Складчина: AI Codingдля разрабов [Тариф Самостоятельно] [Тимур Хахалев]
Вайбкодить уже научились многие
А писать production-ready код — нет
Знакомы эти проблемы?
- AI пишет плохой код
Выдумывает методы, API, галлюцинирует. Код написанный с ИИ очень низкого качества - AI добавляет новое, ломает старое
Если к AI Coding подходить без какой-либо системы, то можно столкнуться с такой проблемой.
И люди неправильно интерпретируют эту проблему и думают, что в таком случае AI стоит использовать там, где ты не разбираешься, хотя на самом деле всё наоборот. - Агенты не соблюдают инструкции
Вы тратите время на подготовку длинных инструкций, отдаете их в работу AI, - но на выходе получается так, что про часть из них AI просто забывает.
- При вайбкодинге AI забывает про старые фичи
Без системного подхода использования, AI не знает о ваших фичах, которые уже добавлены на проект. - Не понятно как проверять работу после агентов
Даже если применить все актуальные подходы и ускорить процесс генерации кода, то всё ещё не понятно, как убедиться в том, что этот код не уронит продакшен и компания не потеряет деньги. - Техдолг растёт
Фичи добавляются быстро, но из-за быстрых решений код становится неэффективным и неоптимальным.
В следующем поколении AI все эти проблемы решаться?
Точно не все и сразу.
У профессионалов уже есть возможность использовать AI в работе. Даже сейчас можно выполнять задачи быстрее, экономить время и зарабатывать больше за тот же час.
AI в умелых руках приносит больше денег, чем его отсутствие.
После прохождения курса вы сможете
- Перестать вайбкодить
И начать писать production-ready код - Тратить меньше времени
На выполнение задач - Использовать системный подход
Для надёжной реализации задач - Делать задачи как задумано
Больше не нужно исправлять проблемы за AI - Грамотно проверять работу агентов
И не сходить с ума от объёма ревью
Как будет выглядеть ваш процесс работы после курса?
- Шаг 1 (менее 1 часа)
Брейнштормите идею фичи с AI
Агент помогает посмотреть на идею с разных сторон и обсудить corner cases - Шаг 2 (1–2 часа)
Обсуждаете план реализации
Продумываете use cases и технические детали - Шаг 3 (1–2 часа)
Передаёте план в реализацию
И идёте пить чай - Шаг 4
Возвращаетесь — задача готова
Тесты пройдены, code review сделан - Шаг 5 (до 1 часа)
Проводите демо
Проверяете работу фичи, при необходимости повторяете цикл - Шаг 6
Готово!
Фича полностью готова к релизу
Кому курс подойдёт?
Курс подойдёт разработчикам с реальным опытом, которым важно использовать AI не вслепую, а под контролем.
При профессиональной работе с кодинговыми агентами нужно понимать, что именно происходит, что они делают и на каком этапе их нужно останавливать и направлять в другую сторону. Именно поэтому здесь необходим опыт разработки.
Программа
1. Делаем первые шаги в работе с AI-агентом
Как исследовать проект с агентом, ставить задачи и писать промпты.
Темы:
- Первая feature с AI
- Исследование проекта
- Постановка задачи
- Промптинг
Что получите:
- Научитесь правильно ставить задачи на все фазы разработки: исследование, кодинг и проверка.
2. Выжимаем максимальную эффективность при работе с AI
Как использовать главное преимущество AI-агентов — feedback loop?
Как предотвращать галлюцинации?
Темы:
- Контекст
- Feedback loop
Что получите:
- Узнаете, как заставить агента исправлять свои ошибки, разберётесь, что такое контекст у AI и как он работает, узнаете, как предотвращать галлюцинации.
3. Ловим все баги с AI. Используем AI coding безопасно
Как правильно использовать AI для нахождения багов и их устранения; безопасность в AI coding.
Темы:
— Debugging
- Bug fix
- Безопасность
Что получите:
- Поймёте, как использовать AI для нахождения и устранения багов.
- Как обезопасить себя при работе с AI coding.
4. Делаем репозиторий AI-native
Подготовка репозитория к AI coding. Заставляем агента слушаться инструкций.
Темы:
- Подготовка существующего репо к AI
- Заставляем агента слушаться инструкций
- Подходы организации документации для агентов
Что получите:
- Повысите качество генерируемого кода, сделаете его удобным для поддержки в будущем.
5. Plan & Act — подход к автономному кодингу с AI
Как заставить агента писать код автономно по ТЗ?
Темы:
- План
- Рисёрч
- Прототипирование
- Декомпозиция
Что получите:
- Подход к автономной разработке с AI-агентами.
6. Создаём workflows для агентов
Как автоматизировать рутину и как в этом помогут Skills, Subagents, MCPs?
Темы:
- Внешний контекст (skills, mcp), agents и повторяемый workflow
- Plan & act
Что получите:
- Разберётесь, как создавать надёжные автономные workflows.
7. Обслуживаем AI-native репозиторий и входим в новую эпоху
Как обслуживать AI-native репозиторий? Что будет с ним через пару лет? Как перестроить свою работу?
Темы:
- Борьба с энтропией
- Refactoring, code review, security review
- Смена парадигмы
Что получите:
- Разберётесь, как правильно обслуживать репозиторий с внедрённым AI coding и к чему готовиться в будущем.
Автор Тимур Хахалев
- Я бэкендер (node js), работаю с AI инструментами с 2023 года. Начинал от автокомплитов и чатов с Claude, ChatGPT. Потом были Cursor, AI Studio, Claude Code. Сейчас работаю с Codex.
- Благодаря AI Coding я смог сделать несколько проектов для себя, несколько проектов на моей фулл-тайм работе, смог запустить этот сайт с платформой для обучения, и вот теперь запускаю курс, где делюсь своим накопленным опытом с вами
Тариф Самостоятельно
- Записи всех лекций
- Дополнительные материалы
Цена 30000 руб.