Курс AI-driven разработка
Освоите разработку fullstack приложения от идеи до production
с использованием ИИ-агентов
Для кого курс
Middle, Senior разработчики, которые хотят освоить AI-driven методологию и научиться создавать fullstack приложения самостоятельно
Технические лидеры команд, желающие внедрить ИИ-агенты в процесс разработки и повысить продуктивность команды
Архитекторы, стремящиеся освоить современные подходы к проектированию систем с использованием ИИ
ИТ-специалисты, желающие освоить полный цикл создания продукта (Backend, Frontend, DevOps, DB)
Мы обеспечим вас всей необходимой инфраструктурой: предоставим доступ к Open Router с ключами для работы с LLM, а также выделим небольшую виртуальную машину для ваших задач.
Цели курса
Вы освоите AI-driven методологию, которая меняет подход к созданию ПО. Научитесь использовать ИИ-агентов для парного программирования, генерации архитектуры и документации, а также эффективного планирования спринтов и декомпозиции задач.
Вы разберетесь в архитектуре языковых моделей и научитесь управлять ими. Освоите продвинутый промпт- и контекст-инжиниринг, научитесь работать с современными инструментами (Cursor, консольные агенты) и удерживать контекст для решения сложных задач.
Вы научитесь разрабатывать полноценные приложения быстрее, чем когда-либо. От проектирования баз данных и API-сервисов (Backend) до создания современных интерфейсов через Reverse-design (Frontend). Освоите TDD-подход с участием ИИ и интеграцию LLM в свои сервисы.
Вы настроите полный цикл DevOps-автоматизации. Научитесь упаковывать приложения в Docker, выстраивать CI/CD пайплайны на GitHub Actions, внедрять Observability (логи, метрики) и разворачивать микросервисы в облаке.
Что будет на курсе
- 1Работа с LLM и Агентами
Промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг, RAG, tool calling
- 2AI-Coding Экосистема
Глубокое погружение в Cursor, консольные агенты (Claude Code), спецификации
- 3Fullstack Практика
Создание сложного ИИ-ассистента (Telegram-бот + Web + API + DB)
- 4Архитектура и Анализ
Генерация требований, ER-диаграмм, выбор стека с помощью ИИ
- 5DevOps и Инфраструктура
Docker, GitHub Actions, Makefiles, развертывание в облаке
- 6Observability
Настройка мониторинга (Loki, Prometheus, Grafana)
Формат
12 тематических + организационная встреча + итоговое занятие
2 занятия в неделю
длительность занятия
+ практические задания
Программа курса
Тема 1. Основы LLM и ИИ-агентов
- Архитектура и принципы работы языковых моделей
- Ограничения и возможности современных LLM
- Методы работы с моделями: промпт-инжиниринг, контекст-инжиниринг, RAG
- Концепция ИИ-агентов: определение, компоненты, архитектура
- Обзор моделей и провайдеров
- AI-first подход в разработке
- Обзор дорожной карты практики курса
Тема 2. AI-кодинг экосистема
- Эволюция подходов к разработке с использованием ИИ-инструментов
- Консольные агенты: Claude Code, Codex, Warp и другие
- IDE-интегрированные решения: Cursor, Windsurf и другие
- Spec-Driven IDE: Kiro, Qoder и методология разработки на основе спецификаций
- Агенты для прототипирования и frontend: V0, Bolt, Lovable, Replit
- Гибридные подходы: комбинирование различных ИИ-инструментов в единый workflow
Тема 3. AI-driven разработка с Cursor
- Обзор возможностей и режимов работы Cursor
- Конфигурирование: модели, правила, соглашения
- Управление контекстом: включение файлов, символов, документации
- Кастомизация и настройка правил для проекта
- Лучшие практики использования кодовых агентов
- AI-Driven методология разработки
Тема 4. Системный анализ и техническое проектирование
- Формализация требований к разработке Telegram-бота
- Создание базовой проектной документации
- Выбор технологического стека с обоснованием
- Проектирование архитектуры системы на высоком уровне
- Проектирование модели данных
- Проектирование внешних связей и интеграций
- Подходы к логированию, конфигурированию и деплою
- Документирование принятых проектных решений (ADR)
- Генерация диаграмм с использованием Mermaid
Тема 5. Разработка Backend Telegram-бота
- Планирование дорожной карты разработки
- Формирование соглашений по разработке с ИИ-агентом
- Генерация скелета приложения: создание структуры проекта
- Генерация кода: автоматическое создание основных компонентов
- Реализация основной логики бота
- Интеграция с LLM API
- Управление состоянием диалогов и контекстом
- Реализация обработки ошибок
- Логирование запросов и ответов
Тема 6. Тестирование
- Настройка линтеров и форматтеров
- Создание модульных тестов с помощью ИИ
- Создание интеграционных тестов
- TDD-подход к тестированию
- Запуск тестов и анализ результатов
- Формирование отчетов о тестовом покрытии
Тема 7. Онбординг и работа с legacy
- Использование ИИ-агента для быстрого понимания структуры и логики существующего проекта
- Анализ legacy-кодовой базы с помощью ИИ-инструментов
- Генерация проектной документации для быстрого погружения
- Настройка локального окружения
- Запуск и проверка работоспособности компонентов
- Изучение правил совместной работы с ИИ-агентом
- Планирование следующих итераций разработки
Тема 8. Разработка API-сервиса и базовый DevOps
- Рефакторинг с учетом архитектуры проекта
- Проектирование API
- Разработка и документирование API-сервиса
- Рефакторинг Telegram-бота для работы через API
- Создание Makefile для автоматизации рутинных задач
- Настройка базового окружения разработки
- Создание Dockerfile и docker-compose файлов
Тема 9. Проектирование и интеграция базы данных
- Анализ требований к хранению данных: определение сущностей и связей. Проектирование схемы БД: создание ER-диаграмм и оптимальной структуры таблиц
- Выбор СУБД и инструмента управления миграциями
- Создание миграций: генерация скриптов создания и изменения структуры БД
- Реализация слоя доступа к данным: создание ORM-моделей и репозиториев
Тема 10. DevOps и CI/CD
- Рефакторинг Dockerfile-ов с учетом архитектуры проекта
- Настройка docker-compose: оркестрация приложения и базы данных
- Выбор инструмента для реализации CI/CD pipeline
- Настройка GitHub Actions: workflow для автоматизации
- Автоматизация сборки и публикации Docker-образов
Тема 11. Frontend-разработка
- Генерация концепции frontend проекта: определение требований к UI
- Выбор технологического стека
- Инициализация проекта: создание структуры приложения
- Разработка компонентов с помощью ИИ-агентов
- Использование практик reverse-design для разработки интерфейса
- Использование MCP для взаимодействия с браузером
- Интеграция с backend API
Тема 12. Production-ready: observability и деплой
- Создание docker-compose для полной fullstack системы
- Создание скриптов настройки сервера
- Настройка переменных окружения и секретов. Настройка nginx как reverse proxy
- Логирование: структурированные логи и агрегация (Loki)
- Метрики: сбор и хранение метрик приложения (Prometheus), визуализация метрик и логов (Grafana)
- Дашборды: визуализация метрик и логов (Grafana)
Участники создают полноценную fullstack систему через инкрементальное развитие:
Преподаватели курса
AI-архитектор и методолог, к.т.н.
- Автор корпоративных программ по AI-driven разработке для ИТ-команд
- Победитель и призер международных AI-хакатонов
- Призер LLM-coding challenge 2025
- 23 года в разработке ПО, 15 лет в Computer Science, 4 года в GenAI
- Руководитель лаборатории AIRnD.ru и автор канала @AI.Dialogs
- Спикер на митапах и AI-мероприятиях, создатель @devclubspb
- 5 AI-кейсов для РЖД, RUTUBE, MediaWise
- Успешные тренинги для Сбер, Системные Технологии, СИЛАРТ, ITone
Tech Lead по AI-driven разработке
- 23 года в разработке ПО, 5 лет в генеративном ИИ
- Архитектор production ИИ-решений в AIRnD.ru
- Автор образовательных программ по AI-driven разработке LLMStart.ru
- Победитель международных AI-хакатонов «Цифровой прорыв», призер LLM-coding challenge 2025
- Организатор и активный участник @devclubspb
- Соавтор @aidialogs и YouTube @AI.Dialogs
Стоимость курса
- Полный доступ к 12 занятиям
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
- Полный доступ к 12 занятиям
- Проверка домашних заданий
- Доступ к материалам и записям
- + 2 часа личных консультаций с экспертами
- Чат участников
- Электронный сертификат об окончании курса на EN и RU
