PR, автоматическое ведение README и JSDoc, генерация тест-планов и тест-кейсов, spec-driven development в связке аналитика и AI.
- 6Агенты, Legacy и внедрение
n8n как визуальный оркестратор для агентов, читающих логи и принимающих решения. Безопасный рефакторинг legacy с AI. Локальные модели и пошаговый план внедрения AI в свою рутину за неделю.
Практика курса
Курс построен как поэтапное внедрение готовых AI-инструментов в рутину разработчика – от первых .cursorrules до автономного агента, управляющего фиче-флагами.
Каждое практическое задание выполняется на сквозном проекте «Feature Flags Management System» или на вашем рабочем коде или вашем собственном проекте. Логика курса отражает реальный путь адаптации AI в команде:
В первые дни настраиваешь Cursor / Windsurf, пишешь .cursorrules и сразу ощущаешь прирост скорости. Кодинг, unit-тесты и шаблоны генерируются прямо в IDE, ничего сложного, только готовые инструменты.
Подключаешь готовые публичные MCP-серверы, собираешь UI через v0 / Bolt / Lovable, делегируешь AI ревью кода и документацию. Параллельно собираешь свой простейший MCP под проект.
Финал – собственный агент в n8n, который читает логи и принимает решения о переключении флагов или откате релиза. Параллельно учишься рефакторить legacy с гарантией поведения и обосновывать внедрение AI в команде, соблюдая NDA.
Задания курса
- 1Модули 1–2. Настройка AI-IDE
Выбираете AI-IDE (Cursor / Windsurf / Copilot), пишете .cursorrules для своего проекта и генерируете первый модуль с полным покрытием тестами через промпты.
- 2Модуль 3. MCP для фиче-флагов
Подключаете готовые публичные MCP-серверы к IDE (файлы, GitHub, БД). Дополнительно собираете простейший собственный MCP-сервер для управления фиче-флагами.
- 3Модуль 4. Dashboard через генераторы UI
Генерируете админку для управления флагами через v0.dev / Lovable / Bolt.new и связываете её с MCP-сервером – без ручной верстки и часов на CSS.
- 4Модуль 5. AI в процессах
Настраиваете AI Code Review для своего репозитория, автоматизируете документацию (README, JSDoc) и генерируете тест-планы, тест-кейсы и юнит-тесты.
- 5Модуль 6. Автономный агент в n8n
Собираете воркфлоу в n8n, который сам принимает решения на основе данных и откатывает релизы или меняет охват фичи, читая логи.
- 6Модуль 7. Legacy и план внедрения
Безопасно рефакторите запутанный участок кода с гарантией сохранения поведения. Готовите индивидуальный план внедрения AI в свой рабочий процесс на неделю.
Сертификаты
Итоговый сертификат зависит от объёма выполненной практики:
- Базовый сертификат не менее 70% домашних заданий и настройка базового рабочего окружения.
- Продвинутый сертификат все ДЗ выполнены и защищён индивидуальный план внедрения AI в свои рабочие процессы.
Требования перед курсом
От 1–2 лет в любом стеке. Понимание базовых принципов: написание кода, тестирование, работа с Git.
Установленная IDE (VS Code или JetBrains) и готовность поставить новые AI-IDE: Cursor или Windsurf.
Аккаунты в OpenAI, Anthropic или GitHub – уже есть или готовность завести и оплатить подписки на время курса.
Процесс обучения
Формат обучения
Теория, практика и ДЗ в своём темпе. Все материалы, видео и репозитории доступны навсегда.
Kick-off на старте, регулярные Q&A с экспертом и подведение итогов в финале – для группового обсуждения и ответов на вопросы.
Подробный разбор каждого ДЗ от менторов плюс живой Telegram-чат с коллегами и преподавателями.
Сквозной проект курса – система управления Feature Flags, на которой вы применяете все изучаемые AI-инструменты и подходы. Проект собирается слоями в ходе домашних заданий:
Программа курса
Модуль 1. Карта местности: Тренды и горизонты
Учимся ориентироваться в ландшафте моделей и выбирать стек под задачу.
- Системный обзор моделей: OpenAI, Anthropic и др. Разница между моделями для кода и для логики.
- Эволюция инструментов: тренд на Agentic Workflows и Small Local Models (SLM) в ежедневной разработке.
- Выбор стека и модели: когда платить за Opus для сложных задач, а когда хватит дешёвой модели для рутины.
- Практика: тестирование разных моделей на одинаковых задачах, сравнение результатов и чек-лист выбора модели под типовые рабочие задачи.
Модуль 2. Погружение в AI-IDE
Превращаем IDE в полноценного цифрового напарника, который понимает контекст всего проекта.
- Cursor vs Windsurf vs Copilot: сравнение лидеров рынка и базовая настройка рабочего окружения.
- Настройка цифрового напарника: создание и оптимизация .cursorrules, системные промпты для IDE, стандарты кода.
- Базовые скиллы разработки с AI: эффективная генерация кода – от сниппетов до целых классов. Автоматическая генерация Unit и Integration тестов.
- AI в терминале: Warp, Copilot CLI и другие инструменты для работы с AI прямо в консоли. Решение типовых задач DevOps и Git через AI-ассистентов.
- Практика: написание .cursorrules для своего проекта + разработка модуля с полным покрытием тестами через промпты.
Модуль 3. Использование готовых MCP
Подключаем готовые AI-инструменты без написания собственных интеграций. И собираем простейший свой MCP под фиче-флаги.
- Экосистема MCP-тулов: что такое Model Context Protocol и какую пользу он несёт в повседневной разработке. Обзор популярных публичных MCP-серверов.
- Подключение и использование: интеграция готовых MCP в Cursor / Windsurf без написания собственного кода.
- Свой простейший MCP: сборка минимального MCP-сервера для управления проектом по фиче-флагам.
- Практика: подключение MCP для работы с файловой системой, GitHub или БД напрямую из AI-чата IDE.
Модуль 4. Zero-Coding UI: От дизайна до кода
Собираем интерфейсы без ручной верстки из скриншотов и промптов.
- Современные генераторы UI: обзор v0.dev, Lovable, Bolt.new. Генерация UI через скриншоты или текст.
- Связка Figma + AI-IDE: плагины для экспорта без мусора, перенос дизайна в React/Vue компоненты в Cursor.
- Интерфейс для автоматизаций: панель управления для своих внутренних скриптов и AI-агентов за минуты.
- Практика: создание страницы по скриншоту референса + интеграция готового макета в существующее фронтенд-приложение.
Модуль 5. AI в процессах разработки
Делегируем AI ревью кода, документацию и тесты – встраиваем AI в ежедневный процесс команды.
- AI Code Review: инструменты для проверки Pull / Merge Requests, настройка базового AI-ревьюера для репозитория.
- Живая документация: автоматизация README, JSDoc / Docstrings, описаний API – поддержание документации в актуальном состоянии.
- Тесты и тестовая документация: автоматизация тест-планов, тест-кейсов, юнит-тестов и тестовой документации.
- Spec-Driven Development: связка работы аналитика и AI – от требований до спецификаций.
- Практика: настройка AI Code Review для своего репозитория и генерация документации к выбранному проекту.
Модуль 6. Агенты и n8n: собираем оркестратор
Превращаем проект из набора инструментов в автономную систему, способную принимать решения.
- Анатомия агента: отличие простого вызова LLM от агентского цикла (Planning – Memory – Action). Разбор архитектур ReAct и Plan-and-Execute.
- Low-code оркестрация в n8n: использование n8n как визуального хаба для агентов. Подключение LLM к MCP и внешним сервисам в визуальном редакторе.
- Управление состоянием: память агента о прошлых действиях, самовосстановление и исправление ошибок в процессе выполнения задачи.
- Связка UI + Агент + MCP: проектирование сквозного процесса, где пользователь ставит цель в интерфейсе, а агент сам решает, какие инструменты вызвать для её достижения.
- Практика: автономный агент в n8n, который читает логи и сам принимает решения о переключении фиче-флагов или откате релиза.
Модуль 7. Стратегия: Legacy и внедрение
Превращаем AI-навыки в реальное конкурентное преимущество внутри команды.
- Спецназ для Legacy: безопасный рефакторинг с AI, написание тестов для legacy-кода перед изменениями, расшифровка недокументированной логики.
- Безопасность в корпоративной среде: соблюдение NDA, что можно отправлять в облако, обзор подписок и ограничений.
- Итоговый план внедрения: как внедрить AI в свою рутину за неделю – пошаговый чек-лист.
- Практика: рефакторинг запутанного куска кода с гарантией сохранения поведения + индивидуальный план адаптации AI-инструментов в рабочем процессе.
Почему этот курс?
1. Готовые инструменты, а не разработка с нуля
Большинство курсов по AI учат строить свои сложные системы. AI-Навигатор фокусируется на готовых инструментах – AI-IDE, публичные MCP, UI-генераторы – которые работают прямо сейчас и сразу дают результат.
Обоснование: Прирост продуктивности уже на первой неделе, а не через месяцы изучения LangChain и векторных БД. Вы выходите из курса не с теорией, а с обновлённой ежедневной рутиной.
2. Прагматичный стек 2026 года
Программа включает Model Context Protocol (MCP), agentic workflows, Small Local Models и Zero-Coding UI – всё, что появилось в индустрии за последний год.
Обоснование: Многие застревают на «классике» (OpenAI + LangChain). Этот курс даёт инструменты, которые реально решают рутину – Cursor, Windsurf, v0.dev, n8n, готовые MCP, – и делает студента самым актуальным спецом в команде.
3. Фокус на ежедневной рутине
Курс не учит «AI-стартапу с нуля». Курс учит, как с понедельника начать писать тесты, документацию и ревью с AI – на ваших реальных проектах.
Обоснование: Все практические задания выполняются на сквозном проекте Feature Flags или на вашем рабочем коде, а не на тренировочном ToDo-листе. Это навык, который окупается сразу.
4. Сквозной проект Feature Flags
Все модули складываются в один реальный проект – систему управления фиче-флагами с собственным MCP-сервером, дашбордом и автономным агентом в n8n.
Обоснование: Вы выходите с курса не с разрозненными скриншотами, а с готовым портфельным проектом, который демонстрирует все ключевые AI-навыки – от IDE и MCP до агентов и AI-ревью.
5. NDA и корпоративная безопасность
Отдельный акцент на работе в рамках NDA, локальных моделях и базовой безопасности при работе с чувствительными данными.
Обоснование: Это главный стоп-фактор для внедрения AI в компаниях. Понимая, что можно отправлять в облако, а что – нет, вы становитесь «безопасным» проводником технологий для своего руководства.
6. Self-study плюс sync-точки
Ежедневный self-study снимает зависимость от расписания вебинаров. При этом Kick-off, Q&A и Wrap-up удерживают группу в одном ритме и дают живое общение с экспертом.
Обоснование: Удобно совмещать с основной работой – проходите материалы вечером или в выходные, а на синхронных встречах задаёте вопросы по реальной практике на ваших проектах.
Преподаватель курса
Product Manager & AI Creator
- Senior Product Manager в международной B2B IT-компании
- Руководитель QA-отдела
- Внедрение AI-инструментов в процессы разработки
- Спикер и ментор на воркшопах и хакатонах по AI
Technical Product Manager с 16+ годами в IT. Начинал как QA-инженер, 10 лет руководил QA-отделом, потом перешёл в продакт-менеджмент. Последние 3 года активно внедряет AI в процессы разработки, создаёт собственные продукты и агентские системы. Автор Telegram-канала об AI-инструментах.
Опыт работы:Стоимость курса
- Полный доступ к 7 модулям курса
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- Полный доступ к 7 модулям курса
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- + 2 часа личных консультаций с преподавателем курса
