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 готов вывести свои проекты на следующий уровень: проектирование интерфейсов, оптимизация, MCP, агенты, которые общаются как люди, и персональные инструменты AI-кодинга для максимальной продуктивности.
Этот курс — продолжение базового трека по разработке с AI. Мы уходим глубже: проектируем удобные интерфейсы под реальные данные, оптимизируем архитектуру и хранение, настраиваем MCP для профессиональных сценариев, а главное — создаём умных AI-агентов, которые не просто «отвечают», а ведут диалог, собирают информацию, инициируют действия и помогают вам работать быстрее. Мы не пишем код вручную — всю реализацию выполняют модели под вашим управлением. Разрабатывать можно без бэкграунда программиста.
Формат предельно практический: 4 законченных проекта за курс — от дашборда с живыми метриками до почтового агента, который готовит черновики ответов и раскладывает задачи по сервисам. Параллельно вы прокачаете свой стек AI-кодинга: от настройки контекста и подсказок до персональных инструкций и рабочих шаблонов, чтобы получать стабильный, предсказуемый результат.


3.12 — 4.02
19:00 — 21:10
А. Свет
выгоднее!
11.02 — 1.04
19:00 — 21:10
А. Свет
С 3 декабря по 4 февраля
Занятия: Ср в 19:00
Осталось мест: 3
Преподаватель: А. Свет
Курс можно купить в рассрочку без переплат и документов
24900 руб.
19920 руб.
Промоакция 20% в подарок
С 8 октября по 20 октября 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 3 декабря 2025 г. по 4 февраля 2026 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
С 11 февраля по 1 апреля
Занятия: Ср в 19:00
Осталось мест: 17
Преподаватель: А. Свет
Курс можно купить в рассрочку без переплат и документов
22500 руб.
18000 руб.
Промоакция 20% в подарок
С 8 октября по 20 октября 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 11 февраля по 1 апреля 2026 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?
Разрабатывать удобные интерфейсы с AI и подключать реальные источники данных.
Оптимизировать работу AI-проекта: архитектура, контекст, хранение, метрики.
Проектировать IT-системы на более глубоком уровне с участием AI.
Настраивать агентов кодинга под свой стиль и задачи (собственные инструкции).
Создавать более комплексные базы данных и поддерживать их в долгую.
Использовать MCP для профессиональной работы и автоматизации действий.
Делать AI, который общается как человек: голос, интерактивные вопросы, цели.
Применять инструменты AI-кодинга (Codex и аналоги) для роста продуктивности.

Для кого курс?
Для выпускников базового курса «Разработка с AI на практике для всех», кто готов к реальным продвинутым задачам.
Для разработчиков, продакт-менеджеров, техлидов и предпринимателей, которым нужны автоматизация, устойчивость и скорость в продакшн-проектах.
Для тех, кто хочет довести навыки AI-кодинга и работы с агентами до профессионального уровня (интерфейсы, MCP, голос, почта, мониторинг, продуктивность).
Подойдёт, даже если вы не программист: мы не пишем код вручную — всю реализацию выполняют модели под вашим управлением.
Что вам потребуется?
Продвинутый курс опирается на бесплатные тарифы и квоты, но для части интеграций могут потребоваться оплачиваемые лимиты.


На курсе вам понадобятся:
Node.js и Visual Studio Code (предполагаем установлены; бесплатно)
GitHub — репозиторий и интеграции (бесплатно)
Vercel — деплой веб-интерфейсов (есть бесплатный план)
Supabase — база данных и аутентификация (есть бесплатный план)
Google AI Studio (Gemini API) — доступ к моделям (бесплатные квоты)
Codex или аналоги для AI-кодинга — платно для комфортного создания больших проектов
OpenRouter API — альтернативные LLM (возможны расходы)
Deepgram — распознавание речи для голосовых агентов (есть триал, далее платно)
Интеграции Google/YouTube (Sheets/Analytics/Data) и Figma (бесплатно/по квотам)
MCP (Model Context Protocol) — подключение инструментов к агентам (бесплатно)
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.
Обзорное занятие курса
10 ноября, 19:00 мск приглашаем вас на бесплатное обзорное занятие по курсу «Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность». За один эфир вы поймёте, чем второй уровень отличается от базового, какие 4 практических проекта делаем на курсе, какой стек сервисов используем и как проходит обучение. Разберём структуру программы, формат домашних заданий и обратной связи, требования к старту и результаты на выходе — чтобы вы точно понимали, готовы ли перейти на следующий уровень.

Записаться на обзор курса
Рекомендуем вам посмотреть


Занятие 1. Разработка удобных интерфейсов с AI

Проект №1: Панель мониторинга ваших проектов с AI
Цель: Создание удобных и красивых интерфейсов, используя AI инструменты. На занятии мы создадим наглядную панель мониторинга, которая будет отображать актуальные данные о просмотрах ваших роликах на YouTube, количество новых посетителей вашего сайта и данные о продажах из таблиц Google.
Темы:
Расширенные возможности GitHub
Обзор AI инструментов для создания интерфейсов
MCP для создания интерфейсов
Работа с Figma файлами в AI агентах кодинга
Проектирование панели мониторинга проектов
Получение данных из разных сервисов: YouTube, Google Docs, Google Analytics
Домашнее задание: Создайте панель мониторинга, которая будет отображать данные как минимум из двух источников. Опубликуйте панель на сервисе Vercel.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Vercel
Cloudflare
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 2. Оптимизация работы вашего проекта с AI

Цель: Научится находить пути оптимизации работы проекта с AI и имплементировать эти улучшения. Добавление LLM аналитики данных в вашу панель мониторинга.
Темы:
Как решать сложности при разработке с AI
Практика работы с CLI агентами кодинга
Анализ и оптимизация проекта с AI
Оптимизация базы даных для долгосрочного использования проекта
Имплементация LLM аналитики данных в вашей панели мониторинга
Генерация LLM рекомендаций к улучшению показателей
Домашнее задание: Добавьте в вашу панель мониторинга LLM анализ данных. LLM должны анализировать входящие данные и предлагать как можно улучить ваши показатели.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Gemini CLI
Vercel
Cloudflare
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 3. Углубленный подход к проектированию с AI

Проект №2: Интерактивный голосовой AI агент для общения с клиентами
Цель: Создать AI агента, который имеет цель, например, получить всю первичную информацию о проблемах клиента. Исходя из этой цели и ответов клиента, агент формирует интерактивные вопросы на которые можно отвечать голосом.
Темы:
Техники углубленного проектирования с AI
Провдинутые техники prompt и context engineering
Запуск проектов на серверах
Технологии распознавания голоса
Проектирование интерактивного голосового AI агента
Оптимизация контекста и промптов голосового агента
Создание MVP голосового агента
Домашнее задание: Создайте базового голосового агента, который будет иметь цель для общения с клиентом и на основе цели и контекста клиента, будет задавать клиенту вопросы, на которые тот может ответить голосом.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Deepgram
Render
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 4. Настройка AI агентов кодинга под свой стиль работы

Цель: Создать собственные инструкции для AI агента кодинга, которые помогут получать более стабильный и предсказуемый результат. Добавление этапов интерактивности вашему голосовому агенту, когда в зависимости от ответа клиента агент будет задавать разные вопросы для достижения поставленной цели.
Темы:
Углубленный подход к созданию Agents.md файла
Создание правил авто-улучшения работы AI агента кодинга
Проектирование и логика этапов интерактивности
Имплементация этапов интерактивности в код
Оптимизирование стоимости AI для тестирования агента
Домашнее задание: Добавьте 2 этапа интерактивности к вашему голосовому агенту, которые он будет использовать для лучшего выполнения задачи.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Deepgram
Render
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 5. Углубленный подход к созданию баз данных

Проект №3: Проактивный AI-агент мониторинга
Цель: Создать AI агента, который мониторит информацию о конкретной теме: новости, статьи, видео, обновления ключевых участников рынка. На основе этой информации он сам решает, как эта информация может помочь вам и проактивно создает контент и рекомендации к действиям.
Темы:
Типы баз данных и когда их лучше использовать
Техники безопасной работы с базами данных через AI инструменты
Проектирование и создание проактивного AI-агента мониторинга
Оптимизации расходов на мониторинг
Создание MVP версии агента
Домашнее задание: Создайте базового AI агента для мониторинга, который умеет собирать нужную информацию в правильно созданную базу данных.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Cloudflare
Supabase
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 6. MCP для профессиональной работы

Цель: Добавить AI агенту мониторинга доступ к MCP, чтобы он мог выполнять действия на основе полученных данных.
Темы:
MCP для профессиональной работы с кодом
MCP как инструмент для AI агентов
Особенности кодинга с AI в области MCP
Имплементация доступа к MCP вашему агенту мониторинга.
Домашнее задание: Дайте доступ вашему агенту мониторинга доступ к как минимум двум MCP серверам и научите его их правильно использовать на основе поступающих данных.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Cloudflare
Supabase
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 7. Создаем AI, который общается как человек

Проект №4: AI агент для обработки входящих писем
Цель: Создать агента, который обрабатывает все входящие письма, пишет черновики ответов и создает задачи в других сервисах.
Темы:
Технические особенности анализа почты
Как сделать так, чтобы LLM писал похоже на человека
Выбор оптимального технологического стека для задачи
Проектирование агента для обработки почты
Создание и тестирование базового агента
Добавление дополнительных возможностей агенту
Домашнее задание: Создайте AI агента для обработки входящих писем и научите его писать черновики писем в человеческом стиле. Свяжите его с хотя бы одним дополнительным сервисом для выполнения действий на основе входящих писем.
Технологии:
Visual Studio Code
Codex
Cloudflare
Gemini API
OpenRouter API

Занятие 8. Инструменты AI кодинга для продуктивности

Цель: Научиться использовать Codex и другие инструменты AI кодинга для увеличения личной продуктивности.
Темы:
AI агенты кодинга больше, чем инструменты для создания кода
Написание Agents.md и правил для задач не связанных с кодингом
Создание Python скриптов для решения ежедневных задач
Конвертирование PDF в качественные текстовые файлы
Создание транскрипций и субтитров для локальных видео файлов
Перевод больших объемов текста на иносранные языки
Технологии:
Visual Studio 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
Чтобы оставить комментарий
Вам нужно войти или  зарегистрироваться
Задать вопрос
Вставьте этот код сразу после открывающего тега