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 со стороны разработчика.
В результате вместо экономии времени вы тратите его на проверку, исправление и повторное объяснение одних и тех же задач.
Есть способ работать с ИИ иначе.
Этот курс посвящён не «вайб-кодингу» и не бесконечному написанию промптов в надежде на хороший результат. Вы с нуля разберётесь в том, как работают большие языковые модели и ИИ-агенты для программирования, а затем научитесь выстраивать с ними полноценный инженерный процесс разработки.
Главная цель — вернуть контроль над кодом и использовать ИИ как полноценный инструмент разработчика, а не как непредсказуемую «магическую кнопку».
Что вы изучите
- Как работают большие языковые модели и почему это важно для эффективной работы с ИИ-агентами.
- Как устроены ИИ-агенты для программирования, включая такие инструменты, как Claude Code, Codex и другие решения.
- Контекстное окно — что в него попадает, почему оно заполняется и как это влияет на качество работы агента.
- Smart zone и dumb zone — как определить, когда агент всё ещё хорошо рассуждает, а когда качество его работы начинает снижаться.
- Управление контекстом — как поддерживать контекст компактным и понимать его реальное состояние, а не действовать вслепую.
- Compaction и handoff — как продолжать работу после заполнения контекста и когда использовать разные способы передачи работы между сессиями.
- Уточнение требований (grilling) — как использовать ИИ для последовательного анализа идеи и превращения расплывчатой задачи в чёткие требования ещё до написания кода.
- Исследование существующего проекта — как помочь агенту разобраться в кодовой базе и использовать уже существующие решения вместо создания дубликатов.
- AGENTS.md — как задавать ИИ-агенту правила работы с конкретным проектом и поддерживать единые стандарты.
- Skills — как создавать переиспользуемые инструкции и рабочие процессы, которые агент сможет применять при необходимости.
- Progressive disclosure — как организовать инструкции так, чтобы агент получал только необходимую информацию и не расходовал контекст впустую.
- Формулирование требований — как превращать результаты обсуждения с агентом в понятную спецификацию, по которой можно реализовывать задачу.
- Декомпозиция больших задач — как разбивать сложную разработку на небольшие этапы, которые можно надёжно выполнять в отдельных сессиях.
- Передача контекста между сессиями (handoff) — как сохранять состояние проекта и продолжать работу без необходимости начинать всё заново.
- Subagents — как делегировать отдельные исследования и задачи вспомогательным агентам с новым контекстом, не перегружая основную сессию.
От промптов к полноценному инженерному процессу
Вместо подхода «написал промпт и надеюсь на лучшее» вы выстроите предсказуемый процесс разработки с ИИ.
Вы научитесь последовательно проходить путь от идеи до готового результата:
идея → уточнение требований → исследование кодовой базы → планирование → декомпозиция → реализация → проверка → передача контекста → следующий этап.
Это позволит работать не только с небольшими задачами, но и с большими функциями и проектами, которые невозможно качественно реализовать одним промптом.
При этом вы будете сохранять контроль над архитектурой, требованиями и качеством кода.
Практика вместо теории
Курс построен вокруг практической работы. Вы не просто изучите концепции, а разберётесь во внутреннем устройстве среды, в которой работает ИИ-агент, и примените полученные знания при создании реальных функций от начала до конца.
В программе:
- почти 60 уроков;
- 6 разделов;
- видео с демонстрацией работы на экране;
- подробные письменные материалы;
- пошаговые команды и промпты для самостоятельного использования;
- тесты для проверки понимания материала;
- практическая разработка реальных функций end-to-end.
Для кого этот курс
Курс подойдёт разработчикам, которые уже используют Claude Code, Codex и другие ИИ-инструменты, но сталкиваются с нестабильным качеством результата, усложнением кодовой базы и необходимостью постоянно контролировать агента.
Он также подойдёт тем, кто только начинает использовать ИИ в разработке и хочет сразу выстроить правильный рабочий процесс, не проходя через типичные ошибки «вайб-кодинга».
Это не курс о том, как заставить ИИ написать как можно больше кода.
Это курс о том, как использовать ИИ для разработки качественного программного обеспечения по инженерным принципам — понимать происходящее, правильно ставить задачи, управлять контекстом, контролировать качество и разбивать сложную работу на управляемые этапы.
Курс полностью самостоятельный. Его можно интенсивно пройти примерно за три дня или изучать по несколько часов в день в течение недели и в удобном для вас темпе.
2. Не стоит устраивать на странице курса, к которому у вас нет доступа, холивар по поводу плохо работающего VPN. Для подобных вопросов есть как минимум страница FAQ или раздел «Контакты».
wondering if we have access to the links and snippets which Matt is referring during the lectures?
e.g.
for showing context info for Claude and other agents, Matt mentioned some code
Lesson 31 (0:20/1:33)
question: "I'm planning to go through these courses + their office hours from the beginning.what order would you recommend?
cohort 002,cohort 003,cohort 004, AI Coding Crash Course"
Matt's Answer: "I would personally say Crash Course first, then skip the early bits of Cohort 004/003(since they're similar), then Cohort 002 for some AI-powered app stuff"
You must learn this if you want to take your agents to the next level.