ИИ для разработчиков — Кирилл Мокевнин (2026)

100

Категории: ,

ИИ для разработчиков

Автор курса: Кирилл Мокевнин

Сайт автора: special.hexlet_io/offer-ai-for-developers

ru.hexlet_io/programs/ai-for-developers

Цена автора: 29000 руб.

 

Освоите разработку с ИИ-агентами: научитесь автоматизировать задачи, управлять агентами, работать с кодом через AI-ассистентов и выстроите полноценный AI-ориентированный workflow. Разберёте реальные кейсы, соберёте фулстек-проект и получите практический опыт современной разработки.

  • Проект с применением ИИ-агентов в портфолио
  • Навык, который нужен разработчику в 2026

Программа курса «ИИ для разработчиков»

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

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.