месяца
длится полный курс
Практический курс Codenik
Разработка с AI-агентами: от задачи до деплоя
Освойте процесс, в котором агенты ускоряют команду, а качество и ответственность остаются у людей.
50 000 ₽ стоимость полного курса
Практика на процессах вашей команды
Разработка + дизайн единый AI SDLC
Два месяца, чтобы встроить AI в свою работу
Учимся в группе, встречаемся регулярно и сохраняем все материалы под рукой.
в неделю
проходят занятия
часа
длится одно занятие
Работаем в группе
Разбираем темы вместе, обмениваемся опытом и получаем обратную связь.
Можно вернуться к материалам
Записи занятий и обучающая платформа остаются доступны ученику.
Для команд, которым нужен рабочий процесс
Не набор промптов, а понятная система ролей, контекста и контроля результата.
Внедрить AI без потери управляемости
Определите границы делегирования, ответственность людей и правила качества для агентских задач.
Собрать точный контекст
Научитесь проектировать MCP-инструменты и сокращать лишние вызовы.
Дойти от разговора до прототипа
Свяжите решения, задачи, код и дизайн-систему в один процесс.
Восемь уроков: от основ до своего AI-процесса
Четыре модуля ведут от понимания агентов и MCP к анализу задачи, рабочему прототипу и фронтенд-реализации.
Модуль 1 · Урок 1Основы LLM и AI-агентов
Как работают LLM и агенты, в чём их возможности и ограничения. Практика: настраиваем агентов и инструменты на учебной машине.
Модуль 1 · Урок 2Агенты и MCP
Multi-turn loop, MCP-серверы, CLI, промпты и безопасные уровни доступа. Практика: подключаем трекер задач, анализ звонков и Figma.
Модуль 2 · Урок 3Понимание и структурирование задачи
Превращаем звонки и заметки в требования, user story и критерии приёмки. Практика: фиксируем результат и ставим задачи в Jira.
Модуль 2 · Урок 4Конкурентный анализ с AI
Ищем прямых конкурентов, сравниваем функциональность и проверяем источники. Практика: составляем промпт и разбираем результаты исследования.
Модуль 3 · Урок 5Генерация идей и MVP-прототип
Создаём варианты с учётом требований, данных и архитектуры. Практика: превращаем описание в работающий веб-прототип.
Модуль 3 · Урок 6UX-оценка и спецификации
Проверяем макеты, техническую реализуемость и ограничения фронтенда и БД. Практика: проводим UX-критику и готовим спецификации экранов.
Модуль 4 · Урок 7UI по макетам
Подключаем дизайн-систему, пишем фронтенд-код и работаем с Git. Практика: доводим правку до коммита через code review и UX-review.
Модуль 4 · Урок 8Оптимизация AI-процесса под себя
Разбираем skills, reusable-команды, субагентов и анализ usage. Практика: собираем собственный набор инструментов и финальный проект.
AI SDLC · рабочий контур Готов к запуску
- 01 ФокусРабочий сценарий
- 02 ОсноваКонтекст и инструменты
- 03 КонтрольПравила делегирования
- 04 Quality gateЧеловеческое ревью
После курса у вас останется система
Вы сможете выбрать первый сценарий, подготовить контекст и встроить контроль качества до запуска агента.
- Карта процесса AI SDLC для команды
- Правила делегирования и ревью
- Схема MCP-инструментов и контекста
- План первого рабочего сценария
Ведут практики из разработки и дизайна
Дизайн
Маша
Продуктовый дизайнер. Показывает процесс проектирования вокруг AI-агентов на реальных продуктовых задачах.
Разработка
Андрей
Разработчик AI-агентов и MCP-инфраструктуры. Объясняет принципы и технические решения под капотом.
Полный курс
50 000 ₽
Для компаний Специальные условия Узнать условия →
Стоимость полного курса. Программа, практика, материалы и обратная связь входят в цену.
ЗаписатьсяОбсудим задачу вашей команды
Оставьте контакт. Ответим по формату и ближайшему набору.
Вопросы о курсе
Можно прийти всей командой?
Да. Напишите нам состав и роли, чтобы обсудить корпоративный формат.
Будет ли работа с нашими задачами?
Да. Практические решения можно строить на вашем процессе без передачи секретов и закрытых данных.
Что входит в стоимость?
В стоимость 50 000 ₽ входят полная программа, практические задания, материалы и обратная связь.