AI Native Developer
О чём курс
Курс представляет собой интенсивную трехмесячную программу обучения, направленную на трансформацию разработчиков в AI-native специалистов. В условиях стремительно меняющегося рынка IT, где порог входа снижается, а эффективность работы с использованием искусственного интеллекта становится ключевым преимуществом, данный курс предлагает не просто изучение синтаксиса или промптов, а фундаментальную смену мышления при решении задач. Обучение проходит в формате живых занятий в закрытых группах под руководством ментора, что позволяет студентам освоить инструменты, повышающие продуктивность в разы.
Программа ориентирована на широкую аудиторию: от действующих разработчиков уровня Senior и Lead, желающих кратно увеличить свою эффективность и стоимость на рынке, до основателей стартапов, стремящихся самостоятельно создавать MVP без найма большой команды. Также курс подходит тем, кто планирует смену карьеры и хочет войти в IT сразу с актуальными навыками, и командам, стремящимся оптимизировать внутренние процессы. Основная цель обучения — научить студентов работать так, чтобы один специалист мог выполнять объем задач, ранее требовавший усилий целой команды.
На выходе каждый участник получает не просто теоретические знания, а портфолио из работающих продуктов, которые можно продемонстрировать на собеседовании или инвесторам. В процессе обучения студенты создают реальные проекты: от клонов популярных сервисов и автоматизированных AI-агентов до полноценных приложений с деплоем и первыми пользователями. Обучение строится на практике: работа с Claude Code, управление контекстом, делегирование задач агентам, подключение к API и базам данных через MCP, а также автоматизация DevOps-процессов.
Почему стоит пройти этот курс? Во-первых, это возможность освоить методологию работы, которая станет стандартом индустрии к 2026 году. Во-вторых, обучение проходит в живом взаимодействии с ментором, что гарантирует глубокое погружение в материал и возможность оперативно решать возникающие сложности. В-третьих, курс дает четкое понимание того, как конвертировать новые навыки в реальные финансовые результаты: повышение зарплаты, получение офферов, запуск собственного бизнеса или оптимизацию работы текущей команды. Это инвестиция в профессиональное будущее, позволяющая перестать писать код «строчка за строчкой» и начать управлять архитектурой и продуктовыми решениями с помощью AI.
Программа обучения
Месяц 01: Первая победа — в первую неделю Занятия 1–4: Среда, инструменты, мгновенный результат Первое занятие: ставим среду, подключаем Claude Code — и копируем Netflix. Не как игрушку. Как способ показать: с AI это занимает час, а не день. Именно это ощущение ты будешь строить дальше. Занятия 5–8: Как думать задачами, а не строчками кода CLAUDE.md — главный документ любого AI-проекта: как и зачем. Task spec — формулируешь задачу так, чтобы агент не угадывал. Context management — почему AI теряет нить и как этим управлять. Анализ незнакомой кодовой базы — за минуты, а не дни. Проект 1: Утренний дайджест или живой дашборд Небольшое, реальное, задеплоенное. Первое что можно показать. Месяц 02: Инструменты которые меняют всё Занятия 9–16: Subagents, MCP, Hooks — следующий уровень Subagents — делегируешь задачу не одному агенту, а нескольким. Они работают параллельно, ты собираешь результат. MCP — подключаешь Claude Code к своим данным, базам, API. Hooks — автоматизируешь то, что сейчас делаешь вручную после каждого коммита. Юзкейсы: То, что меняет работу прямо сейчас Пишем тесты для легаси-кода которого никто не трогал годами, документируем большую кодовую базу за часы, не недели, дебажим сложный баг: логи, гипотезы, решение — с AI, делаем code review большого PR: AI делает первый проход, ты фокусируешься на архитектуре. Проект 2: Тиндер для X, плагин для Chrome, Pocket Coach или твой выбор Из пула — выбираешь с ментором. Месяц 03: От issue до продакшна — полный цикл Занятия 17–24: Как работают настоящие продуктовые команды Issue-to-PR: задача приходит как issue в GitHub — уходит как готовый pull request с тестами и описанием. Именно так работают в продуктовых командах. Рефакторинг: берём плохой код, делаем хорошим — с объяснением каждого архитектурного решения. DevOps: CI/CD, деплой, мониторинг — не как отдельная специальность, а как часть рабочего процесса. Проект 3: Рефакторинг Полный аудит и переработка реального кода. Занятия 25–34: Свой продукт — от идеи до живых пользователей При желании ты можешь реализовать свою идею: спецификация → архитектурные решения → реализация → тесты → деплой → первые пользователи. Проект 4 — финальный (капстоун): Твой продукт от идеи до продакшна Спецификация → реализация → тесты → деплой → первые пользователи. Полный цикл. Последние занятия: Карьера: как конвертировать навыки в деньги Расскажем как превратить новые навыки в деньги — повышение, новый оффер, первые клиенты на фрилансе или свои проекты.
Теги курса
Другие материалы автора 2
ГИ Гайк Инанц Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Этот курс сейчас в процессе организации складчины. Нажмите кнопку «Записаться» и ожидайте старта — вам придёт уведомление. Когда складчина стартует, в карточке курса будет указан актуальный взнос. Текущая цена пока в процессе формирования и может отличаться от финальной.
Да, мы стремимся, чтобы финальный взнос был не больше ≈10% от оригинальной цены курса. Чем больше участников записывается в складчину, тем ниже выходит взнос для каждого.
Нажмите кнопку «Записаться» и авторизуйтесь на сайте через email (через ту же почту, которую будете использовать для входа). В личном кабинете вас будут ждать инструкции, как пригласить других участников — чем больше людей записалось, тем быстрее стартует складчина и тем ниже взнос. Как только складчина готова к приобретению, вам придёт уведомление.