ИИ для разработчиков — Май 2026

12 участников

О чём курс

О курсе

Искусственный интеллект помогает перестроить классический процесс написания кода в современный AI-ориентированный workflow: от разбора архитектуры автономных систем до практического внедрения новых инструментов в качестве инженерного партнёра.

Для кого

Программа рассчитана на разработчиков и технических руководителей:

  • backend-, frontend- и fullstack-разработчиков, стремящихся ускорить процессы написания кода, отладки и рефакторинга;
  • тимлидов и техлидов, планирующих внедрить безопасные практики работы с моделями и выстроить эффективные процессы в командах.

Что внутри

В рамках курса рассматриваются следующие темы:

  • отличия базовых возможностей GPT от полноценных ИИ-агентов;
  • принципы работы sub-agents, протокола Model Context Protocol (MCP), специализированных навыков (skills) и инструментов автоматизации;
  • управление контекстным окном и памятью агентов, контроль их поведения и оптимизация финансовых расходов на модели;
  • интеграция ИИ в GitHub, автоматизация ревью pull request, планирование задач и управление репозиторием.

Формат и практика

Обучение построено на сочетании теоретического материала и отработки навыков на прикладных инженерных задачах. Слушатели разрабатывают полноценный фулстек-проект — от этапа проектирования архитектуры до финальной защиты, а также учатся использовать нейросети для написания тестов, составления документации и управления итерациями.

Об авторе

Курс ведет Кирилл Мокевнин — специалист с опытом более 18 лет в коммерческой разработке.

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 17 мая 2026 г.

Теги курса

Инструменты

Выпуски серии 2

Все 2
Май 2026 Вы здесьМарт 2026 1 998 ₽

Другие материалы автора 5

КМ Кирилл Мокевнин Все материалы
845 ₽ 35 000 ₽