ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование

В рамках модуля изучим архитектурные парадигмы кодинговых агентов в средах Cloud, IDE, CLI. Определим методологию выбора инструментов на основе требований проекта, включая российские и open-source решения. Цель модуля Разобраться как устроен стек AI-кодинга во второй половине 2026 года и научиться выбирать инструменты под задачу и контекст (прототип / MVP / production-решение). Результат модуля Есть чёткое понимание, какой AI-инструмент использовать под задачи и настройка сетапа.

Тема 1: Ландшафт Coding-агентов в 2026

Тема 2: Функциональные возможности coding-агентов

Тема 3: Управление Coding агентом // ДЗ

В рамках модуля настроим окружение для эффективной разработки с coding-агентами. Цель модуля Выстроить систему работы с AI-агентом в проекте, где результат управляемый. Результат модуля Собрана среда разработки с правилами, контекстом и управляемым поведением агента.

Тема 1: Настройка среды и структура проекта

Тема 2: От промпт инженерии к инженерии контекста

Тема 3: Фреймворки разработки для эффетивной работы // ДЗ

В рамках модуля сформируем идею проекта, проверим её, проработаем требования и UX. Цель модуля Сформировать контекст для AI агента, чтобы получить качественный результат. Результат модуля Собран handoff-пакет для разработки: валидированная идея, PRD, User Stories, acceptance criteria, UX-референсы и design.md.

Тема 1: Стратегия и генерация гипотез проекта

Тема 2: Проработка требований

Тема 3: Проектируем UX // ДЗ

В рамках модуля рассмотрим 3 этапа эволюции качества интерфейса генерируемого AI. Цель модуля Научиться собирать интерфейс тремя уровнями качества: прототип за час, MVP за день, production-UI. Результат модуля Собран фронт своего проекта: от кликабельного прототипа до production-интерфейса по своей дизайн-системе.

Тема 1: Собираем прототип

Тема 2: Собираем MVP и Landing Page

Тема 3: Собираем высококачественный Production UI // ДЗ

В рамках модуля соберём серверную часть проекта с coding-агентом: спроектируем схему данных из PRD, поднимем БД, соберём API через spec-driven + TDD и встроим AI-функционал в сам продукт. Цель модуля Научиться доводить проект от фронта до рабочего backend силами агента, сохраняя контроль качества через спецификации и тесты, а не через чтение каждой строчки кода. Результат модуля Работающий backend: БД со схемой и миграциями, API с тестами, авторизация и политики доступа, фронт получает живые данные, в продукт встроена первая AI-фича.

Тема 1: База данных для вашего проекта

Тема 2: Разрабатываем Backend: API и бизнес-логика

Тема 3: Разрабатываем Backend: интеграции AI-функционала в проект // ДЗ

В рамках модуля выстроим контур качества: AI-агенты ревьюят код, генерируют честные тесты, гоняют e2e-проверки в браузере и доводят проект до production-деплоя с CI/CD. Цель модуля Перестать быть узким местом на ревью и тестировании — делегировать контроль качества агентам, оставив за собой решение «что уходит в прод». Результат модуля Проект живёт на публичном URL: настроены review-агент, тестовый контур, CI/CD-пайплайн с гейтами качества и security-аудит.

Тема 1: Code-review с AI агентом

Тема 2: QA с AI агентом

Тема 3: Деплой и production-контур // ДЗ

В рамках модуля соберём из агентов команду разработки: оркестратор раздаёт задачи, агенты-специалисты (Front, Backend, QA, Review) работают параллельно, а вы управляете процессом, а не строчками кода. Цель модуля Научиться масштабировать себя: вести несколько задач параллельно через мульти-агентные и фоновые workflow — и понимать, где мультиагентность реально ускоряет, а где сжигает токены. Результат модуля Работает мульти-агентный пайплайн: фича проходит путь «оркестратор → исполнители → QA → review → merge» с параллельной работой агентов и передачей контекста между ними.

Тема 1: Оркестрация: из одного агента — в команду

Тема 2: Фоновые агенты и автономные петли

Тема 3: Безопасность и контроль // ДЗ

Заключительный месяц курса посвящён проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // Проект

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса