AI Цех За 8 недель вы соберёте свой сервис сами
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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
Теги курса
Другие материалы автора 4
НВ Никита Велс 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.