[Hexlet] ИИ для разработчиков (Кирилл Мокевнин)

​

Кому подойдет курс

Разработчикам (backend / frontend / fullstack)
Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки
Тимлидам и техлидам
Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ
Специалистам, которые уже в IT и хотят расти
Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления
Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком
Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене

Программа обучения

Введение в разработку с ИИ

Разберёмся, как ИИ меняет работу разработчика и какие задачи действительно можно автоматизировать

• Какие типы задач автоматизируются: генерация кода, дебаг, рефакторинг, документация, тестирование
• Чем GPT отличается от агента
• Как устроены AI-агенты и что они делают «под капотом»
• Подходы к работе с кодом через ИИ
• Обзор Opencode и современных AI-инструментов
• Примеры реальных сценариев с разбором

Результат: вы понимаете архитектуру AI-ассистентов и поймете как использовать их в своей работе

Архитектура и управление AI-агентами

Глубоко разбираем устройство агентов и учимся управлять ими как инструментом

• Выбор модели под задачу
• Режимы работы и субагенты
• Инициализация, agents.md и структура агента
• Контекстное окно и управление памятью
• Логика работы агента и команды
• Skills и Tools
• MCP и механизмы обогащения информации
• Git-хостинг и интеграции
• ACP и управление процессами
• Безопасность и контроль разрешений
• Финансовая эффективность работы с моделями

Результат: вы умеете настраивать агента под реальные задачи и контролировать его поведение, безопасность и стоимость

Практика работы с агентами в разработке

Применяем всё на реальных инженерных задачах.

• Написание кода через агента
• Дебаг и поиск ошибок
• Рефакторинг и улучшение архитектуры
• Работа с документацией
• Планирование задач и управление итерациями
• Разбор реальных кейсов

Результат: вы используете ИИ как полноценного помощника в разработке

AI-ориентированный workflow на GitHub

Выстраиваем современный процесс разработки

• Интеграция Copilot и AI-инструментов
• Работа с pull request через ИИ
• Автоматизация ревью
• Управление задачами и репозиторием
• Лучшие практики AI-workflow

Результат: вы строите процесс разработки, где ИИ — часть системной инженерной среды

Итоговый проект

Фулстек-проект с применением AI-агентов

• Проектирование архитектуры
• Разработка backend и frontend
• Использование агента для кода, тестов и документации
• Работа через Git-процесс
• Финальная защита проекта

Результат: готовый проект в портфолио и опыт работы в AI-ориентированной разработке