[Ряды Фурье] Claude Code для обычных людей (Сергей Абдульманов, Илья Казаков)

​

Курс «Клод Код» от Рядов Фурье. Как разобраться в агентских средах и просто начать пользоваться.

Если вы пользуетесь нейросетями, то почти наверняка сидите в обычных чатах вроде ChatGPT.
Мы, земляне, больше так не делаем.

Агентские системы или кодинговые агенты ставятся на ваш компьютер. Живут в ваших файлах. Работают часами до результата на задачах с сотней шагов. Учатся у вас, пишут код, собирают данные, исправляют собственные ошибки. И на практике делают то, что вчера было невыполнимым.

Если вы хоть раз ставили задачу разработчику, то же можно дать модели, и она сделает. Аналогично про дизайнера. И так далее. Все они неидеальны, но работают на уровне мидов.

Фактически, вы инструктируете агентов как сотрудников. Дальше остаётся только два вопроса:

• Как это настроить и запустить;
• Есть ли кто-то, кто вам покажет основное, чтобы уже начать именно ваши задачи.

Это как админ-найт
Один интенсив, чтобы разобраться и применять.

Сделать вашу экспертизу процессом
Научите модель помогать вам и делать рутину, себе оставляйте важные решения.

Чего не будет:

• Базовых «что такое промпт» и прочей радости массовых курсов. Вы уже должны быть опытным пользователем одной из LLM.
• Сборников «100 секретных промптов на все случаи жизни». Мы учим системному подходу.
• Философских рассуждений о том, когда нас поработит Скайнет. Вчера. Поехали дальше.
• Инфоцыганщины в духе «как заработать 100 000 рублей за вечер на нейросетях». Вас ждёт много тяжёлой работы, мир меняется. Можно стать одним из первых, но надо будет осваивать много нового.
• Не будем учиться рисовать красивых аниме-девочек или котиков. Хотя, конечно, останавливать не будем.

Кратко о курсе:

1. 11 коротких видео.
   Около двух часов: установка, логика агентов, контекст, скиллы, MCP, контроль качества и типовые ошибки.
2. 16 разборов задач.
   Рабочие сценарии: ресёрч, дашборды, документы, продажи, маркетинг, контент, локализация и личные кейсы.
3. Библиотека из 40 шаблонов.
   CLAUDE.md, системные промпты, роли и инструкции. Берёте заготовку, меняете под себя, запускаете.
4. Доступ на 3 месяца.
   Видео, библиотека и чат участников остаются под рукой, пока вы переносите подход в свои задачи.

Для работы нужна будет оплата API Claude или другая подписка — это около 20–100 долларов в месяц сверх стоимости курса.

Кому подойдет:

1. Учёным и преподавателям10 задач · 2 демо
   «AI обесценит учительский труд» — нет. Надо стать лучше и использовать всю силу технологий.
2. Бизнесмену и производственнику16 задач · 3 демо
   «Мир меняется быстрее, чем я успеваю» — ничего страшного. Мы специально очистили курс от всего наносного, хайпового и трендового, чтобы у вас была в итоге хорошая мысленная модель, как работать с любым инструментом.
3. Врачам и другим профессионалам6 задач · 1 демо
   Увеличить потолок дохода и не уставать от 30 одинаковых вопросов в день. «Нет, пациент, нельзя бухать, сейчас объясню, почему и как вы тогда мучительно умрёте.»
4. Маркетологи и директора по развитию10 задач · 4 демо
   Вы можете стать первым в отрасли, если сейчас начнёте использовать все возможности.
5. Прикладные инженеры7 задач · 2 демо
   Собственно, наш знакомый уже ревьюит проекты нефтяных скважин, учитывает инфляцию в разных странах и прикладывает референсы, где какой документ уже согласовали, чтобы показать, что здесь в проекте точно такая же логика решений. Он не доверяет расчёты модели, но он доверяет обоснования, бумажную работу и поиск по базе аналогичных проектов.

Программа:

Вводная — ~15 мин:

• Почему кодинговые агенты (и Claude Code в частности) — это другой класс инструментов. Развеиваем миф «я не программист, мне терминал не нужен». Обзор решаемых задач — много разных с показом результатов.
• В чём фундаментальная разница между чатами, средами типа Claude Design и Claude Code.
• Десктоп vs Терминал: почему терминал выигрывает у красивых интерфейсов.
• Зачем вам змея: когда задачу нужно решать жестким Python-кодом, а когда — поручить гибкому агенту. И в чём разница. И да, вы теперь уже полностью готовый мид-программист на Питоне и ещё паре языков, привыкайте.

01. Установка и оплата из РФ (Сентябрь 2026) — ~10 мин:

• Показать запуск прям до CLI.

02. Механика инструмента и философия работы — ~15 мин:

• Как физически работает агент. Как он читает вашу файловую систему и почему важно ограничивать ему зону видимости.
• Три роли человека: строитель экосистемы (глобально), менеджер контекста (в процессе) и приёмщик результата (в финале).
• Концепт harness: почему не нужно «улучшать» модель, а нужно строить удобную среду вокруг неё. Убираем преграды: почему прямой доступ к коду всегда лучше, чем заставлять агента кликать по UI кнопок в Tilda.
• Модель может бесконечно документировать и делать рутину.
• Выбор «мозга»: зачем нужны разные модели

03. Общение и контекст — ~15 мин:

• Почему агент иногда начинает галлюцинировать. Ваша роль как «менеджера контекста». Правила анонимизации чувствительных данных.
• Гигиена данных: почему чистота контекста важнее количества инструментов.
• Форматы MD > DOCX, CSV > XLSX (почему Word и Excel — это мусорные контейнеры для ИИ).
• Работа с файлом CLAUDE.md: задаём базовые правила поведения.
• Как чистить персональные данные (питон-скрипт)
• Как вообще работать с контекстом.

04. MCP: выход во внешние сервисы — ~10 мин:

• Model Context Protocol. Как подключить локального агента к интернету, Google Таблицам, CRM и базам данных. Безопасное хранение API-токенов. Почему нельзя «засирать» агента лишними инструментами (Tavily, Firecrawl и т.д.) и как избыток тулов убивает контекст.

05. Скиллы и архитектура агентов — ~15 мин:

• Превращаем повторяющуюся работу в скрипт.
• Превращаем повторяющуюся работу в скилл. Как написать свой первый системный промпт обычным русским языком, чтобы агент понял алгоритм.
• Типовая архитектура скилла для почти любой содержательной задачи:
  Ресёрч — собрать материал.
  Углубление — копнуть в найденное, проверить, дозаполнить.
  Черновик — написать первую версию.
  Критик — независимым контекстом разобрать черновик и вернуть замечания.
  Полировка — финал.
• Отдельно проговариваем, что полировка отличает обычное от хорошего и великого. Сначала всегда грубая работа, потом отдельная стадия полировки — микроанимации, шутки, DNA продукта, то, что обычно забывают и на что не остаётся времени.
• Краткий разбор подхода Superpowers от Anthropic: три режима — брейншторм (задаёт много вопросов и докапывается до сути), планировщик (пишет ревьюабельные планы) и разработчик (делает работу саб-агентами). Зачем разделять и почему это помогает контролировать контекст.
• Показываем агентов под капотом (много примеров)

06. Организация рабочей среды — ~15 мин:

• Архитектура папок. Как сделать так, чтобы агент всегда опирался на ваш бриф, редполитику или брендбук. Как накапливать опыт.
• Работа с саб-агентами как с инструментом управления контекстом: критик с независимым окном, проверяльщик в Chrome, ресёрчер. Главная мысль — основной агент не должен делать всё сам, его задача дирижировать.

07. Петля качества — ~18 мин:

• Универсальная архитектура скилла (на примере райтера): Ресёрч → Углубление → Черновик → Критик → Полировка.
• Независимый критик: как заставить ИИ проверять самого себя в изолированном контексте, чтобы гонять петлю качества.
• Магия полировки: почему стадия финальной полировки должна быть отдельной. Как добавлять микроанимации, шутки и ДНК бренда (разница между «нормально» и «великолепно»). Вы как «приёмщик результата» с насмотренностью и вкусом.

08. Артефакты для команды — ~12 мин:

• Как выдавать результаты, которые не стыдно показать коллегам. Сборка HTML-отчётов, дашбордов, презентаций и аналитических выкладок вместо плоских текстов в мессенджере.

09. Сквозной пример: выкатываем продукт — ~20 мин:

• Пошаговый процесс от пустой папки до работающего проекта в сети. Разбираем реальный кейс.
• База по инфраструктуре: Git, GitHub, покупка домена, Yandex Cloud и S3.
• Дополнение: базовая настройка собственного VPS-сервера. Делаем это максимально просто, руками агента.

10. Ошибки и контроль — ~12 мин:

• Что делать, когда модель косячит. Plan Mode (сначала план, потом действие) и атомарная декомпозиция задач.
• Саб-агенты: как делегировать подзадачи, чтобы не перегружать основной контекст.
• Практика «второго терминала» (один ИИ проверяет работу другого) и жёсткое правило «не додумывай — остановись и спроси меня». Грубые автоматические проверки, где ИИ помогает человеку на этапе приёмки.

11. Что дальше: Хард-режим и полная автоматизация — ~12 мин:

• Настраиваем агента на автономную работу, пока вы спите.
• Вызов без интерфейса: работа с неинтерактивным режимом (claude -p).
• Продвинутая автоматизация: используем GitHub Actions для запуска регулярных флоу и агентов по расписанию (плюсы и ограничения метода).
• Границы безопасности бюджета — как не сжечь деньги на зацикленных API-вызовах. Hard cap, мониторинг, аварийный стоп.

Q&A. Заключительный вебинар с ответами на вопросы (вживую) — 13 сентября:

• Закрытый созвон по итогам курса. Закидываете свои вопросы и свои задачи — разбираем, строим архитектуру решения под ваш кейс.
• Этим вебинаром курс завершается.

Готовые шаблоны (копируйте и меняйте под себя):

1. Инструкция по оплате
   Поддерживаем в актуальном состоянии. Если способ отвалится — напишем новый.
2. 16 подробных кейсов
   Исходники задач от обычных людей. Например: как настроили скрипт для редактуры постов под конкретный стиль. Как собрали CDP-систему (данные клиентов) на 260 сотрудников без программистов. Как написали обоснованную юридическую претензию.
3. Базовые файлы CLAUDE.md
   Заготовки системных правил для копирайтера, аналитика, ресёрчера, верстальщика.
4. Гайды по форматам
   Пошаговые текстовые инструкции с примерами кода. Telegram-бот с нуля. Настройка Google Sheets API. Мини-сайт.
5. Промпт-паттерны
   Схемы запросов на пересборку кода с нуля (когда ИИ запутался в исправлениях), на парный разбор, на глубокое исследование ссылок.
6. Разбор частых ошибок инфраструктуры
   Что делать, если ломается MCP-сервер, выкидывает из биллинга или если модель внезапно начинает жрать слишком много токенов.