AI Coding для разрабов. Тариф Самостоятельно (Тимур Хахалев)

​

Вайбкодить уже научились многие
А писать production-ready код — нет

Знакомы эти проблемы?

• AI пишет плохой код
  Выдумывает методы, API, галлюцинирует. Код написанный с ИИ очень низкого качества
• AI добавляет новое, ломает старое
  Если к AI Coding подходить без какой-либо системы, то можно столкнуться с такой проблемой.
  И люди неправильно интерпретируют эту проблему и думают, что в таком случае AI стоит использовать там, где ты не разбираешься, хотя на самом деле всё наоборот.
• Агенты не соблюдают инструкции
  Вы тратите время на подготовку длинных инструкций, отдаете их в работу AI,
• но на выходе получается так, что про часть из них AI просто забывает.
• При вайбкодинге AI забывает про старые фичи
  Без системного подхода использования, AI не знает о ваших фичах, которые уже добавлены на проект.
• Не понятно как проверять работу после агентов
  Даже если применить все актуальные подходы и ускорить процесс генерации кода, то всё ещё не понятно, как убедиться в том, что этот код не уронит продакшен и компания не потеряет деньги.
• Техдолг растёт
  Фичи добавляются быстро, но из-за быстрых решений код становится неэффективным и неоптимальным.

В следующем поколении AI все эти проблемы решаться?

Точно не все и сразу.
У профессионалов уже есть возможность использовать AI в работе. Даже сейчас можно выполнять задачи быстрее, экономить время и зарабатывать больше за тот же час.
AI в умелых руках приносит больше денег, чем его отсутствие.

После прохождения курса вы сможете

• Перестать вайбкодить
  И начать писать production-ready код
• Тратить меньше времени
  На выполнение задач
• Использовать системный подход
  Для надёжной реализации задач
• Делать задачи как задумано
  Больше не нужно исправлять проблемы за AI
• Грамотно проверять работу агентов
  И не сходить с ума от объёма ревью

Как будет выглядеть ваш процесс работы после курса?

• Шаг 1 (менее 1 часа)
  Брейнштормите идею фичи с AI
  Агент помогает посмотреть на идею с разных сторон и обсудить corner cases
• Шаг 2 (1–2 часа)
  Обсуждаете план реализации
  Продумываете use cases и технические детали
• Шаг 3 (1–2 часа)
  Передаёте план в реализацию
  И идёте пить чай
• Шаг 4
  Возвращаетесь — задача готова
  Тесты пройдены, code review сделан
• Шаг 5 (до 1 часа)
  Проводите демо
  Проверяете работу фичи, при необходимости повторяете цикл
• Шаг 6
  Готово!
  Фича полностью готова к релизу

Кому курс подойдёт?

Курс подойдёт разработчикам с реальным опытом, которым важно использовать AI не вслепую, а под контролем.
При профессиональной работе с кодинговыми агентами нужно понимать, что именно происходит, что они делают и на каком этапе их нужно останавливать и направлять в другую сторону. Именно поэтому здесь необходим опыт разработки.

Программа

1. Делаем первые шаги в работе с AI-агентом

Как исследовать проект с агентом, ставить задачи и писать промпты.

Темы:

• Первая feature с AI
• Исследование проекта
• Постановка задачи
• Промптинг

Что получите:

• Научитесь правильно ставить задачи на все фазы разработки: исследование, кодинг и проверка.

2. Выжимаем максимальную эффективность при работе с AI

Как использовать главное преимущество AI-агентов — feedback loop?
Как предотвращать галлюцинации?

Темы:

• Контекст
• Feedback loop

Что получите:

• Узнаете, как заставить агента исправлять свои ошибки, разберётесь, что такое контекст у AI и как он работает, узнаете, как предотвращать галлюцинации.

3. Ловим все баги с AI. Используем AI coding безопасно

Как правильно использовать AI для нахождения багов и их устранения; безопасность в AI coding.

Темы:
- Debugging

• Bug fix
• Безопасность

Что получите:

• Поймёте, как использовать AI для нахождения и устранения багов.
• Как обезопасить себя при работе с AI coding.

4. Делаем репозиторий AI-native

Подготовка репозитория к AI coding. Заставляем агента слушаться инструкций.

Темы:

• Подготовка существующего репо к AI
• Заставляем агента слушаться инструкций
• Подходы организации документации для агентов

Что получите:

• Повысите качество генерируемого кода, сделаете его удобным для поддержки в будущем.

5. Plan & Act — подход к автономному кодингу с AI

Как заставить агента писать код автономно по ТЗ?

Темы:

• План
• Рисёрч
• Прототипирование
• Декомпозиция

Что получите:

• Подход к автономной разработке с AI-агентами.

6. Создаём workflows для агентов

Как автоматизировать рутину и как в этом помогут Skills, Subagents, MCPs?

Темы:

• Внешний контекст (skills, mcp), agents и повторяемый workflow
• Plan & act

Что получите:

• Разберётесь, как создавать надёжные автономные workflows.

7. Обслуживаем AI-native репозиторий и входим в новую эпоху

Как обслуживать AI-native репозиторий? Что будет с ним через пару лет? Как перестроить свою работу?

Темы:

• Борьба с энтропией
• Refactoring, code review, security review
• Смена парадигмы

Что получите:

• Разберётесь, как правильно обслуживать репозиторий с внедрённым AI coding и к чему готовиться в будущем.

Автор Тимур Хахалев

• Я бэкендер (node js), работаю с AI инструментами с 2023 года. Начинал от автокомплитов и чатов с Claude, ChatGPT. Потом были Cursor, AI Studio, Claude Code. Сейчас работаю с Codex.
• Благодаря AI Coding я смог сделать несколько проектов для себя, несколько проектов на моей фулл-тайм работе, смог запустить этот сайт с платформой для обучения, и вот теперь запускаю курс, где делюсь своим накопленным опытом с вами

Тариф Самостоятельно

• Записи всех лекций
• Дополнительные материалы