[Кирилл Мокевнин] ИИ для разработчиков (2026)

Освоите разработку с ИИ-агентами:

научитесь автоматизировать задачи, управлять агентами, работать с кодом через AI-ассистентов и выстроите полноценный AI-ориентированный workflow.
Разберёте реальные кейсы, соберёте фулстек-проект и получите практический опыт современной разработки.
Проект с применением ИИ-агентов в портфолио
Навык, который нужен разработчику в 2026

Программа курса «ИИ для разработчиков»:

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
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