Для кого курс
Для инженеров, готовых вырасти из «пользователей нейросетей» в архитекторов автономных AI-систем.
Что получат
Смена роли: переход от ручного написания кода к управлению контекстом и промпт-архитектурой. Новый стек: освоение MCP и n8n для создания систем, которые выходят за рамки обычного чат-бота. Кратный рост скорости: глубокая интеграция AI-IDE в рабочий процесс.
Делегирование контроля: навыки создания автономных агентов-аудиторов для ревью кода, написания тестов и документации. Укрощение Legacy: методики быстрого разбора и рефакторинга «чужого» кода с помощью AI. Оркестрация процессов: опыт построения сложных цепочек принятия решений.
Проектирование экосистем: создание гибридных систем (Cloud + Local) с учётом безопасности данных и стоимости владения. AI-трансформация: готовая стратегия внедрения агентских технологий в процессы разработки. Управление эффективностью: методология расчёта ROI.
Цели курса
Научиться строить не просто чат-ботов, а полноценные автономные системы с «руками» (MCP), «глазами» (UI) и «мозгом» (Агенты).
Превратить Cursor или Windsurf из продвинутого Т9 в полноценного ИИ-соавтора, который понимает контекст всей кодовой базы и берёт на себя 80% рутины.
Научиться делегировать нейросетям самые нудные этапы разработки – от написания Unit-тестов и документации до автоматического ревью кода.
Освоить методики быстрого рефакторинга и расшифровки чужого старого кода, используя специализированных ИИ-агентов.
Научиться проектировать гибридные решения (Cloud + Local), выбирать между GPT/Claude и локальными моделями типа DeepSeek, исходя из безопасности и бюджета.
Получить готовую методику расчёта ROI от внедрения AI-инструментов и составить план их безопасного внедрения в корпоративный контур.
Что будет на курсе
- 1Глубокое погружение в AI-IDE и MCP
Мы не просто учимся пользоваться чатом, а превращаем Cursor или Windsurf в полноценный центр управления. Ты создашь собственные MCP-серверы, которые станут «руками» нейросети: она научится физически править файлы на диске, управлять базой данных и взаимодействовать с внешним софтом.
- 2Управление контекстом (RAG vs CAG)
Ты узнаешь, как скармливать ИИ огромные кодовые базы и техническую документацию, не теряя в качестве ответов. Мы разберём, когда нужно строить сложные индексы (RAG), а когда достаточно «забросить всё в контекст» (CAG), используя мощь моделей с длинным контекстом типа Gemini или Claude.
- 3Оркестрация автономных агентов
В модуле по n8n ты соберёшь «цифрового сотрудника». Это не просто бот, а агентская система, которая умеет рассуждать, планировать шаги и использовать инструменты. Твой агент сможет сам мониторить логи и принимать решение: нужно ли включить фича-флаг или пора откатывать билд.
- 4AI-инженерия качества и работа с Legacy
Самая мощная практика: создание агента-аудитора. Ты научишь ИИ выступать в роли бескомпромиссного техлида, который проводит ревью твоего (и чужого) кода, ищет дыры в безопасности, пишет тесты и восстанавливает документацию к древнему «спагетти-коду».
- 5Проектирование Zero-Coding интерфейсов
Мы научимся мгновенно превращать абстрактную логику в живые дашборды. Ты соберёшь полноценную админку для управления своими ИИ-инструментами через кнопки и графики, используя генераторы типа v0.dev или Bolt, связывая их с реальным бэкендом.
- 6Стратегия, безопасность и ROI
Выход на уровень архитектора и CTO. Мы разберём, как обосновать внедрение ИИ перед бизнесом в цифрах, как обеспечить безопасность данных (PII-masking) и когда выгодно заменить дорогие API на локальные модели вроде DeepSeek или Llama.
Практика курса
Ты на собственной шкуре проживаешь главный парадокс современной разработки – AI позволяет писать код быстрее, чем мы успеваем его осознавать. Практика учит тебя не просто «кодить», а управлять этим хаосом, используя ИИ как архитектора и аудитора. Ты выходишь с пониманием, как выжить в проекте, который неизбежно превращается в легаси уже через месяц после старта.
Курс – это симулятор жизненного цикла типичного IT-продукта, сжатый в 7 недель. Его логика отражает не «идеальный мир», а реальную суровую разработку:
На первых неделях ты на кураже и с помощью ИИ быстро собираешь базу: логику и интерфейс. Это стадия «стартапа», когда всё летит, документация не пишется, а в коде появляются первые костыли. Ты чувствуешь себя богом продуктивности.
Ты добавляешь «мозги» – агентские сценарии и внешние интеграции. Проект разрастается, связей становится слишком много. Тут наступает момент «Legacy»: ты открываешь свой код двухнедельной давности и понимаешь, что уже не помнишь, как там всё работает. Проект превращается в запутанный клубок.
Вместо того чтобы тонуть в этом хаосе, ты применяешь тяжёлую артиллерию. Ты создаёшь нового агента, который выступает в роли «санитара». Он анализирует твой же код как чужое легаси: находит баги, пишет тесты и восстанавливает документацию.
Задания курса
- 1М1-2. Фундамент и среда
Проектируем архитектуру будущей системы и настраиваем AI-IDE для глубокой работы с кодом. Готовим базу проекта, которую ИИ будет понимать с полуслова.
- 2М3. MCP-сервер (Ваши «руки»)
Разрабатываем сервер для управления фича-флагами через файлы и данные. Создаём «исполнительный слой», с помощью которого ИИ сможет физически менять настройки продукта.
- 3М4. Dashboard (Ваше «лицо»)
Мгновенно генерируем профессиональный интерфейс на React/Tailwind без ручной вёрстки. Собираем разрозненные инструменты в единый визуальный пульт управления.
- 4М5. Автономный агент (Ваш «мозг»)
Собираем воркфлоу в n8n, который сам принимает решения на основе данных. Оживляем систему: теперь она сама откатывает релизы или меняет охват фичи, читая логи.
- 5М6. Агент-аудитор (Борьба с Legacy)
Создаём нового агента для ревизии и рефакторинга вашего же кода из первых модулей. Учимся разгребать технический долг, делегируя ИИ тесты, документацию и поиск багов.
- 6М7. Бизнес-стратегия (Управление)
Рассчитываем ROI внедрения и проектируем контур безопасности (PII-masking). Упаковываем технический проект в понятный бизнесу план внедрения с цифрами и защитой данных.
Сертификаты
В каждом разделе курса предусмотрены базовый и продвинутый уровни сложности заданий. Итоговый сертификат зависит от того, какой путь вы выберете:
- «Закончил с отличием» – для тех, кто выполнил все задания продвинутого уровня.
- «Успешно закончил» – для тех, кто выполнил все задания базового уровня.
- «Прослушал» – если часть заданий базового уровня осталась невыполненной.
Требования перед курсом
Уверенное понимание API, JSON и клиент-серверной архитектуры.
Умение читать и запускать код на JavaScript/TypeScript или Python.
Готовность оплатить подписки на AI-сервисы (Cursor, API Claude/GPT).
Процесс обучения
Формат обучения
2 онлайн-встречи в неделю. Доступ к записям и учебным материалам – навсегда
Домашние задания + проектная работа, для усиления вашего портфолио и компетенций
Живое общение с преподавателями на встречах, переписки в Telegram чате и развёрнутые ответы при проверке ДЗ
Вы создадите полноценную систему управления релизами (Feature Flags), которая пройдёт путь от простого скрипта до «умного» корпоративного решения.
Ваш проект будет состоять из пяти ключевых слоёв, собранных в ходе ДЗ:
Почему этот курс
1. Системность вместо «библиотеки лайфхаков»
Большинство бесплатных уроков – это набор разрозненных советов. Твой курс даёт ментальную карту.
Обоснование: Студент перестаёт хаотично пробовать все модели подряд. Он понимает архитектуру: где нужен тяжёлый RAG, где достаточно дешёвого CAG, а где задачу решит малая локальная модель. Это превращает «тыканье пальцем в небо» в инженерный расчёт.
2. Прагматичный стек 2026 года (MCP и DeepSeek)
Программа включает Model Context Protocol (MCP) и работу с новыми лидерами рынка (DeepSeek, Windsurf), о которых ещё нет учебников.
Обоснование: Конкуренты часто застревают на «классике» (OpenAI + LangChain). Твой курс даёт инструменты, которые прямо сейчас решают проблему изоляции AI от данных (Jira, GitHub, локальные БД). Это делает студента самым актуальным спецом в команде.
3. Фокус на «Legacy» и реальные процессы
Курс не строит «сферических коней в вакууме». Он идёт туда, где больно: в старый код, в скучную документацию и в бесконечные Code Review.
Обоснование: Большинство курсов показывают, как написать «ToDo List» с нуля. Твой курс учит, как прийти в проект с 10-летней историей и с помощью AI провести рефакторинг или покрыть его тестами за вечер. Это навык, за который бизнес готов платить сразу.
4. «Low-code плечо» для быстрой автоматизации
Включение n8n и инструментов типа v0/Bolt превращает разработчика в «армию из одного человека».
Обоснование: Мы убираем барьер «написания кода ради кода». Если автоматизацию можно собрать визуально за 15 минут, инженер должен уметь это делать. Это высвобождает время для действительно сложных архитектурных задач.
5. Решение проблемы безопасности и приватности
Отдельный акцент на локальных моделях и работе в рамках NDA.
Обоснование: Это главный стоп-фактор для внедрения AI в компаниях. Студент, который знает, как поднять Ollama и использовать AI без утечки данных в облако, становится «безопасным» и ценным проводником технологий для своего руководства.
6. От промптов к агентам
Мы учим не просто «просить» AI, а выстраивать цепочки, где AI сам планирует задачи и использует инструменты.
Обоснование: Промптинг как навык медленно умирает, его заменяет умение проектировать поведение агентов. Твой курс даёт этот навык будущего уже сегодня.
Преподаватель курса
Product Manager & AI Creator
- Product Manager в международных IT-компаниях
- Руководитель QA-отдела (команды до 30 человек)
- Внедрение AI-инструментов в процессы разработки
- Спикер на конференциях по AI и DevOps
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: от автоматизации тестирования до создания агентских систем. Автор популярного Telegram-канала об AI-инструментах для разработчиков (15K+ подписчиков).
Опыт работы:Стоимость курса
- Полный доступ к 7 занятиям
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- Полный доступ к 7 занятиям
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- + 2 часа личных консультаций с преподавателем курса
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
