Увеличь продуктивность разработки с AI-DRIVEN подходом

22 участника

О чём курс

Этот 12-недельный онлайн-буткемп разработан специально для Middle, Senior и Lead разработчиков, которые стремятся выйти за рамки базового использования AI. В то время как многие специалисты ограничиваются простыми запросами к нейросетям для генерации кода или поиска ошибок, данный курс фокусируется на глубокой интеграции AI в реальные производственные процессы (SDLC). Программа обучения построена на понимании того, что современная разработка — это не просто написание кода, а управление контекстом, архитектурное проектирование и бизнес-ориентированный подход.

Курс идеально подходит для тех, кто обладает продуктовым мышлением, понимает роль кода в достижении бизнес-целей и стремится к профессиональному росту. Он будет полезен лидерам команд, которые хотят внедрять AI-трансформацию, скептикам, желающим разобраться в технологии на экспертном уровне, и занятым профессионалам, ценящим структурированный подход и измеримые результаты.

В ходе обучения вы освоите создание фич в разы быстрее, научитесь настраивать AI-driven окружение (включая RAG-системы, MCP и SPEC-разработку), эффективно управлять контекстом кодовой базы и внешними сервисами. Особое внимание уделяется работе со сложными системами: рефакторингу легаси-проектов, архитектурной трансформации, дроблению монолитов и управлению мультиагентными системами. Вы научитесь избегать галлюцинаций моделей, контролировать качество результатов и масштабировать AI-практики на уровне всей организации.

Формат обучения максимально практичен: каждый урок включает 10–30 минут необходимой теории, 1 час живого разбора реального коммерческого кейса и 1.5 часа самостоятельной работы под присмотром экспертов. Такой подход позволяет не просто изучить концепции, а сразу применить их в деле. Последовательная логика открытия материалов помогает сфокусироваться на текущих паттернах, а доступ к библиотеке знаний остается у вас после завершения программы. Выпускники курса получают не только технические навыки, но и готовые плейбуки, чеклисты и стратегию внедрения AI-инструментов, что делает этот буткемп мощным инструментом для карьерного скачка и повышения эффективности всей команды разработки.

Программа обучения

M1. Введение — AI как инструмент Вводная встреча и дорожная карта Живые демонстрации на реальных коммерческих кейсах: лендинг за 5 минут, SQL-анализ за 10 минут, архитектурные задачи с AI в роли сеньора. Матрица паттернов, возможности LLM, роль архитектора, дорожная карта. M2. Контекст, основы и подготовка Механизмы работы LLM и философия качества Контекст-инжиниринг Мультиэкспертность Разбор токенов, предсказаний, контекстного окна, критериев качества, разделения ответственности между разработчиком и моделью. Управление памятью агента, работа с ограничениями контекстного окна, кэширование, ролевая память, сравнение моделей, суммаризация транскрипций. AI в роли аналитика данных, дизайнера, тестировщика, DevOps. M3. Агенты Мультиагенты Обзор моделей Агенты, воркфлоу и простые кейсы Агенты в разработке Построение мультиагентных систем, MCP, векторные БД, типы памяти, обзор Claude, GPT, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, работа с n8n и make, Devin и Sweep AI, реверс-инжиниринг внутренней логики Cursor и Claude Code, спецификации с критериями качества, кастомизация агентов через agents.md и skills.md. M4. Quick Wins и сложные кейсы Простые беспроблемные и проблемные кейсы Фреймворк системной декомпозиции Изучение незнакомых систем Рефакторинг и трансформация сложных систем Архитектурная трансформация и интеграция знаний В программе: перенос многостраничного Figma-проекта во фронтенд через Figma MCP, оценка качества большой кодовой базы с GitHub, создание документации для проекта на незнакомом языке, проектирование продуктовой системы через 5 этапов, восстановление архитектуры большого legacy-проекта, безопасный рефакторинг крупной кодовой базы, разделение монолита на микросервисы, риск-менеджмент на архитектурном уровне. M5. Масштабирование и выпуск Трансформация команды и внедрение Окончание и следующие шаги Масштабирование AI-практик на команду и организацию, план внедрения, работа с сопротивлением, оцифровка SDLC, создание корпоративной академии, формирование долгосрочной стратегии развития AI-практик, чеклисты, промпты, плейбуки, вход в комьюнити.

Складчина создана 10 апреля 2026 г. · описание обновлено 25 июля 2026 г.

Теги курса

Инструменты
7 000 ₽ 100 000 ₽