Скачать AI-буткемп: Product Engineer [Devhands] [Алексей Рыбак]

[Джокер]

Складчина: AI-буткемп: Product Engineer [Devhands] [Алексей Рыбак]



С какими запросами приходят на курс?

Хочу понимать принципы AI-native разработки, и каких навыков мне, возможно, не хватает

Не доверяю агентам, хочу убедиться, что это вообще работает

Хочу начать с азов (память, AGENTS.md, мета-промты, полезные MCP)

Хочу разобраться в AI SDLC и spec-driven разработке

Хочу разобраться какие есть популярные SDD-фреймворки и библиотеки скиллов

Хочу разобраться с loop engineering и использовать паттерны типа review-revise в своих пайплайнах

Хочу попробовать сделать свой проект в соотвествии со spec-driven подходом
Приходите, если хотя бы один из пунктов про вас:

Все уже на агентах, а вы нет
Кажется, будто коллеги давно пересели на агентов, а вы всё ещё ищете, с какой стороны подступиться. Расскажем, покажем и научим новому программированию: с курса вы уйдёте с настроенной средой и опытом, который можно сразу же применить в работе

Работаете с агентом "по наитию", далеко не всё получается
Чтобы работать с агентами эффективнее, нужна системная база: как устроен жизненный цикл разработки с AI, чем спецификация отличается от задачи в тикете, почему агент зацикливается и как из этого цикла его вывести. Без неё каждый новый проект начинается с нуля, а опыт не накапливается
Агент пишет код, но будто не знает проекта
У агента нет памяти, проверок линтером, тестов. В итоге вы получаете не коллегу, а стажёра, за которым нужно переделывать. Настроенное окружение — структура репозитория, память, ограничения, проверки — превращает генерацию текста в предсказуемую инженерную работу, и уменьшает ручную работу, значительно ускоряя процесс

Агент уверенно пишет ерунду, забывает важное, игнорируя правила
Без системного подхода агент не знает ни архитектуры проекта, ни принятых в команде соглашений, ни того, что часть нужного функционала уже написана. Он не ошибается злонамеренно — он просто работает «вслепую»

Код плодится быстрее, чем вы успеваете его читать
Фичи стали появляться в разы быстрее, но вместе с ними и объём изменений,
который нужно просмотреть. Начинаешь делать ревью — превращается в узкое горлышко. Проверки и автоматизированное тестирование теперь необходимое условие, но нужно
грамотно настроить среду
Самое главное
Вам нужна настроенная среда и работающий пайплайн на своём проекте — а не конспект

Программа:
Встреча 1

База-1: LLM, токены, промты и агенты, re&act, loop engineering, обзор платных и бесплатных решений, варианты подписок и связок агент-подписка-LLM, ключи api.devhands.io

Практика: проверка агента, API-ключей, skills, mcp; вайбкодинг, его плюсы и минусы
Встреча 2

База-2: Структура репозитория, CLAUDE.md/AGENTS.md, форматтеры и линтеры, тестирование, деплой

Практика: design-система и UI/UX-компоненты, профессиональная работа с мокапами и прототипами
Встреча 3

База-3: AI-SDLC, контрольные точки и проверки, паттерны ralph-loop, review-revise, LLM-as-a-judge, SDD и ведение задач

Практика: программирование проекта с SpecKit
Встреча 4

Практика: программирование проекта с openspec
Встреча 5

Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers
Встреча 6

Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers
Встреча 7

резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A
Встреча 8

резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A






СКАЧАТЬ СЛИВЫ КУРСОВ

Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться