Войти
через
   
Разработка с AI:
Автоматизация и
продуктивность Строим AI-системы, которые делают работу сами.
Онлайн
курс
8
онлайн
занятий
4
выполненных
проектов
10
недель доступа
к записям занятий
Автоматизируйте рутину, ускоряйте разработку
Продвинутый курс для тех, кто уже прошёл «Разработка с AI на практике для всех» и хочет перейти от разработки отдельных AI-функций к созданию автономных систем: проектировать рабочие циклы агентов, обучать их собственным навыкам, запускать локальные модели, дообучать LLM под свои задачи, встраивать агентов в продукты и безопасно автоматизировать реальную работу.
Это второй уровень практической разработки с AI. Здесь мы уходим от сценария «дал модели задачу — получил результат» и учимся строить системы, которые способны работать дальше самостоятельно: выполнять последовательность действий, проверять собственный результат, исправлять ошибки, пользоваться инструментами и останавливаться, когда цель достигнута. Вы разберётесь, как управлять не только кодом, который создаёт AI, но и поведением самого агента — его инструкциями, скиллами, контекстом, правами доступа и правилами работы.
За 8 занятий вы соберёте 5 практических проектов: игру, которую самостоятельно тестирует и балансирует бот; сайт с управляемой дизайн-системой; собственный AI-скилл для рабочей рутины; сервис с локальной моделью; AI-генератор сайтов со встроенным агентом. Отдельно дообучите LLM на своих данных, проведёте аудит безопасности AI-проекта и соберёте персональную систему автоматизации повседневной работы. В результате вы научитесь использовать AI-кодинг не как способ быстрее писать отдельные функции, а как основу для создания автономных и воспроизводимых рабочих процессов.

Почитать отзывы
14.01 — 4.03
19:00 — 21:10
А. Свет
С 14 января по 4 марта
Занятия: Чт в 19:00
Осталось мест: 6
Преподаватель: А. Свет
Курс можно купить в рассрочку без переплат и документов
24900 руб.
19920 руб.
Промоакция –20% на обучение нейросетям
С 30 октября по 5 ноября до 23:59
Записаться
или забронировать место
* Занятия проходят по вашему локальному времени (Москва, стандартное время)
подтверждение бронирования
Разработка с AI: автоматизация и продуктивность
дата:
с 14 января по 4 марта 2027 г.
время:
с 19:00 по 21:10
Преподаватель:
Александр Свет
Чтобы продолжить, Вам
нужно войти или зарегистрироваться
Бронь гарантирует место в группе до окончания срока оплаты. Стоимость обучения определяется на момент оплаты брони. Оплатить бронь нужно не позднее двух дней после старта обучения.
Вы уверены, что хотите отменить бронь на
«Разработка с AI: автоматизация и продуктивность»?
Нет

Преподаватель: Александр Свет
Александр Свет — практик и энтузиаст AI-разработки. За последние три года он изучил ключевые направления этой новой сферы: от курса AI Agents от Hugging Face до Complex AI Agents и Fine Tuning LLM.
Но главное — он сам прошёл путь, который теперь предлагает пройти вам: из непрофильной профессии в мир разработки с ИИ. Александр не разработчик по образованию — он освоил все инструменты на практике, не имея технического бэкграунда. Именно поэтому он объясняет просто и показывает, как использовать ИИ даже тем, кто не пишет код.
Узнать подробнее...


Чему вы научитесь?
Проектировать автономные циклы, в которых AI-агент сам выполняет, проверяет и улучшает результат.
Управлять AI-дизайном через инструкции, дизайн-системы и визуальную проверку.
Создавать собственные скиллы и автоматизировать с их помощью повторяющиеся рабочие задачи.
Запускать локальные LLM и дообучать их под свои задачи.
Встраивать AI-агентов в продукты, подключать инструменты и управлять их работой.
Защищать AI-проекты от инъекций, утечек данных и избыточных прав.
Использовать coding agents для автоматизации работы с документами, файлами, транскрипциями и другой рутиной.

Для кого курс:
Для выпускников курса «Разработка с AI на практике для всех», готовых перейти к более сложным AI-системам.
Для тех, кто уже работает с Claude Code, Codex и другими coding agents и хочет использовать их системно.
Для разработчиков, продакт-менеджеров, предпринимателей и специалистов, которые хотят внедрять AI-агентов и локальные модели в продукты и рабочие процессы.
Для тех, кто хочет автоматизировать повторяющиеся задачи и целые процессы, а не решать их отдельными промптами.
Программировать вручную не обязательно, но нужны базовые навыки разработки с AI.
Что вам понадобится на курсе:
Перед началом необходимо пройти базовый онлайн-курс — «Разработка с AI на практике для всех».

Курс использует несколько групп инструментов — от coding agents и браузерной автоматизации до локальных моделей, GPU-сред и песочниц. Большая часть сервисов имеет бесплатные варианты или квоты, но для комфортной работы с некоторыми AI-инструментами и API могут потребоваться подписки или платные лимиты.

На курсе вам понадобятся:
Claude Code и Codex — основные AI-агенты для разработки и автоматизации.
Playwright, Cloudflare Pages и Vercel — тестирование, публикация и работа с веб-проектами.
Claude Design, Paper и Figma MCP — управление дизайном и визуальными итерациями.
AGENTS.md, SKILL.md, DESIGN.md и инструменты создания skills — для настройки поведения агентов и повторяемых рабочих процессов.
Ollama, FastAPI, Pydantic и SQLite — для запуска локальной модели внутри собственного сервиса.
Kaggle, Colab или Modal, а также Unsloth, llama.cpp и Hugging Face Hub — для дообучения и запуска моделей.
Pi, Node.js, Docker и Vercel Sandbox — для создания агента внутри продукта и безопасного выполнения его действий.
OCR и Deepgram — для автоматизации задач с документами, видео, транскрипциями и другими рабочими материалами.


Что вы получите?
Возможность посещать живые онлайн занятия с преподавателем.
Записи всех занятий для повторения в течение всего онлайн курса плюс 2 недели после его окончания. Просмотр записей в режиме онлайн. После истечения стандартного срока доступа вы сможете продлить доступ к записям занятий еще на 2 недели и делать это неоднократно.
Конспекты всех занятий бессрочно. Рабочие файлы курса.
Домашние задания по теории и практике, которые помогут закрепить новый материал.
Сертификат об успешном окончании курса, если вы выполните все домашние задания и наберете по ним рейтинг 75% из 100% по теории и практике.
Портфолио курса
Лучший способ сформировать правильные ожидания от курса — это посмотреть, каких результатов добились ваши предшественники. Мы сделали страницу, куда постоянно выгружаем работы студентов курса. Важно учесть: это курс второго уровня, и большинство авторов пришли сюда после базового курса «Разработка с AI на практике для всех». Поэтому вы увидите не «первые шаги», а более зрелые проекты: автоматизацию процессов, продуктивные пайплайны и решения, которые можно внедрять в реальную работу.

Посмотреть портфолио
А что дальше?
Продолжайте развивать навыки работы с AI на специализированных курсах:
AI-система для интеллектуальной работы — научитесь превращать отдельные AI-инструменты в единую рабочую систему: управлять контекстом, ставить задачи агентам, автоматизировать повторяющуюся работу и использовать AI для исследований, аналитики, документов, презентаций и других профессиональных задач.
AI-ассистенты и агенты на практике — соберите собственных AI-ассистентов и автономных агентов, подключите их к почте, календарю, таблицам и другим сервисам и научитесь строить мультиагентные системы для автоматизации личных и бизнес-процессов.
Обзорное занятие курса
Смотрите первое занятие
Рекомендуем вам посмотреть



Занятие 1. Инженерия циклов: агент, который работает без вас

Проект №1: Аркадная игра, которую тестирует и балансирует бот

Цель: Научиться проектировать циклы работы агента, чтобы не писать промпт для каждого следующего шага. Соберём браузерную игру и бота, который сам её проходит. Основная задача — настроить цикл, в котором агент доводит баланс игры до нужного уровня без вашего участия.
Темы:
Что такое цикл и чем он отличается от промпта
Анатомия цикла: цель, верификатор, стоп-условие
Как написать верификатор, который агент не сможет обмануть
Бот-тестировщик как оракул для игры
Бюджет и стоп-правила: как не сжечь деньги в бесконечном цикле
Reward hacking: почему агент чинит тест вместо кода и как это пресечь
Домашнее задание: Настройте цикл, в котором агент создаст, протестирует и сбалансирует браузерную игру.
Технологии:
Claude Code
Codex
Playwright
Cloudflare Pages
Vercel

Занятие 2. Дизайн с AI-агентами: как перестать делать одинаковые сайты

Проект №2: Сайт, который не выглядит как созданный AI

Цель: Научиться управлять дизайном, который создаёт агент, и избегать типичных AI-дизайнов. Разберём, почему сделанные с AI сайты похожи друг на друга, и выстроим рабочий процесс: зафиксируем правила в DESIGN.md, используем канвас для быстрых итераций и проверим качество перед сдачей.
Темы:
Признаки AI-дизайна
DESIGN.md: открытый стандарт Google Labs, токены и правила в одном файле
Три слоя инструкций для агента: AGENTS.md, SKILL.md, DESIGN.md
Claude Design и команда /design внутри Claude Code
Артборды, которые лежат в репозитории и версионируются вместе с кодом
Paper: канвас на веб-стандартах и переход от кода к дизайну и обратно
Figma в 2026: MCP-сервер и его реальные лимиты
Проверка по скриншотам: как научить агента замечать недостатки своей работы
Домашнее задание: Соберите одностраничный сайт своего проекта, который невозможно принять за AI-дизайн. В репозитории также должен быть файл DESIGN.md.
Технологии:
Claude Code
Claude Design
Paper
Figma MCP
@google/design.md

Занятие 3. Создание скиллов: как научить агента своей работе

Проект №3: Скилл, который делает за вас реальную рутину и улучшает сам себя

Цель: Превратить свой опыт в скилл, который агент сможет применять самостоятельно. Каждый выберет повторяющуюся рабочую задачу, создаст для неё скилл, измерит его пользу и настроит цикл улучшения по обратной связи.
Темы:
Как устроен скилл изнутри
Когда скилл, когда MCP, когда субагент, когда хук
Прогрессивное раскрытие и каким должен быть идеальный скилл
Как создать скилл на основе реальной задачи
Как доказать, что скилл работает: прогон со скиллом и без него в свежих сессиях
Цикл самоулучшения: агент правит SKILL.md по обратной связи от прошлых запусков
Чужие скиллы как поверхность атаки: что читать перед установкой
Домашнее задание: Соберите скилл для своей рабочей задачи и проведите минимум три итерации самоулучшения. Приложите историю правок SKILL.md и объясните, что улучшила каждая из них. По итогам подготовьте презентацию о скилле в формате моушен-графики.
Технологии:
Claude Code
Codex
skill-creator
.agents/skills

Занятие 4. Локальная модель внутри вашего продукта

Проект №4: Командная строка для вашего продукта

Цель: Собрать сервис, где пользователь пишет фразу, а продукт выполняет действие — и всё это на модели, которая живёт на ноутбуке, ничего не стоит за вызов и не отправляет данные наружу. К концу занятия сервис будет работать, но не идеально и мы будем знать, где именно он ошибается.
Темы:
Зачем локальная модель: задержка, цена, приватность, работа без интернета
Что реально запускается на слабом ноутбуке в 2026: обзор моделей до 4B
Ollama, LiteLLM, Unsloth: установка, квантизации, размер контекста и почему он важнее размера модели
Как спроектировать схему инструментов продукта, чтобы модель корректно её использовала
Сборка сервиса: схема, модель, валидация, выполнение
Замер качества: свой набор команд и точное совпадение результата
Где именно ломается маленькая модель
Гибрид: когда и по каким признакам передавать задачу frontier-модели
Домашнее задание: Создайте сервис или приложение, где будет работать локальная модель.
Технологии:
Ollama
FastAPI
Pydantic
SQLite

Занятие 5. Как дообучить LLM под вашу задачу

Цель: Дообучить модель из прошлого занятия на собственных данных, подключить её к своему сервису и оценить, как изменился результат. Для обучения используем бесплатные GPU.
Темы:
Где в 2026 бесплатно дают GPU: Colab, Kaggle, Modal — что дают, где подвох, что выбрать для своей задачи
Сколько примеров реально нужно для тренировки
LoRA на бесплатном GPU
Замер до и после на своём наборе команд
Когда дообучение не нужно, а нужен нормальный промпт
Домашнее задание: Проведите дообучение LLM под вашу задачу, чтобы она эффективнее работала в вашем сервисе или программе.
Технологии:
Kaggle, Colab, Modal
Unsloth
llama.cpp
Hugging Face Hub
Ollama

Занятие 6. Агент внутри вашего продукта

Проект №5: Свой AI-генератор сайтов

Цель: Собрать продукт, который по описанию пользователя создаёт и показывает работающий сайт.
Темы:
Из чего собран агент: слои pi-ai, pi-agent-core, pi-coding-agent, pi-tui
Выбор модели для такого сервиса
Построение агентного цикла разработки
Свои инструменты: как описать действие так, чтобы агент пользовался им правильно
Отбор инструментов: запускаем агента в режиме только для чтения и проверяем, что он не может вносить изменения
Стриминг событий в браузер: как показать пользователю, чем занят агент прямо сейчас
Вмешательство на ходу: остановить агента посреди работы и перенаправить
Сессии и сжатие контекста: что происходит на длинных задачах
Где живёт сгенерированный код и почему это сразу вопрос безопасности
Домашнее задание: Научите своего агента не только создавать проект с нуля, но и дорабатывать уже созданный по новому запросу: он должен прочитать, что уже есть, и изменить нужное, а не переписать всё заново.
Технологии:
Pi: pi-ai, pi-agent-core, pi-coding-agent
Node.js
Docker
Vercel Sandbox

Занятие 7. Безопасность AI-проектов

Цель: Разобраться в уязвимостях кода, который написал агент, и в уязвимостях самого агента внутри продукта. На занятии каждый проведёт полный аудит своего проекта и устранит найденные проблемы.
Темы:
Безопасность AI-проектов в 2026 году
Смертельная тройка: приватные данные плюс недоверенный контент плюс канал наружу
Непрямые инъекции: как чужой сайт, файл или репозиторий отдаёт команды вашему агенту
Песочницы: контейнер или микро-VM — что выбрать и чем за это платить
Права агента: ограничение возможностей против запроса подтверждения
Секреты: где они лежат у агента и как не отдать их вместе с контейнером
Что уже научились защищать: многослойная оборона и почему инъекции удалось свести почти к нулю
Домашнее задание: Проведите полный аудит своего проекта по чек-листу и приложите отчёт: что нашли, что починили, что осознанно оставили и почему. Отдельно опишите три сценария атаки, которые вы придумали против собственного агента, и как ваш агент сейчас реагирует на каждую из этих атак.
Технологии:
Docker
Vercel Sandbox
Расширения Pi
OWASP

Занятие 8. Инструменты AI для продуктивности

Цель: Применить то, что мы изучили, к повседневным задачам за пределами разработки. Разберём свою рабочую неделю и соберём для неё систему автоматизации, используя циклы, скиллы, локальную модель и настройки прав доступа. Этой системой можно будет пользоваться и после курса.
Темы:
Как использовать агента для кодинга в задачах за пределами разработки
Инструменты, коннекторы к данным, навыки и вкус: как собрать рабочую среду под себя
AGENTS.md и скиллы для задач, не связанных с кодом
Что агент делает лучше всего вне кода: документы, разбор PDF, транскрипции и субтитры, рутина с файлами
Автоматизация целых типов работы вместо решения задач поштучно
Разбор своей недели: как понять, можно ли надёжно автоматизировать задачу с AI
Обратная сторона гиперпродуктивности
Куда двигаться дальше
Технологии:
Claude Code
Codex
OCR
Deepgram
Компании обучают своих сотрудников у нас
МТС Бурда Алроса Мегафон Wargaming ТАСС Panasonic 5 канал DDB Ашан Точка Эксмо ОМК Plarium
Комментарии (11)
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Евгений Грязнов, 15 июля 2026 в 22:10 # | Ответить
После первого курса у меня уже появилось общее понимание того, как работать с AI, но здесь я действительно смог пойти намного глубже. Я начал лучше понимать не отдельные инструменты, а то, как из них собирать полноценные рабочие системы: подключать реальные данные, продумывать логику агентов, организовывать хранение информации, автоматические действия и доводить свои идеи до работающего результата.

Во время курса я сделал несколько совершенно разных проектов: спортивный дашборд с аналитикой, проект с голосовым агентом, систему мониторинга и отбора материалов по AI, а также почтового агента, который помогает разбирать входящие письма и готовить черновики ответов. Особенно понравилось, что каждый проект можно было подстроить под свои интересы и задачи. Поэтому это ощущалось не просто как выполнение домашних заданий, а как создание действительно полезных для себя инструментов.

Работая над проектами, я стал гораздо шире видеть возможности AI. Теперь при появлении какой-то задачи я думаю уже не только о том, каким отдельным инструментом её решить, а о том, как можно автоматизировать весь процесс или собрать под него собственную систему. Конечно, разбираться ещё есть в чём, но теперь уже нет прежнего ощущения, что всё это слишком сложно и доступно только профессиональным разработчикам.

Этот курс ещё сильнее утвердил меня в том, что я хочу двигаться дальше именно в этом направлении. Хочется продолжать развиваться, набираться опыта, переходить от учебных проектов к реальным задачам и постепенно начать на этом зарабатывать.

Александр объясняет понятно и интересно, показывает много практических примеров и при этом оставляет пространство для собственных идей. После занятий появляется не только понимание нового материала, но и желание сразу открыть проект, попробовать что-то своё и развить его дальше. Спасибо Александру за этот курс и за вдохновение не останавливаться на достигнутом.
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Екатерина Якунина, 11 июля 2026 в 12:37 # | Ответить
Для меня был важен второй уровень курса. Если на первом уровне больше адаптируешься как работать с ЛЛМ грамотно для получения корректного результата, то на втором уже пытаешься сделать полезный продукт. Заинтересовала идея создания тематического дашборда под индивидуальные задачи (при этом всё обновляется в соответствии с заданным временным интервалом), RSS-агент (бот в телеге. Для меня было актуально).

Александр конечно же старается выйти за рамки курса и познакомить с большим количеством инструментов в области AI, даёт рекомендации по совершенствованию проектов. В рамках курса открыла для себя новые возможности: Hugging Face, LM-Studio и как применять на практике.

Кроме первого уровня по курсу мне также помог проще пройти второй уровень курс «Как получить максимум от ChatGPT» тоже от Александра.
Очень надеюсь, что найду время и в ближайшей группе попаду на курс «AI-ассистенты и агенты на практике»

Александру спасибо за вдохновение. Даже если что-то у меня не получается и день был «кислый», настроение после лекции всегда повышается)) Вот такое волшебство)))

Спасибо сотрудникам Profileschool из тех. поддержки за их понимание и терпение!!!!!!!!!!!!!!!!!

Всем удачи!
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Rimas Kavaliauskas, 11 февраля 2026 в 14:59 # | Ответить
Хочу поделиться впечатлениями от обучения автоматизации с помощью ИИ. Главное, что стоит понимать: этот курс не про программирование в классическом смысле, а про масштабное расширение «территории возможностей».

Для меня освоение ИИ стало похоже на открытие новых земель. Раньше рабочее пространство ограничивалось привычной картой стандартных инструментов, но теперь открылся целый континент, где задачи решаются через управление агентами и совершенно иную логику процессов. Александр Свет здесь выступает как настоящий первопроходец. Есть интересная параллель: как Александр Великий когда-то раздвигал границы известного мира, так и Александр Свет помогает раздвинуть границы нашего понимания того, на что способен человек в связке с нейросетями.

Что действительно зацепило — это акцент на изменении мышления. Мы учимся не просто писать промпты, а выстраивать системы, которые работают автономно. Теперь после каждой рабочей сессии я не просто закрываю ноутбук, а анализирую методы, фиксирую эффективные приемы и «вживляю» их в свою практику. Это создает тот самый накопительный эффект, когда производительность растет не за счет переработок, а за счет качественного изменения подхода.

Если вы чувствуете, что уперлись в потолок в своей эффективности, — этот курс станет отличным маршрутом к новым горизонтам. Это действительно стоит того, чтобы выйти за пределы привычного и начать «завоевывать» возможности, которые дает ИИ.

Главный урок Александра - нет реразрешаемых задачь!
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Алексей Довгуля, 7 февраля 2026 в 23:51 # | Ответить
Спасибо Александру за этот курс!
Я смотрю кучу западных ютуберов по ИИ, и там вы найдете море ненужной инфы, которая устареет уже сегодня, и всего две крупицы того что вы реально возьмете себе на вооружение. В курсе же собраны только необходимые знания, которые закладывают хорошую базу для разработки сейчас и в будущем. Инструменты меняются каждый день, но логику заложенную курсом, я буду использовать еще очень долго.
Что полезного для себя уже сделал используя знания курса:
- написал конвертер из коментариев клиента в метки на таймлинии в Давинчи, теперь не надо искать на какой секунде что поправить, сразу все вижу прямо на таймлинии
- написал парсер объявлений о продаже автомобилей где ИИ обрабатывает комплектации и выдает хорошие лично для меня варианты
- оптимизировал работу с налогами. Теперь я просто закидываю доки в папку и ИИ уже извлекает только необходимую инфу.
- оптимизировал работу с юридическими документами, где ИИ не выдумывает, а использует мою документацию, и практику (если она есть) добирает уже из интернета, сравнивая с законодательством и моими документами. Да и вообще разработал удобную мне систему для любого ресерча в любой теме.
- создал скиллы для регулярных задач
- в разработке сейчас конвертер анимации афтерэффекта в давинчи
Все перечисленное это не ДЗ в рамках курса, это то что стало возможно благодаря курсу. Спасибо!
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
olga klenovskaya, 7 февраля 2026 в 21:38 # | Ответить
Уже несколько лет я из года в год переписываю цели «наладить учет платежей клиентов», «переделать сайт», «найти мотивацию учить иностранный язык». И у меня постоянно не хватает времени выполнить все, что давно хочу. И что же – за 2 последних месяца – 2 месяца, которые шел курс «Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность» - я частично или полностью их решила, или нашла новые подходы – как автоматизировать рутину.

Результат курса абсолютно соответствует названию: мы разрабатывали разных ботов, агентов, делали сайты, которые позволяют автоматизировать рабочие задачи. При этом каждый проект можно было делать под свои конкретные цели и ограничения – используя очередную новую технологию, которую Александр объяснил на уроке. Кто-то взял себе в работу возможность разворачивать локальную ЛЛМ прямо на своем компьютере, кто-то (в том числе я) сделал агента, мозгом которого является Chat GPT, и за его использование больше ничего не нужно платить – если уже есть подписка на Chat GPT.

А еще за время курса я научилась перестать думать в ключе «это невозможно, я это не умею». Александр научил, как находить ИИ технологии под сиюминутную задачу. У меня во время курса была кризисная ситуация с клиентской базой – и я за час с помощью ИИ придумала и реализовала способ справиться с ней. Но до этого у меня уже был навык, натренированный на уроках Александра – как использовать MCP, как запускать терминал и что писать в командной строке. Поэтому когда ИИ сказал мне «вот я написал для вас скрипт, запустите его», я просто задала ему еще несколько вопросов, и таки запустила (хотя 10 минут назад я вообще не знала, что такое «скрипт») и спасла клиентскую базу. Хотя я не программист, а автор ютуб канала, предприниматель и блогер.

В общем, на этом курсе вы получите очень много новых технологий, которые позволят вам решать именно ваши жизненные задачи и ускорят вас в разы. А еще вы получите новый способ думать. Но это только если будете делать все домашние работы.

Огромное спасибо Александру за знания, постоянную помощь в чате курса (почти что в режиме 24/7), и, самое главное, за вдохновение и веру в искусственный интеллект, который реально может взять на себя ваши рутинные задачи по обработке почты, заполнению табличек и созданию страниц на сайте. Нет, посуду пока за вас не помоет и грядку не вскопает – но это следующий этап)
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Олег Захаров, 7 февраля 2026 в 21:12 # | Ответить
Говорить про курс «Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность» отдельно от первой части сложно — для меня они работают в связке, и именно эта связка дала результат.
Я записался ещё в первый поток «Разработка с AI на практике для всех», и шёл туда с конкретной целью: самостоятельно переработать свой интернет-магазин, который под влиянием внешних факторов падал всё ниже на протяжении нескольких лет. Не «поиграть с нейросетями», а решить реальную бизнес-задачу.
Уже во время первого курса я начал потихоньку: пересобирал дизайн, адаптировал и чинил плагины (из 70+ оставшихся — и это только те, что выжили после чистки). Получалось не всё и не с первого раза, особенно поначалу. Но к концу второго курса я задеплоил полностью обновлённый магазин с новым дизайном и AI-консультантом, модель для которого обучал сам. На наведение порядка ушло больше трёх месяцев — AI не волшебная палочка, работы стало не меньше, а больше :) Но то, что стало возможно делать одному благодаря LLM — это действительно фантастика.
Все домашние задания старался делать практично, по максимуму, для дальнейшего применения к магазину. Часто выходил за рамки ДЗ, что надо сказать Александр поощряет. Вот что получилось на втором курсе:
— SEO-дашборд — панель мониторинга магазина, которая собирает данные из четырёх источников (база товаров, Яндекс Метрика, Google Analytics, собственная система оценки товаров) и показывает всё на одном экране с AI-аналитикой.
— Голосовой AI-консультант — помощник на сайте, который отвечает текстом и голосом, умеет анализировать фото интерьера и подбирать товары. Модель обучал сам на 400+ примерах.
— RSS-агент — бот, который сам мониторит дизайн-издания, переводит, оценивает новости по релевантности, лучшие публикует как статьи и генерирует идеи для контента в соцсетях.
— Telegram-бот на Codex CLI — агент с доступом к серверу, который выполняет технические задачи прямо из Telegram.
В процессе работы над магазином собрал собственную MCP-интеграцию: Claude для общения с кодом, v0 (Vercel) для генерации дизайна, Gemini для второго мнения, ChatGPT подключался по необходимости. Claude и Codex стали повседневными рабочими инструментами — и для написания кода, и для проверки.
Отдельно хочу сказать про Александра: лекции не просто полезные — они актуальные, буквально на острие того, что происходит в AI прямо сейчас. Каждое занятие — порция свежей, практически применимой информации. И отдельное спасибо другим ученикам за атмосферу в группе Telegram — тёплая, живая, где вопросы не висят в пустоте, и ты не одинок в своём новом знании. Потому что уже мало кто в окружении понимает, о чём ты говоришь, — одним словом, байки городского сумасшедшего!) Вероятно, нам как виду просто сложно осознать скорость изменений.
Сила этого курса в том, что он не для программистов, конечно, и для них тоже), а для людей, которые хотят создавать реальные проекты. Не с фокусом на написание кода, а с упором на возможность творить — и почувствовать себя творцом, по максимуму освободив свое время от рутины. «Идея фильма начинается с вопроса: а что если?» — звучит как никогда актуально, только теперь это не про фильм. Если у вас есть конкретная задача, для решения которой можно использовать AI — приходите. Не за магией, а за системой, которая позволяет ускоряться и делать то, что раньше казалось невозможным в одиночку.
P.S. Черновик написан собственноручно, причёсан с помощью Claude Opus 4.6 😏
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Evgeny Krinochkin, 6 февраля 2026 в 20:13 # | Ответить
Тоже хочу поблагодарить Александра за курс. Очень классно построен, очень много идей. Классно, что многое остается для того, чтобы исследовать, разобраться самому, попробовать в своих задачах. Действительно, так много всего нового, что, конечно, за примерно двухчасовые уроки все подробно не обсудить, но когда пробуешь дома сам, очень удивительные вещи иногда обнаруживаешь. Александр всегда на связи в чате, отвечает на любые вопросы. Это очень классно! Но заметил одну трудность, которая появилась в общении с людьми, что они больше тебя не понимают, когда дело касается работы с ИИ. Потому что для них это невозможно, наверное они почему-то думают, что с тобой что-то не так. Ну не все, конечно, но те, у которых есть определенные убеждения про ИИ, могут такое отношение проявить. Но это дело не меняет действительно курс показал какие возможности дает ИИ, и это потрясающе, это обязательно надо учиться использовать и применять на практике. В принципе, курс помог приоткрыть дверь, а дальше простор для исследований и применения.... Ждем продолжения....
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Eduard Mayzels, 5 февраля 2026 в 22:47 # | Ответить
Огромная благодарность Александру за курс. Это было очень познавательно и я получил бесценный опыт в сфере для меня не профильной. Несколько огорчает тот факт, что второй курс по разработке не совсем соответствовал моим ожиданиям. НО... и не обязан! Если первый курс превосходен в своей сути: "познакомить обывателя с возможностями ИИ поступательно, на разного рода примерах", когда Александр "за ручку" проводит слушателей в невиданном доселе мире. И тут я ожидал, что будет умения дополнятся знаниями и пониманием. Откровенно пренебрег практической составляющей курса, потратил время на получения в т.ч. нескольких сертификатов Hugging Face, Anthropic, etc. Не в малом это заслуга курса и Александра.
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Ольга Воробьева, 5 февраля 2026 в 18:35 # | Ответить
Крутейший курс! Я и после первого уровня AI-разработки была в восторге от того, чему меня научил Александр. А сейчас этот восторг приобрел прям вселенский масштаб. И вот две причины, почему это так.

✅ Теперь я знаю про сложные AI-штуки. К сожалению, у меня нет времени тщательно мониторить новинки в AI и уж тем более изучать, как их прикрутить, чтобы точно заработало. Поэтому опыт преподавателя для меня бесценен. Александр погружен во все-все новое и действительно стоящее в AI-разработке и на уроках щедро делится своими находками.

Clowdbot/Moltbot/Openclaw только вышел — Александр уже показывает, как он работает и какие задачи он сам ему поручает. Только кто-то додумался заменять API-ключи в сервисах на подключение к нейронке через подписку — мы уже пилим про это домашку.

В общем, на втором курсе по AI-разработке я освоила то, чего даже близко на касалась на первом: связку сервиса с Google-таблицей через MCP Composio, установку локальной LLM, создание ТГ-бота с Codex CLI внутри по подписке за 20$.

✅ Теперь у меня есть еще четыре проекта под рабочие задачи. Это сервис, который сначала задает пользователю вопросы, а затем рисует дашборд про то, готов ли он стать бухгалтером на фрилансе. Это AI-рекрутер с видеоаватаром, который помогает бухгалтеру подготовиться к реальному собеседованию с эйчаром или будущим руководителем — главбухом. Это ТГ-бот, который умным поиском ищет релевантные уроки из 6000+ загруженных в базу. И это еще один ТГ-бот на движке Codex CLI, который меняет стиль уроков, переупаковывает их в сообщения для ТГ и записывает в Google-таблицу.

К этим причинам добавилась еще и личная радость — очень долгожданные перемены на работе. Все домашки на обоих курсах я делала такими, чтобы они закрывали какие-то рабочие задачи. Сразу после первого курса стала показывать их своему руководству. В итоге теперь мой функционал завязан на работу с нейросетями. Счастья от этого три вагона, а благодарность Александру безграничная. Вряд ли бы эти изменения случились, если бы не такой вот буст нейроскиллов на его курсах.

Отдельная и самая сердечная признательность Александру еще и за его гибкость и лояльность к моим придумкам. Иногда я уходила чуть в сторону от домашнего задания, чтобы попасть как раз в рабочую задачу. И он это только поощрял. Никаких «Делай, как я сказал» даже близко не было. Поэтому за свободу в выборе тем для проектов и инструментов для их реализации преогромнейшее спасибо! 🧡🧡🧡🧡🧡

Уже записалась на следующие курсы Александра про ChatGPT и Claude Code. Последнего жду особенно сильно. Было бы классно, если бы он стартовал первым, потому как уж очень хочется поскорее разобраться с Claude Agent SDK. Но как есть, так есть — буду ждать конца марта. 😊
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Taras Tkachenko, 5 февраля 2026 в 12:57 # | Ответить
У курса один недостаток - он быстро заканчивается. Непривычно будет без бессонных ночей, томительных ожиданий результатов /review в codex, сообщений про истёкшие лимиты «иди-ка ты погуляй пару часов»... :)))
По насыщенности он, на мой взгляд, превосходит базовый уровень - если там мы знакомились с технологиями и делали первые "пробы", то на этом уровне количества информации и практических "приёмов" на порядок больше. Было и сложно и интересно, много нужно было искать самому, набивать "шишки" в управлении агентами, связывать различные технологии сбора информации воедино. Мы построили множество приложений, решающих довольно сложные задачи, научились использовать локальные ЛЛМ для обработки личной информации, запуска из телеграмма cli-агента и много много чего ещё.
Для всего этого нужна база, которую освоили на начальном уровне - и без этой базы, наверное, просто нереально всё это осилить. И эта база позволяет не отвлекаться на уже известное, а комбинировать, сводить вместе те крупицы знания, уже известные нам. Как будто то, что мы знали - это отдельные (пусть и законченные) элементы, из которой теперь собирается сверхзвуковой самолёт (или космический корабль, или личный секретарь. - что пожелаете).
Если Вы прошли базовый курс, поэкспериментировали с агентами-кодингом, и чувствуете, что хотели бы поглубже во всём этом разобраться - приходите, не пожалеете! И, конечно же, позитив Александра, его харизма, отзывчивость и готовность помочь разобраться никуда не пропали, а тоже перешли на новый уровень. :))))
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Радмила Гимадеева, 5 февраля 2026 в 11:39 # | Ответить
Сегодня мне одновременно радостно и немного грустно — завершился курс «Разработка с AI: автоматизация и продуктивность». Для меня это не просто окончание обучения, а финал большого пути длиной в полгода. Я начала учиться у Александра еще в сентябре на первом уровне, и переход на вторую ступень стал настоящим квантовым скачком.
Главное, что я получила — это полная «перепрошивка» мышления. Если раньше AI был для меня просто помощником в решении простых задач, то теперь я смотрю на разработку как на проектирование сложных систем. Мы строили дашборды, интегрировали Gmail через MCP и Composio, настраивали Telegram-агентов и разбирались в тонкостях жизненного цикла сессий. Но самое ценное — это ощущение, что преград больше нет. Любая идея теперь кажется реализуемой.
После этих шести месяцев обучения я понимаю: я уже не тот человек, что был в сентябре. Границы стерты. Сейчас я активно ищу, где применить свои навыки, и уровень задач, за которые я готова браться, вырос в разы. Спасибо за этот опыт, за веру в студентов и за то, что научили нас не просто пользоваться AI, а управлять им!
Грустно расставаться с этой атмосферой и нашим чатом, где каждый вопрос находил отклик. Огромное спасибо преподавателю за этот путь. Теперь я не просто пишу код, я ищу, как автоматизировать мир вокруг себя. Если вы думаете, стоит ли идти — идите, это меняет жизнь!
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Задать вопрос
Вставьте этот код сразу после открывающего тега