Агентная инженерия

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 качества и проверку результатов работы ИИ.

О чём курс

В основе обучения лежит JSM Skills Workflow — практическая система AI-разработки, созданная на основе 12 месяцев экспериментов с инструментами искусственного интеллекта. Методика объединяет автоматизацию рутинных процессов с инженерным контролем, помогая эффективно работать над проектами разной сложности.

Курс показывает, как превратить ИИ из случайного помощника в управляемого участника процесса разработки: от постановки задачи и подготовки контекста до реализации, ревью и выпуска готовой функциональности.

Чему вы научитесь

• Управлять контекстом AI. Определять, какую информацию передавать модели, а какую исключать, чтобы получать точные результаты без перегрузки контекстного окна.
• Контролировать качество генерации кода. Находить ошибки, противоречия и отклонения от первоначального плана на ранних этапах разработки.
• Корректировать работу ИИ. Возвращать модель к правильному решению без необходимости начинать процесс заново.
• Планировать архитектуру приложения. Создавать устойчивую структуру проекта, которая сохраняет целостность при добавлении новых функций.
• Работать с JSM Skills Workflow. Использовать готовые команды и инструменты для автоматизации полного цикла разработки отдельных функций.
• Автоматизировать разработку. Превращать краткое описание задачи в готовую реализацию с учётом существующей кодовой базы и требований проекта.
• Проверять код несколькими AI-моделями. Организовывать независимое ревью с помощью второй модели для повышения качества и надёжности решений.
• Принимать инженерные решения. Понимать, когда можно доверять рекомендациям ИИ, когда необходимо вмешаться и какие решения нельзя делегировать модели.
• Оптимизировать затраты. Снижать расходы на разработку, поддержку и масштабирование приложений благодаря продуманному процессу работы с AI.

Как работает JSM Skills Workflow

Процесс разработки организован как повторяемый цикл для каждой новой функции. Такой подход делает работу с искусственным интеллектом более предсказуемой и помогает сохранять контроль над архитектурой, качеством кода и сроками выполнения задач.

Основные этапы workflow

1. Постановка задачи. Вы описываете необходимую функциональность одной командой, например /develop build the checkout page.
2. Подготовка контекста. Система анализирует существующий код и план проекта, после чего формирует подробные инструкции для AI.
3. Согласование решений. Вы проверяете предложенный подход, вносите корректировки и подтверждаете дальнейшую работу.
4. Реализация. ИИ пишет код с учётом архитектуры, соглашений и уже существующих шаблонов проекта.
5. Независимая проверка. Другая AI-модель анализирует результат и помогает выявить потенциальные проблемы.
6. Завершение задачи. После проверки функциональность готова к выпуску, а процесс можно повторить для следующей задачи.

Практический фокус курса

Особое внимание уделяется ситуациям, когда ИИ начинает отклоняться от требований, принимает необоснованные архитектурные решения или создаёт код, который работает сейчас, но приводит к проблемам при дальнейшем развитии проекта.

На практических примерах автор демонстрирует разницу между обычным вайб-кодингом и системной AI-разработкой. В том числе рассматривается сравнение стоимости создания, эксплуатации и масштабирования одного и того же приложения при разных подходах к работе с искусственным интеллектом.

Кому подойдёт курс

Курс предназначен для разработчиков, которые уже умеют программировать и используют искусственный интеллект в повседневной работе, но хотят сделать этот процесс более предсказуемым, эффективным и профессиональным.

• Frontend-, backend- и fullstack-разработчикам, которые хотят внедрить AI в рабочий процесс.
• Инженерам, уставшим от хаотичного вайб-кодинга и нестабильных результатов генерации кода.
• Разработчикам, которые хотят лучше управлять архитектурой и качеством проектов, создаваемых с помощью ИИ.
• Тимлидам и техническим специалистам, которым важно понимать, как безопасно использовать AI в командной разработке.

Знание TypeScript или опыт работы на позиции Senior Developer не требуются, однако базовые навыки программирования обязательны.

Что вы получите в результате

После прохождения курса вы сможете не просто получать рабочий код от нейросети, а управлять полноценным процессом инженерной разработки с AI: от постановки задачи и выбора архитектуры до проверки качества и выпуска готового продукта.

Главная цель курса — научить вас использовать агентную инженерию как профессиональный подход к созданию программного обеспечения, где искусственный интеллект ускоряет работу, но ключевые инженерные решения остаются под вашим контролем.