Практический курс по vibecoding и agentic development: Claude Code, Codex, Cursor и современные coding agents в реальной разработке. Вы научитесь запускать feature workflow через AI, работать с кодовой базой, ускорять debugging, tests и refactoring, делегировать агенту заметную часть разработки и при этом сохранять контроль над качеством, архитектурой и итоговым результатом.
Этот курс посвящён современному стилю разработки, в котором Claude Code, Codex, Cursor и другие coding agents берут на себя заметную часть реализации, а Вы управляете задачей, контекстом, качеством и итоговым результатом.
На курсе Вы освоите не просто отдельные AI-инструменты, а полноценный workflow современной разработки: от первой постановки задачи и работы с кодовой базой до debugging, tests, refactoring, agent mode, long-horizon tasks, subagents и MCP. Мы разберём, как использовать coding agents в реальных сценариях, где они действительно ускоряют разработку, а где требуют жёсткого контроля и инженерной дисциплины.
Внутри курса — не абстрактные рассуждения, а практические сценарии, с которыми разработчик сталкивается постоянно:
разработка новых фич;
запуск MVP и быстрых продуктовых итераций;
работа с существующей кодовой базой;
debugging и поиск причин ошибок;
генерация и проверка тестов;
refactoring и cleanup;
документация и технические описания;
API-интеграции, скрипты, миграции и рутинные инженерные задачи.
Отдельный акцент сделан на agent workflow в 2026: как правильно ставить задачи агенту, как передавать контекст проекта, как использовать rules, hooks, skills, parallel agents, subagents и MCP, как принимать изменения не вслепую и как не терять контроль над архитектурой, качеством и безопасностью кода.
После прохождения курса у Вас будет не набор лайфхаков, а цельная система работы с coding agents, которую можно применять в pet-projects, коммерческой разработке, MVP, внутренних инструментах и повседневной инженерной практике.
P.S. Ранее курс размещался на Stepik, отзывы ниже взяты оттуда
Автор курса
Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных. Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение. Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано. Ранее преподавал на Stepik и обучил более 2000 студентов.
Поддержка
