⭐ Рекомендуемый 🔥 В тренде Spec-Driven Development: от философии к рабочей модели
Научитесь писать спеки, которым агенты действительно следуют, выпускать код как кэш долговечной спеки и управлять триадой spec→context→evals на реальных кодовых базах. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — методологический курс, который сочетается с любым agentic-стеком.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архитектор, Senior .NET инженер и со-основатель
К концу курса вы сможете
- Относиться к спекам как к долговечному артефакту, а к коду — как к его кэшу
- Управлять триадой spec→context→evals на реальных brownfield-кодовых базах
- Писать спеки, которым агенты действительно следуют — исполнимые, именованные, с негациями там, где это важно
- Сдвинуть PR-ревью с 600-строчных диффов на 60-строчные spec-дельты
- Распознавать, где spec-first — неправильный подход, и знать, что делать вместо
Подходит ли вам этот курс?
Это для вас, если вы…
- Прошли #21 (Prompt Engineering) или #25 (Claude API), и ваша команда отгружает AI-фичи, которые тихо дрейфуют
- Вы Senior+-инженер, которому поручили определить, как команда использует AI day-to-day — и хотите методологию, а не hot take
- Прочитали посты бренда про spec-driven, context и evals и хотите структурированный deep-dive
Не берите этот курс, если…
- Ещё не отгружали production-код с AI-инструментом — spec-driven обретает смысл после того, как сами ощутили mode отказа
- Ищете CLI-разбор — это методология; OpenSpec Mastery (#29) — прикладной курс по инструменту
- Команда ещё не использует AI-инструменты — начните с #21 и #26, потом возвращайтесь
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
Шесть модулей, чтобы сделать spec-driven development рабочей моделью вашей команды — на любом AI-стеке, в любой кодовой базе:
- 1 Модуль 1: Почему spec-driven? — конец vibe coding; код как кэш, спека как истина; триада spec→context→evals; аудит вашего текущего workflow на три места, где вы гадаете
- 2 Модуль 2: Иерархия спек — system spec, feature spec, task spec, inline spec; что где живёт; написание project.md и первой feature-спеки для реальной фичи, которой вы владеете
- 3 Модуль 3: Написание исполнимых спек — GIVEN/WHEN/THEN, примеры и контр-примеры, негативные спеки, правило одной capability; превращение Jira-тикета в исполнимую спеку end-to-end
- 4 Модуль 4: Интеграция context engineering — load-on-demand чтение, 40%-порог контекстного окна, hot/warm/cold-тиры; маппинг вашего spec→context пайплайна и инструментирование стоимости токенов по слоям
- 5 Модуль 5: PR-ревью как ревью спеки — изоляция изменений, атомарные мержи, конец 600-строчного диффа, борьба с усталостью от код-ревью; реальный PR, где spec-дельта — рецензируемый артефакт
- 6 Модуль 6: Где spec-first ломается + командное внедрение — исследовательская работа, performance-критичные пути, legacy-археология; onboarding коллег; governance; ответственное ретрофиттинг brownfield-кодовых баз
Требования
Настоятельно рекомендуются «Prompt Engineering» (#21) и «Claude API» (#25). Также подойдут любые курсы из AI/Agents-каталога (22, 24, 26).
Уверенное написание production-кода на любом современном языке. Знакомство хотя бы с одним AI coding-инструментом (Claude Code, Cursor или подобный). Понимание LLM как коллабораторов, а не магии.
Что вы построите
Уходите способными войти в любую brownfield-кодовую базу, провести аудит её spec-дисциплины и внедрить spec-driven workflow, который команда реально примет — не slide-deck версию, а ту, что переживёт третий спринт.
- Иерархия спек: system, feature, task, inline
- Написание исполнимых спек с GIVEN/WHEN/THEN
- Интеграция context engineering: load-on-demand, тированный контекст
- PR-ревью как ревью спеки — изоляция изменений, атомарные мержи
- Командное внедрение и brownfield retrofitting
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
- 12 живых занятий по 2 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
OpenSpec на практике: production spec-driven workflows для AI coding agents
Операционализируйте SDD с OpenSpec — open-source spec framework, относящимся к спекам так, как Git относится к коду. Освойте /opsx:propose, /opsx:apply и /opsx:archive на реальной brownfield-кодовой базе. CI-гейты, мульти-инженерная коллаборация, ретрофиттинг legacy-спек и workflow-ритуалы, которые приживаются.
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 архитектуры Backend-систем
Практический курс по архитектурному мышлению backend-разработчика. Вы научитесь проектировать масштабируемые системы, выбирать между монолитом и микросервисами, создавать чистые API, правильно реализовывать аутентификацию и мыслить как production-инженер.