[Stepik] Vibecoding: Claude Code, Codex, Cursor и agentic development [Алексей Малышкин]

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.

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

Для кого этот курс:

• Python-разработчикам и backend-разработчикам, которые хотят ускорить повседневную работу с помощью Claude Code, Codex, Cursor и других coding agents
• Frontend- и fullstack-разработчикам, которым нужно быстрее запускать фичи, MVP и прототипы
• Indie hackers, фаундерам и solo-разработчикам, которые хотят делать больше продуктов за меньшее время
• Аналитикам, automation-разработчикам и техническим специалистам, которые пишут код и хотят встроить AI в свою повседневную работу
• Всем, кто уже пробовал AI-инструменты для разработки, но хочет перейти от хаотичного использования к понятному и сильному workflow
• Тем, кто хочет не отстать от новой реальности разработки и научиться работать так, как будут работать сильные команды в 2026 году

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.

Автор Алексей Малышкин:

• Автор курсов по программированию, машинному обучению и анализу данных. Разбираю современные технологии и инструменты.
• Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных.
• Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение.
• Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано.