Скачать Курс «ИИ для разработчиков» [Hexlet]

[Elliot]

Складчина: Курс «ИИ для разработчиков» [Hexlet]




Кому подойдет курс

Разработчикам (backend / frontend / fullstack)
Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки
Тимлидам и техлидам
Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ
Специалистам, которые уже в IT и хотят расти
Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления
Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком
Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене

Программа обучения

Введение в разработку с ИИ

Разберёмся, как ИИ меняет работу разработчика и какие задачи действительно можно автоматизировать


Какие типы задач автоматизируются: генерация кода, дебаг, рефакторинг, документация, тестирование
Чем GPT отличается от агента
Как устроены AI-агенты и что они делают «под капотом»
Подходы к работе с кодом через ИИ
Обзор Opencode и современных AI-инструментов
Примеры реальных сценариев с разбором
Результат: вы понимаете архитектуру AI-ассистентов и поймете как использовать их в своей работе

Архитектура и управление AI-агентами

Глубоко разбираем устройство агентов и учимся управлять ими как инструментом


Выбор модели под задачу
Режимы работы и субагенты
Инициализация, agents.md и структура агента
Контекстное окно и управление памятью
Логика работы агента и команды
Skills и Tools
MCP и механизмы обогащения информации
Git-хостинг и интеграции
ACP и управление процессами
Безопасность и контроль разрешений
Финансовая эффективность работы с моделями
Результат: вы умеете настраивать агента под реальные задачи и контролировать его поведение, безопасность и стоимость

Практика работы с агентами в разработке

Применяем всё на реальных инженерных задачах.

Написание кода через агента
Дебаг и поиск ошибок
Рефакторинг и улучшение архитектуры
Работа с документацией
Планирование задач и управление итерациями
Разбор реальных кейсов
Результат: вы используете ИИ как полноценного помощника в разработке

AI-ориентированный workflow на GitHub

Выстраиваем современный процесс разработки

Интеграция Copilot и AI-инструментов
Работа с pull request через ИИ
Автоматизация ревью
Управление задачами и репозиторием
Лучшие практики AI-workflow
Результат: вы строите процесс разработки, где ИИ — часть системной инженерной среды

Итоговый проект

Фулстек-проект с применением AI-агентов

Проектирование архитектуры
Разработка backend и frontend
Использование агента для кода, тестов и документации
Работа через Git-процесс
Финальная защита проекта
Результат: готовый проект в портфолио и опыт работы в AI-ориентированной разработке






СКАЧАТЬ

Что бы скачивать сливы курсов и складчины вы должны зарегистрироваться