AI-кодинг - Видеоуроки, курсы, туториалы
AI-кодинг — это разработка, в которой часть работы выполняет языковая модель: она дописывает код в редакторе, правит несколько файлов по одной задаче, пишет тесты, делает ревью и запускает команды в терминале. Первым массовым инструментом стал GitHub Copilot, затем появились редакторы со встроенным ИИ, такие как Cursor, и агенты для терминала: Claude Code, Codex, opencode. Главные навыки здесь — дать модели нужный контекст, разбить задачу на проверяемые шаги и не принимать код без тестов и ревью. Модель при этом не заменяет разработчика: ошибки в сгенерированном коде встречаются регулярно, и их нужно уметь находить.
AI-кодинг закрывает рутину, на которую раньше уходила заметная часть дня: шаблонный код, миграции, тесты для существующих функций, переименования по всему проекту, разбор незнакомой кодовой базы и чтение логов. Агент в терминале может сам воспроизвести ошибку, найти причину и предложить исправление, а разработчику остается проверить дифф. Лучше всего подход работает на задачах с понятным критерием готовности, когда в проекте есть тесты, линтер и типизация. Слабые места тоже известны: модель уверенно придумывает несуществующие API, теряет контекст в больших проектах, дублирует код вместо переиспользования и может незаметно ослабить проверки безопасности. Поэтому в командах, где ИИ пишет много кода, растет роль ревью, тестов и четких описаний задач.
Популярные авторы и школы курсов в категории AI-кодинг
AI-кодинг в разделах
AI-кодинг: Список курсов
Hello InterviewПодготовка к собеседованиюAI-кодингAI-инженерия
Освойте AI-разработку
Learn AI Coding
Learn AI Coding — практический курс по AI-разработке и подготовке к техническим собеседованиям нового поколения, где разработчики решают реальные инженерные задачи с использованием искусственного интеллекта. Вы узнаете, как проходят AI-assisted coding interviews, какие навыки оценивают работодатели и как эффективно применять ИИ-инструменты, сохраняя полный контроль над архитектурой, кодом и итоговым решением.Технологические компании, включая Meta
podlodka.ioКонференцииAI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Techlead Crew #11: «Техлид в эпоху AI»
Techlead Crew #11 «Техлид в эпоху AI» — сезон для техлидов, тимлидов, архитекторов и опытных инженеров о том, как AI меняет процессы разработки, роль технического лидера и работу команд.О чём этот сезонВ одиннадцатом сезоне Techlead Crew разбирается практическое внедрение AI в разработку: от первых экспериментов с AI-агентами до настройки quality gate, построения AI feedback loop и адаптации команды к агентской разработке.Вы увидите, как крупные
podlodka.ioКонференцииAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
AI Crew #4: «Мультиагентные системы»
AI Crew #4: «Мультиагентные системы» — это конференция о проектировании, разработке и внедрении AI-агентов в реальные процессы разработки ПО. Вы разберёте, когда достаточно одного агента, а когда нужна мультиагентная система, как распределять роли между агентами, управлять контекстом, памятью, качеством и стоимостью таких решений.О курсеЧетвёртый сезон AI Crew посвящён мультиагентным системам: архитектурам AI-агентов, оркестрации, автономной разр
podlodka.ioКонференцииДругое (Backend)AI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Backend Crew #5: «AI в бэкенд-задачах»
Backend Crew #5: «AI в бэкенд-задачах» — практический сезон для бэкенд-разработчиков, тимлидов и архитекторов о том, как использовать AI-агентов в backend-разработке: ускорять работу с кодом, внедрять инженерные стандарты, проводить code review, мигрировать легаси и не терять контроль над качеством в продакшене.О СезонеГлавная тема сезона — как сделать разработку backend-приложений быстрее с помощью AI, не превращая процесс в хаос. Вы разберете р
Daniel MokaAI-кодингAI-агентыAI-инженерия
Инженер ИИ-агентов
AI Agent Engineer
Практический видеокурс «Инженер ИИ-агентов» поможет разработчикам освоить агентную разработку и Agentic Engineering: научиться делегировать реальные инженерные задачи ИИ-агентам, управлять их поведением, проверять качество результата и внедрять агентные системы в повседневную разработку.О курсеКурс посвящён агентной инженерии — подходу к разработке программного обеспечения, при котором ИИ-агенты становятся не просто инструментами генерации код
Kent C. Dodds
Theo Browne
Angie Jones
John Lindquist
Adam GospodarczykAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Mega Dev: Пора переосмыслить всё
Mega Dev. It's Time to Rethink Everything
MEGA — это 4-недельная онлайн-программа для middle и senior-разработчиков, которые уже используют AI в работе и хотят перейти от точечного применения нейросетей к системной AI-native разработке. Курс помогает разобраться, как проектировать AI-агентов, выстраивать рабочие процессы с генеративным AI, автоматизировать разработку и сохранять контроль над качеством, безопасностью и результатом.О чём курс MEGAСовременные AI-инструменты уже способны пис
jsmastery.pro
Adrian HajdinAI-кодингAI-агентыAI-инженерияLLM (большие языковые модели)
Агентная инженерия
Agentic Engineering Course
Курс «Агентная инженерия» посвящён профессиональной разработке программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Вы научитесь применять AI не просто для генерации кода, а как полноценный инженерный инструмент для создания качественных, масштабируемых и поддерживаемых приложений. Вместо хаотичного вайб-кодинга и бесконечных промптов курс предлагает системный подход: управление контекстом, планирование архитектуры, контроль качес
master.dev (ex FrontendMasters)
Steve KinneyДругое (ИИ)AI-кодинг
Профессиональная настройка среды AI-разработки, 2.0
Professional AI Dev Setup, v2
Профессиональная разработка с искусственным интеллектом — это не просто умение правильно составлять промпты. Это создание надежной, безопасной и воспроизводимой системы, в которой AI-ассистенты помогают решать инженерные задачи, соблюдают стандарты проекта и работают в рамках четко определенных правил.На этом практическом курсе вы научитесь проектировать профессиональные рабочие процессы AI-разработки с использованием Claude Code, Codex, Cursor и
master.dev (ex FrontendMasters)
Spencer SchneidenbachДругое (Backend)Другое (ИИ)AI-кодинг
Codex для Backend-разработчиков
Codex for Backend Engineers
Codex для Backend-разработчиков — это продвинутый практический курс по применению Codex в реальной backend-разработке: при проектировании API, работе с базами данных и миграциями, написании тестов, отладке сервисов, рефакторинге существующего кода и подготовке изменений к production.О курсеBackend-разработка требует не только быстрого написания кода, но и понимания архитектуры, бизнес-логики, ограничений инфраструктуры, схем данных, авторизации,
Matt PocockДругое (ИИ)Claude CodeAI-кодинг
Интенсив: Разработка с ИИ
AI Coding Crash Course
Разработка с помощью ИИ позволяет писать код быстрее, чем когда-либо. Но без понимания принципов работы ИИ-агентов эта скорость легко превращается в хаос.Новый проект может появиться буквально за несколько промптов. Но по мере добавления функций, исправления ошибок и усложнения требований качество кода может быстро ухудшаться. ИИ-агент начинает принимать неудачные архитектурные решения, дублировать существующий код и требовать всё больше контроля
Узнать больше о AI-кодинг
Какие задачи разработчика AI-кодинг решает лучше всего?
Лучше всего ИИ справляется с задачами, где результат легко проверить. Это шаблонный код, CRUD-эндпоинты, миграции, тесты для уже написанных функций, рефакторинг с переименованием по многим файлам, перевод кода с одного языка или фреймворка на другой. Агент также помогает разобраться в незнакомом проекте: объясняет, где что лежит, находит место ошибки по стектрейсу, читает логи. Хорошо работают и вспомогательные задачи: скрипты, регулярные выражения, SQL-запросы, конфигурации CI. Чем точнее описана задача и чем быстрее можно запустить тесты, тем меньше времени уходит на исправление ошибок модели.
Когда AI-кодинг ускоряет работу, а когда только мешает?
Подход окупается, когда в проекте есть тесты, типизация и понятная структура: модель видит образцы и получает быструю обратную связь. Он хорошо работает на типовых задачах в популярных языках и фреймворках, по которым много открытого кода. Хуже результаты в редких технологиях, внутренних библиотеках без документации и задачах, где важна архитектура всей системы. Риск растет в коде, связанном с безопасностью, деньгами и конкурентным доступом: ошибки там тонкие, а модель пишет правдоподобно. Если на проверку и исправление сгенерированного кода уходит больше времени, чем на ручное написание, задачу стоит разбить мельче или сделать самому.
Чем AI-кодинг отличается от вайб-кодинга?
В AI-кодинге разработчик остается автором кода: он ставит задачу, читает дифф, запускает тесты и отвечает за то, что попадает в репозиторий. ИИ ускоряет работу, но решения принимает человек. Вайб-кодинг, термин для которого в феврале 2025 года предложил Андрей Карпаты, устроен иначе: приложение собирают по описанию и почти не читают сгенерированный код, оценивая только то, работает ли результат. Это удобно для прототипов и личных инструментов. Для кода, который нужно поддерживать годами, нужен контроль, поэтому в командной разработке применяют AI-кодинг.
Что нужно уметь, чтобы начать писать код вместе с ИИ?
Нужна обычная база разработчика: уверенное знание хотя бы одного языка, Git, умение читать чужой код, писать тесты и пользоваться отладчиком. Без этого трудно заметить, что модель ошиблась. Дальше стоит освоить навыки, характерные именно для работы с ИИ: формулировать задачу с критериями готовности, передавать модели нужные файлы и документацию, вести правила проекта для агента, разбивать большую задачу на шаги с проверкой после каждого. Начать проще всего с автодополнения в привычном редакторе, а затем перейти к агенту, который правит несколько файлов и запускает команды.
Кто использует AI-кодинг в компаниях и для каких задач?
Чаще всего это backend- и frontend-разработчики, которые переносят на ИИ рутинный код, тесты и рефакторинг. DevOps-инженеры генерируют конфигурации, скрипты и манифесты, QA-инженеры пишут автотесты, аналитики данных составляют SQL-запросы и скрипты обработки. Тимлиды используют модели для первичного ревью пул-реквестов и разбора чужих модулей. ИИ также помогает с поддержкой старого кода: объяснить логику без документации, обновить зависимости, перевести проект на новую версию фреймворка. Решение о том, какой код попадает в продакшен, при этом остается за командой.