Описание
Количество уроков: 21 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 2,14 ГБ
Освойте создание собственного AI‑клон‑генератора — платформы, способной превращать простые текстовые запросы в полноценные приложения. В этом курсе вы шаг за шагом пройдёте путь от идеи до продакшн‑деплоя, используя современные модели OpenAI, Anthropic и Grok, облачные песочницы E2B и Docker, а также мощную инфраструктуру Next.js 15 и React 19.
Что вы создадите в ходе курса
По завершении обучения у вас будет полностью рабочий продукт уровня AI‑стартапа. Он включает:
• архитектуру программируемых AI‑агентов на основе Inngest;
• механизм генерации и исполнения кода в изолированных средах;
• дашборд проектов с историей генераций;
• аутентификацию и биллинг через Clerk;
• полный Git‑процесс с автоматическим AI‑код‑ревью при помощи CodeRabbit.
Кому подойдёт этот курс
Материал будет полезен тем, кто хочет освоить современные подходы к созданию AI‑продуктов:
• frontend и full‑stack разработчикам, желающим выйти на новый уровень;
• инженерам, работающим с LLM‑моделями и автоматизацией процессов;
• основателям стартапов, которым нужен быстрый путь к рабочему MVP;
• продуктовым специалистам, интересующимся AI‑архитектурами.
Ключевые технологии, которые вы освоите
AI‑модели и генерация кода
• OpenAI, Anthropic и Grok;
• принципы выбора моделей под разные задачи;
• стратегии повышения качества автогенерации кода.
Инфраструктура выполнения
• E2B для изолированного исполнения запросов;
• Docker‑контейнеры для безопасного запуска кода;
• оркестрация задач с помощью Inngest.
Web‑стек и интеграции
• Next.js 15 и React 19 как основа интерфейса;
• Tailwind v4 для быстрых UI‑итераций;
• Clerk для авторизации, подписок и биллинга;
• CodeRabbit для автоматического AI‑код‑ревью.
Как построен курс
Пошаговый разбор всей архитектуры
Вы создадите агентную систему, способную обрабатывать запросы, генерировать код, запускать его в песочнице и возвращать пользователю результат.
Практические модули с большим количеством кода
Каждый шаг сопровождается демонстрациями, best‑practice‑паттернами и рекомендациями по оптимизации.
Финальный деплой и улучшение продукта
Публикация вашего AI‑клона, настройка мониторинга, логирования и подготовка к реальным нагрузкам.
Результат обучения
После прохождения курса вы не только создадите работающую AI‑платформу, но и разберётесь в ключевых процессах разработки современных AI‑продуктов. Это поможет вам самостоятельно строить сложные приложения, автоматизировать рабочие процессы и запускать AI‑проекты на серьёзном уровне.
Сергей П. –
Брал курс, чтобы понять, как собрать MVP без команды. Программа честная: дашборд проектов, история генераций, аутентификация и деплой разобраны последовательно. Из минусов — материала много, а из-за того, что всё на английском, темп приходится подстраивать под себя, и на Tailwind v4 по сути мало времени. Но как карта пути от идеи до продакшена курс помогает.
Дмитрий К. –
Уже два года пишу на Next.js, брал курс ради блока с песочницами и Docker-контейнерами. Antonio объясняет по делу и без воды, связка Inngest плюс E2B разобрана до деталей, так что я быстро перенёс подход в свой проект для автогенерации snippets. Отдельно полезен раздел про выбор моделей под разные задачи — раньше делал это интуитивно, теперь есть критерии. CodeRabbit с автоматическим код-ревью тоже пригодился в рабочем процессе.
Марина В. –
До курса я писала в основном лендинги на React и про Inngest вообще не слышала. Здесь впервые разобралась, как устроены AI-агенты: автор спокойно объясняет, зачем нужна оркестрация задач и как E2B изолирует исполнение кода. Генерация кода через OpenAI и Anthropic показана на практике, а не на слайдах, и к концу у меня собрался рабочий прототип. Единственное, что далось тяжело — Clerk и биллинг, пришлось пару раз пересматривать уроки.