ИИ для разработчиков — Март 2026

1,0 27 участников

О чём курс

О чём курс

Кирилл Мокевнин показывает, как разработчику работать с кодом через ИИ-ассистентов и управлять агентами при решении инженерных задач. Вы разберёте, чем агент отличается от GPT, как он устроен и какие задачи можно передать ИИ: генерацию кода, поиск ошибок, рефакторинг, документацию и тестирование. Среди инструментов и подходов курса — Opencode, Copilot, субагенты, Skills, Tools и MCP.

Вы научитесь выбирать модель под задачу, задавать агенту структуру и команды, управлять контекстом и памятью. Отдельно рассматриваются безопасность, разрешения и стоимость работы с моделями. На практических примерах вы будете планировать итерации, улучшать архитектуру и проверять результаты работы агента.

Рабочий процесс и проект

Курс охватывает работу с GitHub: управление задачами и репозиторием, pull request и ревью с помощью ИИ. Это позволит выстроить процесс, в котором агент участвует в разработке, а его действия остаются под контролем разработчика.

В итоговой части вы соберёте фулстек-проект с backend и frontend. Агент используется для работы над кодом, тестами и документацией, а проект проходит через Git-процесс и финальную защиту. Готовую работу можно добавить в портфолио.

Для кого

Курс рассчитан на backend-, frontend- и fullstack-разработчиков, а также тимлидов и техлидов, которые хотят применять ИИ в разработке и работе команды. Он также адресован специалистам из IT, которым нужно разобраться в устройстве агентов и их применении в рабочих проектах.

Программа обучения

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
Складчина создана 27 марта 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Выпуски серии 2

Все 2
Май 2026 845 ₽Март 2026 Вы здесь

Другие материалы автора 6

КМ Кирилл Мокевнин Все материалы
1 998 ₽ 29 000 ₽