Vibecoder Fullstack Engineer Level 1

Дмитрий Кузюбердин разбирает процесс создания production-CRM с интеграцией AI-агентов. Обучение построено вокруг сквозного проекта: вы разрабатываете Telegram-бота, панель управления для менеджеров, настраиваете базу данных Supabase и подключаете ответы по базе знаний через технологию RAG. Код создаётся с помощью AI-агента, тогда как разработчик отвечает за архитектуру, декомпозицию задач и проверку решений тестами.

Параллельно с разработкой CRM изучаются инженерные принципы: Clean Architecture, методология C4, принципы SOLID, GRASP, классические паттерны проектирования и документирование решений через Architecture Decision Records (ADR). Система выстраивается так, чтобы бизнес-правила оставались независимыми от внешних сервисов, базы данных и интерфейсов.

Кому подойдёт

Курс рассчитан на разработчиков с базовым пониманием JavaScript или TypeScript и опытом работы хотя бы с одним фреймворком:

• Фронтенд-разработчикам с опытом от полугода, которым не хватает практики в серверной разработке, проектировании баз данных и процессах деплоя.
• Бэкенд-разработчикам, желающим видеть архитектуру продукта целиком от базы данных до пользовательского интерфейса, научиться тестированию и настройке CI/CD.
• Специалистам, которые уже используют инструменты вроде ChatGPT, Claude или Cursor, но хотят системно ставить задачи нейросетям через спецификации и контролировать результат.
• Разработчикам, планирующим освоить встраивание AI-инструментов, векторных баз и RAG в реальные продукты.

Курс не предназначен для тех, кто никогда не писал код, а также для старших инженеров, регулярно проектирующих сложные системы и создающих собственные архитектурные диаграммы.

Архитектурные навыки и инструменты

В ходе проектирования CRM разбираются следующие темы и подходы:

• Clean Architecture с разделением слоёв и границ, изоляцией бизнес-логики от внешних библиотек и интеграций.
• Архитектурные схемы C4 на уровнях Context, Container, Component и Deployment для визуализации системы.
• Принципы SOLID и GRASP для распределения ответственности между модулями и устранения хрупкости кода.
• Базовые шаблоны проектирования и документирование решений через формат ADR.
• Работа с PostgreSQL в Supabase: построение связей, миграции, генерация типов схем, разграничение прав доступа RLS и роли пользователей RBAC.
• Серверная логика на Edge Functions в среде Deno, авторизация с применением JWT, организация фоновых задач и очередей.
• Встраивание AI: генерация кратких сводок через OpenAI, использование векторного поиска с расширением pgvector, маршрутизация запросов с помощью моделей принятия решений Jev, а также передача диалога оператору.
• Пирамида тестирования с модульными, интеграционными и сквозными тестами, автоматизация доставки через пайплайны GitHub Actions.

Как проходит обучение

Обучение рассчитано на 12 недель, поделённых на 12 модулей. Занятия проходят в формате видеоуроков в записи.

Каждую неделю разбирается новый слой архитектуры и изучается готовый код, сгенерированный с помощью AI. В практической части студенты ставят задачи AI-инструментам через технические задания, скиллы и правила, а затем проверяют код тестами. В финальном модуле студенты создают готовую к эксплуатации систему с нуля: от составления схем C4 и подготовки спецификаций до завершённого рабочего приложения.

Для выполнения заданий потребуется подписка на один из AI-инструментов (Claude Code, Cursor или аналог) и оплата токенов OpenAI для учебных запросов.

Об авторе

Дмитрий Кузюбердин — технический директор компании IT-Incubator, в коммерческой разработке с 2009 года. Окончил факультет радиофизики и компьютерных технологий БГУ. Занимается менторством и обучением разработчиков более 10 лет. По словам автора, за время преподавательской практики он обучил свыше 100 000 человек по всему миру.