🔥 В тренде Prompt Engineering и автоматизация с AI
Научитесь работать с AI-моделями: пишите качественные промпты, создавайте автоматизированные воркфлоу с Cursor, Copilot и API, повышая продуктивность в 10 раз.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
К концу курса вы сможете
- Писать промпты, которые дают нужный результат — повторяемо
- Собирать AI-workflows, которые справляются с edge-кейсами, а не ломаются на них
- Соединять LLM с другими инструментами, чтобы автоматизировать реальные задачи на работе
- Понимать, когда промпт сломан, а когда модель просто не справляется
- Добавить AI workflow automation в свой стек — высокоокупаемый навык в 2026
Подходит ли вам этот курс?
Это для вас, если вы…
- Вы разработчик (любой стек), и хотите использовать AI хорошо — глубже, чем просто копипастить промпты в чат
- Вы не-разработчик и работаете со структурированными задачами (отчёты, письма, data wrangling) и хотите их автоматизировать
- Ваша работа полна повторяющегося контента, который LLM может сделать за 1/10 времени при правильном prompt
Не берите этот курс, если…
- Ждёте, что промпты заменят экспертизу — нет. Плохой промпт даёт уверенно звучащую чушь
- Хотите делать глубоко технический AI-продукт (RAG, agents) — это #22, а этот курс — пререквизит к нему
- Аллергия на письмо — половина курса это редакторская работа, а не код
Кто ведёт
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
Алексей Анжияк — софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель ToyCRM.com и ProfectusLab. Имея более 15 лет опыта, он специализируется на распределённых системах, облачной инфраструктуре, высоконагруженной backend-разработке и платформах аутентификации. Занимается проектированием архитектуры, созданием безопасных систем авторизации и разработкой современных образовательных программ, которые помогают студентам получить реальные карьерные результаты.
Сейчас ведёт архитектуру ToyCRM.com — мультитенантной CRM-платформы на .NET, которую строит наша команда. Те же паттерны и архитектурные решения, что используются там, напрямую попадают в курсы: identity и авторизация, распределённые сервисы, культура код-ревью. Вы учитесь у инженеров, которые активно отправляют продакшн-код, а не у учебника.
Программа курса
Четыре модуля, чтобы превратить AI-инструменты в настоящий мультипликатор продуктивности:
- 1 Модуль 1: Основы промптов — роли, контекст, chain-of-thought, few-shot примеры
- 2 Модуль 2: Работа с Copilot и Cursor — автодополнение, чат, управление контекстом
- 3 Модуль 3: Автоматизация через API — OpenAI API, batch-обработка, кастомные инструменты
- 4 Модуль 4: Создание AI-воркфлоу — многошаговые агенты, вызов инструментов, циклы оценки
Требования
Нет предварительных требований. Открыт для всех уровней.
Опыт программирования не требуется. Знание любого языка программирования — плюс.
Что вы построите
Уходите с 5+ рабочими AI-workflows, которые автоматизируют что-то реальное из вашей работы — суммаризация клиентских писем, генерация бойлерплейта, классификация support-тикетов, черновики еженедельных отчётов. Не игрушки; рабочие инструменты, которыми вы продолжите пользоваться после курса.
- Структура промпта: инструкция, контекст, примеры, формат
- Few-shot, chain-of-thought, structured output
- Workflow automation: цепочка LLM-вызовов + классический код
- Оценка: как понять, что промпт реально работает
- Осведомлённость о стоимости и задержке — большинство prompt design это игнорирует
Где это в вашей карьере
Читать параллельно с курсом
OpenSpec в 2026: операционная система spec-driven development
Шесть недель назад я поставил @fission-ai/openspec. Вчера отгрузил изменение в четырнадцать файлов за девяносто минут из двухсотстрочной спеки, в brownfield-кодовой базе, которую три инженера правят два года — без мерж-конфликтов, без эскалаций ревью. Это сеньорный архитектурный разбор того, почему OpenSpec — первый SDD-инструмент, который не разваливается под продакшен-реальностью.
Evals в 2026: тест-сьют для систем, которые не детерминированы
Ваша AI-фича работала вчера и ломается сегодня. Ни код, ни промпт, ни модель не менялись. Так выглядит жизнь без evals. Это третья опора триады spec → context → evals — и дисциплина, которую большинство команд пропускает.
Spec-Driven Development: когда спецификация становится кодовой базой
Я уже два месяца не писал ни одной функции руками — и кодовая база никогда не была здоровее. Вот как spec-driven development изменил то, что в 2026 значит «инженерная работа», правила, которые держат дисциплину честной, и места, где она всё ещё ломается.
Первое занятие — за наш счёт. Решение — после знакомства с инструктором.
Поучаствуйте в первой сессии. Если после первого урока решите, что инструктор вам не подходит — вы за него не платите, без неудобных разговоров. (Пробное действует на курсах длиннее 5 занятий; этот курс подходит.)
Стоимость и что входит
Что входит
- 8 живых занятий по 1.5 часа — ведёт преподаватель лично, а не запись
- Презентация к каждому занятию — остаётся у вас и доступна для повторного просмотра
- Рабочие файлы кода и data-файлы, использовавшиеся на уроке — клонируются к вам на машину
- Еженедельная домашка с личным код-ревью от преподавателя
- Запись по запросу — предупредите преподавателя заранее («не смогу во вторник, пожалуйста, запишите») и занятие будет записано для вас
Частые вопросы
Сколько времени в неделю это займёт?
Закладывайте время на сами занятия плюс примерно 1.5–2 часа практики на каждое. Большинство студентов, которые укладываются в график, тратят 4–6 часов в неделю. Меньше — тоже работает, просто дольше.
Что если я пропущу занятие?
Скажите преподавателю ДО занятия — «не смогу во вторник, пожалуйста, запишите» — и он запишет этот урок и пришлёт вам. Записи не являются автоматическим архивом, они делаются по запросу, когда вы предупреждаете заранее. После урока — выполните домашку и приходите с вопросами на следующее.
Что входит в стоимость?
Живые занятия с преподавателем; презентации к каждому занятию (остаются у вас); рабочие файлы кода и любые data-файлы, использовавшиеся на уроке; домашка с код-ревью каждую неделю; и записи тех занятий, на которые вы предупредили заранее. Всё сверх — сертификат, alumni-доступ, mock-интервью — явно перечислено в «Что входит» над FAQ у тех курсов, где это применимо.
А если я записался, и преподаватель мне не подошёл?
На курсах длиннее 5 занятий первое занятие фактически пробное — если после первого урока решите, что преподаватель вам не подходит, вы за него не платите. Лучше вы уйдёте после одного урока, чем будете 9 недель тянуть на плохой химии. (Курсы из 5 и меньше занятий слишком короткие — пробное предложение там не имеет смысла, действует обычная оплата.)
Можно ли вернуть деньги, если бросаю на середине?
Да — пока неиспользована больше половины курса (т.е. вы прошли меньше 50% занятий). Возврат — пропорционально неиспользованной части. После середины возврат не делаем — считаем, что ценность уже получена.
Можно ли сменить язык преподавания?
Живые занятия идут на языке, указанном в блоке «Доступные языки» выше. Слайды и файлы кода обычно доступны на всех четырёх (английский, русский, украинский, грузинский). Многие студенты слушают занятия на одном языке, а материалы читают на другом — это нормально.
Готов ли я буду к реальной работе после курса?
Один курс редко сам по себе устраивает кого-то на работу — в любой сфере. Этот курс даёт фундамент, который ожидает junior-нанимающий менеджер: рабочий код, который вы написали сами, словарь, чтобы читать чужой код, и привычки, которые делают вас нанимаемым. Честный ответ на «готов ли я?» — на нашей дорожной карте (ссылка в шапке): откройте уровень, на который хотите выйти, и прочитайте чек-лист «Готовы, когда…».
Можно ли оплатить в рассрочку?
Да для курсов, у которых в верхней панели указана «Ежемесячная оплата» — обычно это два-три равных платежа. Курсы без этой опции оплачиваются единовременно. Если цена — преграда, напишите нам, мы смотрим на каждый случай отдельно.
Вам также может понравиться
Введение в AI: Генерация UI сайтов с помощью Copilot
Научитесь использовать AI-инструменты — особенно GitHub Copilot — для генерации современных UI-макетов, компонентов, стилей и полной структуры сайтов. Практический курс для разработчиков, желающих ускорить фронтенд-разработку с помощью AI.
Основы Python
Изучите Python с нуля: переменные, типы данных, функции, ООП, работа с файлами, модули и практические скрипты. Идеальный первый шаг для backend, data и AI-карьеры.
Git и контроль версий
Освойте Git с основ: коммиты, ветки, слияние, rebase, разрешение конфликтов, GitHub-воркфлоу и основы CI/CD. Каждому разработчику это нужно — изучите правильно.