О курсе

Программа курса «ИИ для разработчиков» начинается с введения в разработку с ИИ: рассматривается, как ИИ меняет работу разработчика, какие типы задач могут автоматизироваться (генерация кода, дебаг, рефакторинг, документация, тестирование), чем GPT отличается от агента и как устроены AI-агенты. Также даётся обзор Opencode и современных AI-инструментов, приводятся примеры реальных сценариев.

Отдельный блок посвящён архитектуре и управлению AI-агентами: 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.

Практическая часть включает написание кода через агента, дебаг и поиск ошибок, рефакторинг и улучшение архитектуры, работу с документацией, планирование задач и управление итерациями, а также разбор реальных кейсов. Далее рассматривается AI-ориентированный workflow на GitHub: интеграция Copilot и AI-инструментов, работа с pull request через ИИ, автоматизация ревью, управление задачами и репозиторием, лучшие практики AI-workflow.

Завершает программу 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 и финальная защита проекта. По описанию курса, результатом заявлены готовый проект в портфолио и опыт работы в AI-ориентированной разработке.

Что рассматривается в программе

  • Рассматривается архитектура AI-ассистентов и отличие GPT от агента
  • Разбирается настройка и управление AI-агентами: режимы работы, субагенты, agents.md, контекстное окно и память
  • Изучаются Skills, Tools, MCP и механизмы обогащения информации
  • Рассматриваются безопасность, контроль разрешений и финансовая эффективность работы с моделями
  • Практикуется написание кода через агента, дебаг, рефакторинг и работа с документацией
  • Разбирается AI-ориентированный workflow на GitHub: интеграция Copilot, работа с pull request и автоматизация ревью
  • В рамках итогового проекта рассматривается разработка фулстек-приложения с применением AI-агентов

Кому может быть полезен курс

  • Разработчикам backend, frontend и fullstack, интересующимся применением ИИ-агентов в инженерных задачах
  • Тимлидам и техлидам, которые рассматривают внедрение AI-workflow в команду
  • Специалистам, уже работающим в IT и желающим ознакомиться с AI-ориентированными подходами
  • Тем, кто интересуется темой AI-Native разработки и устройством субагентов, MCP и skills

Вопросы о программе

Какие темы рассматриваются в программе курса?

В программе рассматриваются введение в разработку с ИИ, архитектура и управление AI-агентами, практика работы с агентами в разработке, AI-ориентированный workflow на GitHub и итоговый фулстек-проект с применением AI-агентов.

Какие инструменты и понятия упоминаются в описании?

Среди упоминаемых понятий и инструментов — Opencode, GitHub Copilot, agents.md, субагенты, Skills и Tools, MCP, ACP, Git-хостинг и интеграции, а также управление контекстным окном и памятью агента.

Что входит в итоговый проект?

Итоговый проект представляет собой фулстек-проект с применением AI-агентов: проектирование архитектуры, разработку backend и frontend, использование агента для кода, тестов и документации, работу через Git-процесс и финальную защиту проекта.

Кому адресован курс по описанию?

По описанию курс адресован разработчикам backend, frontend и fullstack, тимлидам и техлидам, специалистам, уже работающим в IT, а также тем, кто интересуется AI-Native разработкой.