Для кого курс
Для инженеров, готовых перейти от вайбкодинга к профессиональному использованию AI инструментов в разработке.
Что получат
Цели курса
Научиться строить полноценные автономные системы с руками (MCP) и мозгом (Агенты).
Превратить Cursor или Windsurf из продвинутого Т9 в полноценного AI коллегу, который понимает контекст кодовой базы и берёт на себя рутину.
Научиться делегировать нейросетям самые нудные этапы разработки – от написания unit тестов и документации до автоматического ревью кода.
Освоить приемы быстрого рефакторинга и расшифровки старого кода, используя специализированных агентов.
Научиться проектировать решения, использующие AI, выбирать между GPT/Claude/OpenAI и локальными моделями исходя из безопасности и бюджета.
Освоить 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
Мы не просто учимся пользоваться чатом, а превращаем Cursor или Windsurf в полноценный центр управления. Ты создашь собственные MCP-серверы, которые станут руками LLM: она научится управлять базой данных и взаимодействовать с внешними API.
- 2Управление контекстом (RAG vs CAG)
Ты узнаешь, как скармливать ИИ огромные кодовые базы и техническую документацию, не теряя в качестве. Мы разберём, когда нужно строить сложные индексы (RAG), а когда достаточно «забросить всё в контекст» (CAG), используя мощь моделей с длинным контекстом типа Gemini.
- 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 техлида, который проводит ревью твоего (и чужого) кода, ищет дыры в безопасности, пишет тесты и восстанавливает документацию к спагетти коду.
- 5Проектирование zero coding интерфейсов
Мы научимся мгновенно превращать абстрактную логику в живые дашборды. Ты соберёшь полноценную админку для управления своими AI 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 структурировать этот объем кода, используя ИИ как архитектора и аудитора. Ты поймешь, как выжить в проекте, который 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 и теоретические рекомендации, а реальный цикл разработки:
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. Пока что 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.
Ты создаёшь агентов, которые анализируют код: находят баги, пишут тесты и восстанавливает документацию.
Задания курса
- 1Модули 1-2. Фундамент и среда
Проектируем архитектуру будущей системы и настраиваем AI IDE для глубокой работы с кодом. Готовим базу проекта, которая будет понятна для LLM.
- 2Модуль 3. MCP сервер
Разрабатываем сервер для управления фича-флагами через файлы и данные. Создаём «исполнительный слой», с помощью которого LLM сможет физически менять настройки продукта.
- 3Модуль 4. Dashboard
Генерируем интерфейс на React/Tailwind без ручной вёрстки. Собираем разрозненные инструменты в одном интерфейсе.
- 4Модуль 5. Автономный агент
Собираем воркфлоу в n8n, который сам принимает решения на основе данных. Оживляем систему: теперь она сама откатывает релизы или меняет охват фичи, читая логи.
- 5Модуль 6. Агент-аудитор
Создаём нового агента для ревизии и рефакторинга кода из первых модулей. Учимся разгребать технический долг, делегируя AI написание тестов, документацию и поиск багов.
- 6Модуль 7. Бизнес-стратегия
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:
Программа курса
Модуль 1. Карта местности: Тренды 2026 и искусство промптинга
Учимся выжимать из нейросетей качественные архитектурные решения и проектировать сложные системы
- Системный обзор ландшафта: кто лидирует в 2026? Сравнение моделей, разница между моделями-исполнителями и думающими моделями.
- Тренды и прогнозы: от чат-ботов к agentic workflows. Почему будущее за локальными моделями (SLM) и узкой специализацией.
- Промптинг как проектирование: chain-of-Thought, few-shot и другие техники, системные роли.
- Мета-промптинг: как заставить AI самого написать идеальный промпт для вашей задачи.
- Ограничения: как бороться с галлюцинациями и усталостью моделей в длинных диалогах.
- Результат: вы понимаете логику работы нейросетей и умеете получать предсказуемый результат с первой попытки.
Модуль 2. Использование AI IDE
Настраиваем AI IDE так, чтобы нейросеть видела весь ваш проект целиком и почти сама писала код.
- Cursor vs Windsurf vs Copilot
- Настройка окружения: работа с .cursorrules. Создание контекстных инструкций и стандартов кода.
- AI в терминале: использование CLI для автоматизации рутины в консоли.
- Результат: ваша IDE превращается в полноценного напарника, который понимает контекст всего проекта.
Модуль 3. Контекст и данные: RAG, CAG и MCP
Разбираемся, как скармливать AI большие объемы базы данных, и даем ему MCP для совершения действий.
- RAG vs CAG: когда стоит строить векторную базу данных, а когда достаточно длинного контекста и кэширования.
- MCP: как подключить нейросеть к вашему окружению (Jira, GitHub, Notion, локальные БД) через единый стандарт.
- Практикум «MCP за 10 минут»: написание простейшего сервера на Python/TS, который дает AI доступ к вашей локальной системе или API.
- Результат: вы умеете расширять возможности AI своими данными и инструментами, избегая галлюцинаций.
Модуль 4. Прототипирование инструментов: от идеи до UI за 15 минут
Собираем красивую админку без ручной верстки, чтобы управлять инструментами через кнопки и графики.
- Prompt-to-UI: использование v0.dev, Bolt.new и Lovable для мгновенной генерации фронтенда по описанию или скриншоту.
- Связка Figma + сode: как быстро перенести логику дизайна в код через плагины и VS Code, не тратя часы на CSS.
- Интерфейс для автоматизаций: как быстро собрать панель управления для своих внутренних скриптов и AI агентов.
- Результат: вы превращаетесь в «армию из одного человека», способного в одиночку собрать полноценный прототип продукта.
Модуль 5. Агенты и n8n: собираем оркестратор
Этот модуль превращает ваш 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, Plan-and-Execute.
- Low code оркестрация в n8n: использование n8n как визуального хаба для агентов. Подключение LLM к вашим MCP и внешним сервисам в визуальном редакторе.
- Управление состоянием: как дать агенту память о прошлых действиях и научить его исправлять свои ошибки в процессе выполнения задачи.
- Связка UI + Агент + MCP: проектирование сквозного процесса, где пользователь ставит высокоуровневую цель в интерфейсе, а агент сам решает, какие инструменты вызвать для её достижения.
Модуль 6. AI конвейер и legacy: промышленный стандарт
Здесь мы используем AI как санитара и инженера по качеству для кода.
- AI Code Review: cоздание автоматизированных систем проверки кода. Настройка промптов-цензоров для поиска уязвимостей, утечек памяти и несоблюдения архитектурных паттернов.
- Живая документация и knowledge base: использование AI для поддержания README, описаний API и внутренней документации в актуальном состоянии.
- Стратегии работы с legacy: методы распутывания старого кода. Как использовать AI для рефакторинга монолитов, миграции на новые версии библиотек и расшифровки недокументированной логики.
- Synthetic Testing: генерация сложных тестовых сценариев и синтетических данных для проверки устойчивости системы в экстремальных условиях.
Модуль 7. Стратегия: безопасность и внедрение
Финальный взгляд на то, как превратить AI навыки в реальное конкурентное преимущество внутри компании.
- Privacy & Security: как работать с AI в рамках жестких NDA. Обзор решений для локального запуска моделей и фильтрации данных.
- Экономика и выбор стека: когда выгодно платить за токены топовых моделей, а когда — дообучать свои или использовать дешевые альтернативы.
- План внедрения: как презентовать AI решения бизнесу, преодолеть сопротивление команды и оценивать реальный ROI от внедрения автоматизаций.
- AI-горизонты 2026: что будет после агентов? Подготовка к следующей волне технологий и долгосрочное планирование навыков.
Почему этот курс?
1. Системность вместо «библиотеки лайфхаков»
Большинство бесплатных уроков – это набор разрозненных советов. Данный курс даёт ментальную карту.
Обоснование: Вы перестанете хаотично пробовать все модели подряд. Вы поймете архитектуру: где нужен тяжёлый RAG, где достаточно дешёвого CAG, а где задачу решит малая локальная модель. Это превращает блуждание в план.
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: Многие застревают на «классике» (OpenAI + LangChain). Данный 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 предлагает абстрактные решения в вакууме. Курс учит разбирать старый код, скучную документацию и выполнять бесконечные review.
Обоснование: Мы не разбираем, как написать список ToDo с нуля. Этот курс учит, как прийти в проект с 10-летней историей и с помощью AI покрыть его тестами и провести разумный рефакторинг. Это навык, за который бизнес готов платить сразу.
4. Low code для быстрой автоматизации
Включение n8n и инструментов типа v0/Bolt расширяет возможности одного разработчика.
Обоснование: Мы учим не писать код ради кода». Если автоматизацию можно собрать за 15 минут в визуальном инструменте, инженер должен уметь это делать. Это высвобождает время для действительно сложных 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
- 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 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
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- + 2 часа личных консультаций с преподавателем курса
