Описание
Кому подойдет курс:
- Разработчикам (backend / frontend / fullstack)
Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки - Тимлидам и техлидам
Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ - Специалистам, которые уже в IT и хотят расти
Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления - Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком
Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене
1 месяц - 1 проект - Программа актуализирована в марте 2026 года
Введение в разработку с ИИ
Разберёмся, как ИИ меняет работу разработчика и какие задачи действительно можно автоматизировать
- Какие типы задач автоматизируются: генерация кода, дебаг, рефакторинг, документация, тестирование
- Чем GPT отличается от агента
- Как устроены AI-агенты и что они делают «под капотом»
- Подходы к работе с кодом через ИИ
- Обзор Opencode и современных AI-инструментов
- Примеры реальных сценариев с разбором
Результат: вы понимаете архитектуру AI-ассистентов и поймете как использовать их в своей работе
Архитектура и управление AI-агентами
Глубоко разбираем устройство агентов и учимся управлять ими как инструментом
- Выбор модели под задачу
- Режимы работы и субагенты
- Инициализация, agents.md и структура агента
- Контекстное окно и управление памятью
- Логика работы агента и команды
- Skills и Tools
- MCP и механизмы обогащения информации
- Git-хостинг и интеграции
- ACP и управление процессами
- Безопасность и контроль разрешений
- Финансовая эффективность работы с моделями
Результат: вы умеете настраивать агента под реальные задачи и контролировать его поведение, безопасность и стоимость
Практика работы с агентами в разработке
Применяем всё на реальных инженерных задачах.
- Написание кода через агента
- Дебаг и поиск ошибок
- Рефакторинг и улучшение архитектуры
- Работа с документацией
- Планирование задач и управление итерациями
- Разбор реальных кейсов
Результат: вы используете ИИ как полноценного помощника в разработке
AI-ориентированный workflow на GitHub
Выстраиваем современный процесс разработки
- Интеграция Copilot и AI-инструментов
- Работа с pull request через ИИ
- Автоматизация ревью
- Управление задачами и репозиторием
- Лучшие практики AI-workflow
Результат: вы строите процесс разработки, где ИИ — часть системной инженерной среды
Итоговый проект
Фулстек-проект с применением AI-агентов
- Проектирование архитектуры
- Разработка backend и frontend
- Использование агента для кода, тестов и документации
- Работа через Git-процесс
- Финальная защита проекта
Результат: готовый проект в портфолио и опыт работы в AI-ориентированной разработке
