EGround
Редактор
- Сообщения
- 68.663
- Реакции
- 288
Складчина: ИИ для разработчиков 2.0 [Hexlet] [Кирилл Мокевнин]
Старт 16 сентября
1 месяц
1 проект
Программа актуализирована в июле 2026 года
Введение в разработку с ИИ
Короткий синхронизирующий блок, чтобы все стартовали с одной точки. Если вы уже в агентной разработке — переходите сразу к Модулю 1
- Выбор моделей и уровень ризонинга. Локальные модели
- Обзор ассистентов и ценообразование. Экономика цена/качество
- Контекст инжиниринг. Планирование и исполнение
- Устройство агентов. loop, harness, tools, mcp и как они взаимосвязаны
- Память, AGENTS. md и его эффективное использование
- Безопасность и контроль разрешений
Результат:
Единая база у всех — дальше только то, чего вы ещё не умеете
Spec Driven Development
- Верификация результата работы агента. Учим агент гарантировать работоспособность своих решений
- Скилы. Разбираем устройство, знакомимся с популярными и учимся управлять их жизненным циклом в проекте
- Spec Driven Development. От проектирования до реализации. Создаем ADR, PDR и другие артефакты без ручного участия. Внедряем автоматический контроль целостности и обновление
- Онтология проекта. Описываем доменную модель, сущности, связи и процессы
- Разбор реальных кейсов на базе скилов Matt Popcock (№1 в мире по популярности)
Результат:
Вы переходите от обычного режима планирования в режим работы через спецификацию
Паттерны агентной разработки
Лучшие практики организации проекта, обвязки и взаимодействия с агентом
- Адаптация проекта под агента. Почему нужно менять код, а не описывать правила
- Метанавыки: как понимать где LLM не справляется и по каким причинам. Как улучшать обвязку и код проекта задавая правильные вопросы
- Как изменяются подходы при разработке в закрытых контурах, чтобы максимизировать пользу от агентов
- Антипаттерны. Разбор типовых ошибок при работе с агентами (даже когда кажется, что знаешь все)
Результат:
Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать
Внедрение AI в SDLC
Выстраиваем процесс разработки, где ИИ — часть инженерной среды
- Conventional Commits, автосборка change-log и публикация релизов
- Триаж тикетов. Классифицируем и распределяем
- CI/CD и деплой через MCP-инструменты («деплой агентами»)
- Интеграция с тикетницей, ревью пулреквестов и отчеты
Результат:
Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать
Оркестрация субагентов и мультиагентные пайплайны
Собираем систему из нескольких агентов по ролям и держим её предсказуемой на передачах
- Read-only субагент-Reviewer и пайплайн Coder → Reviewer → Summarizer под оркестратором
- Контракт роли: цель, формат вывода, границы; сжатые сводки на передачу
- «Модель под роль» под разные шаги пайплайна
- Fan-out параллельных ревьюеров (безопасность / стиль / производительность) → synthesizer
- Защита от каскада галлюцинаций: цитирование и cross-check на границах передачи
- Наблюдаемость передач и rule-based оценка на стыках
Результат:
Вы проектируете многоагентные пайплайны, которые не разваливаются на передачах
Итоговый проект
Букинг тайм-слотов по типу calendly с поддержкой разных расписаний и видов активностей. Разработка через Design First подход
- Проектирование архитектуры и API-контракт (TypeSpec)
- Разработка backend и frontend через SDD
- Интеграционное и E2E тестирование
- Непрерывная интеграция и деплой в PaaS (через mcp)
Результат:
Готовый проект в портфолио и опыт AI-ориентированной разработки
Работа с legacy-кодом (только для тарифа «Расширенный»)
- анализ существующего проекта
- погружение ИИ в структуру проекта
- безопасный рефакторинг
- постепенное внедрение AI в существующие процессы
Цена: 45000 руб.
