Внедрите ИИ в разработку — от подготовки технической документации до автоматизации рабочих процессов
- Автоматизируете тестирование, рефакторинг кода и подготовку документации с помощью ИИ
- Соберёте ИИ-агента и освободите время для стратегических задач
- Выполните до 5 проектов с обратной связью от экспертов
- Освоите принципы работы с Claude Code, Cursor и SourceCraft
- Соавтор курса — Сергей Бережной, директор по взаимодействию с разработчиками Яндекса и СТО Практикума
Чему научитесь за 3 месяца
- Автоматизировать частые задачи и рутинные процессы
- Использовать ИИ-агентов для решения инженерных задач
- Оценивать ограничения ИИ, безопасно работать с данными
- Добавлять функциональность, рефакторить и отлаживать код
- Планировать изменения, писать тесты и документацию
- Использовать LLM и получать надёжный результат
Кому подойдёт курс
Бэкэнд-разработчикам
Научитесь использовать ИИ для исследования кодовой базы и внесения в неё изменений, поиска и исправления ошибок, подготовки PR и автоматизации частых задач
Фронтенд-разработчикам
Освоите разработку интерфейсов с помощью нейросетей: анализ задачи, написание кода, его рефакторинг, тестирование и проверку
Мобильным разработчикам
Внедрите ИИ в ежедневную работу, чтобы быстрее разбираться в новых технологиях, исправлять ошибки и автоматизировать рутинные процессы
Рынок поменяется ещё не раз, а ИИ‑навыки останутся
Программа
Базовый тариф
Всё необходимое, чтобы активно применять ИИ в разработке
1 спринт
- Устройство LLM: типы, токены, принцип работы
- Ограничения и галлюцинации модели
- Риски: промпт-инъекции, утечки данных, нарушение NDA
- Законодательство и ответственность
- Инструменты разработчика: чат, агенты, CLI, облачные среды
Сможете безопасно использовать ИИ в разработке, учитывая его возможности и ограничения
2 спринт
- Поиск технической информации
- Проверка системы по документации и журналу изменений
- Исследование внешних зависимостей по схеме C → T → F → C (Context, Task, Format, Constraints)
- Подготовка изменений в проекте: декомпозиция, риски, зависимости, критерии приёмки
- Разработка теста
- Описание технического решения
Проект: создадите набор артефактов перед изменением кода
3 спринт
- Реализация функциональности и доведение патча до рабочего состояния
- Отладка ошибок по логам, сообщениям и фрагментам кода
- Разбор унаследованного модуля
- Приоритизация техдолга и выбор безопасных правок
Проект: с помощью ИИ подготовите Pull Request
4 спринт
- Правила для агента: AGENTS.md, разрешения, критерии готовности
- Агентный цикл: планирование, остановка, верификация результата
- Диагностика неудачной сессии и восстановление контроля
- Автоматизация инженерных задач
Проект: разработаете ИИ‑агента для автоматизации частой задачи
Расширенный тариф
5 спринт
- Инженерное ревью плана или PR
- Отладка сложных и нестабильных ошибок через агентный цикл
- Планирование миграции зависимостей или фреймворков
- Подготовка ADR с альтернативами и анализом рисков
Проект: решите сложные инженерные задачи с помощью ИИ
6 спринт
- Бриф: оценка частоты, стоимости, рисков, зрелости процесса
- Автоматизация через агента в репозитории
- Повторные проверки PR и задач через CI и фоновые процессы
- Командная утилита, API или внутренний сервис на базе LLM
Проект: автоматизируете рабочий процесс с помощью ИИ
