Складчина: новые складчины на курсы и тренинги

​

После интенсива ты сможешь

• Создавать интернет-магазины, каталоги, личные кабинеты и соцсети на PHP — с агентом, без хаоса
• Писать спеки и документацию так, чтобы агент понимал задачу с первого раза
• Держать агента «в контексте» даже на больших проектах — без деградации и сюрпризов
• Использовать стартовый шаблон как основу для любого нового проекта — взял и стартовал
• Получить живое ревью на свой реальный проект — не учебный, а тот что нужен именно тебе

Три встречи

• 01. МК. Знакомство с подходом. Пример разработки проекта
• 02. МК. Определение проектов участников
• 03. МК. Ревью проектов

Пошаговые уроки

• Обзор документации и стартового проекта
• Создание дизайн системы
• Создание прототипов
• Документация с описанием проекта
• Фаза 1. Каталог товаров
• Фаза 2. Корзина
• Фаза 3. Оформление заказа
• Фаза 4. Email письма при оформлении заказа
• Фаза 5. Онлайн оплата. Интеграция Юкасса
• Фаза 6. Авторизация в админку
• Аудит безопасности
• Загрузка проекта на хостинг
• Фаза 7. Отправка почты через SMTP сервер
• Фаза 8. Миграции для базы данных
• Фаза 9. Новый функционал. Работа с миграциями
• Фаза 10. SEO оптимизация проекта
• Фаза 11. Статические страницы
• Фаза 12. Markdown редактор
• Фаза 13. Перенос страниц из шаблонов в админку

​

Как связать 1С и OpenCode.
Покажу в мастер-классе по AI-разработке в 1С

Что мастер-классе:

• Установим OpenCode и нужные зависимости
• Подключим BSL Language Server
• Создадим проект для работы
• Узнаем как подключать провайдеров с нужными моделями
• Изменим конфигурацию Демонстрационное приложение

Что реализовано в этом мастер-классе:

Это реальный пример, как я заставил OpenCode делать работу 1С-разработчика - полностью на бесплатных моделях

В конфигурации Демонстрационное приложение решена задача агентского процента

• Установлен OpenCode с нужными зависимостями
• Подключен BSL Language Server для корректной работы
• С нуля созданы объекты конфигурации (справочник + регистры)
• Документ доработан под новую бизнес-логику
• Форма расширена: интерфейс + удобство работы
• Логика автоматизирована через обработчики событий
• Проведение настроено: корректные движения по регистру
• Отчет на СКД: готовая аналитика без ручной работы

Для кого:

• Разработчики 1С, которые устали делать всё вручную
• Кто работает с самописными или снятыми с поддержки конфигурациями
• кто хочет ускорить разработку в 2–5 раз
• Кто уже пробовал AI, но получил “мусорный код”

​

Язык Украинский

Это практический интенсив по созданию AI-агентов и агентных систем для разработчиков уровня Middle, Senior и Tech Lead. Курс ведёт Иван Лапа, UI Engineer L5 в Netflix, имеющий опыт разработки AI-продуктов в DataRobot и Gelato, а также консультирования компаний по внедрению AI.

Главная цель курса
Научить разработчиков переходить от простого использования AI-ассистентов к проектированию полноценных агентных систем с:

• памятью (Memory)
• оценкой качества (Evals)
• мониторингом
• управлением стоимостью токенов
• автоматизацией разработки
• Spec-Driven Development
• мультиагентными архитектурами

Курс фокусируется не на генерации кода по запросу, а на построении инженерных процессов, где AI становится частью production-разработки.

Для кого предназначен курс
Подходит:

• Middle-разработчикам, самостоятельно ведущим фичи до PR Review.
• Senior-разработчикам, желающим построить воспроизводимые AI-процессы.
• Tech Lead, которые выбирают инструменты и процессы для команды.
• Инженерам, уже использующим Cursor, Claude Code или Copilot.
• Тем, кто работает с Git, тестированием и CI/CD.

Не подходит:

• Junior-разработчикам без опыта code review.
• Тем, кто ожидает, что AI будет писать всё автоматически.
• No-Code аудитории.
• Людям, которым нужен только обзор технологий без практики.

Проблемы, которые решает курс
Авторы курса выделяют основные риски использования AI в разработке:
Галлюцинации AI
Модель может ссылаться на несуществующие API, файлы или методы и игнорировать стандарты проекта.
Ложное чувство качества
Тесты могут проходить, но решение остаётся ненадёжным из-за пропущенных edge cases и неверных предположений.
Дорогой Review
Проверка AI-кода может занимать больше времени, чем самостоятельное написание решения.
Высокие расходы на токены
При масштабировании команд расходы на AI-инфраструктуру могут быстро расти за счёт множества агентов и повторных запросов.

Основа программы
Курс построен вокруг фреймворка:
4-Pillar Harness Framework
Четыре ключевых элемента:

1. Skills
2. Subagents
3. MCP
4. Hooks

Этот подход применяется как базовая архитектура построения современных AI-систем.

Программа обучения
Неделя 1. System Design
Урок 1
Harness Framework:

• 4 компонента системы
• 5-фазный workflow
• Perception Gap аудит
• CLAUDE.md v1
• Surface Map проекта

Урок 2
Skills Layer:

• постоянные инструкции между сессиями
• создание нескольких Skills
• оптимизация CLAUDE.md
• команды /spec, /plan, /commit

Неделя 2. Agent Topology
Урок 3
Контекстная изоляция:

• Hub-and-Spoke архитектура
• Peer Mesh архитектура
• Subagents
• Dispatch Matrix
• анализ стоимости различных топологий

Урок 4
MCP Integration:

• Model Context Protocol
• подключение внешних сервисов
• создание собственного MCP-сервера
• аудит токенов
• гибридные Skill + MCP решения

Неделя 3. CI Pipeline
Урок 5
Spec-Driven Development:

• Spec → Plan → Implement → Verify
• создание spec.md
• создание plan.md
• разработка через спецификации
• retro-spec подход

Урок 6
Quality Gates:

• Hooks
• TDD
• Plan Verifier
• Evals
• Mutation Testing
• CI-интеграция контроля качества

Неделя 4. Масштабирование и Production
Урок 7
Fan-Out архитектуры:

• параллельная работа нескольких агентов
• Worktree стратегии
• миграция проектов
• анализ стоимости решений

Урок 8
Production Deployment:

• Packaging
• CI Agents
• План внедрения на 30 дней
• Финальная сборка решения

Финальный проект
DevDigest
Участники создают собственную AI-платформу для автоматического Code Review.
В рамках проекта реализуются:

• Multi-Agent System
• Spec-Driven Development
• Evals
• MCP
• Hooks
• CI/CD интеграция
• автоматический анализ Pull Request'ов

PR Review
Автоматический анализ:

• Intent
• Scope
• Risk
• PR Score

Blast Radius Analysis
Определение влияния изменений на:

• символы
• зависимости
• вызывающий код
• endpoints

Findings Engine
Поиск проблем с указанием:

• уровня серьёзности
• Confidence
• точного file:line
• готового варианта исправления

Формат обучения

• 4 недели обучения.
• 8 практических занятий.
• Домашние задания.
• Создание production-ready агентной системы.
• Практика с Claude Code, Cursor и современными AI-инструментами.

Кто ведёт
Иван Лапа:

• UI Engineer L5 в Netflix.
• Более 12 лет в инженерии.
• Работал над AI-продуктами в Gelato.
• Создавал AI-функциональность в DataRobot.
• Консультирует по AI Adoption для Google, МИД Украины, Skelar, Obrio и GR8.

Язык Украинский

​

Для кого этот курс?

• Для разработчиков, админов и IoT-специалистов, которые:
• достигли предела быстродействия используемого языка программирования: например, Python
• хотят задействовать в каком-либо языке программирования стороннюю библиотеку на C, но сталкиваются с проблемами взаимодействия между языками
• желают лучше разобраться, как программы взаимодействуют с самой ОС и предоставляемыми ей ресурсами
• планируют программировать микроконтроллеры и развиваться в IoT-направлении
• стремятся заниматься системным программированием

Необходимые знания
Базовые навыки работы в консоли UNIX-подобных ОС
Знание любого промышленного языка программирования

Что вам даст этот курс?
Вы не только глубоко погрузитесь в возможности языка С, но и изучите низкоуровневые особенности устройства UNIX-совместимых ОС и ОС семейства Windows. Исследуете случаи из практики, поработаете с задачами уровня middle, получите практические советы по написанию классов программ

После обучения вы:

• Будете знать синтаксис С, основы архитектуры процессора и памяти, основы ассемблера, структуры данных
• Сможете писать низкоуровневые приложения и приложения под UNIX
• Сможете писать приложения-клиенты и приложения-серверы, а также быстро находить ошибки
• Поймёте, как С используется в играх и веб-приложениях
• Поймёте, как пишутся приложения под микроконтроллеры
• Поймёте, как язык С интегрируется с PostgreSQL, MySQL, SQLite

Программа

Основы программирования на С
В модуле будет рассмотрено современное состояние языка С, его возможности и особенности в соответствии со стандартами. Будут разбираться базовые конструкции языка С, работа с наиболее распространёнными структурами данных, а так же основы практической разработки под Windows и UNIX-подобные ОС.

• Тема 1: Инструментарии разработки
• Тема 2: Основы языка C //ДЗ
• Тема 3: Стандарты C
• Тема 4: Best practices программирования
• Тема 5: Препроцессор
• Тема 6: Библиотеки / ДЗ
• Тема 7: Основы ассемблера / ДЗ
• Тема 8: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)

Подготовительный блок: основы C и алгоритмы
Эти занятия помогут освежить базовые знания, которые понадобятся в первом модуле курса. Материалы не входят в обязательную программу. Используйте их: до старта курса, если давно не работали с C; параллельно с первым модулем, если чувствуете, что не хватает базовых знаний; точечно — можно смотреть только те темы, которые необходимо повторить.

• Тема 1: Типы данных
• Тема 2: Типы данных (продолжение)
• Тема 3: Динамические структуры данных
• Тема 4: Алгоритмы поиска и сортировки

Современный С
В модуле будут рассмотрены элементы сборки программы на языке С: статические и динамические библиотеки. Будут приведены примеры поиска, обнаружения и обработки ошибок в коде, а также методики ООП в языке C.

• Тема 1: История, философия и основы работы в UNIX / ДЗ
• Тема 2: Программирование под UNIX / ДЗ
• Тема 3: Программирование под Windows, интерфейс WinAPI
• Тема 4: ООП в C / ДЗ
• Тема 5: Обработка ошибок / ДЗ

Процессы в UNIX
Будут рассмотрены особенности программирования под UNIX подобные операционные системы и существующие для этого инструментальные средства. Будет разбираться понятие программ демонов и механизмы их создания.

• Тема 1: Введение в процессы
• Тема 2: Демоны UNIX
• Тема 3: Взаимодействие между процессами / ДЗ
• Тема 4: Разделяемая память / ДЗ

Механизмы многопоточности
В модуле рассматриваются принципы создания потоков, что это такое и для чего они нужны. Будут рассмотрены механизмы синхронизации для обеспечения целостности данных.

• Тема 1: Введение в потоки / ДЗ
• Тема 2: Механизмы синхронизации
• Тема 3: Функции в многопоточных приложениях
• Тема 4: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)

Сетевое программирование
В модуле будут рассмотрены методы и технологии взаимодействия программ по сети с помощью кода на языке С. Будут показаны примеры создания серверных и клиентских приложений.

• Тема 1: Сетевое взаимодействие / ДЗ
• Тема 2: Асинхронные сетевые интерфейсы
• Тема 3: Веб-сервисы / ДЗ

Введение в ядро Linux

• Тема 1: Современные архитектуры ОС
• Тема 2: Ядро Linux
• Тема 3: Инструментарий для программистов ядра //ДЗ
• Тема 4: Система драйверов //ДЗ

Микроконтроллеры
В модуле рассматриваются вопросы применения языка С для работы с микроконтроллерами. В качестве примера будет рассмотрена архитектура Ардуино и показаны примеры программирования на С с использованием микросхемы Ардуино.

• Тема 1: Введение в микроконтроллеры
• Тема 2: Введение в Ардуино
• Тема 3: Разработка приложений на Ардуино

Базы данных
Познакомимся с основными направлениями развития современных СУБД и научимся писать запросы на С к базам данных, реализованным на СУБД PostgreSQL, MySQL и SQLite.

• Тема 1: Современные СУБД
• Тема 2: Работа с СУБД из C / ДЗ

Создание игр
В модуле представлены основные принципы разработки игр на С. Будут рассмотрены библиотеки DirectX и OpenGL для работы с графикой. Научимся создавать функции работы с устройствами ввода/вывода и создавать интерактивность в играх.

• Тема 1: Графические интерфейсы / ДЗ
• Тема 2: Игровые фреймворки на С
• Тема 3: Современные паттерны / ДЗ

Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект - это то, что интересно писать студенту. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.

• Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
• Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
• Тема 3: Защита проектных работ
• Тема 4: Подведение итогов курса

Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

• Виктор Коробков. Консультант команды технологического обеспечения ИТ ИКС 5 Технологии
• Андрей Кравчук. C/Python Developer
• Виктор Легкоступ. DSP system developer
• Ольга Плисенко. Зав. сектором разработки ЦИГИТ АГУ

Скрытый текст. Открывается зарегистрированным пользователям.

​

Привет, это Антон.
Я Lead Game Designer в студии из 8 человек, разрабатываю игры больше 3х лет. Продумываю механики, а потом создаю их руками команды - художников и разработчиков.
Сейчас я работаю над премиум ПК играми, а до этого работал в мобилках и Roblox.
За всю карьеру я успел поработать в жанрах tower-defence, battler, idler, racing. Кстати, на разработку игры про уличные гонки мы привлекли инвестиций на 15.000.000+ млн рублей.
Сижу на удаленке и получаю 300к рублей / месяц. Кайфую от работы.
Уже год обучаю людей геймдизайну и довожу их до трудоустройства. Мои ученики получают офферы на 150+ тысяч рублей в СНГшные и Европейские геймдев компании.

Полтора года
Уже полтора года я прокачиваю свою программу и обучаю людей геймдизайну.
В начале это было 20 ссылок на статьи по разным темам (олды помнят)
Тогда 90% инфы я рассказывал на личных созвонах.
Но чем больше учеников становилось, тем чаще я объяснял одно и то же.
Поэтому инфа стала сжиматься в уроки, а уроки - в разделы.

Что же внутри?

Все что нужно для прокачки тебя как геймдиза минимум до мидла:
- диздоки
- баланс
- аналитика
- геймдизайн
40+ заданий на 100+ часов чистой практики

Ну и конечно золотой ключ, чтобы ты точно нашел работу:
- база собеседований
- база вопросов
- база тестовых заданий с решениями

И каждая специализация геймдизайнера - это свой набор навыков. Какие-то специализации в почете - у них много вакансий и легко найти работу. А какие-то, наоборот - нужны рынку раз в месяц.

Материалы в интернете учат:

• Выпускать игры в сторах
• Придумывать миры и персонажей
• Делать механики в движке.
• И еще миллиону всяких микро-задач, которые в реальной работе делает не геймдизайнер, а его команда.
• Представь, что ты изучаешь геймдизайн год, два, три... А в итоге для работы нужно 10%. Каждый месяц обучения - это минус деньги, опыт и знакомства.
• Ты теряешь скилл делать игры хорошо, а не как-нибудь.

Как найдешь первую работу - можешь изучить хоть все книги, курсы и видео по геймдизайну. Главное - ты навсегда получишь титул "Геймдизайнер" а вместе с ним - работу с зп от 150к на удаленке.

Полный план обучения

Глава 1. База геймдизайна

• Правила и Обратная связь
• Победа и Поражение
• Цели и Мотивация
• Игровой цикл
• Core и Meta
• Game Feel или Филинг

Глава 2. Аудитория и Контент

• Жанр игры
• Виды игроков по мотивации
• Виды игроков по монетизации

Глава 3. Процесс разработки

• Этапы разработки игры
• Роли в разработке
• Этапы разработки фичи
• Таск-трекер и сроки

Глава 4. Конфиги

• Базовая экселька
• ER-диаграмма
• Типы данных
• Архитектура конфигов в проекте
• Конфиги в диздоке
• Связи в конфигах

Глава 5. Артефакты геймдизайнера

• Описание и цели механики
• Use Case
• Конфиги
• Логика механики
• UI: Мокап, Описание, User Flow
• Таблицы ассетов и контента

Глава 6. Аналитика

• Воронка конверсий
• Статистика
• AERM метрики
• Acquisition - Привлечение
• Engagement - Вовлечение
• Retention - Удержание
• Monetization - Монетизация
• А/Б тесты

Глава 7. Баланс

• Введение в баланс
• Процесс баланса
• Как анализировать баланс?
• Подходы к балансу
• Баланс боевки
• Баланс прогрессии

Глава 8. Экономика

• Системная динамика
• Ресурсы
• Gates - Ограничения прогресса
• Якорная прогрессия

Глава 9. Трудоустройство

• База собеседований
• План трудоустройства
• Создать легенду
• Создать резюме
• Найти вакансии
• Собеседования
• Как сделать тестовое задание

​

В итоге, вы получите мощный современный инструмент для обработки баз данных - язык SQL! Последний урок включает в себя реальный пример построения простого приложения с использованием SQL.

Вы изучите возможности языка SQL:
1. Создание таблиц и отношений между ними
2. Работа с данными различных типов – числа, текст, дата/время
3. Использование триггеров для автоматизации
4. Работа с подзапросами и проекциями

По окончании Вы будете уметь:
1. Использовать современные базы данных на языке SQL
2. Составлять и конструировать различные виды отчетов
3. Составлять запросы к данным при помощи языка SQL

Как мы обучаем:
1. Небольшой блок теории сразу закрепляется практикой
2. Обучение на документах и сквозном примере предприятия
3. Готовые конспекты, задания, решебники, образцы документов
Программа

Тема 1 - Подготовка программного обеспечения

• Видео 1. Установка SQLiteStudio
• Видео 2. Инструкция по работе с учебными файлами

Тема 2 - Обзор языка SQL (Обзор ключевых компонентов языка SQL)

• Видео 1. Базовые понятия языка
• Видео 2. Организация базы данных
• Видео 3. Команда SELECT
• Видео 4. Выбор строк
• Видео 5. Выбор столбцов
• Видео 6. Подсчёт количества строк
• Видео 7. Вставка данных
• Видео 8. Обновление данных
• Видео 9. Удаление данных

Тема 3 - Основные понятия (Основные понятия реляционных баз данных)

• Видео 1. Создание таблицы
• Видео 2. Удаление таблицы
• Видео 3. Вставка строк
• Видео 4. Удаление строк
• Видео 5. Что такое NULL
• Видео 6. Ограничения на столбцах
• Видео 7. Схема данных
• Видео 8. Ключевые столбцы
• Видео 9. Фильтрация данных
• Видео 10. Удаление дубликатов
• Видео 11. Сортировка
• Видео 12. Условные выражения
• Видео 13. Контроль знаний

Тема 4 - Отношения (Реляционные отношения и связанные таблицы)

• Видео 1. Что такое JOIN
• Видео 2. Доступ к связанным таблицам
• Видео 3. Отношения с несколькими таблицами
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 5 - Строки (Функции и оператора для работы со строками)

• Видео 1. Вычисление длины строки
• Видео 2. Выбор части строки
• Видео 3. Удаление пробелов
• Видео 4. Смена регистра
• Видео 5. Контроль знаний

Тема 6 - Числа (Числовой тип данных и основные операции с ним)

• Видео 1. Числовые типы данных
• Видео 2. Целочисленное деление
• Видео 3. Округление
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 7 - Дата и время (Функции для работы с датой и временем)

• Видео 1. Дата и время
• Видео 2. Функции для работы с датой и временем
• Видео 3. Контроль знаний

Тема 8 - Агрегаты (Статистические функции языка SQL)

• Видео 1. Что такое агрегаты
• Видео 2. Использование функций агрегирования
• Видео 3. Агрегирования уникальных (DISTINCT) значений
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 9 - Транзакции (Целостность данных и транзакции)

• Видео 1. Что такое транзакции
• Видео 2. Целостность данных
• Видео 3. Производительность
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 10 - Триггеры (Автоматизация рутинных операций с помощью триггеров)

• Видео 1. Автоматизация операций с помощью триггеров
• Видео 2. Предотвращение нежелательных обновлений
• Видео 3. Timestamp
• Видео 4. Контроль знаний

Тема 11 - Подзапросы и проекции (Повторное использование данных с помощью подзапросов и проекций)

• Видео 1. Создание подзапроса
• Видео 2. Поиск в результирующем наборе
• Видео 3. Создание проекции
• Видео 4. Создание проекции по нескольким таблицам
• Видео 5. Контроль знаний

Итоговое тестирование

​

AI для разработчиков. Соберите свою систему разработки с ИИ-агентами — под себя, за 4 месяца.
Встройте агентов в свой рабочий цикл — план → правка → тесты → ревью — на своём реальном проекте: от задачи до PR, готового к ревью или мёржу, каждый шаг под вашей проверкой и в рамках бюджета.

Знакомо?

• Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают
  Платите за Claude Max, запускаете агента — и через 1–2 часа стоп. Понять, почему так быстро, почти невозможно. Без контроля расхода токенов агентный кодинг превращается в рулетку с бюджетом.
• Каждый раз объясняете агенту всё заново
  Знания о кодовой базе, архитектурных решениях и ошибках живут в голове одного разработчика. Агент не помнит ничего между запусками, команда не видит прироста по скорости и качеству кода.
• CLAUDE.md, hooks, MCP — часы проб и ошибок без результата
  Чтобы агент заработал по-настоящему, нужны CLAUDE.md, slash-команды, hooks и MCP-серверы. Документации мало, синтаксис расходится между инструментами, и время уходит на выяснение вместо реального кода.
• После обновления агент игнорирует инструкции и ломает код
  Регрессии после обновлений — агент делает противоположное тому, что просили, выдаёт «простейшие» но неверные фиксы. Доверять ему сложные задачи страшно без системы верификации.

Для кого этот курс:

Курс закрывает одну задачу: собрать работающий агентный процесс на своём реальном проекте — и перестать бояться, что агент сломает прод или сожжёт бюджет. Чтобы вы системно использовали агентов, а не хаотично промптили ChatGPT.

Кому подойдёт:

• Разработчики любого стека
  Backend / frontend / fullstack / mobile — уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.
• DevOps и SRE
  Хотите поручать агенту CI-конфиги, IaC и отладку деплоев — под ревью и контролем, а не вслепую.
• Тимлиды и техлиды
  Отвечаете за внедрение агентов в команде: стандарты, обязательное ревью, стоимость и безопасность на масштабе.

Что даст вам этот курс:

• Умение встроить агента в свой реальный проект
  Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.
• Понимание, где агент уверенно ошибается
  Правдоподобный, но сломанный код, «зелёные» тесты при неверной логике, «сделал не то, что просили» — ловите эти провалы до мёржа.
• Прозрачность расходов на токены
  Видите цену каждого прогона и держите бюджет — агентная разработка перестаёт быть рулеткой.
• Контроль над тем, куда агент не имеет доступа
  Агент действует автономно только в заранее разрешённых зонах: локальная ветка, sandbox, staging, тестовые данные.
• Навык собрать команду агентов под задачи
  От одного агента к нескольким — каждый за свою стадию — и к процессу, который работает в команде.

Что вы получите на выходе:

• Настроенный под агента репозиторий: .claude/ с выверенным CLAUDE.md, хуками и сканом секретов
• Маршрутизация моделей по стоимости и панель расходов с ценой за каждый PR
• Команда субагентов под стадии разработки + параллельный запуск нескольких задач
• Тест-харнес с критериями приёмки (DoD) и регресс-тестами на ваши реальные баги
• Модель угроз вашего репозитория и политика автономии агента: права, лимиты радиуса поражения
• Смёрженные PR с историей ревью — рабочее доказательство процесса, а не сертификат

Стек курса:

• Claude Code — основной инструмент: plan mode, /code-review, /ultrareview, хуки, субагенты
• Cursor — альтернативный инструмент; разбираем различия форматов (CLAUDE.md vs AGENTS.md) и выбор под проект
• OpenRouter / OpenCode — развязка инструмент ↔ модель: маршрутизация по стоимости к западным и китайским моделям
• DeepSeek / Qwen / GLM — оптимальный выбор для части задач: сравниваем качество и стоимость в коде
• MCP — свежая спецификация: постепенная подача инструментов, поиск по инструментам, риски STDIO RCE
• AGENTS.md / CLAUDE.md — вручную ведомый якорь памяти: структура, метаданные, загрузка по требованию
• Semgrep — скан безопасности в агентном цикле как часть DoD перед мёржем
• git worktree — изоляция окружений для параллельных агентов

Программа:

Модуль 1. Вступление: где ломается разработка с ИИ и базовые настройки:

• Зачем писать md-файлы, или что сегодня решает промптинг
• Что ломается в проекте без правил
• Как уменьшить неопределённость
• Классификация сбоев агента на реальных кейсах диалогов с ИИ
• Как создать AGENTS.md: онбординг агента в незнакомый репозиторий
• Где живут правила: раскладка файлов в Cursor и Claude Code
• Полный цикл: план → правка → тесты → ревью с plan mode на демо-задаче
• Сквозной проект курса
• Первые шаги на проекте курса

Модуль 2. Контекст проекта: AGENTS.md / CLAUDE.md:

• Как работает агент: цикл и слои
• Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
• Разделение: задача — в спеке, постоянное — в контексте
• Постановка задачи агенту
• Структура плана
• Использование sub agents
• Пример на основе проекта курса

Модуль 3. Подключение агента к стеку: MCP:

• Что даёт MCP: агент видит трекер, БД, логи и документацию, а не только файлы репо
• Риски MCP: запуск чужого кода (STDIO RCE), постепенная подача инструментов, поиск по инструментам
• Подключение MCP к GitHub/Jira/БД/Sentry/докам на своём проекте

Модуль 4. Спецификация как контракт:

• Чем спецификация отличается от промпта: агенту — рамка, вам — критерий приёмки
• Структура спеки из 5 секций: цель, требования, ограничения, Definition of Done, тесты
• Нотации EARS и Given-When-Then для acceptance criteria, которые агент не истолкует по-своему
• Типовые дыры в спеках, из-за которых агент додумывает требования
• Поиск подсаженных дыр в плохой спецификации — раньше, чем их найдёт агент
• Написание спецификации на задачу своего проекта по шаблону
• Прогон агента с/без спеки и фиксация разницы в diff

Модуль 5. Легаси и чужой код:

• Разведка незнакомого кода с агентом: структура, зависимости, точка изменения, blast radius
• Как проверять объяснения агента о чужом коде — он галлюцинирует и здесь
• Characterization tests и спека для легаси: фиксация поведения, белый список файлов, «не чини попутно»
• Рефакторинг и миграция большого легаси безопасными шагами под регресс-тестами
• Разведка выданного легаси-репозитория с агентом
• Изменение в чужом коде полным циклом: разведка → тесты → спека → план → агент → ревью → CI

Модуль 6. Постановка задачи агенту и ведение по плану:

• Как работает plan mode
• Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
• Постановка задачи агенту
• Структура плана
• Использование sub agents
• Пример на основе проекта курса

Модуль 7. Ревью AI-кода:

• Почему меняется процесс
• Как начать доверять AI коду
• Как создать правила и обновлять правила
• Что мержить, а что смотреть
• Создание тест кейсов с AI
• Инструменты для ревью, делаем свой

Модуль 8. Тесты, критерии готовности и CI:

• Тесты выводятся из спецификации: каждый acceptance criterion превращается в тест
• Агентный TDD: сначала падающий тест, потом код до зелёного
• Критерии готовности (DoD) как ворота приёмки для кода агента
• Почему агент пишет happy-path и подгоняет тесты под свой код — и как этим управлять
• Что показывает coverage, почему «зелёный CI» ≠ «работает правильно», как читать красный билд
• Регламент отладки: воспроизвести → логи/стектрейс → локализовать → починить → регресс-тест
• Тест-стратегия: критичная логика, негативные сценарии, граничные случаи
• Проверка честности тестов: сломать поведение и убедиться, что тесты это ловят

Модуль 9. Безопасность и автономия агента:

• Почему prompt injection нельзя «запретить промптом»: Lethal Trifecta — данные, инструменты, внешняя коммуникация
• Цепочка поставок: галлюцинации пакетов, slopsquatting, уязвимые зависимости; риски хуков
• Автономия по уровням: минимальные привилегии, подтверждение разрушительных действий
• Радиус поражения: staging vs prod, токены вне досягаемости агента; кейс PocketOS
• Сборка модели угроз своего репо и политики автономии в хуках

Модуль 10. Мультиагентный SDLC и параллельная работа:

• SDLC/ADLC
• Параллельный запуск через git worktree: команды агентов, конфликты и синтез-ревью веток
• Hooks (Claude)
• Dynamic workflows (Claude)
• Worktree-параллель на 2 задачи со сведением результатов
• Агенты на CI
• Worktree, работаем параллельно
• Маршрутизация по стоимости: модель под задачу
• Локальная модель для приватного кода: подбор под своё железо (GPU)
• Пример нескольких CI агентов (ревью/обновление документации)

Модуль 11. Внедрение процесса в команде:

• Общая память и конфиг команды: что версионируется, кто владелец, как обновляется
• Стандарты на код агента и обязательное ревью как правило, а не договорённость
• Сборка командного регламента под свою команду

Модуль 12. Сквозной проект и защита:

• Как доказать управление ИИ артефактами процесса, а не словами «оно работает»
• Рубрика защиты из 6 критериев; какие элементы цикла сжимаются до минут, а какие обязательны всегда
• «Цикл за 60 минут»: незнакомая задача полным циклом — доказательство переносимости навыка
• Сборка финального репозитория: спека, контекст, план, ревью, тесты, README-навигация
• Защита проекта перед экспертом: 5–7 минут о том, как вы управляли ИИ

Эксперты курса:

• Арсений Харланов
  • Android Tech Lead · Investing.com
  • Внедряет AI в процессы мобильной разработки и QA.
  • Продвигает Documentation Driven Development как основу для работы с AI и командной разработки.
• Олег Лайок
  • Senior ML Developer в Yandex Crowd
  • Внедрял LLM/VLM solutions в Сбере, ecom-tech, Яндексе
  • Спикер ODS DataFest 2025
  • За две недели перевёз сервис на новый транспорт с помощью spec-coding
  • Разрабатывает агентские сценарии в Data Labeling
  • Реализовал LLMOps pipeline на платформе разметки

​

Курс по Apache Kafka для разработчиков — это глубокое погружение во внутреннее устройство Kafka, архитектурные решения, best practices, паттерны и антипаттерны работы с брокером сообщений в highload-проектах. На занятиях вы разберете реальные инженерные кейсы и научитесь проектировать надежные распределенные системы с высокой нагрузкой.

Кому подойдет курс
Программа рассчитана на middle/senior-разработчиков, backend-инженеров, архитекторов и специалистов, которые хотят уверенно использовать Kafka в продакшене, а не только знать базовые команды и настройки.

• Вы уже базово работали с Kafka, но столкнулись с замедлениями чтения или записи.
• Понимаете, что Kafka нужна в проекте, но не уверены, как правильно встроить ее в архитектуру.
• Работаете над highload-системой с тысячами сообщений в секунду.
• Планируете поставлять события другим командам и хотите заранее подготовиться к росту нагрузки.
• Готовитесь к собеседованию в BigTech или хотите вырасти до уровня Staff-инженера.
• Хотите предметно разобраться в технических деталях Kafka: партициях, репликации, консюмерах, продьюсерах, гарантиях доставки и отказоустойчивости.

Что нужно знать перед стартом
Курс подходит разработчикам с базовым инженерным бэкграундом. Глубокие знания Kafka и брокеров сообщений не обязательны: ключевые концепции будут разобраны с нуля и постепенно усложнены до продвинутого уровня.

• Любой backend-язык программирования.
• Базовое понимание Docker.
• Основы computer science и распределенных систем.
• Желание разбираться в архитектуре, производительности и надежности highload-сервисов.

Что вы разберете на курсе
Архитектура Kafka и отличие от RabbitMQ
Вы изучите, из чего состоит Apache Kafka, как устроены брокеры, топики, партиции, реплики, группы потребителей и offsets. Отдельно разберете, чем Kafka отличается от RabbitMQ, когда стоит выбирать Kafka, а когда лучше использовать другой брокер сообщений.

• Базовые компоненты Kafka и их роль в системе.
• Kafka vs RabbitMQ: архитектурные отличия и сценарии применения.
• Типовые вопросы на собеседованиях и подходы к ответам.
• Ошибки проектирования, которые приводят к проблемам при росте нагрузки.

Эффективная запись в Kafka
Вы научитесь быстро и надежно писать данные в Kafka, понимать настройки producer, управлять батчингом, latency, throughput и гарантиями доставки.

• Как писать много сообщений без потерь.
• Какие настройки producer влияют на производительность.
• Как выбрать баланс между скоростью, надежностью и задержками.
• Что учитывать при проектировании ключей сообщений и партиционирования.

Эффективное чтение из Kafka
Курс поможет разобраться, как правильно читать данные из Kafka, масштабировать consumer groups и избегать проблем, которые возникают в продакшене при росте количества сервисов и нагрузки.

• Как работают consumer groups и offsets.
• Как бороться со штормом ребалансировки.
• Как проектировать чтение с учетом высокой нагрузки.
• Что такое CQRS и как Kafka помогает реализовывать событийные архитектуры.
• Как подходить к схематизации данных и эволюции событий.

Kafka в highload-системах
Вы разберете, как Kafka ведет себя в условиях высокой нагрузки и отказов, какие риски возникают в продакшене и как заранее проектировать систему так, чтобы она выдерживала сбои.

• Безопасность и контроль доступа.
• Квоты и управление ресурсами.
• Control plane и эксплуатационные ограничения.
• Мониторинг Kafka и ключевые метрики.
• Что происходит при отказе брокера, диска или дата-центра.
• Как проектировать отказоустойчивость и готовиться к авариям.

Real-time обработка данных
На курсе вы изучите подходы к real-time processing и complex event processing, а также разберете практические паттерны обработки событий.

• Паттерны обработки потоковых данных.
• Антипаттерны при построении event-driven систем.
• Лучшие практики real-time обработки.
• Проектирование сервисов, которые реагируют на события в реальном времени.

Новые возможности Kafka
Отдельный блок посвящен современным направлениям развития Kafka и возможностям, которые пока редко используются в индустрии, но могут стать важными для будущих проектов.

• Queues over Kafka.
• Diskless Kafka.
• Новые подходы к использованию Kafka в распределенных системах.
• Практическая ценность новых возможностей для разработчиков и архитекторов.

Практический проект: сервис склада
Все темы курса разбираются на примере сквозного pet-проекта — сервиса склада. Вы будете развивать его от урока к уроку и на практике применять Kafka для решения реальных инженерных задач.

Такой формат помогает не просто изучить теорию, а понять, как принимать архитектурные решения: где использовать события, как проектировать топики, как читать и писать данные, как готовиться к росту нагрузки и отказам.

Что вы получите в результате

• Продвинутое понимание Kafka: внутреннее устройство, практическое применение и ключевые ограничения технологии.
• Системный подход к проектированию: сможете выбирать архитектурные решения под конкретные бизнес-кейсы.
• Практические навыки: научитесь эффективно писать и читать данные, работать с нагрузкой и отказами.
• Понимание паттернов и антипаттернов: будете знать, какие решения работают в продакшене, а какие создают проблемы.
• Готовность к собеседованиям: разберете технические вопросы по Kafka, которые часто задают middle, senior и staff-инженерам.
• Уверенность в highload-архитектуре: сможете проектировать сложные распределенные системы, которые опираются на брокер сообщений.

Чем этот курс отличается от других
Главное отличие курса — фокус на практическом использовании Kafka в разработке и архитектуре, а не только на эксплуатации инструмента.

Как часто устроены другие курсы

• Сильный акцент на эксплуатацию: настройки Kafka и их назначение.
• Недостаточно внимания архитектурному проектированию.
• Программа часто строится по схеме «теория → практика» без привязки к бизнес-проблемам.
• Могут дополнительно затрагиваться задачи Data Science-специалистов, из-за чего фокус разработчиков размывается.

Как построен этот курс

• Материал основан на глубокой практике: преподаватель 8 лет работал с Kafka и пишет аналог инструмента в Яндексе.
• Обучение идет от бизнес-кейсов: берется рабочая проблема, затем изучается теория и после этого проектируется решение.
• Фокус только на разработчиках, backend-инженерах и архитекторах.
• Все темы закрепляются на едином практическом проекте, а не на разрозненных примерах.

Из чего состоит курс
6 онлайн-уроков в Zoom
Живые созвоны длятся по 1,5–2 часа и проходят раз в неделю в свободное от работы время. Если не получится присутствовать онлайн, можно посмотреть запись занятия.

Практика и домашние задания
Теория закрепляется на реальных бизнес-кейсах и задачах из разработки. Для домашних заданий предусмотрен референс для самопроверки, чтобы вы могли сравнить свое решение с ожидаемым подходом.

Q&A-сессии
На онлайн-встречах можно задать вопросы по лекциям, домашним заданиям и архитектурным решениям. Фидбек дает сам преподаватель — без кураторов и помощников.

Кому курс будет особенно полезен

• Backend-разработчикам, которые хотят уверенно работать с Kafka в продакшене.
• Senior-инженерам, которым нужно проектировать отказоустойчивые event-driven системы.
• Архитекторам, выбирающим брокер сообщений для highload-проектов.
• Разработчикам, готовящимся к техническим собеседованиям по Kafka и распределенным системам.
• Инженерам, которые хотят понять не только «как настроить Kafka», но и «как правильно построить систему вокруг Kafka».

Итог
После курса вы систематизируете знания по Kafka, разберетесь во внутреннем устройстве брокера, научитесь проектировать надежную запись и чтение данных, работать с highload-нагрузкой, отказами, мониторингом и real-time обработкой событий. Это курс для тех, кто хочет использовать Kafka осознанно и проектировать системы, готовые к реальному продакшену.

​

Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!

Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.

Твои результаты после обучения:

• Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
  Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
  
• Станешь мастером продвинутого промптинга
  Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.

• Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
  Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.

• Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
  Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
  
• Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
  Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.

• Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
  Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
  
• Станешь востребованным промпт-инженером
  Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.

Программа

• Предобучение
• Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
• Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
• Модуль 3. No-code и API-интеграции
• Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
• Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
• Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
• Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
• Модуль 8. Итоговый проект
• Бизнес-модули
  - Карьера на фрилансе
  - Карьера в бизнесе

Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется

Спойлер: Программа Курса:

Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
Модуль формирует общее представление о профессии промпт-инженера, ключевых понятиях и инструментах, используемых в работе внедрения ИИ.

Основные темы:

Спойлер: Программа Курса:

• Промпт-инженер: кто он и чем занимается?
• Что такое LLM? Ошибки LLM и как с ними работать
• Документация как ключевой инструмент
• Рабочее окружение промпт-инженера
• Практика: твой первый мини-ассистент

Результат модуля:

• Сможете определить роль и задачи промпт-инженера в современной компании, научитесь отличать промпт-инженера от смежных специалистов
• Освоите правила создания эффективных промптов и напишете свой первый промпт
• Научитесь работать с основными инструментами: ChatGPT, Playground, Perplexity, Gemini, Yandex GPT, GigaChat, API-документацией и другими

Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
Модуль учит создавать эффективные запросы к ИИ, понимать структуру промптов, работать с различными техниками и форматами. Оттачиваем практику и учимся говорить с нейросетью «на одном языке».

Основные темы:

• Техники промптинга
• Практика: ассистент в Playground
• Оптимизация стоимости и скорости
• API: как обращаться к модели напрямую
• Проект: персональный помощник через API

Результат модуля:

• Научитесь применять базовые и продвинутые техники промпт-инжиниринга
• Сможете структурировать промпты и использовать различные форматы, включая JSON
• Освоите оптимизацию промптов для повышения качества ответов и снижения затрат
• Создадите собственного ИИ-ассистента с управлением параметрами генерации
• Научитесь работать с API языковых моделей

Модуль 3. No-code и API-интеграции
Модуль знакомит с основами no-code-подхода и интеграциями через API, учит собирать простые ИИ-сценарии без программирования, использовать инструменты автоматизации и подключать языковые модели к внешним сервисам, а также создавать полезных ИИ-ассистентов.

Основные темы:

• Зачем нужен no-code для ИИ: как собрать MVP на основе ИИ?
• Интеграции с ИИ: как передать данные в LLM
• Создание сценариев с ИИ в n8n
• Развёртывание ИИ-ассистента на сервере
• Кейсы: создание ИИ-ассистента, создание MVP-ассистента на базе GPT и GigaChat
• Привязка CRM к ИИ-сценариям: автоматизация клиентских процессов

Результат модуля:

• Сможете строить автоматизированные цепочки без написания кода с помощью n8n, EMD Cloud, Albato
• Научитесь интегрировать ИИ в CRM, таблицы и другие бизнес-инструменты
• Создадите MVP-ассистентов для решения реальных бизнес-задач
• Освоите подключение API языковых моделей к no-code платформам
• Реализуете практические кейсы автоматизации с использованием ИИ

Модуль 4. Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
Модуль знакомит с возможностями работы ИИ с не только текстовыми, но и визуальными, аудио- и табличными данными. Обучает использованию мультимодальных моделей для анализа изображений, генерации видео, озвучки, распознавания речи и построения визуальных ассистентов.

Основные темы:

• Что такое мультимодальность и зачем она бизнесу
• Текст, звук, изображения и видео: генерация, распознавание и анализ
• Практика: визуальный или голосовой MVP
• Вайбкодинг: введение в Cursor AI
• Мультимодальность + вайбкодинг: расширенные сценарии
• Кейсы: мультимодальные ассистенты

Результат модуля:

• Научитесь работать с мультимодальными моделями, обрабатывающими текст, изображения и аудио
• Сможете анализировать изображения, распознавать речь и генерировать аудио и видео
• Освоите low-code разработку с использованием Cursor AI и вайбкодинга
• Создадите мультимодальных ИИ-ассистентов для комплексных задач

Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
Модуль научит создавать ИИ-ассистентов, которые используют внешние знания и контекст пользователя: от поиска по базе данных до построения ответов на основе документов, заметок, инструкций. Освоят архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) и инструменты Relevance.

Основные темы:

• Что такое RAG: как ИИ ищет, а не запоминает
• Инструменты хранения знаний
• Подготовка и очистка данных для RAG
• RAG в no-code: интеграции с внешними базами
• Оценка качества RAG
• Оптимизация и масштабирование RAG
• Безопасность и доступы
• Кейсы: создание ассистента с контекстной памятью, ассистент по документации или базе знаний

Результат модуля:

• Научитесь создавать ассистентов с памятью на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Сможете подключать внешние базы знаний и документы к ИИ-системам
• Освоите работу с векторными базами данных и контекстным поиском
• Научитесь бороться с галлюцинациями и оценивать качество ответов
• Создадите умного ассистента, способного отвечать на основе вашей документации

Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
Модуль научит превращать ИИ-прототипы в рабочие продукты: от масштабирования промптов до развёртывания моделей локально и в облаке, дообучения и передачи в команду.

Основные темы:

• Как масштабировать промпт: от персонального к командному
• Интерфейсы: как подключить Telegram, формы, виджеты
• Логирование и отладка; A/B тесты, гипотезы, оценка качества решений
• Документация и handoff: передача в команду
• Введение в локальное и облачное развертывание
• Fine-tuning LLM и специализированных моделей. Обзор методов дообучения.
• Практическое дообучение с помощью облачных инструментов

Результат модуля:

• Сможете масштабировать MVP до production-решения с использованием облачных платформ
• Научитесь развёртывать модели локально (Ollama) и в облаке (Yandex Cloud, Google Cloud)
• Освоите fine-tuning для адаптации моделей под специфические задачи
• Реализуете логирование, отладку и A/B тестирование ИИ-систем
• Передадите готовое решение в команду с полной документацией и инструкциями

Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
Модуль научит использовать LangChain и LangFlow для построения сложных цепочек и агентов: от ноукод-MVP до полноценного приложения.

Основные темы:

• Введение в LangСhain
• LangFlow: быстрый старт
• Кейс: MVP-проект в LangFlow
• LangChain для разработчиков: базовые агенты
• LangChain: расширенные сценарии
• Обертка и интерфейс: FastAPI + Telegram/Web

Результат модуля:

• Научитесь использовать LangChain для создания цепочек, агентов и систем с памятью
• Сможете разрабатывать ноукод и кодовые решения на LangFlow и FastAPI
• Создадите ИИ-агентов с доступом к внешним инструментам и API
• Обернёте агентов в API и подключите к Telegram или веб-интерфейсам
• Реализуете сложные сценарии автоматизации с использованием архитектуры LangChain

Модуль 8. Итоговый проект
Модуль научит собирать полноценное решение с использованием ИИ — от постановки задачи и до презентации. Каждый студент проходит весь цикл: формулировка цели, создания технического задания, выбор архитектуры, сборку сценария, подключение интерфейсов и защиту проекта.

Основные темы:

• Формулировка задачи. Разработка технического задания
• Выбор стека разработки
• Сбор данных и подготовка промптов
• Оценка стоимости
• Выпускной проект

Результат модуля:

• Сможете самостоятельно сформулировать задачу и выбрать архитектуру ИИ-решения
• Научитесь собирать и готовить данные для промптов и систем
• Оцените стоимость и ресурсы, необходимые для реализации проекта
• Соберёте, протестируете и защитите полноценное ИИ-решение
• Пройдёте полный цикл разработки — от идеи до внедрения

Бизнес-модули

Карьера на фрилансе
Выходим на рынок и берём первые базовые заказы.
Подготовка к устройству в компанию и фриланс.
Доп. кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании.

Результат:

• Первые сильные кейсы, отражающие навыки студента для быстрого нахождения заказов
• Полностью оформленное резюме и GitHub‑портфолио;
• Стратегии поиска вакансий и заказов;
• Навыки прохождения HR‑собеседований и технических интервью;
• Готовность презентовать свои кейсы работодателям и заказчикам. Находим первые платные заказы!

Карьера в бизнесе
Учимся делать и работать с более дорогими заказами и крупным бизнесом.
Внедрение AI в бизнес. Навыки общения с более крупными заказчиками и умение внедрять проекты
в собственный бизнес
Больше кейсов для дорогого портфолио

Результат:

• Сможешь внедрять крупные AI проекты в бизнес-процессы от первого контакта с заказчиком до передачи готового решения
• Опыт аудита компаний и подготовки ТЗ на языке бизнеса
• Научишься презентовать MVP и управлять юр. рисками с российскими и зарубежными заказчиками
• Портфолио дорогих и серьезных кейсов для разных сфер
• Навык продажи консалтинговых услуг с чеком от 1 млн

Бонус курсы:

Нейросети для жизни
Программа
Модуль №1. Нейросети для жизни и повседневных задач
Модуль №2. Креативные изображения с помощью нейросетей
Модуль №3. Создание видео, музыки и анимации с использованием ИИ
Стоимость 40900 руб.

Вайб-кодинг и автономные агенты
Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта. Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
За 4 недели ты создашь 12 собственных AI-ассистентов и мини-сервисов без ручного написания кода, используя только текстовые команды и визуальные инструменты.
Стоимость 34900 руб.

Тариф Вип
Модули 1−8
Доступ к модулю "Карьера на фрилансе"
Доступ к модулю «Карьера в бизнесе»
Предобучение Python и Нейросети
QA-сессии
Шаблоны резюме, портфолио, договоров и ТЗ для оказания услуг

Цена 220000 руб

​

Как за пару вечеров разложить по полочкам брокер, без которого не проходят собесы в сильную компанию, и перестать писать в ТЗ "отправляем события в Kafka".

• Живой стенд, который остается у вас
• готовый шаблон ТЗ на интеграцию
• Ни одной строчки кода и без DevOps

Этот воркшоп для вас, если...

• «Понимаю, что Kafka надо знать, но не понимаю, с чего начать»
  Открываешь статью, а там конфиги брокера и код на Java. Видишь большой объем и закрываешь статью вообще.
• «Боюсь, что на собесе скопируют глубже определения, и я поплыву»
  Один уточняющий вопрос про ключ или гарантии доставки, и будет неловкая пауза.
• «Пишу в ТЗ общие слова, потому что не знаю, какие детали указывать»
  Разработчики сделают, как поняли сами. А виноватым потом окажетесь вы.
• «Не понимаю, где заканчивается моя зона и начинается зона разработчика»
  Кажется, что придется создавать топики и партиции. Спойлер: не придется.
• «Стыдно спрашивать у разработчика базовые вещи»
  Вдруг решат, что я не тяну на свой грейд. Лучше промолчу.
• «Вижу Kafka в вакансиях и понимаю, что это мой пробел»
  Отлик отправлен, а внутри неприятное чувство и неуверенность.

Весь контент по Kafka написан разработчиками для разработчиков. Вас учат настраивать брокер, который вы никогда не будете настраивать, и писать код, который вы никогда не будете писать. А то, что реально нужно аналитику, не объясняет почти никто.

Вы наверняка уже пробовали разобраться и вот почему не получалось...

• Статьи и бесплатные видео
  Их пишут разработчики для разработчиков. Конфиги брокера, код на Java, устройство кластера. После десятой статьи вы знаете слова «оффсет» и «репликация», но объяснить своими словами по-прежнему не можете. И главное, так и не понимаете, что из этого писать в ТЗ.
• Обзорные вебинары и подкасты для аналитиков
  Уже теплее: там говорят на вашем языке, но это 40 минут теоретического обзора. Вы получаете общее представление и шаблоны, а дальше остаетесь один с реальной задачей, где нужно решить: сколько партий, какой ключ, какие гарантии, нужен ли DLQ, и самое главное — какой спроектировать контракт обмена данными.
• Корпоративные воркшопы по брокерам
  Там действительно глубоко, но это группа от семи человек по расписанию компании. И то, не все компании в 2026 году готовы вкладываться в подобные корпоративные воркшопы

Кому подойдет воркшоп?

• У вас в задачах уже есть Kafka, но каждый раз приходится гуглить заново и уточнять у разработчиков очевидные вещи.
  Итог: Заберете структуру, что и в каком порядке описывать в ТЗ, чтобы вопросов к вам не было.
• Аналитику, который Kafka в задачах пока не видел, тема есть в требованиях вакансий и в разговорах команды, но подступиться не получалось.
  Итог: Разберете с нуля и перестанете выпадать из обсуждений архитектуры.
• Тому, кто готовится к собеседованиям. Брокеры — это один из блоков, где чаще всего копают глубже определения.
  Итог: После воркшопа вы отвечаете не заученной формулировкой, а объясняете, почему в вашем кейсе выбрана Kafka и с какими параметрами.
• Бизнес-аналитику и смежным ролям, кто идет в системный анализ. Интеграции — это та часть, которая отличает БА от СА.
  Итог: Kafka закрывает заметный кусок этого разрыва, а код для этого не нужен.
• Новичку в профессии. Начинать с Kafka не рано.
  Итог: Разобравшись с ней на входе, вы не будете обходить стороной интеграционные задачи, на которых спотыкается большинство джунов и даже мидлов.

1. 
   
   Спойлер: Программа обучения:

   [*]Docker, стенд и зачем вообще нужен брокер
   Docker и Docker Compose с нуля
   Разворачиваем стенд одной командой: 16 контейнеров, три брокера, продюсеры, консьюмеры и Kafka UI.
   Разбираем, зачем нужен брокер сообщений, когда Kafka уместна, а когда избыточна, и где в этой истории зона аналитики.
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: у вас на компьютере работает собственный Kafka‑кластер, и вы понимаете, зачем он нужен.
   [*]Анатомия кластера
   Брокеры и кластер, ZooKeeper и Controller, ключевые параметры брокера
   Топики и партиции, распределение сообщений по ключу
   Репликация и синхронизированные реплики: как Kafka защищает данные
   Создаете топик через интерфейс, меняете настройки, роняете брокер и смотрите, как перезажигают лидеры партиций
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: цифры в ТЗ (партиции, фактор репликации, retention) перестанут быть магией.
   [*]Поток данных: продюсеры, консьюмеры, гарантии
   Как продюсер выбирает партицию, что такое консумер-группы, из чего состоит сообщение, что такое оффсеты, коммиты и consumer lag
   Гарантии доставки, acks и идемпотентность: что выбирать для логов, что для заказов, а что для платежей
   Пишите сообщение в топик через интерфейс и через терминал, сбрасываете оффсет и смотрите, как группа перечитывает данные
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы обоснованно выбираете гарантии под задачу. Это то, что на собеседовании отличает заученное определение от понимания.
   [*]Сбои, DLQ и масштабирование
   Ребалансировка и падение брокера
   Паттерн DLQ: разбираем инцидент по сообщению из очереди ошибок так, как это делают в реальных командах.
   Масштабируемость и надежность: что и когда масштабировать, что может пойти не так
   Плюсы и минусы Kafka, хорошие и плохие практики настройки одной шпаргалкой
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы понимаете, что происходит при сбоях и под нагрузкой, и закладываете это в ТЗ заранее.
   [*]Практика: пишем настоящее ТЗ на интеграцию
   Берем реальную задачу: перевод интеграции заказов и уведомлений с REST на Kafka, разбираем схему до и после. Проходим список вопросов, которые аналитик задает перед любой интеграцией. Заполняем спеку на интеграцию: цель, топик, формат, ключ, гарантии, DLQ.
   ✔️ РЕЗУЛЬТАТ: готовый документ‑образец, который вы адаптируете под любую рабочую задачу.

Я собирала этот воркшоп из того, чего мне самой не хватало в начале пути, когда я первый раз получила задачу на интеграцию с Kafka и не понимала вообще ничего: ни как брокер устроен внутри, ни что писать в ТЗ, у разработчиков, ни почему все статьи в интернете написаны так, будто я собрала себе кластер.
Поэтому моя цель здесь не в том, чтобы выдать вам еще один пересказ документации. За пять часов вы не станете архитектором распределенных систем, и я не буду обещать этого.
Обещаю только то, что вы перестанете бояться этой темы, начнете понимать, что происходит внутри, и сможете описывать интеграцию так, чтобы разработчики забрали задачу в работу без единого уточняющего вопроса.
И главное: после воркшопа у вас на руках останется вещи, которыми можно пользоваться уже завтра.

​

Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python. 5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат.
Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI. Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере

Чему вы научитесь

• Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера.
• Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки.
• Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер.
• Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает.
• SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском.
• Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки.
• Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста.
• Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора.
• Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта.
• Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat

О курсе
Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат

«Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика, ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании: вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel, сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку.

Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана». Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы. Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса. Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой. Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку. У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса.

Что внутри
Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных
Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация
Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест
Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору.

Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat.

Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису.

Для кого этот курс

• Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера.
• Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании.
• Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке.

Начальные требования
Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel
Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна
Возможность установить и настроить платный тариф для агентов

Наши преподаватели
Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy.
10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC.
Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability.

Как проходит обучение
Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца. К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами.

В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора.

Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Программа курса
1.Каĸ устроен ĸурс + настройĸа инструментов.Первая задача: разобрать «грязную» выгрузĸу
2.Формулы, ĸоторые пишет ИИ
3.Сводные таблицы и быстрые ответы бизнесу
4.Кейс: обезличивание персональных данных
5.Диаграммы и мини-дашборд в таблице
6.Каĸ проверять ИИ: ĸонтрольные суммы и здравый смысл
7.Та же задача в другом инструменте: Qwen
8.Настраиваем базу за 10 минут руĸами ИИ
9.Text-to-SQL: от вопроса бизнеса ĸ запросу
10.Join-ы без боли
11.Читаем и распутываем чужой SQL
12.Оĸонные фунĸции через задачи
13.Оптимизация: почему запрос тормозит?
14.Та же задача в другом инструменте: Codex + ГигаЧат
15.Оĸружение без страданий
16.Разведочный анализ (EDA) за 20 минут
17.Очистĸа и трансформация в pandas
18.Графиĸи, ĸоторые понимает бизнес
19.Дебаг: чиним упавший сĸрипт
20.Автоматизация рутины
21.Проверĸа гипотез: A/B-тест на практике
22.Та же задача в другом инструменте: MiniMax Code
23.Что таĸое API на пальцах + первый запрос
24.Продвинутая работа с API: кэширование и fall back-и
25.Парсинг: таблица из сайта конкурента
26.Регулярный сбор данных (парсинг) по расписанию
27.Строим data pipeline
28.Та же задача в другом инструменте: Codex + MiniMax Code
29.Подведение итогов курса

​

Включает:

• Дизайн:
  • Подробный блок по созданию дизайна в Figma
• ИИ-агенты:
  • Настройка, подключение, использование, экономика
• Инструменты:
  • Установка и настройка окружения для разработки
• Промптинг:
  • Разработка архитектуры сложного проекта
• Проект:
  • Создание коммерческого сайта с интернет-магазином
• Кастомизация:
  • Расширение функционала с помощью фреймворка
• Дебаггинг:
  • Важные особенности и подходы при разработке с ИИ
• Стек:
  • Symfony Framework, Doctrine ORM, EasyAdmin, Payment
• Референсы:
  • Готовый сайт, макеты Figma, материалы и инструменты
• Решение проблем:
  • Подключение ИИ-агентов во всех регионах

• Время обучения:
  • 10 дней
• Объем курса:
  • 38 уроков

​

Чему вы научитесь

• Понимать, как работает Next.js (App Router, серверные и клиентские компоненты)
• Уверенно ориентироваться в документации Next.js и применять её на практике
• Работать с роутингом (динамические, вложенные и параллельные роуты)
• Строить архитектуру реального проекта на Next.js
• Работать с API в Next.js (Route Handlers, Server Actions)
• Обрабатывать формы с помощью react-hook-form и zod
• Реализовывать простую авторизацию (JWT, cookies, bcrypt)
• Работать с серверным рендерингом (SSR) и оптимизацией
• Управлять состоянием загрузки (loading, suspense)
• Подключать и использовать базу данных
• Делать SEO-оптимизацию (metadata, OG, robots.txt)
• Оптимизировать приложение (кэширование, lazy loading, dynamic import)
• Разворачивать проект (Vercel + production setup)
• Создавать проект уровня “YouTube clone” для портфолио

Спойлер: Программа:

1. База NextJS:

1. Введение
2. Как будет устроена верстка
3. Устанавливаем Next
4. Немного о себе
5. Роутинг
6. Формируем структуру проекта
7. Делаем шапку (узнаем про модульный css)
8. Страница 404 (Компонент Image)
9. Навигация (Компонент Link)
10. Metadata
11. Добавляем видео на сайт (embed)
12. Обрабатываем формы: react-hook-form + zod
13. Refine и superRefine из zod
14. API роуты
15. Запрос за данными к Next api
16. Рисуем превью для видосов
17. Обрабатываем страницу отдельного видео
18. Исходники

2. Верстка:

1. Верстка шапки
2. Верстка левой меню
3. Верстка страницы 404
4. Верстка превью видео
5. Верстка layout
6. Верстка страницы отдельного видео
7. Верстка формы загрузки
8. Исходники

3. Погружаемся в особенности NextJS:

1. Введение
2. Что было во 2 модуле (для тех, кто пропустил)
3. Достаем больше информации о видосах
4. Исходники
5. Достаем информацию по 1 видео
6. Как делать серверный рендеринг
7. Загрузка (Suspence, файл loading.tsx)
8. Серверный рендеринг для 1 видео
9. Особенности работы с .env в next
10. Обновляем NextJS + рефакторинг
11. Добавляем категории к видео
12. Страница "Видео по категориям"
13. Группировка роутов NextJS
14. Приватные папки NextJS
15. Метаданные и их динамическая генерация
16. Функция notFound в NextJS
17. Страница "Ваши видео"
18. Немного рефакторинга + верстка
19. Что дальше?

4. Авторизация:

1. Исходники
2. Введение
3. Верстаем страницы авторизации/регистрации
4. хук useRouter
5. bcrypt
6. Авторизация
7. Куки + jsonwebtoken
8. HOC для получения авторизованного пользователя
9. Регистрация
10. Выход из аккаунта (log out)
11. Безопасность авторизационного токена
12. Небольшой рефакторинг
13. Верстка

5. Хостинг:

1. Введение
2. Исходники
3. Заливаем код на github
4. Регистрируемся на vercel
5. Избавляемся от api роутов
6. Серверные экшены
7. Подключаем БД

6. Добиваем страницы:

1. Обновляемся на NextJS 16
2. Разделяем пользователей
3. Страница автора
4. Исходники
5. Файл error.tsx
6. transitionType
7. NextJS 16.2
8. Флаг --inspect
9. Файл global-error.tsx
10. Верстка

7. SEO:

1. Введение
2. Тоннель для тестов
3. Подключаем favicon
4. OG разметка
5. robots файл
6. Исходники
7. meta noindex
8. opengraph image

8. Оптимизации:

1. Процесс...
2. proxy.ts (middleware.ts)
3. Чуть больше про редиректы
4. Введение
5. Оптимизация картинок (loading lazy, optimization, decoding)
6. Динамические импорты
7. Как уменьшать use client
8. Параллельные запросы
9. Кэширование запросов
10. Кэширование целой страницы
11. Исходники

9. Параллельные роуты:

1. Введение
2. Создаем параллельный роут
3. В чем идея этих роутов?
4. Исходники

10. Итоги:

1. О чем-то рассказываю

Роман Максимов

• Senior Frontend Developer
• Уже больше 8 лет пишу код
• Работал как в маленьких, так и крупных компаниях

​

Проблемы, которые решает курс:

1. Пишу бизнес-логику и приложения на Go, но не могу разобраться perf-снимот или прочитать код в сторонней библиотеке.
2. Паникую, если нужно оптимизировать код, потому что не знаю, что происходит за пределами синтаксиса.
3. На работе пишу простые фичи, но хочется заниматься чем-то нетривиальным и низкоуровневым.
4. Не могу разобраться в исходном коде Go, потому что не понимаю, как устроен язык/архитектура компьютера.
5. Хочу устроиться в BigTech, но на собеседованиях валюсь на вопросах по внутреннему устройству GO и Computer Science.

За 5 недель на практике научишься выжимать все соки из Golang:

1. Изучишь computer science для работы в BigTech и научишься понимать, как исполняется код от языкового синтаксиса до машинных инструкций.
2. Узнаешь, как устроена операционка и на практике разберешь calling convention и научишься вызывать syscall’ы.
3. С нуля научишься использовать ассемблер в Go для понимания языковых оптимизаций.
4. Научишься оптимизировать код на примерах bigtech-компаний и низкоуровневого программирования.
5. Глубоко разберешь подкапотную работу low-level пакетов: unsafe и runtime, reflect и debug.
6. Научишься использовать профайлер для оптимизаций CPU, памяти и блокировок.
7. И за счет всех этих знаний сможешь повысить уровень ЗП и свою ценность в компании, как специалиста.

Программа курса:
Урок 1 Микроархитектура процессора
Урок 2 Внутреннее устроиство оперативнои памяти
Урок 3 Внутреннее устроиство кэша процессора
Урок 4 Введение в операционные системы
Урок 5 Прерывания и системные вызовы
Урок 6 Механизмы управления памятью в операционнои системе
Урок 7 Введение в ассемблер Go
Урок 8 Инструкции работы со стэком
Урок 9 Устроиство памяти в Go бенчмарки
Урок 10 Оптимизации в Go
Урок 11 Управление внутренним состоянием рантаима Go
Урок 12 Профилирование в Go

​

Внедрение разработки с ИИ в командах

Разработка — процесс коллективный. Индивидуальная подписка на ИИ ещё не означает, что команда стала работать быстрее. Постройте управляемый контур: MCP, общие правила и Skills, контроль бюджета и безопасности, оркестрация вызовов. Выстройте процессы SDLC с ИИ. Посчитайте экономику и скорректируйте текущие процессы.

Для кого этот курс:
- Для тех, кому нужно превратить индивидуальные эксперименты с ИИ в управляемый командный процесс.
- Руководителям ИТ-компаний. Нужно сохранить устойчивость бизнеса, получить преимущество до того, как разработка с ИИ станет промышленным стандартом и найти реальный потенциал снижения затрат.
- Руководителям отделов и тимлидам. Backlog растёт, сотрудники используют ИИ по-разному, измеримого эффекта нет, а ИБ и инфраструктура не готовы к корпоративному внедрению. Это про вас? Тогда вы по адресу.
- Специалистам. Хотите стать амбассадором внедрения, не повторять чужих ошибок и укрепить своё положение на меняющемся рынке труда. Курс поможет вам оставаться востребованным специалистом.

Что должно измениться в команде:
- Единый рабочий контур. Общий слой с MCP, Guardrails, памятью, правилами и Skills. Контроль бюджета и безопасность передаваемой информации.
- Обновлённый SDLC. Работа со спецификациями, контролируемые агентские циклы. Решения для применения ИИ на разных этапах разработки.
- Процессы эксплуатации. Не только разработка, но и эксплуатация. Часть задач можно полностью делегировать ИИ и «забыть» про них.

Программа:
12 модулей командного внедрения ИИ. От выбора моделей и корпоративного доступа — к безопасному SDLC, общей памяти, экономике, автономным агентам и масштабированию. Рассмотрим LiteLLM, Cognee, OpenViking, Headroom, vLLM, Hermes, OpenClaw и многое другое.
- Введение и диагностика. Почему внедрение не равно покупке подписки, что считать результатом, уровни зрелости и самодиагностика команды.
- Модели и подписки. Общее и индивидуальное использование, локальные и российские модели, vLLM, оборудование и полная стоимость владения.
- Доступ и агрегация моделей (LiteLLM). Корпоративные и личные аккаунты, VPS, LiteLLM, лимиты и бюджеты на сотрудника, OmniRouter, 9Router и связанные риски.
- Кодовая база и стартовый репозиторий. EDT или Конфигуратор, обычные формы, Git, работа с пустого репозитория и стартовые rules для команды.
- Инфраструктура MCP, CI и доступы. Развёртывание и оркестрация MCP, CI, доступы, автоматические обновления, рабочие репозитории и сетевая доступность.
- Безопасность, право и персональные данные. PII, 152-ФЗ, обезличивание баз, guardrails, логирование, DLP, код заказчика, NDA, права на сгенерированный код.
- Полный SDLC: от задачи до релиза. Постановка задач через MCP и агентов, спецификации, SDD, связка аналитика и разработчика, контроль, ревью ИИ-кода и Definition of Done.
- Командный контекст и память. Общие rules, каталог skills, личная и командная память, общая база знаний и корпоративный RAG.
- Экономика ИИ-разработки. Токены, привязка расходов к заказчикам и проектам, бюджеты, экономия контекста, стоимость подписок, VPS и оборудования.
- Автономные агенты (Hermes/OpenClaw). Поддержка, обновление документации, контроль регламентных операций и граница между разработкой и эксплуатацией.
- Люди, роли и ритуалы. Сопротивление и возражения, лидеры направлений, новые scrum-ритуалы, интеграция в процессы и инструменты для разных ролей.
- Пилот и масштабирование. Состав пилота, выбор задач, метрики до и после, волны внедрения и итоговый регламент.

Бонус:
- План внедрения на 90 дней. Краткий, но достаточно детальный план внедрения, который позволит начать уже сразу после покупки курса, просматривая лекции и изучая материал параллельно.

Получите готовую структуру для работы с ИИ в команде и начните трансформацию процессов без лишней теории. Присоединяйтесь к участникам, которые уже выстраивают эффективный контур внедрения искусственного интеллекта.