Чему вы научитесь
- — Работать с парным программированием через ИИ: автодополнение, генерация кода, режимы взаимодействия (ask / edit / агентный режим)
- — Понимать базовые механики: токены, окна контекста, галлюцинации и их влияние на результат
- — Определять, когда использовать ИИ, а когда писать код вручную
- — Настраивать GitHub Copilot в VS Code и эффективно использовать ghost text и подсказки
- — Использовать продвинутые приёмы вроде “соседних вкладок” для улучшения генерации
- — Делегировать агенту полную реализацию (например, REST API)
- — Кастомизировать поведение ИИ через instruction-файлы, участников и слэш-команды
- — Автоматизировать ревью кода через CodeRabbit
- — Настраивать анализ пул-реквестов, безопасность и поведение через .yaml
- — Проводить локальные ревью через CLI
- — Работать с терминальными ИИ-инструментами: Claude Code и Gemini CLI
- — Использовать режимы рассуждения, большой контекст и мультимодальные возможности
- — Сравнивать подходы разных инструментов под задачи
- — Разворачивать OpenClaw как локального ИИ-ассистента с полной кастомизацией
- — Автоматизировать задачи через cron-задачи и десктопные действия
- — Строить единый воркфлоу с оркестрацией нескольких ИИ-инструментов
- — Подключать внешние инструменты через MCP
- — Обеспечивать качество и безопасность кода при работе с ИИ
- — Улучшать промпты по рабочей формуле промпт-инжиниринга
Начальные требования
Предполагается, что у вас уже есть базовый опыт программирования. Не обязательно быть экспертом, но вы должны уметь писать простые программы, пользоваться редактором кода и иметь базовое понимание Git.
AI-инструменты наиболее эффективны, когда вы уже понимаете основы программирования.
Программа курса
загружаем...
Price:
Бесплатно