Программирование [Neoversity, Іван Лапа] Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development

[☯︎ 𝖙𝖗𝖟 ⁿˣᵗ 𝖙𝖎𝖒𝖊︻╦╤]

Продолжительность8 ч 2 мин Количество уроков21 Видео ЯзыкУкраинский Вес архива8,40 ГБ

Автор: Neoversity, Іван Лапа​

Название: Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development​

ОНЛАЙН ВИДЕО УРОКИ: ТОЛЬКО ДЛЯ PROMAX!

Большинство разработчиков уже используют AI в ежедневной работе, однако реальный прирост производительности зачастую оказывается значительно ниже ожидаемого. Этот практический курс поможет перейти от хаотичного написания промптов к построению полноценной AI-инженерной системы, где агенты работают по четким правилам, соблюдают стандарты команды, проходят автоматическую проверку и становятся частью процесса разработки. За 4 недели вы создадите собственный production-ready AI workflow, освоите современные практики Agentic Development и разработаете полноценную AI-платформу для автоматизированного code review.

Для кого этот курс

Курс подойдет, если вы:

• Работаете Middle или Senior разработчиком и регулярно проходите PR Review.
• Используете Cursor, Claude Code, GitHub Copilot или другие AI-инструменты.
• Хотите построить воспроизводимый AI workflow для всей команды.
• Работаете с Git, CI/CD, тестированием и современными инженерными практиками.
• Ищете интенсив с максимальным количеством практики, а не обзорную теорию.

Курс не подойдет, если вы:

• Только начинаете карьеру разработчика и еще не участвовали в командной разработке.
• Ожидаете, что AI будет писать код полностью без спецификаций и проверки.
• Ищете no-code обучение.
• Хотите посмотреть обзор AI-инструментов без выполнения практических заданий.

Какие проблемы решает курс

• AI постоянно повторяет одни и те же ошибки и забывает правила проекта.
• Сгенерированный код проходит тесты, но не соответствует стандартам команды.
• В команде отсутствуют единые практики использования AI.
• Сложно контролировать качество, стоимость и контекст работы AI-агентов.
• Крупные миграции и рефакторинг занимают слишком много времени.

Чему вы научитесь

• Проектировать AI-системы вместо написания отдельных промптов.
• Строить AI workflow на основе 4-Pillar Harness Framework.
• Использовать Skills, Subagents, MCP и Hooks в ежедневной разработке.
• Внедрять Spec-Driven Development в процесс создания новых функций.
• Организовывать взаимодействие нескольких AI-агентов.
• Автоматизировать Code Review и контроль качества в CI/CD.
• Контролировать стоимость использования языковых моделей.
• Создавать production-ready AI-инструменты для своей команды.

Программа курса

Неделя 1. Построение AI Harness

Harness Framework

• Архитектура из 4 компонентов.
• Пятифазный AI Workflow.
• Perception Gap Audit.
• Создание CLAUDE.md.

Skills Layer

• Постоянные инструкции между сессиями.
• Организация библиотеки Skills.
• Команды /spec, /plan и /commit.

Неделя 2. Архитектура AI-агентов

Agent Topology

• Hub-and-Spoke и Peer Mesh.
• Изоляция и распределение контекста.
• Dispatch Matrix.
• Сравнение стоимости различных топологий.

MCP Integration

• Создание собственного MCP Server.
• Подключение внешних сервисов.
• Token Budget Audit.
• Комбинирование Skills и MCP.

Неделя 3. Контроль качества

Spec-Driven Development

• Spec → Plan → Implement → Verify.
• Создание spec.md и plan.md.
• Retro-spec.

Quality Gates

• Hooks.
• TDD.
• Plan-Verifier.
• Evals.
• Mutation Testing.

Неделя 4. Масштабирование и Production

Parallel Fan-out

• Worktrees.
• Параллельная работа нескольких AI-агентов.
• Migration Playbook.

Production Deployment

• Упаковка собственного Harness Plugin.
• CI Agents.
• 30-Day Rollout.
• Финальная интеграция всех компонентов.

Финальный проект

Во время обучения вы создадите DevDigest — полноценную AI-платформу для автоматизированного анализа Pull Request. Проект поддерживает GitHub OAuth, анализирует Pull Request, Issues и Commits, формирует AI-отчеты, автоматически выполняет Code Review, интегрируется со Slack или Email и разворачивается в production.

Возможности DevDigest

• AI Code Review.
• PR Score и анализ рисков.
• Blast Radius Analysis.
• Repo Intelligence.
• Multi-Agent Review.
• Skills Lab.
• Evals Pipeline.
• Memory на базе pgvector.

Практические результаты обучения

• Собственный AI Harness Plugin.
• Production-ready AI SaaS в портфолио.
• Plan-Verifier для GitHub Actions.
• Pipeline для оценки качества AI.
• Система контроля затрат на использование AI.
• Готовый план внедрения AI в команду.
• Полностью документированный AI Workflow.

Что вы получите после прохождения курса

После завершения обучения вы перестанете использовать AI только как генератор кода и научитесь строить полноценные инженерные AI-системы. Вы сможете масштабировать использование AI внутри команды, автоматизировать контроль качества, управлять затратами на работу языковых моделей, сократить количество повторных PR Review и внедрить современный Agentic AI Workflow в реальные production-проекты.

СКАЧАТЬ: