AI Цех За 8 недель вы соберёте свой сервис сами

69 участников

О чём курс

Курс представляет собой интенсивную программу по освоению фундаментальных навыков работы с искусственным интеллектом, специально разработанную для людей без опыта в программировании. Это практико-ориентированное обучение, которое позволяет обычным пользователям, предпринимателям и специалистам выйти на новый уровень продуктивности, автоматизировав рутинные задачи и внедрив современные AI-системы в свои бизнес-процессы. Основная цель курса — научить студентов не просто использовать чат-боты, а создавать полноценные рабочие системы, которые приносят реальную пользу и доход.

Программа обучения построена таким образом, чтобы каждый участник прошел путь от базового понимания того, как работают языковые модели, до создания сложных мультиагентных систем и их деплоя в облаке. Вы узнаете, чем отличаются Claude, GPT и Gemini, как эффективно использовать терминал и почему работа в нем открывает принципиально новые возможности для автоматизации. Особое внимание уделяется архитектурному мышлению: вы научитесь системно подходить к разработке AI-проектов, проектировать базы данных, настраивать рабочее окружение и управлять субагентами. Курс охватывает все аспекты: от написания эффективных промптов (включая техники one-shot, few-shot и мета-промпты) до создания собственных интерфейсов для управления агентами через Telegram или веб-приложения.

Обучение проходит в формате, сочетающем теоретические блоки с интенсивной практикой. В каждом модуле предусмотрена работа над проектом, что позволяет сразу закреплять полученные знания на реальных задачах. Финальным этапом обучения становится реализация и защита собственного проекта, который вы сможете внедрить в свой бизнес или использовать для масштабирования своей деятельности. Вы научитесь проводить аудит бизнес-процессов, находить точки роста для автоматизации, составлять коммерческие предложения и упаковывать свои решения в готовые продукты. Это дает возможность не только оптимизировать текущую работу, но и открыть новые источники дохода, будь то фриланс, создание агентства или запуск собственного SaaS-решения.

Почему стоит пройти этот курс? Во-первых, это уникальная возможность освоить инструменты, которые еще вчера были доступны только профессиональным разработчикам, без необходимости изучать сложные языки программирования. Во-вторых, вы получите доступ к актуальным знаниям о рынке AI, включая работу с Claude Code, MCP, API-интеграциями и агентскими харнесами. В-третьих, обучение проходит в поддерживающей среде с кураторами и трекерами, что помогает не бросить обучение на полпути и довести проект до рабочего состояния. Вы научитесь мыслить как системный архитектор, понимая, как устроены современные AI-системы, как их отлаживать и как обеспечивать их безопасность. Это инвестиция в навыки, которые становятся критически важными в эпоху автоматизации, позволяя вам оставаться конкурентоспособными и эффективными в любой профессиональной сфере.

Программа обучения

  1. Старт
  • Пройти блок до первого урока и настроить доступ
  • Как устроено обучение: платформа, кураторы, трекер, практика, дедлайны
  • Что такое AI и языковые модели: на пальцах, без матчасти
  • Карта рынка: Claude, GPT, Gemini и остальные. Чем отличаются и что выбирать
  • Что такое Claude Code и почему работа идёт в терминале
  • Словарь: сорок слов, которые будут звучать весь поток
  • Доступ и оплата: подписка, лимиты и решение вопросов с доступом
  • Агент против чат-бота: чем отличается
  • Экосистема Claude: Web, Desktop, Code, расширение VS Code
  1. Cowork: рабочие системы без терминала
  • Внедрить один свой процесс в Cowork
  • Cowork: что это, как устроен, что в нём можно делать
  • Готовые скиллы: маркетплейс, где искать, как ставить, как проверять
  • Свои скиллы в Cowork: собираем под свой процесс
  • Коннекторы и данные компании: подключаем рабочие источники
  • Предел Cowork: одна задача двумя способами и переход в Claude Code
  • Простые внедрения на реальных процессах: разбор от начала до конца
  1. Рабочее место Claude Code
  • Собрать своё рабочее окружение под конкретный процесс — Claude.md, папка .claude, скиллы и субагенты
  • Установка Claude Code: CLI, расширение, Desktop
  • Настройка VS Code: расширения, интерфейс, settings
  • Первая сессия и базовые команды
  • Промптинг, который работает: RCTC и Chain of Thought
  • Промптинг 2.0: one-shot, few-shot, мета-промпты
  • Архитектура AI-проекта: как думать системно
  • CLAUDE.md и конфигурация проектов
  • Папка .claude: agents, skills, hooks, rules, settings.json
  • Skills: создание, библиотека, автоматизация процессов
  • Субагенты: что это и как управлять
  • MCP: подключение и работа
  • CLI-инструменты: чем отличаются от MCP, связка CLI и Skills
  1. Вайбкодинг
  • Довести свой проект до рабочего вида
  • Что такое MVP и как мыслить при разработке: маленький проект — один бриф, большой — этапы
  • Мастер-гайд по брифу: как сформулировать задачу для AI
  • Autopilot: полный цикл от брифа до приёмки, ревью внутри цикла
  • Почему проект ломается на пятидесяти тысячах строк: границы модулей, рефакторинг
  • Базы данных: выбор, схема, миграции, масштабирование
  • Авторизация, права доступа, админ-панель
  • Дизайн интерфейса: Pencil, из макета в код
  • Веб-дизайн: анимации, параллакс, 3D-эффекты
  1. Агентные системы
  • Запустить свою мультиагентную связку
  • Архитектура агента: промпт и инструменты
  • Контекст-инжиниринг и антипаттерны
  • Память агента: markdown и json
  • Долгосрочная память: LLM-wiki
  • Фреймворки памяти на больших объёмах
  • RAG: работа с документами и базами знаний
  • API-интеграции: webhook, REST, внешние сервисы
  • Отладка агентных систем: почему агент делает не то
  • Новый функционал: dynamic workflows, /goal, /loop, фоновые задачи
  • Мультиагентные системы: оркестрация, параллельность, Agent Teams
  1. Своя система и свой интерфейс
  • Обернуть свою систему интерфейсом
  • Claude Code и Codex в одной системе
  • VPS: система в облаке, совместная работа команды
  • Telegram: управление агентами с телефона
  • Свой интерфейс, путь А: обёртка и вайбкодинг UI поверх готовой системы
  • Свой интерфейс, путь Б: Claude Agent SDK на Python, свой бэкенд
  1. AI-харнесы
  • Поставить и настроить один харнес под себя
  • Агентские харнесы: Claude Code, Codex, Kimi Code, OpenCode, Kilo, Pi. Персональные: OpenClaw, Hermes, NanoClaw.
  • Как выбирать под задачу
  • Codex как альтернатива Claude Code: CLI, IDE, облако. Когда что использовать
  • OpenCode, Kimi Code и прочие: обзор, лидерборды, выбор под модели и бюджет
  • Персональные агенты и AI-работники: OpenClaw, NanoClaw, Hermes
  1. Внедрение и деньги
  • Посчитать и упаковать своё внедрение
  • Аудит бизнес-процессов: где искать задачи под AI
  • Автоматизации через Claude Code без визуальных конструкторов
  • Коммерческое предложение и бриф под AI-проект
  • Модели монетизации: фриланс, агентство, SaaS
  • Карта продуктизации: от задачи к продукту
  • Сложные внедрения на Claude Code: разбор реальных процессов
  1. Прод и финальный проект
  • Защита финального проекта и peer-review
  • GitHub: версионирование и командная работа
  • Claude Code в облаке и с телефона: перенос сессии десктоп ↔ веб
  • Деплой AI-систем: хостинг, серверы, контейнеры
  • Мониторинг, логирование, авторизация, безопасность кода
  • Финальный проект: выбор, планирование, менторинг
  • Защита и peer-review
Складчина создана 27 августа 2026 г. · описание обновлено 14 сентября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Другие материалы автора 4

НВ Никита Велс Все материалы
854 ₽ 50 000 ₽