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 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 Спойлер: Программа курса 1 месяц - 1 проект - Программа актуализирована в марте 2026 года Введение в разработку с ИИ 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 Результат: вы понимаете архитектуру AI-ассистентов и поймете как использовать их в своей работе Архитектура и управление AI-агентами 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 Результат: вы умеете настраивать агента под реальные задачи и контролировать его поведение, безопасность и стоимость Практика работы с агентами в разработке 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 Результат: вы используете ИИ как полноценного помощника в разработке AI-ориентированный workflow на GitHub 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 Результат: вы строите процесс разработки, где ИИ — часть системной инженерной среды Итоговый проект 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 Результат: готовый проект в портфолио и опыт работы в AI-ориентированной разработке Спойлер: Об авторе: Кирилл Мокевнин Программист и CTO с более чем 18-летним опытом в коммерческой разработке. Начал карьеру в 2007 году и прошёл путь от разработчика до тимлида, CTO и VP of Engineering Основная специализация — веб-разработка во всём её спектре: от фронтенда и бэкенда до DevOps, CI/CD и инфраструктуры. Много лет занимаюсь и кодом, и формированием сильной инженерной культуры С 2014 года посвятил себя Хекслету, где объединил опыт и миссию: готовлю программистов, нужных IT-индустрии > 18 лет в коммерческой разработке > 10 лет сфокусирован на обучении программированию 30+ публичных выступлений: конференции, митапы, подкасты
