Складчина: ИИ для разработчиков [Хекслет] [Кирилл Мокевнин]
Освоите разработку с ИИ-агентами: научитесь автоматизировать задачи, управлять агентами, работать с кодом через AI-ассистентов и выстроите полноценный AI-ориентированный workflow. Разберёте реальные кейсы, соберёте фулстек-проект и получите практический опыт современной разработки
ИИ-агенты становятся стандартом современной разработки
Рынок AI-разработки растёт
Компании массово внедряют workflow-системы, чтобы экономить время, снижать издержки и быстрее масштабироваться
Подходит для реальных инженерных задач
Дебаг, рефакторинг, проектирование архитектуры, работа с документацией и Git — ИИ усиливает разработчика на каждом этапе
Новый стандарт работы разработчика
Сегодня недостаточно просто писать код. Важно уметь работать с агентами, управлять контекстом, моделями и инструментами, интегрируя ИИ в рабочий процесс
Навык, который покупают компании
Бизнесу нужны специалисты, которые умеют не просто использовать GPT, а выстраивать AI-ориентированный workflow и работать с агентами в продакшене
Кому подойдет курс
Разработчикам (backend / frontend / fullstack)
Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки
Тимлидам и техлидам
Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ
Специалистам, которые уже в IT и хотят расти
Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления
Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком
Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене
Курс не привязан к конкретному языку программирования или фреймворку
Вы освоите универсальные подходы работы с ИИ в инженерных задачах — их можно применять в любом технологическом стеке, независимо от используемых инструментов и языков
Программа курса «ИИ для разработчиков»
1 месяц, 1 проект. Программа актуализирована в марте 2026 года
Разберёмся, как ИИ меняет работу разработчика и какие задачи действительно можно автоматизировать
- Какие типы задач автоматизируются: генерация кода, дебаг, рефакторинг, документация, тестирование
- Чем GPT отличается от агента
- Как устроены AI-агенты и что они делают «под капотом»
- Подходы к работе с кодом через ИИ
- Обзор Opencode и современных AI-инструментов
- Примеры реальных сценариев с разбором
Глубоко разбираем устройство агентов и учимся управлять ими как инструментом
- Выбор модели под задачу
- Режимы работы и субагенты
- Инициализация, agents.md и структура агента
- Контекстное окно и управление памятью
- Логика работы агента и команды
- Skills и Tools
- MCP и механизмы обогащения информации
- Git-хостинг и интеграции
- ACP и управление процессами
- Безопасность и контроль разрешений
- Финансовая эффективность работы с моделями
Применяем всё на реальных инженерных задачах.
- Написание кода через агента
- Дебаг и поиск ошибок
- Рефакторинг и улучшение архитектуры
- Работа с документацией
- Планирование задач и управление итерациями
- Разбор реальных кейсов
Выстраиваем современный процесс разработки
- Интеграция Copilot и AI-инструментов
- Работа с pull request через ИИ
- Автоматизация ревью
- Управление задачами и репозиторием
- Лучшие практики AI-workflow
Фулстек-проект с применением AI-агентов
- Проектирование архитектуры
- Разработка backend и frontend
- Использование агента для кода, тестов и документации
- Работа через Git-процесс
- Финальная защита проекта
35 000 рублей