hardandsoft@hardsoftskills.dev
Курс [AI-Driven Development]
ENG

Курс AI-Driven Development

Апгрейд для разработчиков

Идёт набор
Старт 27 июля
7 недель
2 раза в неделю
Зарегистрироваться
AI-Driven Development
«Курс будто открыл целую вселенную» – Павел Лойко, QA Lead
«Горю темой и хочу развиваться дальше» – Артур Ельжанов, Senior Java Developer
«Хотел расширить мировоззрение – курс сделал это на все 100%» – Евгений Ефименко, Java Team Lead
«Именно то, что сегодня важно понимать в компании любого масштаба» – Илья Чекун, Backend Software Engineer

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.

Роли

Backend, Frontend и Fullstack-инженеры, а также DevOps, QA-автоматизаторы и системные аналитики с опытом коммерческой разработки от 1–2 лет.

Ситуации
  • 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

AI-IDE и кодинг
  • 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.
Готовые AI-инструменты
  • 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.
Процессы и Legacy
  • 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

1. Освоить AI-IDE как ежедневный инструмент

Превратить Cursor или Windsurf в цифрового напарника, который понимает контекст проекта, пишет код в вашем стиле и берёт на себя рутину.

2. Автоматизировать рутину

Делегировать AI написание unit и интеграционных тестов, документации, шаблонного кода и типовых конфигов без потерь в качестве.

3. Подключать готовые MCP без своей разработки

Использовать публичные MCP-серверы для интеграции AI с Jira, GitHub, БД и собственными API без построения сложных кастомных агентов.

4. Генерировать UI без ручной верстки

Создавать интерфейсы из скриншотов и текста через v0.dev, Lovable и Bolt.new от прототипа до интеграции с реальным бэкендом.

5. Безопасно работать с Legacy

Освоить методы рефакторинга и тестового покрытия старого кода с гарантией сохранения поведения, расшифровка недокументированной логики.

6. Соблюдать корпоративные стандарты

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

  • 1
    Карта 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.

  • 2
    AI-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.

  • 3
    Готовые 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).

  • 4
    Zero-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.

  • 5
    AI 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.

  • 6
    Агенты, 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:

Этап 1: Быстрый старт с AI-IDE

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.

Этап 2: Расширение арсенала

Подключаешь готовые публичные MCP-серверы, собираешь UI через v0 / Bolt / Lovable, делегируешь AI ревью кода и документацию. Параллельно собираешь свой простейший MCP под проект.

Этап 3: Автономия и Legacy

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

  • 1
    Модули 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.

  • 2
    Модуль 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.

  • 3
    Модуль 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.

  • 4
    Модуль 5. AI в процессах

    Настраиваете AI Code Review для своего репозитория, автоматизируете документацию (README, JSDoc) и генерируете тест-планы, тест-кейсы и юнит-тесты.

  • 5
    Модуль 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.

  • 6
    Модуль 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

Опыт коммерческой разработки

От 1–2 лет в любом стеке. Понимание базовых принципов: написание кода, тестирование, работа с Git.

Готовая среда разработки

Установленная IDE (VS Code или JetBrains) и готовность поставить новые AI-IDE: Cursor или Windsurf.

AI-аккаунты

Аккаунты в OpenAI, Anthropic или GitHub – уже есть или готовность завести и оплатить подписки на время курса.

Процесс обучения

Материалы и готовый код: Git-репозиторий курса с теоретическими материалами, заданиями и работающими примерами – запускаете и изучаете в своём темпе.
Ежедневный self-study: Теория, практика и ДЗ каждый день, без жёсткого расписания вебинаров. Удобно совмещать с основной работой.
Sync-точки: Kick-off на старте, регулярные Q&A сессии и Wrap-up в финале – для синхронизации с группой и ответов на вопросы.
Code Review от менторов: Подробный разбор ваших ДЗ от практикующих экспертов с опытом внедрения AI-инструментов.
Сообщество: Закрытый Telegram-чат участников и менторов для вопросов, обмена опытом и профессионального общения.

Формат обучения

Ежедневный self-study

Теория, практика и ДЗ в своём темпе. Все материалы, видео и репозитории доступны навсегда.

Sync-встречи

Kick-off на старте, регулярные Q&A с экспертом и подведение итогов в финале – для группового обсуждения и ответов на вопросы.

Code Review и комьюнити

Подробный разбор каждого ДЗ от менторов плюс живой Telegram-чат с коллегами и преподавателями.

Курсовой проект
Feature Flags Management System

Сквозной проект курса – система управления Feature Flags, на которой вы применяете все изучаемые AI-инструменты и подходы. Проект собирается слоями в ходе домашних заданий:

Слой 1: MCP-сервер. Простейший собственный MCP который позволяет управлять состоянием флагов прямо из AI-ассистента или IDE.
Слой 2: Dashboard и кастомные скиллы. Админка через v0 / Bolt и встроенные skills, расширяющие возможности базовых агентов для работы с флагами.
Слой 3: Автоматизация процессов. Автоматическая генерация тестов, документации и AI Code Review, всё внутри одного репозитория проекта.
Слой 4: Автономный агент в n8n. Агент анализирует логи и сам принимает решения о переключении флагов или откате релиза, замыкая полный цикл AI-Driven разработки.

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

Сергей Голубев

Product Manager & AI Creator

    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:
    • 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
Сергей Голубев

Стоимость курса

STANDARD
$600
Включено:
  • 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
MASTER
$1000
Включено:
  • 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

Освоить AI-разработку

Истории выпускников первого потока курса «AI-Driven Development» – что они вынесли: широкий кругозор в LLM и агентах, практический инструментарий и понимание, что теперь продукты можно строить самому.

Илья Чекун
Илья Чекун
Backend Software Engineer
AI-Driven Development 11.06.2026
«Список инструментов и работа с контекстом – именно то, что сегодня важно понимать в компании любого масштаба».

Для начального уровня список инструментов и то, что было по контексту, – именно то, что сегодня важно понимать в компании любого масштаба.

Для начального уровня список инструментов и то, что было по контексту, – именно то, что сегодня важно понимать в компании любого масштаба.

Отдельно выделю задание М7: в нём подобрано то, что прямо сейчас в продакшене многие пытаются сделать – перевод на локальные модели для персональных данных и облачные модели для всего остального. Все задания сделал с удовольствием.

Артур Ельжанов
Артур Ельжанов
Senior Java Developer
AI-Driven Development 11.06.2026
«Этот курс меня по-настоящему заинтересовал – я горю им и хочу развиваться в этом направлении».

Курс дал мне действительно очень много с точки зрения теории и развития кругозора в LLM – до этого я почти не двигался в этом направлении.

Курс дал мне действительно очень много с точки зрения теории и развития кругозора в LLM – до этого я почти не двигался в этом направлении. Увидел в студенческом чате анонс первой версии курса и, не задумываясь, сразу пошёл: это во мне отозвалось.

Практика, учитывая, что это первая версия, мне очень понравилась – задания были интересные, особенно те, где использовался n8n (пятая и седьмая домашки).

И самое ценное для меня лично: хороший курс не просто делает из тебя специалиста, он даёт мотивацию. Этот курс меня по-настоящему заинтересовал – я горю им и хочу продолжать развиваться в этом направлении.

Павел Лойко
Павел Лойко
QA Lead
AI-Driven Development 11.06.2026
«Для меня этот курс как будто открыл целую вселенную».

До курса я знал про работу с LLM лишь самые базовые вещи.

До курса я знал про работу с LLM лишь самые базовые вещи. А здесь для меня словно открылась целая вселенная – так много нового, что взахлёб хочется изучать дальше.

К материалам, которые мы прошли, я точно ещё буду возвращаться, пересматривать и повторять что-то своими руками.

Мне объективно очень понравилось, и было комфортно находиться на курсе и в коммуникации. Старт положен – и я рад, что, возможно, увидимся на следующем этапе.

Евгений Ефименко
Евгений Ефименко
Java Team Lead
AI-Driven Development 11.06.2026
«Моя цель была расширить мировоззрение в этой новой технологии – и курс сделал это на все 100%».

Я матёрый технарь – и тем сильнее восхищаюсь темами, которые затрагивает Сергей.

Хочу выразить благодарность Сергею. Я матёрый технарь – и тем сильнее восхищаюсь темами, которые он затрагивает; местами даже становится по-хорошему стыдно, и это мотивирует стремиться дальше, потому что видишь: это возможно.

Моя основная цель была расширить своё мировоззрение в этой новой технологии – и, по-моему, курс сделал это на все 100%, раскрыл и затронул все аспекты по всем направлениям.

В обучении ответственность делится 50 на 50 между преподавателем и студентом – так вот свои 50% преподаватель отработал на все сто. Дальше эстафета у нас, и уже мы сами решаем, куда углубляться.

20 февраля | online
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь на обработку персональных данных

[ Регистрация на курс ]