О курсе

Курс позиционируется как продолжение базового трека «Разработка с AI на практике для всех». В описании указано, что реализация проектов выполняется моделями под управлением пользователя, а для участия не требуется бэкграунд программиста. Программа состоит из восьми занятий и включает четыре законченных проекта.

Первое занятие посвящено созданию панели мониторинга с данными из YouTube, Google Analytics и Google Sheets. Рассматриваются расширенные возможности GitHub, AI-инструменты для интерфейсов, MCP и работа с Figma-файлами в агентах кодинга. Второе занятие касается оптимизации проекта, работы с CLI-агентами, оптимизации базы данных и внедрения LLM-аналитики в панель мониторинга.

Третье занятие посвящено углублённому проектированию с AI, техникам prompt и context engineering, запуску проектов на серверах и созданию интерактивного голосового AI-агента. Четвёртое занятие рассматривает настройку AI-агентов кодинга под индивидуальный стиль работы, создание файла Agents.md и добавление этапов интерактивности в голосового агента.

Пятое занятие посвящено типам баз данных, безопасной работе с ними через AI-инструменты и созданию проактивного агента мониторинга. Шестое занятие рассматривает MCP для профессиональной работы и подключение MCP-серверов к агенту мониторинга. Седьмое занятие посвящено созданию AI-агента для обработки входящих писем, анализу почты и написанию черновиков ответов в человеческом стиле. Восьмое занятие охватывает инструменты AI-кодинга для продуктивности, включая написание Python-скриптов, конвертацию PDF, создание транскрипций и перевод текстов.

В материалах перечислены используемые технологии: Visual Studio Code, Codex, Gemini API, OpenRouter API, Vercel, Cloudflare, Supabase, Deepgram, Render, MCP, OCR, а также интеграции Google/YouTube и Figma. Отмечается, что часть сервисов имеет бесплатные тарифы или квоты, для некоторых интеграций могут потребоваться оплачиваемые лимиты.

Что рассматривается в программе

  • рассматривается разработка интерфейсов и панелей мониторинга с подключением внешних источников данных
  • разбирается оптимизация архитектуры, контекста и хранения данных в AI-проектах
  • рассматривается внедрение LLM-аналитики и генерация рекомендаций на основе данных
  • разбирается создание интерактивных голосовых агентов с использованием распознавания речи
  • рассматривается настройка AI-агентов кодинга через файл Agents.md и собственные инструкции
  • разбирается работа с MCP для подключения инструментов к агентам
  • рассматривается создание проактивного агента мониторинга и работа с базами данных
  • разбирается создание агента для обработки почты и написания черновиков ответов

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто уже прошёл базовый курс «Разработка с AI на практике для всех» и хочет продолжить изучение темы
  • тем, кто интересуется проектированием интерфейсов и панелей мониторинга с использованием AI-инструментов
  • тем, кто хочет ознакомиться с созданием голосовых и почтовых AI-агентов
  • тем, кто интересуется настройкой MCP и работой с базами данных в AI-проектах
  • специалистам, которым нужно ознакомиться с инструментами AI-кодинга для автоматизации задач

Вопросы о программе

Для кого предназначен этот курс?

В описании указано, что курс является продвинутым и предназначен для тех, кто уже прошёл базовый курс «Разработка с AI на практике для всех» и готов перейти на следующий уровень. Также отмечено, что разрабатывать можно без бэкграунда программиста.

Какие проекты входят в программу?

Программа включает четыре проекта: панель мониторинга проектов с данными из внешних сервисов, интерактивный голосовой AI-агент для общения с клиентами, проактивный AI-агент мониторинга и AI-агент для обработки входящих писем.

Какие технологии и сервисы используются в курсе?

В материалах перечислены Visual Studio Code, Codex, Gemini API, OpenRouter API, Vercel, Cloudflare, Supabase, Deepgram, Render, MCP, OCR, а также интеграции Google/YouTube и Figma. Отмечается, что часть сервисов имеет бесплатные тарифы или квоты, для некоторых могут потребоваться оплачиваемые лимиты.

Что рассматривается на занятиях по MCP?

Шестое занятие посвящено MCP для профессиональной работы: рассматривается MCP как инструмент для AI-агентов, особенности кодинга с AI в области MCP и подключение доступа к MCP-серверам для агента мониторинга.