⭐ Рекомендовано 🔥 В тренді Розробка на Claude API: production AI-застосунки з Anthropic SDK
Опануйте Claude API від Anthropic: messages API, prompt caching, tool use, extended thinking, стрімінг, batch-обробка, files, citations та vision. Будуйте економічні production AI-функції в будь-якому backend.
Oleksii Anzhiiak
Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник
До кінця курсу ви зможете
- Використовувати Anthropic SDK для production-застосунків з Claude
- Реалізувати streaming, tool use і structured output так, як задумано в Anthropic
- Міркувати про вартість, latency і prompt-caching для production-навантаження
- Збирати Claude-застосунки, які CTO готовий випустити
- Бути Claude-fluent-інженером у команді — високоокупна навичка у 2026
Чи підходить вам цей курс?
Це для вас, якщо ви…
- Ви Mid–Senior-інженер, який знає TypeScript або Python, і хочете Anthropic-специфічний шар
- Обираєте між OpenAI і Anthropic SDK, і хочете ясну причину обрати (або використовувати обидва)
- Випускаєте AI-фічі на роботі і хочете робити це так, як робили б Anthropic-інженери
Не беріть цей курс, якщо…
- Не знаєте TypeScript або Python — спочатку #11 / #15
- Хочете vendor-agnostic AI-курс — беріть #22 (RAG/Agents), там raw SDK і фреймворки ширше
- Не хочете платити за токени у проді — більшість AI API — pay-per-use. Bedrock або self-hosted це альтернативи (#23)
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. Ті самі патерни й архітектурні рішення, що використовуються там, напряму потрапляють у курси: identity та авторизація, розподілені сервіси, культура код-рев'ю. Ви вчитеся у того, хто цього тижня відправляє продакшн-код, а не з підручника.
Навчальний план
Шість модулів для запуску production-функцій на базі Claude:
- 1 Модуль 1: Налаштування Anthropic SDK — клієнти Python і TypeScript, автентифікація, вибір моделі (Opus, Sonnet, Haiku), тарифи
- 2 Модуль 2: Поглиблений Messages API — system prompts, багатокрокові діалоги, stop sequences, стрімінг, SSE
- 3 Модуль 3: Prompt caching і оптимізація вартості — точки кешування, TTL, вимірювання hit-rate, batch API для async-задач зі знижкою 50%
- 4 Модуль 4: Tool use і структуровані відповіді — схеми інструментів, паралельні виклики, JSON-режим, примусовий вибір tool, відновлення помилок
- 5 Модуль 5: Extended thinking, vision, files та citations — коли використовувати thinking mode, зображення, files API, відповіді з джерелами
- 6 Модуль 6: Production-надійність — ретраї і rate limits, observability, захист від prompt injection, міграція моделей (4.5 → 4.6 → 4.7)
Передумови
Будь-який backend-досвід. Корисний «Prompt Engineering & AI Workflow Automation», але не обов'язковий.
Досвід backend-розробки на Python, TypeScript або будь-якій сучасній мові. Знання REST API та JSON.
Що ви побудуєте
Виходите з Claude-powered застосунком, задеплоєним end-to-end — streaming, tools, prompt caching, все. Production-рівень, не demo. Та навичка, що відрізняє «я користувався ChatGPT» від «я випускаю AI-продукти».
- Основи Anthropic SDK на TypeScript / Python
- Streaming, tool use, structured output, vision
- Prompt-caching і оптимізація вартості
- Багатокрокові діалоги і керування станом
- Production-патерни: retries, rate limits, обробка помилок
Де це у вашій кар'єрі
Читати паралельно з курсом
Від C# до AI-агентів: шлях .NET-розробника до розробки на Claude
Ви вже знаєте C#, ASP.NET Core та вмієте запускати production-бекенди. Ось як перевикористати ці навички для серйозних AI-агентів на Claude — не викидаючи свій стек.
Claude Code у production: чого я навчився за 6 місяців
Пів року Claude Code як основного інструменту — які воркфлоу реально економлять час, які тихо його з'їдають, і яку конфігурацію більшість команд так і не налаштовують.
Коли НЕ використовувати AI-інструменти як розробник
Кожна стаття про AI розповідає, коли тягнутися до цих інструментів. Майже жодна — коли їх відкладати. Після двох років щоденного використання — де AI стабільно робить інженерів гіршими, і що робити натомість.
Перше заняття — за наш рахунок. Рішення — після знайомства з викладачем.
Долучіться до першої сесії. Якщо після першого уроку вирішите, що викладач 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
- 12 живих занять × 2 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
AWS Bedrock та AI-сервіси для розробників
Розгортайте та використовуйте AI-моделі на AWS: Bedrock (Claude, Llama, Titan), Lambda, API Gateway, S3 та DynamoDB. Будуйте enterprise AI-рішення.
Основи архітектури Backend-систем
Практичний курс з архітектурного мислення backend-розробника. Ви навчитеся проєктувати масштабовані системи, обирати між монолітом і мікросервісами, створювати чисті API та мислити як production-інженер.
Node.js та REST API
Будуйте production-готові REST API на Node.js та Express. Асинхронні патерни, middleware, JWT-аутентифікація, інтеграція з базами даних, обробка помилок та деплой.