Python современный AI для разработчика и автоматизации задач

Курс о том, как разработчику превратить языковые модели в рабочий инструмент, а не в демонстрацию. Никакой магии и вдохновляющих рассуждений: только то, что вы примените в своём проекте на следующий день, с кодом, замерами и разбором типичных провалов.

Программа идёт от основы к продакшену. Сначала современный Python для автоматизации: окружение и структура проекта, безопасная работа с файлами и секретами, типизированные модели данных, HTTP-клиент с повторами и лимитами, командный интерфейс, логирование и запуск по расписанию. Затем работа с API моделей: токены, контекст и параметры генерации, стриминг, стоимость вызовов, структурированный вывод по JSON-схеме и промпт как спецификация с версиями.

Дальше поиск по документам: эмбеддинги и косинусное сходство, чанкинг корпуса, векторное хранилище с фильтрами и гибридным поиском, сборка RAG-пайплайна и его честная оценка. Потом агенты: схемы функций и диспетчер вызовов, цикл агента с условиями остановки, инструменты работы с файлами, процессами и сетью, память и мультиагентные схемы.

Отдельный блок про AI в повседневной работе разработчика: ревью кода и генерация тестов, документация и сообщения коммитов, разбор логов при инцидентах, рефакторинг legacy на большой кодовой базе, автоматические проверки в CI и командном ревью.

Вторая половина курса про то, что отличает прототип от сервиса. Наборы evals и ловля регрессий, наблюдаемость, трейсы и контроль расходов, инъекции промптов и защита секретов, асинхронность, батчинг и кэш. Продвинутый поиск: разбор PDF и таблиц, OCR, переписывание запроса, RRF и HyDE, реранкинг и сжатие контекста под бюджет, метрики recall@k, MRR и nDCG. Оркестрация и надёжность: идемпотентность и дедупликация, точный, префиксный и семантический кэш, ограничители скорости, очередь с повторами и dead letter, чекпоинты и отмена долгих задач.

Затем качество и стоимость: тестирование кода с моделями через моки, кассеты и снапшоты, роутинг моделей и каскады под бюджет, локальный инференс с квантизацией, дообучение с проверкой выигрыша, мультимодальность. Отдельный модуль посвящён самим моделям: как выбрать модель под задачу и подтвердить выбор замером, как настраивать temperature, top_p, stop и seed, когда нужен режим рассуждения, как поднять модель через Ollama или vLLM и рассчитать параллелизм на GPU, как собрать свой сервис эмбеддингов и реранкера, плюс готовые рецепты под классификацию, суммаризацию и генерацию кода.

Последние три модуля про задачи, ради которых всё это и делается. Автоматизация рабочих процессов: вежливый обход сайтов и устойчивые селекторы, разбор входящей почты и утренний дайджест, сводные отчёты без выдуманных чисел, приём вебхуков с проверкой подписи и дедупликацией, сценарии в браузере и борьба с плавающими падениями.

Данные и SQL: генерация запроса по вопросу на русском с отбором схемы, ролью только для чтения и статической проверкой запроса, цикл починки по ошибке базы, отпечатки запросов для кэша, разложение изменения метрики по вкладам и поиск аномалий, pgvector в продакшене с индексами HNSW, частичными индексами, миграцией эмбеддингов и гибридным поиском прямо в SQL.

Заканчивается программа интеграциями: протокол MCP и диспетчер его сообщений, собственный сервер с инструментами и схемами, песочница для кода агента с изоляцией и лимитами, каталог инструментов с правами пользователя, подтверждением опасных действий, версиями схем и журналом аудита.

Формат каждого урока одинаковый: разбор темы с примерами кода, три или четыре коротких проверочных вопроса и одна задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и доступа в сеть. Всего 63 урока, 382 шага и 465 баллов. Завершают курс итоговый тест по всей программе и три сквозные задачи.