Spec-Driven Development: від філософії до робочої моделі

Рекомендовано

AI Engineering · Середній

Spec-Driven Development: від філософії до робочої моделі

Навчіться писати специфікації, яким агенти справді коряться, випускати код як кеш довговічної специфікації і керувати тріадою spec→context→evals на реальних кодових базах. Vendor-agnostic, tool-agnostic, brownfield-ready — методологічний курс, що поєднується з будь-яким agentic-стеком.

Oleksii Anzhiiak

Софтвер-архітектор, Senior .NET інженер та співзасновник

Навчальний план

Ціна 1190₾ 595₾ × 2 місяців

Тривалість 6 тижнів

Рівень Середній

Всього уроків 12 2/тиждень

Формати навчання Онлайн · Очно

Available Languages ENRUUA KA Скоро

До кінця курсу ви зможете

Ставитися до специфікацій як до довговічного артефакту, а до коду — як до його кешу
Керувати тріадою spec→context→evals на справжніх brownfield-кодових базах
Писати специфікації, яким агенти справді коряться — виконувані, названі, з негаціями там, де це важливо
Перенести PR-рев'ю з 600-рядкових діфів на 60-рядкові spec-дельти
Розпізнавати, де spec-first — неправильний підхід, і знати, що робити натомість

Чи підходить вам цей курс?

Це для вас, якщо ви…

Пройшли #21 (Prompt Engineering) або #25 (Claude API), і ваша команда випускає AI-фічі, які тихо дрейфують
Ви Senior+-інженер, якому доручили визначити, як команда використовує AI day-to-day — і хочете методологію, а не hot take
Прочитали пости бренду про spec-driven, context і evals і хочете структурований deep-dive

Не беріть цей курс, якщо…

Ще не випускали production-код з AI-інструментом — spec-driven обретає сенс після того, як самі відчули режим відмови
Шукаєте CLI-розбір — це методологія; OpenSpec Mastery (#29) — прикладний курс по інструменту
Команда ще не використовує AI-інструменти — почніть з #21 і #26, потім повертайтеся

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 у продакшені

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.

Усі 28 курсів від Oleksii Anzhiiak

Навчальний план

Шість модулів, щоб зробити spec-driven development робочою моделлю вашої команди — на будь-якому AI-стеку, у будь-якій кодовій базі:

1 Модуль 1: Чому spec-driven? — кінець vibe coding; код як кеш, специфікація як істина; тріада spec→context→evals; аудит вашого workflow на три місця, де ви вгадуєте
2 Модуль 2: Ієрархія специфікацій — system spec, feature spec, task spec, inline spec; що де живе; написання project.md і першої feature-специфікації для справжньої фічі, якою ви володієте
3 Модуль 3: Написання виконуваних специфікацій — GIVEN/WHEN/THEN, приклади і контр-приклади, негативні специфікації, правило однієї capability; перетворення Jira-тікета на виконувану специфікацію end-to-end
4 Модуль 4: Інтеграція context engineering — load-on-demand читання, 40%-поріг контекстного вікна, hot/warm/cold-тіри; мапінг вашого spec→context пайплайну та інструментування вартості токенів по шарах
5 Модуль 5: PR-рев'ю як рев'ю специфікації — ізоляція змін, атомарні мержі, кінець 600-рядкового діфу, боротьба зі втомою від код-рев'ю; справжній PR, де spec-дельта — рецензований артефакт
6 Модуль 6: Де spec-first ламається + командне впровадження — дослідницька робота, performance-критичні шляхи, legacy-археологія; onboarding колег; governance; відповідальний retrofitting brownfield-кодових баз

Передумови

Настійно рекомендуються «Prompt Engineering» (#21) і «Claude API» (#25). Також підійдуть будь-які курси з AI/Agents-каталогу (22, 24, 26).

Впевнене написання production-коду будь-якою сучасною мовою. Знайомство хоча б з одним AI coding-інструментом (Claude Code, Cursor або подібним). Розуміння LLM як колаборантів, а не магії.

Prompt Engineering та автоматизація з AI Розробка на Claude API: production AI-застосунки з Anthropic SDK

Що ви побудуєте

Виходите здатними увійти в будь-яку brownfield-кодову базу, провести аудит її spec-дисципліни і впровадити spec-driven workflow, який команда справді прийме — не slide-deck версію, а ту, що переживе третій спринт.

Ієрархія специфікацій: system, feature, task, inline
Написання виконуваних специфікацій з GIVEN/WHEN/THEN
Інтеграція context engineering: load-on-demand, тіровий контекст
PR-рев'ю як рев'ю специфікації — ізоляція змін, атомарні мержі
Командне впровадження і brownfield retrofitting

Де це у вашій кар'єрі

На дорожній карті — тут Розробка бекенду → Експерт Відкрити дорожню карту →

Навички цього курсу зустрічаються в:

ШІ та ML

Читати паралельно з курсом

AIAgents

AI-readiness-оцінка, яку CTO може провести за один тиждень

Перш ніж писати AI-стратегію, виміряйте, що ваша організація здатна реально виконати. П'ятиденна оцінка даних, навичок, тулінгу та governance майже без нарад — з рубрикою оцінювання, яку можна захистити і перед бордом, і перед інженерами.

AWSAI

Claude на AWS Bedrock: коли платформний маршрут б'є прямі API

Ті самі моделі, інший операційний контракт. Коли IAM, VPC і єдиний білінг Bedrock відпрацьовують свою націнку — і коли прямий Anthropic API залишається більш правильним інженерним рішенням. Гайд із прийняття рішення для команд, які вже живуть на AWS.

C#.NET

Патерни проєктування в епоху AI: чому грамотність у патернах важливіша, коли код пишете не ви

AI пише реалізацію; ви її рев'юїте. Але рев'юїти можна лише те, що вмієш назвати. Грамотність у патернах — Strategy замість купи if'ів, Decorator замість скопійованої обгортки — перетворюється з архітектурної навички на головну навичку читання в AI-розробці.

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

1190₾ Щомісячний платіж: 595₾ × 2 місяців Активні знижки та пропозиції →

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. Протягом 14 календарних днів з моменту покупки ви можете відмовитися та отримати повне повернення за запитом, без пояснення причин — це ваше законне право за грузинським законом про захист прав споживачів. Понад це наша власна гарантія: якщо ви відвідали менше 3 занять, повертаємо повністю та без утримань. Повернення — на початковий спосіб оплати протягом 14 днів.

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.