Этот курс создан для разработчиков, которые хотят выйти за рамки обычного общения с ИИ и научиться строить полноценные, повторно используемые AI-воркфлоу. Вы узнаете, как превращать модели ИИ в автономных помощников, способных наблюдать за кодовой базой, реагировать на события и автоматизировать рутинные процессы разработки.
Что вы изучите в этом курсе
Курс фокусируется на практической стороне применения автономных агентов и AI-воркфлоу в разработке. Вы будете работать не только с примерами, но и с реальными сценариями использования.
Автоматизация ежедневных процессов
Анализ и мониторинг логов в продакшне с помощью AI-агентов.
Автоматическое нахождение и исправление ошибок.
Построение воркфлоу, которые работают без ручных запросов.
AI-помощники для командной разработки
Агент для проверки коммитов и pull request’ов.
Контроль качества кода, стиля и покрытия тестами.
Единые стандарты разработки, поддерживаемые ИИ.
Автоматизация процессов документации
Автоматическое обновление публичных changelog’ов.
Генерация и актуализация документации.
Создание внутренних баз знаний с помощью ИИ.
Практический подход к обучению
Каждый модуль курса построен вокруг реальных кейсов и практических упражнений, чтобы вы не просто познакомились с концепциями, но и научились применять их в своих проектах.
Пошаговое построение воркфлоу
Вы освоите методологию проектирования AI-агентов: от определения задач до их внедрения в рабочие процессы.
Повторное использование и масштабирование
Найдёте способы создавать воркфлоу, которые можно легко переносить между проектами и масштабировать для всей команды.
Для кого этот курс
Он подойдет разработчикам, тимлидам и инженерам, которые:
хотят повысить эффективность рутинных процессов;
интересуются AI-автоматизацией в разработке;
ищут способы внедрить ИИ в production без лишних рисков;
готовы перейти от ручного использования ИИ к полноценным автономным агентам.
Какие навыки вы получите
Понимание архитектуры автономных AI-агентов.
Работа с триггерами, пайплайнами и интеграциями.
Создание повторно используемых ИИ-воркфлоу для реальных задач.
Оптимизация процессов разработки с помощью интеллектуальной автоматизации.
Итог
К концу курса вы сможете строить автономных AI-агентов, которые расширяют возможности команды, экономят время и помогают поддерживать качество разработки на высоком уровне.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Даниэль уже более десяти лет работает во всех сферах разработки программного обеспечения - от создания реальных приложений и open-source проектов до преподавания в крупных масштабах. В качестве ведущего инструктора в BitterBrains он обучил тысячи разработчиков, помогая им освоить как базовые инженерные практики, так и современные рабочие процессы с использованием ИИ.Главная особенность Даниэля - умение объяснять сложные вещи простым и понятным яз
Гаррисон - основатель ComputeSDK, где он заново переосмысляет, как безопасные встраиваемые вычислительные решения могут интегрироваться в современные приложения и AI-агентов. Ранее он руководил продуктовой инженерией и создал с нуля направление решений для клиентов в StackBlitz - компании, известной проектами Bolt.new и WebContainers.В своей карьере он неизменно сосредоточен на создании инструментов для разработчиков, которые сочетают техническую
Джастин - партнёр в компании Braid и один из самых продуктивных авторов open-source проектов в сфере веб-разработки. Именно он стоит за такими инструментами, как FormKit, AutoAnimate, ArrowJS и Tempo - решениями, которые уже помогают тысячам разработчиков упрощать сложные задачи и повышать эффективность работы.Обладая большим опытом в создании продуктов и руководстве инженерными командами, Джастин выработал уникальное умение превращать передовые