О курсе

Воркшоп является продолжением первой части, где рассматривался процесс разработки с AI: research, постановка задачи, декомпозиция, план, реализация и проверка, а также сохранение артефактов для использования в качестве контекста. Во второй части акцент смещается на масштабирование этого процесса и построение системы, в которой AI-агент работает под контролем разработчика.

В описании программы говорится, что материал посвящён инженерному подходу, а не подбору промптов. Среди заявленных тем — MCP, workflow, разделение ролей, субагенты и quality gates. Автор предлагает рассмотреть, как выстроить процесс с предсказуемым результатом по настраиваемому workflow.

Практическая часть описывает создание собственного таск-менеджера. В первой части заявлены workflow и разделение ролей, субагенты для планирования, реализации и проверки, артефакты как источник правды, quality gates и контроль качества, backend на Go с Postgres и HTTP API, а также собственный MCP-сервер поверх backend.

Во второй части упоминаются AI Workspace как точка объединения проектов, проверка созданного MCP через MCP Unit, создание frontend поверх готовых контрактов и сборка всего пайплайна через AI Factory.

Что рассматривается в программе

  • Рассматривается построение workflow и разделение ролей в AI-разработке
  • Разбирается использование субагентов для планирования, реализации и проверки
  • Обсуждается работа с артефактами как источником правды
  • Рассматриваются quality gates и контроль качества
  • Разбирается создание backend на Go с Postgres и HTTP API
  • Рассматривается создание собственного MCP-сервера поверх backend
  • Обсуждается проверка MCP через MCP Unit
  • Разбирается создание frontend поверх готовых контрактов и сборка пайплайна через AI Factory

Кому может быть полезен курс

  • Разработчикам, которые интересуются организацией процесса разработки с использованием LLM
  • Тем, кто знаком с основами работы с AI-агентами и хочет рассмотреть более сложные сценарии
  • Специалистам, которым нужно ознакомиться с MCP, субагентами и quality gates
  • Тем, кто интересуется построением собственных инструментов и пайплайнов для AI-разработки

Вопросы о программе

Чему посвящён воркшоп?

В описании указано, что воркшоп посвящён инженерному процессу AI-разработки: MCP, workflow, ролям, субагентам и quality gates. На практике разбирается создание собственного таск-менеджера.

Какие технологии упоминаются в практической части?

Среди заявленных технологий — backend на Go, Postgres, HTTP API, собственный MCP-сервер, MCP Unit, frontend и AI Factory.

Нужно ли проходить первую часть воркшопа?

В описании воркшоп назван следующим шагом после первой части, где рассматривались основы работы с LLM и процесс разработки с AI. Прямых требований к прохождению первой части не указано.

Что входит в первую и вторую части воркшопа?

В первой части заявлены workflow и разделение ролей, субагенты, артефакты как источник правды, quality gates, backend на Go с Postgres и HTTP API, а также MCP-сервер. Во второй — AI Workspace, проверка MCP через MCP Unit, создание frontend и сборка пайплайна через AI Factory.