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
