Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

  1. Урок 1. 00:44:22
    001 AI — это не очередной инструмент, а новая природа организации Рафаэл Тонаканян, К
  2. Урок 2. 00:35:38
    002 AI-assisted Reverse Requirements Engineering Софья Калинина (Ростелеком ИТ)
  3. Урок 3. 00:48:31
    003 Axelix Масштабируем Open Source с помощью AI Михаил Поливаха (Axelix Labs)
  4. Урок 4. 00:44:51
    004 Spec-Driven Development через все роли команды как мы внедрили единый процесс в монолит с 10-л
  5. Урок 5. 01:34:13
    005 Воркшоп «Осторожное внедрение агентов в рабочий процесс тестировщика» Юлия Дол
  6. Урок 6. 01:42:08
    006 Воркшоп «Под капотом автономных агентов 10 архитектурных паттернов на чистом Python
  7. Урок 7. 00:49:54
    007 Выживут ли QA Quality Builder кто будет отвечать за качество Михаил Новотарский (Сбер)
  8. Урок 8. 00:45:59
    008 Грабли во внедрении ИИ в SDLC – почему ИИ есть, а результата нет (и как это лечить) Н
  9. Урок 9. 00:43:44
    009 Закрыли SRE - агента. Никакого чуда Иван Юрченко (Т-Банк)
  10. Урок 10. 00:36:00
    010 ИИ в масштабе Как управлять внедрением, метриками и трансформацией команды из 500+
  11. Урок 11. 00:48:33
    011 Как подготовить проект и окружение к агентной разработке Кирилл Мокевнин (Hexlet)
  12. Урок 12. 00:46:33
    012 Как собрать свой Agentic Harness и что это такое Артем Астапенко (AgentArea)
  13. Урок 13. 00:49:36
    013 Круглый стол «MCP vs CLI, harness, агентские платформы куда несёт индустрию и кому верить
  14. Урок 14. 00:51:56
    014 Преодолевая сопротивление ИИ глазами разработчика Андрей Кулешов (Yandex Infrastructure)
  15. Урок 15. 00:32:49
    015 Проблемы с доверием Как научиться доверять AI-агентам и позволить мигрировать кри
  16. Урок 16. 00:44:50
    016 Прыжок веры кейс трансформации команды Сергей Чистяков (Райффайзен Банк)
  17. Урок 17. 00:46:33
    017 Разработчик под нагрузкой 7 правил по работе с несколькими AI-агентами Николай Се
  18. Урок 18. 00:50:39
    018 Скиллы вместо функций как агенты учатся и сами улучшают свои навыки Константин