Программирование [Даниил Пилипенко, Михаил Овчинников] Увеличь продуктивность разработки с AI-DRIVEN подходом

[𝕯𝖆𝖗𝖐🥰𝕬𝖓𝖌𝖊𝖑]

Автор: Даниил Пилипенко, Михаил Овчинников​

Название: Увеличь продуктивность разработки с AI-DRIVEN подходом​

Продолжительность: 43 ч 1 мин Количество уроков: 17 Видео Язык: Русский Вес архива: 6,35 ГБ

Рынок уже сдвинулся. Компании уровня Google, Meta и Stripe внедрили AI-driven SDLC. Их инженеры шипят фичи в 2–5 раз быстрее, и это уже стало новым стандартом. Вакансии 2026 года всё чаще включают «опыт с AI-инструментами» как обязательное требование. Этот курс создан для того, чтобы перевести вас от хаотичных экспериментов к построению устойчивых рабочих процессов.

Для кого создан этот буткемп

Программа спроектирована для Middle / Senior / Lead-разработчиков и Solution Architects с опытом 5–7+ лет.

Профиль идеального студента:

• Мыслит продуктом: Понимает, что код — это средство достижения целей бизнеса. Фокусируется на результате.
• Скептик, но открыт к новому: Не верит в «волшебные таблетки», подозрительно относится к AI, но готов глубоко разобраться и проверять возможности.
• Влияет на команду: Проводит код-ревью, менторит коллег. Готов стать лидером трансформации.
• Ограничен временем: Имеет полноценную работу, семью, из-за чего нет времени на самостоятельное обучение годами.

Эксперты курса: учитесь у практиков рынка

• Михаил Овчинников — Staff-инженер в Google.
• Николай Барышников — AI-архитектор в собственном проекте, работал в Yandex Cloud.
• Даниил Пилипенко — CEO SymbioWay, сам нанимает специалистов на новые роли (Forward Deployed Engineers, AI-инженеры).

Что вы научитесь делать с AI-инструментами

• Создавать фичи в разы быстрее: используя AI в цикле ресерч → план → внедрение → тест → ревью.
• Настраивать AI-driven окружение: RAG-системы, MCP, SPEC-разработка, агенты, контекст под твой стек.
• Управлять контекстом и качеством: подключать AI к кодовой базе, избегать галлюцинаций, ловить ошибки до продакшена.
• Работать со сложными системами: рефакторинг крупных проектов, работа с легаси, архитектурная трансформация, дробление монолитов на микросервисы.
• Управлять агентами: несколько агентов в одной кодовой базе, автоматизация рутины и помощь в сложных задачах.

Программа курса AI-driven SDLC (12 недель)

Модуль 1: AI как инструмент (Недели 1–2)

Трансформация роли разработчика. Код как ценность уступает место спецификациям (SDD) и управлению агентами. Сборка лендинга через агентов и продуктовая итерация через AI-аналитику (Chrome MCP, Web Visor).

Модуль 2: Качество и контекст (Недели 2–3)

Философия качества и Evals. Доверие к ИИ, структура промта, методология SDD, TDD как защита от ошибок агента. Контекст-инжиниринг: иерархия памяти, Spec Kit и харнесы (Cursor, OpenCode).

Модуль 3: Агенты и RAG-системы (Недели 4–6)

Агент как операционная система. Создание собственного MCP-сервера, паттерны мультиагентных систем. Построение RAG с нуля (embeddings, re-ranker, ChromaDB) и оценка через метрики RAGAS.

Модуль 4: Quick Wins и сложные кейсы на реальном коде (Недели 7–10)

Работа с legacy-проектами через Docker. Картографирование архитектуры незнакомого репо, аудит безопасности, системная декомпозиция. Архитектурная трансформация: разделение монолита на микросервисы (DDD, Strangler Fig, ast-grep).

Модуль 5: Масштабирование, рынок труда и выпуск (Недели 11–12)

Позиционирование на рынке труда 2026 года: сдвиг грейдов и развитие до разработчика-дженералиста. Внедрение AI в корпоративные процессы, обоснование ROI, создание корпоративной академии и стратегии развития.

СКАЧАТЬ: