Software Factories for Real Engineers
На курсе вы научитесь создавать собственную ИИ-фабрику разработки ПО — Software Factory, где ИИ-агенты выполняют инженерные задачи, пишут и проверяют код, исправляют ошибки и готовят изменения к ревью.Главный акцент программы — не на хаотичном использовании AI-инструментов, а на построении управляемой системы разработки с архитектурными правилами, автоматическими проверками, документацией и контролем качества.
За 2 недели вы разберёте практический подход к применению ИИ-агентов в реальной разработке: от постановки задач и передачи контекста до автоматического тестирования, ревью, подготовки Pull Request и улучшения существующей кодовой базы.
Курс помогает перейти от режима, в котором разработчик постоянно следит за ИИ и исправляет его ошибки, к инженерной модели, где агенты работают внутри понятного процесса, соблюдают стандарты проекта и выдают проверяемый результат.
ИИ-фабрика разработки ПО — это организованная система, в которой AI-агенты получают задачи, используют документацию и контекст проекта, вносят изменения в код, запускают проверки, исправляют найденные проблемы и готовят результат для ревью инженером.
В отличие от обычного использования чат-бота или агента в терминале, Software Factory строится как повторяемый процесс. В нём заранее определены роли агентов, правила работы с кодовой базой, критерии качества, ограничения, автоматические проверки и точки человеческого контроля.
Такой подход особенно полезен для команд и инженеров, которые хотят использовать искусственный интеллект не только для быстрой генерации кода, но и для устойчивого развития продукта, рефакторинга, работы с legacy-кодом и повышения качества разработки.
Современные ИИ-агенты способны быстро реализовывать функции, писать тесты, исправлять баги и предлагать архитектурные решения. Однако без инженерной системы вокруг них они часто создают новые проблемы: технический долг, нестабильное качество, лишние абстракции и ошибки, которые приходится искать вручную.
Основная причина в том, что ИИ работает с ограниченным контекстом. Агент может не учитывать долгосрочную архитектуру проекта, бизнес-ограничения, существующие зависимости, договорённости команды и скрытые требования к качеству.
На курсе эти проблемы рассматриваются как обычные инженерные задачи. Их можно решать с помощью архитектуры процесса, автоматизации, тестирования, документации, стандартов кодирования и правильно организованного контроля.
Программа построена вокруг практического проектирования AI Software Factory — системы, которая помогает делегировать агентам реальные задачи разработки и получать результат, пригодный для дальнейшего использования в проекте.
Вы разберёте, из каких компонентов состоит фабрика разработки ПО с ИИ-агентами и как связать их в единый процесс.
Качество работы ИИ-агентов напрямую зависит от того, насколько хорошо они понимают кодовую базу, предметную область и ограничения проекта. Поэтому отдельный блок курса посвящён управлению знаниями.
Вы научитесь создавать и поддерживать документацию, которая помогает агентам принимать более точные технические решения.
Вы научитесь задавать правила, которым агенты должны следовать при работе с проектом. Речь идёт не только о текстовых инструкциях, но и об автоматических механизмах контроля.
Цель этого блока — построить процесс, в котором качество обеспечивается системой, а не зависит только от внимательности разработчика.
Один из ключевых принципов курса — сначала обеспечить управляемость и качество, а уже затем масштабировать скорость работы агентов.
Тесты, линтеры, проверки типов и другие инструменты автоматически находят ошибки, нарушения стандартов и регрессии.
Дополнительные механизмы анализа, включая критическое ревью с помощью ИИ, помогают находить проблемы, которые не видны стандартным инструментам.
Разработчик подключается там, где действительно требуется человеческая экспертиза: при оценке архитектурных решений, сложных изменений, рисков и соответствия бизнес-целям.
При этом система должна формировать понятные Pull Request, чтобы инженер мог быстро понять, что изменено, зачем это сделано и какие проверки уже пройдены.
Вы узнаете, как организовать работу агентов так, чтобы они могли выполнять задачи с минимальным вмешательством человека.
Такой процесс позволяет разработчику делегировать агентам понятные задачи и возвращаться уже к подготовленному результату, а не контролировать каждое действие вручную.
Software Factory полезна не только для создания новых функций. Её можно применять для системного улучшения существующих проектов, включая сложные и устаревшие кодовые базы.
Курс показывает, как сочетать современные ИИ-агенты с проверенными инженерными подходами. Вместо слепой генерации кода вы будете использовать принципы, которые помогают управлять сложностью и строить поддерживаемые системы.
Вы научитесь применять эти идеи в контексте AI-разработки, чтобы получать не просто больше кода, а более качественные и управляемые изменения.
Во время обучения вы создадите собственную работающую Software Factory по образцу системы, которую можно адаптировать под реальные инженерные задачи.
Для первых экспериментов используется пример кодовой базы. Это позволяет безопасно изучить устройство системы, настроить автоматизацию, протестировать работу агентов и понять, как выстраивать процесс без риска для собственного проекта.
После освоения базовых принципов вы сможете перенести подход на свою команду или кодовую базу, учитывая:
Курс рассчитан на инженеров и технических специалистов, которые уже работают с разработкой ПО и хотят использовать ИИ-агентов более системно.
Курс ориентирован на практическое применение, поэтому будет полезно иметь базовый опыт разработки и понимание инженерных процессов.
Глубокая экспертиза в машинном обучении не требуется: курс посвящён инженерной организации работы с ИИ-агентами, а не обучению моделей.
Продолжительность основной программы — 2 недели.
Все уроки основной программы доступны с первого дня. Вы сможете проходить материалы в удобном темпе, возвращаться к нужным темам и закреплять знания на практике.
Также предусмотрены встречи в формате Office Hours, где можно задавать вопросы, обсуждать сложности внедрения и разбирать практические ситуации.
После завершения курса вы будете понимать, как спроектировать и построить ИИ-фабрику разработки ПО, которая соответствует задачам вашей команды, особенностям проекта и требованиям к качеству.
Вы научитесь:
Главная цель курса — научить использовать ИИ-агентов как часть полноценной инженерной системы, а не как инструменты, за которыми нужно непрерывно следить.
Вместо бесконечной проверки сгенерированного кода вы сможете сосредоточиться на архитектуре, проектировании, развитии продукта и задачах, где действительно важны опыт, системное мышление и инженерная ответственность.
Нет. Курс не требует знаний машинного обучения. Основной фокус — практическая организация работы ИИ-агентов в процессе разработки программного обеспечения.
Да. Отдельное внимание уделяется работе с реальными кодовыми базами, включая проекты с техническим долгом, устаревшими компонентами и сложной архитектурой.
Да. Подход Software Factory особенно полезен для команд, где важно соблюдать единые стандарты, контролировать качество изменений и встроить ИИ в существующие процессы разработки.
Вы получите понимание и основу собственной ИИ-фабрики разработки: процесса, в котором агенты получают задачи, работают с контекстом, проходят проверки и готовят результат для ревью.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
До создания Total TypeScript я был членом основной команды XState и работал как разработчик в Vercel. Я работал с TypeScript в качестве ведущего разработчика полного стека, сопровождающего библиотеки, а теперь и в качестве штатного преподавателя. Я создал Total TypeScript, чтобы сделать секреты разработчиков программного обеспечения с открытым исходным кодом и отраслевых экспертов доступными для всех.
Next updates: Office Hours sessions, as they become available.
Thank you for your work! I cannot afford the original price, you are making it accesible.
Wait a while
Maybe a feature request of "Last Updated" listed for each course could help so members know when it was last pulled/refreshed.
Keep up the good work, thank you!
Если у вас нету коммерческого опыта то этот курс просто трата времени . Лучше учите базу , она будет актуальна всегда и пригодиться вам больше кто бы что не говорил .
Если вы опытный разработчик который умел выполнять поставленные ему таски до бума ИИ , который доводил проекты до прода , работал в команде вам так же тут нечего делать )
Спросите у ии как сделать свои скилы , прочтите это и просто напишите свои инструкции
- Инструкцию по сетапу проекта
- Инструкцию по архитектуре проекта (никакой Мет или Петро не знает это лучше вас)
- Инструкцию на тесты
- Инструкцию по созданию компонентов , функций итд
То есть опишите ту работу которые вы каждый день выполняете и которую считаете рутиной , что бы ускорить эти рабочие процессы
Вот и все .
Так что я не знаю кому будет полезен этот курс , разве что подсмотреть какие то идеи по написанию скилов
at surface level it looks like he is trying to go total afk with this cohort