🔥 В тренді Prompt Engineering та автоматизація з AI
Навчіться ефективно працювати з AI-моделями: пишіть якісні prompts, будуйте автоматизовані workflows за допомогою Cursor, Copilot та API-інструментів.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
До кінця курсу ви зможете
- Писати промпти, що дають потрібний результат — повторюваним способом
- Збирати AI-workflows, які справляються з edge-кейсами, а не ламаються на них
- Поєднувати LLM з іншими інструментами для автоматизації реальних задач на роботі
- Розуміти, коли промпт зламаний, а коли модель просто не справляється
- Додати AI workflow automation у свій стек — високоокупна навичка у 2026
Чи підходить вам цей курс?
Це для вас, якщо ви…
- Ви розробник (будь-який стек) і хочете використовувати AI добре — глибше, ніж просто копіпастити промпти в чат
- Ви не-розробник і працюєте зі структурованими задачами (звіти, листи, data wrangling) і хочете їх автоматизувати
- Ваша робота сповнена повторюваного контенту, який LLM зробить за 1/10 часу за правильного prompt
Не беріть цей курс, якщо…
- Чекаєте, що промпти замінять експертизу — ні. Поганий промпт дає впевнено-звучну дурню
- Хочете робити глибоко технічний AI-продукт (RAG, agents) — це #22, а цей курс — передумова
- Алергія на письмо — половина курсу це редакторська робота, не код
Хто викладає
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
Олексій Анжіяк — софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник ToyCRM.com і ProfectusLab. Має понад 15 років досвіду у розподілених системах, хмарній інфраструктурі, high-load backend-розробці та identity-платформах. Проєктує складні архітектури, створює безпечні системи автентифікації та розробляє сучасні освітні програми, які допомагають студентам досягати реальних кар'єрних результатів.
Зараз очолює архітектуру ToyCRM.com — мультитенантної CRM-платформи на .NET, яку будує наша команда. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся в інженерів, які активно випускають продакшн-код, а не з підручника.
Навчальний план
Чотири модулі, щоб перетворити AI-інструменти на справжній мультиплікатор продуктивності:
- 1 Модуль 1: Основи prompts — ролі, контекст, chain-of-thought, few-shot приклади
- 2 Модуль 2: Copilot та Cursor — автодоповнення, чат, управління контекстом
- 3 Модуль 3: Автоматизація через API — OpenAI API, batch-обробка, власні інструменти
- 4 Модуль 4: Побудова AI-воркфлоу — багатокрокові агенти, виклик інструментів, цикли оцінки
Передумови
Немає попередніх вимог. Відкритий для всіх рівнів.
Досвід програмування не потрібен. Знання будь-якої мови програмування — плюс.
Що ви побудуєте
Виходите з 5+ робочими AI-workflows, що автоматизують щось реальне з вашої роботи — підсумовування клієнтських листів, генерація boilerplate-у, класифікація support-тикетів, чернетки щотижневих звітів. Не іграшки; робочі інструменти, якими ви продовжите користуватись після курсу.
- Структура промпта: інструкція, контекст, приклади, формат
- Few-shot, chain-of-thought, structured output
- Workflow automation: ланцюг LLM-викликів + класичний код
- Оцінка: як зрозуміти, що промпт реально працює
- Усвідомленість вартості і затримки — більшість prompt design це ігнорує
Де це у вашій кар'єрі
Читати паралельно з курсом
OpenSpec у 2026: операційна система spec-driven development
Шість тижнів тому я поставив @fission-ai/openspec. Учора відвантажив зміну на чотирнадцять файлів за дев'яносто хвилин зі двохсотрядкової специфікації, у brownfield-кодовій базі, яку троє інженерів правлять два роки — без мерж-конфліктів, без ескалацій рев'ю. Це сеньорний архітектурний розбір того, чому OpenSpec — перший SDD-інструмент, який не розвалюється під продакшен-реальністю.
Evals у 2026: тест-сьют для систем, які не детерміновані
Ваша AI-фіча працювала вчора і ламається сьогодні. Ні код, ні промпт, ні модель не змінювалися. Так виглядає життя без evals. Це третя опора тріади spec → context → evals — і дисципліна, яку більшість команд пропускає.
Spec-Driven Development: коли специфікація стає кодовою базою
Я вже два місяці не написав жодної функції руками — і кодова база ніколи не була здоровішою. Ось як spec-driven development змінив те, що у 2026 означає «інженерна робота», правила, які тримають дисципліну чесною, і місця, де вона все ще ламається.
Перше заняття — за наш рахунок. Рішення — після знайомства з інструктором.
Долучіться до першої сесії. Якщо після першого уроку вирішите, що інструктор вам не підходить — ви за нього не платите, без незручних розмов. (Пробне діє на курсах довших за 5 занять; цей курс підходить.)
Вартість і що входить
Що входить
- 8 живих занять × 1.5 години — викладач веде особисто, а не відтворення запису
- Презентація до кожного заняття — залишається у вас і доступна для перегляду в будь-який час
- Робочі файли коду та data-файли з заняття — клонуються до вас на машину
- Щотижнева домашка з особистим код-рев'ю від викладача
- Запис на запит — попередьте викладача заздалегідь («не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка») і заняття буде записане для вас
Часті запитання
Скільки часу на тиждень це займе?
Закладайте час на самі заняття плюс приблизно 1.5–2 години практики на кожне. Більшість студентів, які встигають у графік, витрачають 4–6 годин на тиждень. Менше — теж працює, просто довше.
Що, якщо я пропущу заняття?
Скажіть викладачу ДО заняття — «не зможу у вівторок, запишіть, будь ласка» — і він запише цей урок і пришле вам. Записи не є автоматичним архівом, вони робляться на запит, коли ви попереджуєте заздалегідь. Після уроку — виконайте домашку і приходьте з питаннями на наступне.
Що входить у вартість?
Живі заняття з викладачем; презентації до кожного заняття (залишаються у вас); робочі файли коду та будь-які data-файли, що використовувались на занятті; домашка з код-рев'ю щотижня; і записи тих занять, про які ви попередили заздалегідь. Усе понад це — сертифікат, alumni-доступ, mock-інтерв'ю — явно перелічено в «Що входить» над FAQ для тих курсів, де це застосовується.
А якщо я записався, і викладач мені не підійшов?
На курсах довших за 5 занять перше заняття фактично пробне — якщо після першого уроку вирішите, що викладач вам не підходить, ви за нього не платите. Краще піти після одного уроку, ніж тягнути 9 тижнів на поганій хімії. (Курси з 5 або менше занять занадто короткі — пробне там не має сенсу, діє звичайна оплата.)
Чи можна повернути гроші, якщо кидаю посередині?
Так — поки більше половини курсу залишається невикористаною (тобто ви відвідали менше 50% занять). Повернення — пропорційно невикористаній частині. Після половини курсу не повертаємо — вважаємо, що цінність уже отримана.
Чи можна змінити мову викладання?
Живі заняття проводяться мовою, вказаною у блоці «Доступні мови» вище. Слайди та файли коду зазвичай доступні чотирма (англійська, російська, українська, грузинська). Багато студентів слухає заняття однією мовою, а матеріали читає іншою — це нормально.
Чи буду я готовий до реальної роботи після курсу?
Один курс рідко сам по собі влаштовує когось на роботу — у будь-якій сфері. Цей курс дає фундамент, на який очікує junior-менеджер з найму: робочий код, який ви написали самі, словник, щоб читати чужий код, і звички, які роблять вас наймаються. Чесна відповідь на «чи готовий я?» — на нашій дорожній карті (посилання в шапці): відкрийте рівень, до якого хочете дійти, і прочитайте чек-лист «Готові, коли…».
Чи можна оплатити частинами?
Так для курсів, у яких у верхній панелі вказано «Щомісячна оплата» — зазвичай це два-три однакових платежі. Курси без цієї опції оплачуються одноразово. Якщо ціна — перешкода, напишіть нам, ми дивимось на кожен випадок окремо.
Вам також може сподобатись
Вступ до AI: Генерація UI сайтів за допомогою Copilot
Навчіться використовувати AI-інструменти — особливо GitHub Copilot — для генерації сучасних UI-макетів, компонентів, стилів та структури сайту.
Основи Python
Вивчайте Python з нуля: змінні, типи даних, функції, ООП, робота з файлами, модулі та практичні скрипти. Ідеальний перший крок для backend, data та AI-кар'єри.
Git та контроль версій
Опануйте Git з основ: коміти, гілки, злиття, rebase, вирішення конфліктів, GitHub-воркфлоу та основи CI/CD. Кожному розробнику це потрібно.