Соберите свою систему разработки с ИИ-агентами — под себя, за {{weeks}}

Встройте агентов в свой рабочий цикл — план → правка → тесты → ревью — на своём реальном проекте: от задачи до PR, готового к ревью или мёржу, каждый шаг под вашей проверкой и в рамках бюджета.
Старт 24 сентября
Чат потока
Разбор домашних заданий
Ревью PR
Живые вебинары · {{weeks}}
01
Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают
Платите за Claude Max, запускаете агента — и через 1−2 часа стоп. Понять, почему так быстро, почти невозможно. Без контроля расхода токенов агентный кодинг превращается в рулетку с бюджетом.
02
Каждый раз объясняете агенту всё заново
Знания о кодовой базе, архитектурных решениях и ошибках живут в голове одного разработчика. Агент не помнит ничего между запусками, команда не видит прироста по скорости и качеству кода.
03
CLAUDE.md, hooks, MCP — часы проб и ошибок без результата
Чтобы агент заработал по-настоящему, нужны CLAUDE. md, slash-команды, hooks и MCP-серверы. Документации мало, синтаксис расходится между инструментами, и время уходит на выяснение вместо реального кода.
04
После обновления агент игнорирует инструкции и ломает код
Регрессии после обновлений — агент делает противоположное тому, что просили, выдаёт «простейшие» но неверные фиксы. Доверять ему сложные задачи страшно без системы верификации.
Знакомо?

Для кого этот курс?

Курс закрывает одну задачу: собрать работающий агентный процесс на своём реальном проекте — и перестать бояться, что агент сломает прод или сожжёт бюджет. Чтобы вы системно использовали агентов, а не хаотично промптили ChatGPT.

Разработчики (любой стек)

Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.

DevOps и SRE

Кто хочет поручать агенту CI-конфиги, IaC и отладку деплоев — под ревью и контролем, а не вслепую.

Тимлиды и техлиды

Кто отвечает за внедрение агентов в команде: стандарты, обязательное ревью, стоимость и безопасность на масштабе.

Что даст вам этот курс?

Прозрачность расходов на токены

Видите цену каждого прогона и держите бюджет — агентная разработка перестаёт быть рулеткой.

Контроль над тем, куда агент не имеет доступа

Агент действует автономно только в заранее разрешённых зонах: локальная ветка, sandbox, staging, тестовые данные.

Навык собрать команду агентов под задачи

От одного агента к нескольким — каждый за свою стадию — и к процессу, который работает в команде.

Понимание, где агент уверенно ошибается

Правдоподобный, но сломанный код, «зелёные» тесты при неверной логике, «сделал не то, что просил» — ловите эти провалы до мёржа.

Умение встроить агента в свой реальный проект

Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.
Модуль 1

Вступление: где ломается разработка с ИИ и базовые настройки

Программа курса

  • Зачем писать md-файлы, или что сегодня решает промптинг
  • Что ломается в проекте без правил
  • Как уменьшить неопределённость
  • Классификация сбоев агента на реальных кейсах диалогов с ИИ
  • Как создать AGENTS. md: онбординг агента в незнакомый репозиторий
  • Где живут правила: раскладка файлов в Cursor и Claude Code
  • Полный цикл: план → правка → тесты → ревью с plan mode на демо-задаче
  • Сквозной проект курса
  • Первые шаги на проекте курса
Модуль 2

Контекст проекта: AGENTS.md / CLAUDE.md

  • Как работает агент: цикл и слои
  • Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
  • Разделение: задача — в спеке, постоянное — в контексте
  • Постановка задачи агенту
  • Структура плана
  • Использование sub agents
  • Пример на основе проекта курса
Модуль 3

Подключение агента к стеку: MCP

  • Что даёт MCP: агент видит трекер, БД, логи и документацию, а не только файлы репо
  • Риски MCP: запуск чужого кода (STDIO RCE), постепенная подача инструментов, поиск по инструментам
  • Подключение MCP к GitHub/Jira/БД/Sentry/докам на своём проекте
Модуль 4

Спецификация как контракт

  • Чем спецификация отличается от промпта: агенту — рамка, вам — критерий приёмки
  • Структура спеки из 5 секций: цель, требования, ограничения, Definition of Done, тесты
  • Нотации EARS и Given-When-Then для acceptance criteria, которые агент не истолкует по-своему
  • Типовые дыры в спеках, из-за которых агент додумывает требования
  • Поиск подсаженных дыр в плохой спецификации — раньше, чем их найдёт агент
  • Написание спецификации на задачу своего проекта по шаблону
  • Прогон агента с/без спеки и фиксация разницы в diff
Модуль 5

Легаси и чужой код

  • Разведка незнакомого кода с агентом: структура, зависимости, точка изменения, blast radius
  • Как проверять объяснения агента о чужом коде — он галлюцинирует и здесь
  • Characterization tests и спека для легаси: фиксация поведения, белый список файлов, «не чини попутно»
  • Рефакторинг и миграция большого легаси безопасными шагами под регресс-тестами
  • Разведка выданного легаси-репозитория с агентом
  • Изменение в чужом коде полным циклом: разведка → тесты → спека → план → агент → ревью → CI
Модуль 6

Постановка задачи агенту и ведение по плану

  • Как работает plan mode
  • Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
  • Постановка задачи агенту
  • Структура плана
  • Использование sub agents
  • Пример на основе проекта курса
Модуль 7

Ревью AI-кода

  • Почему меняется процесс
  • Как начать доверять AI коду
  • Как создать правила и обновлять правила
  • Что мержить, а что смотреть
  • Создание тест кейсов с AI
  • Инструменты для ревью, делаем свой
Модуль 8

Тесты, критерии готовности и CI

  • Тесты выводятся из спецификации: каждый acceptance criterion превращается в тест
  • Агентный TDD: сначала падающий тест, потом код до зелёного
  • Критерии готовности (DoD) как ворота приёмки для кода агента
  • Почему агент пишет happy-path и подгоняет тесты под свой код — и как этим управлять
  • Что показывает coverage, почему «зелёный CI» ≠ «работает правильно», как читать красный билд
  • Регламент отладки: воспроизвести → логи/стектрейс → локализовать → починить → регресс-тест
  • Тест-стратегия: критичная логика, негативные сценарии, граничные случаи
  • Проверка честности тестов: сломать поведение и убедиться, что тесты это ловят
Модуль 9

Безопасность и автономия агента

  • Почему prompt injection нельзя «запретить промптом»: Lethal Trifecta — данные, инструменты, внешняя коммуникация
  • Цепочка поставок: галлюцинации пакетов, slopsquatting, уязвимые зависимости; риски хуков
  • Автономия по уровням: минимальные привилегии, подтверждение разрушительных действий
  • Радиус поражения: staging vs prod, токены вне досягаемости агента; кейс PocketOS
  • Сборка модели угроз своего репо и политики автономии в хуках
Модуль 10

Мультиагентный SDLC и параллельная работа

  • SDLC/ADLC
  • Параллельный запуск через git worktree: команды агентов, конфликты и синтез-ревью веток
  • Hooks (Claude)
  • Dynamic workflows (Claude)
  • Worktree-параллель на 2 задачи со сведением результатов
  • Агенты на CI
  • Worktree, работаем парралельно
  • Маршрутизация по стоимости: модель под задачу
  • Локальная модель для приватного кода: подбор под своё железо (GPU)
  • Пример нескольких CI агентов (ревью/обновление документации)
Модуль 11

Внедрение процесса в команде

  • Общая память и конфиг команды: что версионируется, кто владелец, как обновляется
  • Стандарты на код агента и обязательное ревью как правило, а не договорённость
  • Сборка командного регламента под свою команду
Модуль 12

Сквозной проект и защита

  • Как доказать управление ИИ артефактами процесса, а не словами «оно работает»
  • Рубрика защиты из 6 критериев; какие элементы цикла сжимаются до минут, а какие обязательны всегда
  • «Цикл за 60 минут»: незнакомая задача полным циклом — доказательство переносимости навыка
  • Сборка финального репозитория: спека, контекст, план, ревью, тесты, README-навигация
  • Защита проекта перед экспертом: 5−7 минут о том, как вы управляли ИИ
Эксперты курса
// спикеры
Арсений Харланов
Android Tech Lead · Investing.com
  • Внедряет AI в процессы мобильной разработки и QA.
  • Продвигает Documentation Driven Development как основу для работы с AI и командной разработки.
Олег Лайок
Senior ML Developer в Yandex Crowd
  • Внедрял LLM/VLM solutions в Сбере, ecom-tech, Яндексе
  • Спикер ODS DataFest 2025
  • За две недели перевёз сервис на новый транспорт с помощью spec-coding
  • Разрабатывает агентские сценарии в Data Labeling
  • Реализовал LLMOps pipeline на платформе разметки

Стек, которому учим

Инструменты разбираем на живых вебинарах в контексте вашего проекта — не изолированно.

Claude Code

Основной инструмент курса: plan mode, /code-review, /ultrareview, хуки, субагенты.

Cursor

Альтернативный инструмент — разбираем различия форматов (CLAUDE.md vs AGENTS. md) и выбор под проект.

OpenRouter / OpenCode

Развязка инструмент ↔ модель: маршрутизация по стоимости к западным и китайским моделям.

DeepSeek / Qwen / GLM

Оптимальный выбор для части задач разработки: сравниваем качество и стоимость в коде.

MCP

Свежая спецификация MCP: постепенная подача инструментов, поиск по инструментам, риски запуска чужого кода (STDIO RCE).

AGENTS.md / CLAUDE.md

Вручную ведомый якорь памяти: структура, метаданные (owner/last_updated), загрузка по требованию.

Semgrep

Скан безопасности в агентном цикле — часть критериев готовности (DoD) перед мёржем.

git worktree

Изоляция окружений для параллельных агентов; конфликты и синтез-ревью.
Что вы получите
Настроенный под агента репозиторий: .claude/ с выверенным CLAUDE.md, хуками и сканом секретов.
Маршрутизация моделей по стоимости и панель расходов с ценой за каждый PR.
Команда субагентов под стадии разработки + параллельный запуск нескольких задач.
Тест-харнес с критериями приёмки (DoD) и регресс-тестами на ваши реальные баги.
Модель угроз вашего репозитория и политика автономии агента: права, лимиты радиуса поражения.
Смёрженные PR с историей ревью — рабочее доказательство процесса, а не сертификат.
Начните применять ИИ в ежедневной работе разработчика
79 990 ₽
{{weeks}} – 7 живых вебинаров
Чат студентов курса
Доступ к материалам 12 месяцев
Разбор домашних заданий 
Ревью PR
Программа может обновляться 
Выбирай нужное количество мест на потоке и оформляй счёт от компании. Мы гарантируем бронирование выбранных мест до момента оплаты.
Плати как удобно
Выстави счёт и оплати как юридическое лицо
Беспроцентная рассрочка
«AI для разработчиков в Proglib. academy»
Без процентов и переплат. Мы все взяли на себя! Первый платеж только через месяц
// Бесплатный вебинар · чт, 17 сентября, 19:00 МСК · 1,5 часа
Как не сжечь недельный лимит за 3 дня
Экономика ИИ-агентов: за ту же работу платить меньше
Первая часть:
Одна и та же задача на дорогой и на дешёвой модели — где разница видна в коде, а где только в счёте
Панель расходов вживую: токены, доля попаданий в кэш, цена одного прогона
Быстрые дешёвые модели на субагентах: что им можно отдать без потери качества
Маршрутизация: какая задача какой модели достаётся и по какому правилу
Счёт до и после — одним числом
Вторая часть:
Открытый разговор про ревью AI-кода.
Каждый рассказывает, как у него устроено ревью кода, который написал агент: что мержится сразу, что смотрится руками, где обжигались. Микрофон по желанию — можно просто послушать.
Участники вебинара — спикеры курса: Арсений Харланов и Олег Лайок
Регистрация
Бесплатно. Запись будет.
Регистрация
Бесплатно. Запись будет.
Среди участников — инженеры компаний, которые ты знаешь
Курсы Proglib Academy уже прошли 1500+ разработчиков из крупнейших российских IT-команд. Спринт построен на практиках из флагманского курса по AI-агентам.
1500+
Разработчиков прошли курсы по AI
100 000+
Читателей инженерного медиа
Флагман
По AI-агентам в основе спринта
1. Что сделать до старта курса?
Что обычно спрашивают
Минимум — установить инструменты: Claude Code или Cursor (плюс редактор) и проверить доступ к моделям. Желательно держать под рукой свой рабочий репозиторий (или возьмёте наш запасной). Остальное — теорию и контекст — разбираем на курсе.
2. Нужен ли свой проект? Что если он под NDA или нет готового репозитория?
Свой рабочий проект — лучший вариант, но не обязателен. Под NDA работаете локально, ничего не публикуется. Нет подходящего репозитория — дадим запасной с реалистичным кодом существующего проекта. Главное — к первому вебинару запущен редактор и установлен Claude Code или Cursor.
3. Какие модели поддерживаются? Доступ из РФ?
Цикл не привязан к одной модели: инструмент (Claude Code / Cursor / Codex) развязан с моделью. Разбираем выбор модели под задачу и — для всех, не только из РФ — китайские модели для кодинга как сильную альтернативу по цене: DeepSeek, Qwen, GLM-5.2, Kimi, MiniMax. Отдельно показываем доступ из РФ (OpenRouter, при необходимости SiliconFlow/OfoxAI). Учим, как выбирать модель под задачу, без привязки к конкретным версиям — они меняются каждые несколько недель.
4. Сколько часов живых вебинаров и есть ли домашка?
Часы курса — это живые вебинары: за {{weeks}} 7 встреч по 1,5 часа. Домашка на своём проекте (где вы применяете разобранное — и где появляется результат).
5. Если пропущу живой вебинар — можно посмотреть запись?
Да. Запись каждого вебинара доступна участникам потока несколько месяцев после старта. Но живое обсуждение и ответы ведущего — только на самих вебинарах: в записи остаётся теоретическая часть и демонстрация.
6. Чем этот курс отличается от флагмана «Разработка ИИ-агентов»?
Разные задачи. Этот курс — как встроить агентов в ваш рабочий цикл разработки (цикл, ревью, тесты, контроль стоимости, безопасность на своём проекте). Флагман «Разработка ИИ-агентов» — как строить агентные продукты для бизнеса (боты поддержки, адаптация пользователей, корзина). Здесь артефакт — настроенный процесс и смёрженные PR в вашем реальном репозитории, а не отдельное приложение-агент.
7. Какой уровень входа? Подойдёт ли курс junior-разработчику?
Нужен действующий разработчик с рабочим проектом (или запасным репозиторием) и базовым опытом: уже писал код на работе, знаком с Git. Полные новички без проекта — не наша аудитория. Junior и middle с опытом — да, для них больше поддержки и каркасов, упор на дешёвый доступ к моделям и базовый контроль стоимости. Senior — до мультиагентного цикла разработки и внедрения в команде.
// отзывы
Что говорят наши студенты
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами для консультации
Остались вопросы?
Мы используем файлы cookie в соответствии с политикой в отношении файлов cookie, чтобы обеспечить лучшую работу с сайтом, в соответствии с условиями Пользовательского соглашения.
Принимаю правила