ИИ для разработчиков

О курсе

ИИ-агенты помогают выстроить персональную и командную систему разработки на реальном проекте за 4 месяца. Обучение охватывает полный цикл интеграции от постановки задачи до создания pull request, готового к ревью или мёржу, сохраняя контроль качества и удерживая рамки бюджета.

Обучение направлено на устранение типичных проблем агентного кодинга: быстрого исчерпания лимитов токенов, потери контекста между сессиями, сложностей с настройкой конфигурационных файлов и регрессий в коде после обновлений.

Для кого

• Разработчики любого стека (backend, frontend, fullstack, mobile), которые уже применяют нейросети и хотят перейти от разрозненных промптов к системной работе.
• DevOps и SRE-инженеры, планирующие делегировать агентам написание CI-конфигов, IaC и отладку деплоя под контролем.
• Тимлиды и техлиды, отвечающие за масштабирование инструментов искусственного интеллекта в команде, выработку стандартов, безопасность и учёт расходов.

Что даёт обучение

Слушатели учатся интегрировать агентов в цикл «план → правка → тесты → ревью», выявлять скрытые ошибки и галлюцинации моделей до попадания кода в основную ветку, а также настраивать прозрачную аналитику расхода токенов. Отдельное внимание уделяется безопасности: ограничению прав автономности агентов пределами тестовых сред и песочниц.

На выходе участники формируют репозиторий с выверенными конфигурационными файлами, разворачивают тест-харнес с критериями Definition of Done, выстраивают маршрутизацию моделей по стоимости и настраивают параллельную работу нескольких субагентов.

Инструменты и технологии

В курсе изучаются практические аспекты работы со следующим стеком:

• Claude Code и Cursor — основные среды агентной разработки, сравнение форматов CLAUDE.md и AGENTS.md;
• MCP-серверы — подключение внешних инструментов, баз данных, трекеров задач и документации к контексту агента;
• OpenRouter и OpenCode — маршрутизация запросов к моделям линеек Claude, DeepSeek, Qwen и GLM для оптимизации бюджета;
• Semgrep и git worktree — аудит безопасности кода перед мёржем и изоляция окружений для параллельных агентов.

Преподаватели

Занятия ведут практикующие эксперты: Арсений Харланов (Android Tech Lead в Investing.com), специалист по внедрению AI в процессы мобильной разработки и QA, и Олег Лайок (Senior ML Developer в Yandex Crowd), занимающийся внедрением LLM/VLM-решений и сценариев разметки данных.