Нейросети для разработки

1 спринт Устройство LLM: типы, токены, принцип работы Ограничения и галлюцинации модели Риски: промпт-инъекции, утечки данных, нарушение NDA Законодательство и ответственность Инструменты разработчика: чат, агенты, CLI, облачные среды Сможете безопасно использовать ИИ в разработке, учитывая его возможности и ограничения 2 спринт Поиск технической информации Проверка системы по документации и журналу изменений Исследование внешних зависимостей по схеме C → T → F → C (Context, Task, Format, Constraints) Подготовка изменений в проекте: декомпозиция, риски, зависимости, критерии приёмки Разработка теста Описание технического решения Проект: создадите набор артефактов перед изменением кода 3 спринт Реализация функциональности и доведение патча до рабочего состояния Отладка ошибок по логам, сообщениям и фрагментам кода Разбор унаследованного модуля Приоритизация техдолга и выбор безопасных правок Проект: с помощью ИИ подготовите Pull Request 4 спринт Правила для агента: AGENTS.md, разрешения, критерии готовности Агентный цикл: планирование, остановка, верификация результата Диагностика неудачной сессии и восстановление контроля Автоматизация инженерных задач Проект: разработаете ИИ‑агента для автоматизации частой задачи 5 спринт Инженерное ревью плана или PR Отладка сложных и нестабильных ошибок через агентный цикл Планирование миграции зависимостей или фреймворков Подготовка ADR с альтернативами и анализом рисков Проект: решите сложные инженерные задачи с помощью ИИ 6 спринт Бриф: оценка частоты, стоимости, рисков, зрелости процесса Автоматизация через агента в репозитории Повторные проверки PR и задач через CI и фоновые процессы Командная утилита, API или внутренний сервис на базе LLM Проект: автоматизируете рабочий процесс с помощью ИИ