Описание
Количество уроков: 10 Видео
Язык: Русский
Backend Crew #5: «AI в бэкенд-задачах» — практический сезон для бэкенд-разработчиков, тимлидов и архитекторов о том, как использовать AI-агентов в backend-разработке: ускорять работу с кодом, внедрять инженерные стандарты, проводить code review, мигрировать легаси и не терять контроль над качеством в продакшене.
О Сезоне
Главная тема сезона — как сделать разработку backend-приложений быстрее с помощью AI, не превращая процесс в хаос. Вы разберете реальные сценарии применения AI в бэкенд-задачах: от генерации и проверки кода до автономной миграции легаси-систем и предотвращения инцидентов.
Курс помогает понять, где AI действительно экономит время, а где сложность просто переезжает в другие этапы: постановку задачи, ревью, тестирование, валидацию архитектурных решений и безопасную поставку изменений в production.
Что вы изучите в пятом сезоне Backend Crew
• Инженерные стандарты для AI-агентов: как передавать агенту правила команды, архитектурные ограничения и стиль разработки, чтобы он писал код «по-вашему», а не случайным образом.
• AI-assisted code review: как несколько моделей могут независимо проверять изменения, находить риски, спорить между собой и помогать человеку принять финальное решение — мержить или нет.
• Миграция легаси с AI: почему написать код стало быстрее, но проверить, протестировать и безопасно выкатить изменения по-прежнему сложно.
• Автономная работа AI-агента: что происходит, если отдать миграцию агенту целиком, где такой подход ломается и во что он обходится команде.
• AI в тестировании: какие антипаттерны в unit-тестах агенты повторяют за разработчиками и как улучшить качество автотестов.
• OpenAPI и AI: какие неожиданные ловушки возникают при работе со спецификациями API в эпоху генеративных инструментов.
• Инциденты и production: как AI может помогать предотвращать проблемы, но почему ответственность за надежность системы остается на инженерной команде.
Для кого
• Для backend-разработчиков, которые хотят применять AI в ежедневных инженерных задачах осознанно и безопасно.
• Для тимлидов и tech lead’ов, которым нужно внедрять AI-инструменты в процессы команды без потери качества.
• Для архитекторов, работающих с легаси, миграциями, API-контрактами и сложными backend-системами.
• Для инженеров, которые уже используют Claude Code, AI-агентов или другие инструменты генерации кода и хотят лучше контролировать результат.
Алексей –
Начинающий разработчик, и тема AI в тестировании зацепила больше всего: разбирали, какие антипаттерны в unit-тестах агенты повторяют за людьми и как поднять качество автотестов. Отдельно полезно было про то, что написать код теперь быстро, а вот проверить и безопасно выкатить изменения в прод по-прежнему сложно. После курса аккуратнее формулирую задачу агенту.
Дмитрий К. –
Опыт в бэкенде около семи лет, шёл за практикой по code review с участием нескольких моделей. Идея, что агенты проверяют изменения независимо и спорят между собой, а решение остаётся за человеком, на деле хорошо снимает часть рутины на ревью. Местами хотелось больше конкретных кейсов с цифрами, а не общих рассуждений, но в целом материал применимый.
Марина В. –
Брала сезон, потому что на работе начали внедрять AI-агентов, и хотелось понимать, как это делать не наугад. Блок про инженерные стандарты для агентов оказался самым полезным: теперь мы передаём модели правила команды и ограничения по архитектуре, а не получаем случайный код. Про автономную миграцию легаси было отрезвляюще — стало ясно, где подход ломается и сколько стоит команде.