Чему вы научитесь
- Ставить AI-агенту маленькие проверяемые задачи
- Писать prompts с целью, контекстом, ограничениями и критерием готовности
- Выбирать подходящий инструмент: Codex, Claude Code, IDE-ассистент или MCP
- Давать агенту контекст без лишнего шума и утечек доступа
- Подключать MCP/tools и понимать границы безопасности
- Принимать результат через diff, тесты, review и воспроизводимые проверки
- Создавать Agent Skills через SKILL.md, references и scripts
- Оформлять командные правила работы с агентами, чтобы процесс масштабировался
О курсе
AI Agents: Claude Code, Codex, MCP
Это короткий практический курс для тех, кто хочет работать с AI-агентами по-взрослому: не просто просить нейронку “напиши код”, а ставить проверяемые задачи, давать правильный контекст, использовать инструменты, читать diff, запускать тесты и превращать повторяемые процессы в Agent Skills.
Курс сделан для быстрого прохождения: без воды, но с плотной пользой. Внутри схемы, prompts, чек-листы, тесты и реальные рабочие сценарии для Codex, Claude Code, IDE-ассистентов, MCP и skills.
Почему это стоит изучить сейчас
AI-инструменты меняются быстро, но навык управления агентом остается. Если вы умеете разбивать задачу, задавать границы, подключать источник правды и принимать результат через проверку, вам будет легче переходить между Codex, Claude Code, Cursor, Copilot и следующими инструментами, которые появятся завтра.
Что внутри курса
- Карта агентной работы: как выглядит рабочий цикл агента и какие задачи ему давать.
- Codex и Claude Code: чем отличаются поверхности, где удобнее CLI, IDE и облачная работа.
- Prompt и контекст: как писать задачу так, чтобы агент не угадывал.
- MCP и tools: как давать агенту доступы, resources и действия без хаоса.
- Код, тесты, ревью: как принимать агентский diff и не ломать проект.
- Командная работа: policy, метрики, безопасный процесс.
- Agent Skills: как превращать повторяемые задачи в reusable навыки через SKILL.md, references и scripts.
Что вы сможете после курса
- ставить агенту маленькие проверяемые задачи;
- писать prompts, которые дают цель, контекст, запреты и проверку;
- понимать, когда выбрать Codex, Claude Code, IDE-ассистент или MCP;
- подключать инструменты и источники правды без лишнего риска;
- принимать результат через diff, тесты и review;
- создавать Agent Skills для повторяемых процессов;
- строить безопасные правила работы с агентами в команде.
Кому подойдет
- разработчикам, которые хотят быстрее делать bugfix, тесты, ревью и небольшие фичи;
- тем, кто уже пользуется нейронками, но получает случайные результаты;
- тимлидам и авторам курсов, которым нужен понятный workflow с AI-агентами;
- новичкам в Codex, Claude Code, MCP и Agent Skills, которым нужна простая карта без перегруза.
Формат
- 7 модулей, 28 уроков, 140 шагов;
- 28 зачётных тестов для сертификата;
- много схем, prompts и чек-листов;
- можно пройти быстро, но материал остается как рабочая шпаргалка.
Главная мысль курса: хороший AI-агент не заменяет инженерное мышление. Он усиливает его, если вы умеете задавать процесс, границы и проверку.