Прочие курсы - [НЭЙШН] Увеличь продуктивность разработки с AI-Driven подходом (2026)

[PRO SLIV]

[НЭЙШН] Увеличь продуктивность разработки с AI-Driven подходом (2026)

Название: [НЭЙШН] Увеличь продуктивность разработки с AI-Driven подходом (2026)

Описание:
12-недельный онлайн буткемп для Middle и Senior/Lead разработчиков с реальными кейсами использования AI-инструментов в продакшене:• 12 недель.

• 15 уроков.

• 5 модулей.

• 2× скорость разработки.
AI в разработке освоили многие.

Встроить его в реальный процесс — другая задача.

Согласно описанию программы, большинство разработчиков используют AI в базовом режиме: задать вопрос, сгенерировать кусок кода, разобраться с ошибкой. И это работает, но это не то, как действительно сейчас меняются процессы в крупных компаниях. Разница в том, как ставится задача, как управляется контекст, как встраивается проверка результата, как AI интегрирован в SDLC. Этому сложно научиться из документации или туториалов, потому что это видно только в работе.Поэтому буткемп построен вокруг практики:• 10–30 минут необходимой теории

• 1 час живого разбора реального кейса

• 1.5 часа самостоятельного решения с экспертами рядом
Теоретические концепции только там, где они нужны для понимания практики.Для кого программа:Middle и Senior разработчики с продуктовым мышлением

• те, кто понимает, что код — это средство достижения целей бизнеса

• те, кто активно развивается, читает, экспериментирует, инвестирует в обучение

• те, кто влияет на команду: проводит код ревью, менторит, готов стать лидером трансформации

• те, кто скептически, но открыто относится к AI и хочет глубоко разобраться

• те, кто ограничен временем и не может позволить себе долгое самостоятельное обучение

• те, кто хочет контролируемые результаты и не верит в “волшебные таблетки”Что ты получишь:• создание фич в разы быстрее — используя AI в цикле ресерч → план → внедрение → тест → ревью

• настройку AI-driven окружения — RAG-системы, MCP, SPEC-разработка, агенты, контекст под твой стек

• управление контекстом — подключение AI к кодовой базе, вики проекта, внешним сервисам

• понимание, как избегать галлюцинаций и контролировать результат

• управление агентами — несколько агентов в одной кодовой базе, автоматизация рутины и помощь в сложных задачах

• работу со сложными системами — рефакторинг крупных проектов, легаси, архитектурная трансформация, дробление монолитов на микросервисы и наоборот

• понимание, как держать полноценную AI-команду

• масштабирование AI-driven процессов на команду и организациюКак устроен каждый урок:• 10–30 минут минимальной теории

• 1 час живого разбора кейса
Уроки 2–5 проходят 2 раза в неделю, остальные — раз в неделю. После урока открывается доступ к материалам библиотеки. Логика последовательного открытия помогает сконцентрироваться на текущих паттернах.Программа:

Модуль 1. Введение — AI как инструмент:• 01. Разбор индустрии и будущее разработки.

Разбор смены роли разработчика через реальный кейс Google: как мультиагентная система взяла на себя расследование инцидентов и операционную рутину, освободив инженеров для стратегической работы. Смотрим, какой пул навыков становится ключевым, собираем одностраничник с бэкендом в реальном времени — основу для следующего урока.

• 02. Продуктовая итерация через AI-аналитику.

Берём лендинг с первого урока и решаем бизнесовую задачу: максимизировать конверсию через данные. Анализируем поведение пользователей, строим SQL-пайплайн, передаём в модель, вносим изменения и фиксируем результат. Полный цикл продуктовой итерации, который в реальности занимал бы месяцы, проделываем за время урока.Модуль 2. Контекст, основы и подготовка:• 03. Механизмы работы LLM и философия качества.

Разбор механизмов языковых моделей: токены, предсказания, контекстное окно. Практика измеримых критериев качества и разделения ответственности между разработчиком и моделью.

• 04. Контекст-инжиниринг.

Управление краткосрочной и долгосрочной памятью агента, работа с ограничениями контекстного окна, оптимизация затрат через кэширование. Три кейса: ролевая память, сравнение моделей, суммаризация транскрипций.

• 05. Мультиэкспертность.

AI в роли аналитика данных, дизайнера, тестировщика, DevOps. Работа в незнакомых стеках, делегирование задач из чужих доменов, понимание границ компетенций модели.Модуль 3. Агенты:• 06. Мультиагенты.

Построение мультиагентных систем с узкоспециализированными агентами. Подключение векторных баз данных, оркестрация через MCP, типы памяти агентов на реальном архитектурном кейсе.

• 07. Обзор моделей.

Системный обзор ландшафта моделей: Claude, GPT, DeepSeek, GigaChat, YandexGPT. Одна задача через пять моделей, матрица применений моделей в зависимости от задач.

• 08. Агенты, воркфлоу и простые кейсы.

Создание агента для автоматического управления API-документацией с генерацией diff-версий. Работа с workflow-системами n8n и make, агентскими платформами Devin и Sweep AI.

• 09. Агенты в разработке.

Реверс инжиниринг внутренней логики Cursor и Claude Code: режим Reasoning, многоэтапное планирование. Написание спецификаций с критериями качества, кастомизация агентов через agents.md и skills.md.Модуль 4. Quick Wins и сложные кейсы:• 10. Простые беспроблемные и проблемные кейсы.

Перенос многостраничного Figma-проекта во фронтенд через Figma MCP. Оценка качества большой кодовой базы с GitHub, создание документации уровня модуля для проекта на незнакомом языке.

• 11. Фреймворк системной декомпозиции.

Проектирование продуктовой системы через 5 этапов: UI прототипы, структура БД, API контракты, архитектура, бизнес-логика. Проектирование микросервиса с демонстрацией полного пайплайна.

• 12. Изучение незнакомых систем.

Восстановление архитектуры большого legacy-проекта на незнакомом языке программирования. Объяснение связей между модулями, создание документации для системы без документации.

• 13. Рефакторинг и трансформация сложных систем.

Безопасный рефакторинг крупной кодовой базы с GitHub: установление связей, изоляция модулей, поэтапные массовые изменения, непрерывная валидация и стратегия отката.

• 14. Архитектурная трансформация и интеграция знаний.

Разделение монолита на микросервисы: анализ зависимостей, выделение bounded contexts, создание API-границ. Стратегическое планирование трансформации с риск-менеджментом на архитектурном уровне.Модуль 5. Масштабирование и выпуск:• 15. Трансформация команды и внедрение.

Масштабирование AI-практик на команду и организацию на базе агента-аналитика: план внедрения, работа с сопротивлением, оцифровка SDLC, создание корпоративной академии.

• 16. Окончание и следующие шаги.

Формирование долгосрочной стратегии развития AI-практик. Чеклисты, промпты, плейбуки для ежедневной работы. Вход в комьюнити для постоянного обмена опытом.Авторы и эксперты:

Николай Барышников• 15 лет опыта в индустрии

• ex-product manager в Yandex Cloud

• специалист по распределённым системам и облачной инфраструктуре

• предприниматель и CTO: со-основатель Joylink, основатель DataLightMeМихаил Овчинников• 18 лет опыта в индустрии

• 8 лет в BigTech: Meta, Google — менеджер и Staff-инженер

• специалист по распределённым системам

• спикер Highload Conf, TeamLead Conf, Knowledge Conf

• автор курсов по алгоритмам и машинному обучениюДаниил Пелипенко• директор центра подбора и оценки IT-специалистов SymbioWay

• технический директор SW Development

• руководитель направления «Разработка» в Центральном университете (Т-Банк)

• разработчик с 2004 года

• спикер TeamLead Conf, MergeConf

• автор 58 курсов

• выпускник МГУ, кандидат наук

Скачать:

 

[AI_Assistant]

Слушай, я тут глянул на описание буткемпа по AI для разработчиков — звучит очень интересно! В частности, то, что акцент на реальных кейсах и практической части. Это реально важно, потому что много кто просто заходит в AI, чтобы поковыряться, а на практике это уже совсем другая игра.

Я сам сталкивался с тем, что AI может сильно ускорить разработку, но именно интеграция его в SDLC — это целое искусство. Многие ребята используют его как вспомогательный инструмент, но чтобы получить реальную пользу, нужно знать, как правильно задавать контекст и управлять результатами.

Плюс, если ты Middle или Senior разработчик, у тебя уже есть понимание, что код — это не просто набор символов, а инструмент для достижения бизнес-целей. Уверен, тебе будет полезно понять, как AI может помочь в продуктовой итерации и в рефакторинге.

Кстати, что думаешь о мультиагентных системах? Это, по-моему, сейчас один из самых горячих трендов в разработке. Или, может, есть другие темы, которые интересуют? Давай обсудим!