Описание
Курс в архиве - 9.88 ГБ (нужно будет скачать на пк)
Что даст вам этот курс?
Умение интегрировать популярные AI-инструменты (Copilot, Cody) в рабочий процесс
Навыки генерации кода, автоматического тестирования и рефакторинга с помощью AI
Повышение эффективности за счет автоматической генерации документации, пояснений и поддержки кода
Быстрый онбординг и устранение багов с помощью AI
Навыки генерации boilerplate, проектирования API и архитектурных решений с помощью AI-инструментов
Опыт работы с агентными фреймворками и локальными моделями
Знания о безопасной интеграции AI в рабочие процессы
Программа
Введение и обзор возможностей ИИ в разработке
- Тема 1: Эволюция ИИ в разработке: история и ключевые переходы. Обзор подходов: автодополнение, чаты, агенты, LLM
- Тема 2: Обзор популярных инструментов: Copilot, ChatGPT, Cody, CodeWhisperer и др. Критерии выбора и зрелость
- Тема 3: Установка и настройка Copilot в VS Code. Лучшие расширения для AI-поддержки разработки
- Тема 4: Основы настройки агентских ИИ-сред
- Тема 5: Практика: генерация функции по описанию, исправление багов, запрос тестов. Сравнение промптов и автодополнения
Интеграция ИИ в кодинг
- Тема 1: Промпт-инжиниринг для разработчиков
- Тема 2: Рефакторинг и генерация кода. Сравнение с ручным подходом
- Тема 3: Покрытие тестами: генерация unit-тестов через промпты, snapshot-тестирование, интеграционные запросы
- Тема 4: Работа с чужим кодом: пояснение логики, генерация документации
- Тема 5: Практика: разработка мини-фичи с поддержкой Copilot. Использование GitHub Issues + Copilot + автотестов в связке.
- Тема 6: QA-сессия
ИИ в поддержке и сопровождении
- Тема 1: Быстрый онбординг в проект
- Тема 2: Работа с багами и логами
- Тема 3: Автоматизация DevOps-задач
- Тема 4: AI в аудите и ревью
ИИ в архитектуре и дизайне ПО
- Тема 1: Генерация scaffold и boilerplate
- Тема 2: Проектирование API
- Тема 3: Архитектурные дискуссии с AI
- Тема 4: DSL и кодогенерация
- Тема 5: QA-сессия
Расширенные техники и кастомизация
- Тема 1: Агентные фреймворки (LangChain и OpenInterpreter)
- Тема 2: Локальные модели (LM Studio, Ollama, GPT4All)
- Тема 3: Интеграция с внешними системами
- Тема 4: Настройка VS Code для работы с локальными и кастомными моделями. Подключение внешних endpoint'ов
- Тема 5: MCP (Model Context Protocol)
Внедрение ИИ-инструментов в практику
- Тема 1: Подбор инструментов под стек
- Тема 2: Code governance и безопасность
- Тема 3: Паттерны внедрения
Проектная работа
- Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
- Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
- Тема 3: Защита проектных работ
- Тема 4: Подведение итогов курса
![AI для разработчиков [OTUS] 2025 (Алексей Романовский, Александр Хохлов)](https://kladovayakatalog.ru/wp-content/uploads/2025/10/avi.jpg)
![Профессия Тестировщик ПО 2019 [Geekbrains]](https://kladovayakatalog.ru/wp-content/uploads/2022/03/3-1-324x268.png)
![[Нетология] Математика для анализа данных (Алексей Кузьмин, Денис Волк)](https://kladovayakatalog.ru/wp-content/uploads/2021/08/34-324x218.jpg)
![[Udemy] Google Формы: с нуля до профи [Sreda 31]](https://kladovayakatalog.ru/wp-content/uploads/2022/09/photo_2022-09-19_00-39-34-324x306.jpg)