Mega Dev: Пора переосмыслить всё (2026)

MEGA — это 4-недельная онлайн-программа для middle и senior-разработчиков, которые уже используют AI в работе и хотят перейти от точечного применения нейросетей к системной AI-native разработке. Курс помогает разобраться, как проектировать AI-агентов, выстраивать рабочие процессы с генеративным AI, автоматизировать разработку и сохранять контроль над качеством, безопасностью и результатом.

О чём курс MEGA

Современные AI-инструменты уже способны писать код, генерировать тесты, анализировать требования и выполнять часть инженерных задач быстрее, чем разработчик успевает их проверить. Поэтому ключевой навык сегодня — не просто пользоваться отдельными AI-сервисами, а строить вокруг них надёжные процессы.

MEGA фокусируется на инженерном уровне работы с искусственным интеллектом: от понимания моделей, контекста и инструментов до проектирования агентных систем, мультиагентных workflow и автономной автоматизации.

Кому подойдёт программа

Курс рассчитан на разработчиков, которые уже знакомы с AI-инструментами и хотят использовать их как полноценный рычаг продуктивности в реальной продуктовой разработке.

• Middle и senior-разработчикам, которые применяют AI в ежедневной работе.
• Инженерам, которые хотят глубже понять устройство AI-агентов и агентных систем.
• Тимлидам и техническим специалистам, которым нужно выстраивать AI-native процессы в команде.
• Разработчикам, которые хотят делегировать AI не только отдельные задачи, но и более сложные инженерные сценарии.

Чему вы научитесь

• Понимать механику генеративного AI, работу моделей, контекста, знаний и инструментов.
• Проектировать эффективные AI-workflow вместо набора разрозненных prompt-подходов.
• Создавать и настраивать AI-агентов с памятью, инструментами, sandbox-окружениями и разными уровнями полномочий.
• Использовать субагентов и мультиагентные системы с распределением ролей и координацией.
• Переводить продуктовые требования и намерения в задачи, понятные AI-системам.
• Проверять результаты работы AI, управлять качеством кода и снижать риски автоматизации.
• Создавать автономные системы, которые реагируют на события, восстанавливаются после ошибок и постепенно улучшают свою работу.

Программа курса по неделям

Неделя 1. Основы генеративного AI и инженерные workflow

Первая часть программы посвящена базовой архитектуре работы с AI в разработке. Вы разберётесь в механике генеративного AI, моделях, контексте, знаниях, инструментах и AI-harnesses.

Главный акцент — на переходе от случайного использования AI-инструментов к системному процессу, в котором искусственный интеллект становится управляемой частью разработки.

Неделя 2. AI-агенты и мультиагентные системы

Вторая неделя фокусируется на AI-агентах: их архитектуре, контексте, памяти, доступе к инструментам, sandbox-окружениям и уровню полномочий.

Вы научитесь проектировать собственные агентные системы, использовать субагентов и создавать мультиагентные решения, где разные агенты выполняют отдельные роли, координируют действия и оценивают результаты.

Неделя 3. AI-native продуктовая разработка

Третья неделя переносит внимание на продуктовый процесс. Вы узнаете, как переводить идеи, требования и пользовательские намерения в задачи для AI, организовывать разработку с участием агентов и проверять результаты на каждом этапе.

Отдельное внимание уделяется продуктам, которые способны учиться на обратной связи после релиза и постепенно улучшать поведение системы.

Неделя 4. Автономные системы и автоматизация

Финальная неделя посвящена созданию автономных агентных систем. Вы изучите подходы к автоматизации задач, координации нескольких агентов, реакции на события, восстановлению после ошибок и постоянному улучшению работы системы.

Этот блок помогает перейти от AI как помощника разработчика к AI как части инженерной инфраструктуры.

Формат обучения

• Длительность: 4 недели.
• Объём: 20 занятий.
• Материалы: видео, письменные материалы, реальные репозитории и практические задания.
• Практика: работа с AI-агентами, workflow и автономными системами.
• Live-формат: еженедельные воркшопы с Q&A.

Кто ведёт курс

Программу ведут Kent C. Dodds, Angie Jones, John Lindquist и Theo Browne. Архитектуру курса разработал Adam Gospodarczyk.

Такой состав делает программу полезной для разработчиков, которым важны не только теоретические объяснения, но и практический взгляд на современную разработку с AI.

Какой результат даёт MEGA

Главная цель MEGA — помочь разработчику пройти путь от пользователя отдельных AI-инструментов до MEGA Developer: специалиста, который способен проектировать AI-системы, делегировать им сложную работу и при этом сохранять контроль над качеством, безопасностью и конечным результатом.

После прохождения программы вы сможете осознанно применять AI-агентов в разработке, строить масштабируемые процессы и использовать искусственный интеллект как полноценный инженерный инструмент, а не как экспериментальное дополнение к привычному workflow.

Почему этот курс актуален

Разработка с AI быстро меняет роль инженера. Всё больше задач можно автоматизировать, но ценность разработчика смещается в сторону проектирования систем, постановки задач, проверки результатов и управления сложными процессами.

MEGA помогает переосмыслить работу с AI: не просто ускорять отдельные действия, а создавать управляемые, проверяемые и масштабируемые AI-native системы для реальной разработки.