Чему вы научитесь
- Использовать Claude Code, Codex, Cursor и другие coding agents как полноценный слой современной разработки, а не как разовый помощник для мелких задач
- Быстро превращать идеи в MVP, внутренние инструменты, automation-сервисы, Telegram-ботов, SaaS-прототипы и рабочие продукты без месяцев ручной разработки
- Правильно ставить задачи AI: формулировать контекст, ограничения, критерии готовности и ожидаемый результат так, чтобы агент выдавал сильный код, а не случайный мусор
- Разбивать большие фичи и проекты на последовательность управляемых шагов, чтобы coding agents уверенно тянули сложную разработку, а не ломались на первом же повороте
- Использовать AI для написания нового кода, рефакторинга, дебага, тестирования, миграций, документации, CLI-утилит, API-интеграций и рутинных инженерных задач
- Быстро разбираться в новой кодовой базе, находить нужные места в проекте, понимать связи между модулями и ускорять onboarding в незнакомые репозитории
- Строить workflow разработки, в котором AI помогает проходить весь цикл работы: идея → декомпозиция → код → проверка → доработка → релиз
- Ускорять запуск новых фич, проверку гипотез и выпуск прототипов без потери контроля над качеством, архитектурой и логикой продукта
- Писать с помощью coding agents тесты, фиксы, рефакторинг-патчи, документацию, SQL-запросы, миграции, конфиги и вспомогательные скрипты под реальные задачи проекта
- Использовать AI в существующих продуктах: аккуратно вносить изменения в legacy-код, дорабатывать модули, исправлять баги и внедрять новые сценарии без хаотичных поломок
- Понимать, какие задачи можно почти целиком отдавать агенту, где нужен промежуточный контроль, а где лучше сразу работать руками без лишних экспериментов
- Проверять результат работы AI: быстро находить уязвимые места, логические ошибки, слабые решения, лишнюю сложность и деградацию архитектуры
- Управлять качеством AI-разработки: не допускать расползания кода, скрытых багов, плохих абстракций, мусорных зависимостей и ложного ощущения “всё уже
О курсе
Этот курс посвящён современному стилю разработки, в котором Claude Code, Codex, Cursor и другие coding agents берут на себя заметную часть реализации, а Вы управляете задачей, контекстом, качеством и итоговым результатом.
На курсе Вы освоите не просто отдельные AI-инструменты, а полноценный workflow современной разработки: от первой постановки задачи и работы с кодовой базой до debugging, tests, refactoring, agent mode, long-horizon tasks, subagents и MCP. Мы разберём, как использовать coding agents в реальных сценариях, где они действительно ускоряют разработку, а где требуют жёсткого контроля и инженерной дисциплины.
Внутри курса — не абстрактные рассуждения, а практические сценарии, с которыми разработчик сталкивается постоянно:
- разработка новых фич;
- запуск MVP и быстрых продуктовых итераций;
- работа с существующей кодовой базой;
- debugging и поиск причин ошибок;
- генерация и проверка тестов;
- refactoring и cleanup;
- документация и технические описания;
- API-интеграции, скрипты, миграции и рутинные инженерные задачи.
Отдельный акцент сделан на agent workflow в 2026: как правильно ставить задачи агенту, как передавать контекст проекта, как использовать rules, hooks, skills, parallel agents, subagents и MCP, как принимать изменения не вслепую и как не терять контроль над архитектурой, качеством и безопасностью кода.
После прохождения курса у Вас будет не набор лайфхаков, а цельная система работы с coding agents, которую можно применять в pet-projects, коммерческой разработке, MVP, внутренних инструментах и повседневной инженерной практике.
Для кого этот курс
Начальные требования
Чтобы обучение прошло комфортно, желательно:
Уверенно владеть основами Python или другого языка программирования
Понимать базовые принципы разработки: функции, модули, структура проекта, работа с зависимостями
Иметь опыт написания и запуска собственного кода
Базово понимать, как устроены Git, терминал и рабочая среда разработчика
Иметь интерес к современным AI-инструментам и желание внедрять их в практическую разработку
Курс не требует глубоких знаний по LLM или машинному обучению. Главное — чтобы у Вас уже был базовый опыт разработки и желание работать быстрее и сильнее.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено вокруг практики и реальных сценариев современной AI-разработки.
Внутри курса Вы шаг за шагом разберёте, как работать с Claude Code, Codex, Cursor и другими coding agents в повседневной разработке: от первых запросов и декомпозиции задач до написания кода, проверки результата, рефакторинга, дебага и запуска готовых проектов.
Формат курса включает:
-
теоретические уроки с живыми пояснениями и разбором сильных workflow;
-
практические задания с применением coding agents на реальных задачах;
-
разборы сценариев из повседневной разработки: новые фичи, баги, тесты, документация, работа с кодовой базой;
-
пошаговые примеры, которые можно сразу повторять у себя;
-
мини-проекты и итоговые практические кейсы.
Курс устроен так, чтобы Вы не просто посмотрели на возможности AI, а встроили их в свой реальный процесс разработки и начали быстрее получать результат.
Программа курса
Что вы получаете
- Понимание современного workflow AI-разработки в 2026
- Практические навыки работы с Claude Code, Codex, Cursor и другими coding agents
- Набор сценариев, которые можно сразу применять в своей повседневной разработке
- Умение быстрее запускать MVP, фичи, прототипы и внутренние инструменты
- Навыки использования AI для кода, тестов, рефакторинга, дебага и документации
- Понимание, как ускорять разработку без потери контроля над качеством и архитектурой
- Практические шаблоны и подходы для работы с AI в новых и существующих проектах
- Мини-проекты и кейсы, которые можно использовать как основу для собственных решений
- Пожизненный доступ к материалам и будущим обновлениям курса
- Сертификат о прохождении курса