Вайбкодинг ИИ, генерация кода, проверка и релиз проектов

Курс о том, как писать код вместе с ИИ и не превращать скорость в технический долг. Генерация стала почти бесплатной, а проверка нет, поэтому узкое место переехало с написания на верификацию. Об этом весь курс: не как красиво попросить, а как быстро и надёжно убедиться, что полученный код делает то, что нужно, не ломает соседнее и не открывает дыру.

Первый модуль про инженерную работу с инструментом: что модель на самом деле видит, как считаются токены и почему длинный контекст вредит качеству, как ставить задачу спецификацией с ограничениями и критериями приёмки, чем отличаются автодополнение, чат, агент в редакторе и автономный агент, зачем нужен файл правил проекта и как жить маленькими шагами с чистым деревом и понятным откатом.

Второй модуль про саму генерацию: от пустого репозитория до каркаса с проверками, работа в существующем коде через образец и поиск дубликатов, тесты первыми и мутационный анализ как проверка самих тестов, рефакторинг со снапшотами и преобразованиями по синтаксическому дереву, рутина вроде миграций, контейнеров и скриптов обслуживания.

Третий модуль про проверку. Порядок ревью по цене ошибки, типы и линтеры как сетка безопасности с контролем подавлений, выдуманные API и пакеты вместе с риском установить чужой код, скрытые квадратичные алгоритмы, границы и знаки сравнения, где машинный код ошибается чаще всего.

Четвёртый модуль про релиз: атомарные коммиты и границы агента в репозитории, обязательные проверки в CI и время прогона как метрика качества, ломающие изменения и changelog, выкладка с флагами и поэтапным выкатом, логи, метрики и бюджет ошибок после релиза.

Пятый модуль про кибербезопасность именно машинного кода: инъекции и валидация на границе, секреты и места их утечки включая контекст модели, зависимости и цепочка поставок, небезопасные умолчания в паролях, токенах и правах доступа, инъекции промптов и границы возможностей агента, автоматические проверки в CI и разумная политика гейтов.

Шестой модуль про профессиональную сторону: экономика вызовов и выбор модели под шаг, командные правила и ревью машинного кода, лицензии и данные компании, локальные модели с расчётом памяти и квантованием, честная картина личной эффективности с замерами вместо ощущений.

Седьмой модуль про то, что происходит до генерации и определяет её результат. Разбор требования до границ модулей, контракты и заглушки вместо словесных описаний, работа с легаси через карту репозитория, радиус поражения и характеризующие тесты, изменения схемы данных по схеме расширяй и сужай с безопасным бэкфиллом, наконец циклы импортов, слои и лишние абстракции, которые модель приносит из открытого кода.

Восьмой модуль про отладку. Минимальное воспроизведение и сужение входа выбрасыванием, чтение стектрейса и структурные логи, по которым вообще можно искать, бисект как способ найти ломающее изменение среди сотен коммитов, нестабильные тесты и гонки с разбором четырёх типовых причин, постмортем с числами вместо намерений и защита от повторов.

Девятый модуль про данные. Что проверять в сгенерированном SQL первым делом, от размножающих соединений до пустых значений в условиях, как читать план запроса вместо догадок про скорость, N+1 и выборки без границ вместе с курсорной пагинацией, отчёты и агрегаты с их часовыми поясами, границами периода и средними, которые ничего не значат, и наконец тесты для кода, который ходит в базу, без заглушек вместо самой базы.

Формат каждого урока одинаковый: разбор темы с рабочими примерами кода, три или четыре коротких проверочных вопроса и одна задача с автопроверкой. Задачи специально сделаны про разбор, проверку и подсчёт, а не про написание за вас: детектор небезопасных конструкций, анализатор вложенности циклов, расчёт версии по коммитам, гейт запроса на слияние, оценка риска конфигурации агента. Всё решается на чистом Python без ключей и без сети. Завершают курс итоговый тест по всей программе и шесть сквозных задач.