🎯
Инженерный контроль (Senior Control Loop).
Научись ставить ИИ жесткие рамки, задавать правила кодстайла и проектировать архитектуру проекта так, чтобы модель писала код за тебя, а ты принимал ключевые решения и легко проходил Code Review.
Практическая система для действующих разработчиков и IT-студентов, которые хотят собирать продукты в 5 раз быстрее.
Вайбкодинг здорового человека. Научись управлять ИИ-агентами на уровне Senior-а, освободись от рутины и собери свой SaaS-проект за 8 недель.
Перейди от хаотичного копипаста к управляемому AI-assisted workflow. Узнай, как автоматизировать рутину, выстраивать архитектуру под генерацию ИИ и деплоить проекты полного цикла в одиночку — от инициализации репозитория до оптимизации токенов и биллинга.
🧰
Фокус на актуальный стек
Никаких отстающих или сугубо локальных инструментов. Внедряй в свой ежедневный workflow Cursor, Claude Code, MCP-протоколы, Node.js/TypeScript, Docker и прямую интеграцию OpenAI/Anthropic API.
🚀
Решение боли с инициализацией
Больше не нужно буксовать на старте. Научись с помощью ИИ за 10 минут разворачивать проект с нуля, правильно настраивать TypeScript и подключать Cloud-библиотеки — даже если на основной работе ты годами пишешь код в уже готовой, кем-то созданной системе.
🧩
Полная автономность (Full-Cycle)
Один экран вместо целой команды. Освой цепочку «идея – архитектура – интерфейс – бэкенд – БД – деплой – первые пользователи» и запускай MVP/пет-проекты без найма сторонних специалистов.
Запишись на бесплатную 45-минутную карьерную консультацию — мы разберем твой текущий стек, сделаем аудит твоей продуктовой идеи и составим твой персональный Roadmap перехода на управляемый AI-Workflow.
Оставляя заявку, ты не берешь на себя никаких финансовых обязательств. Мы просто строим твой маршрут в AI-разработке.
В чем ловушка хаотичного вайбкодинга?
Почему без системного подхода вайбкодинг превращается в бесконечный цикл исправления багов и слив бюджета?
Сейчас из каждого утюга кричат: «ИИ напишет приложение за вас, программировать больше не нужно». Но любой практикующий девелопер знает реальные факты рынка 2026 года: как только твой проект разрастается больше одного экрана, обычные промпты перестают работать.
Вместо ускорения ты получаешь хаос: проект ломается в самых неожиданных местах, модель начинает уверенно врать, а ты часами ковыряешься в логах, пытаясь вернуть кодовой базе рабочее состояние.
💸
Слив токенов и лимитов на пустом месте
Если просто загрузить большой класс в чат и попросить «сделай фичу», нейросеть мгновенно съедает контекстное окно. Без умения дробить задачи и использовать MCP-протоколы ты тратишь в 5 раз больше токенов, постоянно упираясь в ограничения и исчерпание лимитов подписок.
🧱
Иллюзия компетентности и техдолг
ИИ может выдать красивый интерфейс за пару минут. Но под капотом часто скрывается мусорная архитектура: ломаются внутренние зависимости, дублируются функции, а новые правки намертво рушат обратную совместимость проекта. Код выглядит рабочим, но его невозможно поддерживать.
🛑
Тупик на первой серьезной ошибке
Модель галлюцинирует, придумывает несуществующие методы библиотек и гоняет тебя по кругу: исправляя один баг, она тут же создает два новых. Без чёткого понимания, как локализовать проблему по логам и скормить ИИ правильный stack trace, проект проще выбросить и переписать вручную с нуля.
🧬
Зависимость от чужого легаси
Самое сложное в разработке — не написать код с нуля, а понять бизнес-логику старого модуля, который писали три года назад. Ты тратишь дни на reverse engineering и осторожные правки вместо того, чтобы за 15 минут вытащить из системы скрытые правила с помощью ИИ и направить агента в нужную точку входа.
Как изменится твой рабочий день после внедрения системы
Перестань тратить энергию на рутину. Перейди от ручного кодинга к проектированию.
Посмотри на то точечное разделение процессов, которое отделяет обычного программиста от инженера нового поколения, умеющего управлять ИИ.
СЕЙЧАС: Ручной кодинг и разгребание легаси
Долгий reverse engineering:
Ты получаешь рабочую задачу в незнакомом модуле и тратишь несколько дней, чтобы просто прочитать старый код, найти зависимости и понять, почему это вообще работает.
Тонуть в boilerplate-коде:
Часы рабочего времени уходят на ручное написание однотипных CRUD-методов, DTO, мапперов, SQL-запросов и конфигурационных файлов.
Тесты и документация на потом:
Ты постоянно откладываешь написание unit-тестов и заметок в Confluence, потому что после фикса багов на них физически не остается сил и времени.
Выгорание и вечерний дебаг:
Рабочий день регулярно растягивается из-за «маленьких правок», которые неожиданно сломали систему. Ты уходишь домой уставшим и с кашей в голове.
ПОСЛЕ: Управляемый AI-Workflow
Мгновенный разбор контекста:
Ты точечно скармливаешь ИИ нужные файлы и за 15 минут получаешь полное объяснение бизнес-логики старого класса простым языком и список рисков перед внесением изменений.
Делегирование рутины:
Ты ставишь задачу агенту, и он генерирует всю шаблонную обвязку за секунды. Финальный код пишется под твоим полным контролем, а не создается вслепую.
Автоматизация за один клик:
ИИ генерирует качественные unit-тесты по существующему коду, собирает mock-данные и пишет черновик технической документации строго по шаблонам твоей команды.
Контроль над временем:
Ты закрываешь типовые тикеты за часы, а не за дни, стабильно выдаешь output на спринте и спокойно выключаешь ноутбук вовремя, сохраняя силы на личную жизнь.
Ну и, конечно же, — свободное время для своего Pet-проекта и дополнительного дохода!)
Вайбкодинг без хаоса и мусорного кода. Система «Senior Control Loop»
Не отдавай ИИ ответственность за архитектуру. Управляй им как контролируемым Junior-разработчиком
Вайбкодинг здорового человека — это жесткий, пошаговый процесс. Чтобы нейросеть выдавала предсказуемый коммерческий код, проект изначально нужно выстроить по правилам, которые понятны моделям нового поколения.
⚙️
Настройка TypeScript и окружения под ИИ (Инициализация)
Большинство разработчиков редко запускают проекты с нуля, годами работая в уже готовом легаси. Мы учим с нуля настраивать TS-конфиги, линтеры и окружение так, чтобы ИИ-агенты читали структуру твоего приложения без ошибок, правильно подключали Cloud-библиотеки и не создавали конфликтов в зависимостях.
🗂️
Управление контекстом через кастомные файлы спецификаций
Если скармливать ИИ файлы хаотично, он быстро запутается. Ты научишься использовать специальные файлы контекста (README.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, DESIGN.md) для фиксации архитектурных решений, правил кодстайла и ограничений. ИИ перестанет переписывать лишнее и начнет выдавать предсказуемый результат.
📉
Оптимизация расхода токенов и лимитов
Хватит тратить в 5 раз больше токенов на бесконечные пустые генерации. Мы разберем работу с протоколами MCP (Model Context Protocol), которые позволяют точечно подключать внешние источники документации и базы данных, передавая в промпт только необходимый минимум информации и экономя твои деньги.
🔐
Безопасная работа с данными (Security Filter)
Жесткое табу на отправку чувствительных данных во внешние облака. Ты освоишь техники маскирования, обезличивания контекста и конфигурационных файлов, а также научишься разворачивать локальные (on-premise) LLM через Ollama / Continue для работы в условиях 100% закрытого контура, где ИБ контролирует каждый шаг.
🛡️
Контур инженерного контроля (Review Guardrails)
ИИ — это сильный, но невнимательный помощник. Ты получишь готовые чеклисты для проверки сгенерированного кода на null-safety, SQL-инъекции, XSS и соответствие конкретной версии языка, чтобы на реальном Code Review твой проект выглядел монолитно и профессионально.
Полная прикладная программа: от настройки TS-конфигов до запуска mini-SaaS
8 недель инженерного интенсива: что будет на программе?
📦 Модуль 0. Введение в Vibe-Coding и подготовка среды
Урок 0.1. Введение в vibe coding:Что такое vibe coding, как устроена работа с ИИ-агентом и чем она отличается от обычного написания кода. Разбираем, что вообще такое модель, LLM, агент, какие бенчмарки смотреть и чем отличаются Codex, Claude, Cursor, Copilot, Antigravity, Qwen и среда VS Code.
Результат:Ты понимаешь разницу между хаотичным промптингом и системной работой с агентом, четко зная, когда задачу можно отдать целиком, а когда её нужно жестко декомпозировать.
Урок 0.2. Про JS/TS и изучение языка:Что такое JavaScript, TypeScript? Как их устанавливать, настраивать? Что с помощью них можно делать (фронт/бэк/десктоп/мобайл). Разбор стека как современного ассемблера. Как ИИ помогает изучать язык: на практическом примере создания учебника на JavaScript.
Результат:Ты знаешь язык на уровне, который позволяет свободно читать код, видеть структуру, понимать ошибки и валидировать вывод модели.
Урок 0.3. Минимум, нужный вайбкодеру:Настройки среды: редактор, терминал, Node.js/npm, базовая структура проекта. Что происходит, когда ты открываешь сайт: как браузер рисует UI, как выполняется JavaScript-код. Разбор обязательной айтишной терминологии: dashboard, админка, фронт, бэк, фулстек, фреймворк, библиотека.
Результат:Уходит ступор, когда ИИ просит «поставить зависимость» или «проверить DOM-дерево» — ты полностью контролируешь среду разработки.
Урок 0.4. Git, Github:Система сохранений для нашего проекта, чтобы всегда можно было вернуться к предыдущим версиям, посмотреть историю и быстро откатить изменения, если что-то сломалось. Создание приватного репозитория на GitHub под бэкап кода и синхронизацию между несколькими компьютерами. Базовые принципы работы в команде.
Результат:У тебя есть надежная точка отката. Если ИИ-агент увлекся и сломал рабочую архитектуру, ты восстанавливаешь проект за один клик.
🛠 Модуль 1. Первые проекты: автоматизация и бот
Урок 1.1. Инициализация проектов и кодстайл:Показываем, как ИИ помогает инициализировать любые проекты с нуля. Рассказываем, на каких языках ИИ пишет лучше всего и как настроить TypeScript, чтобы ИИ работал с ним эффективнее. Правила подключения библиотек, скармливания нейронке существующего проекта и документации. Работа с файлами спецификаций: README.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, DESIGN.md.
Результат:Умение разворачивать проекты с нуля так, чтобы ИИ сразу писал код по твоим правилам, не плодил техдолг и не дублировал функции.
Урок 1.2. Первый проект: Парсер Telegram-чата:Собираем всё вместе: инициализируем проект, настраиваем TypeScript и агента. Скачиваем JSON-экспорт чата из Telegram, нейронка пишет скрипт-парсер, который вытаскивает топ участников по сообщениям/реакциям. Главная мысль: разбор принципов автоматизации рутины через парсинг любых файлов (выписки из банка, экспорт из CRM, логи) для твоей жизни и работы.
Результат:Первый готовый проект в портфолио. Понимание, как автоматизировать рутинные процессы и обрабатывать любые структурированные данные.
Урок 1.3. Инструменты для вайбкодинга:Изучаем фичи Claude Code и Codex. Чем они отличаются и на каких задачах кто сильнее. Работа с протоколом MCP, скиллами, подписками, их форматами и ценами. Разбор того, какие нейросети можно запускать локально без интернета, а какие использовать для простых задач.
Результат:Умение вести сквозную разработку прямо в терминале, знание локальных моделей и понимание, как экономить на подписках.
🖥 Модуль 2. Браузер и фронт
Урок 2.1. Подходы и библиотеки во фронтенде:Разбор библиотек, с которыми лучше всего вайбкодить, и их ключевых аналогов. Инструкция, как подключить MCP к браузеру или любому своему проекту.
Результат:Ты собираешь интерактивные интерфейсы, дашборды и админки силами ИИ, полностью контролируя логику компонентов.
Урок 2.2. Красивый UI:Как бороться с тем, что ИИ часто делает однотипный дизайн. Разбираем подходы и инструменты для создания уникального интерфейса. Добавляем в проект анимации, 3D-графику и шейдеры.
Результат:Твой проект перестает выглядеть как шаблонный мусор — его не стыдно показать пользователям, команде или инвесторам.
Урок 2.3. Вайбкодим SaaS:Стратегия быстрой сборки крупных проектов. Построение поддерживаемой архитектуры кода, методы помощи ИИ для идеальной ориентации в большой кодовой базе и жесткая оптимизация расхода токенов.
Результат:Навык ведения ИИ через большие кодовые базы без потери контекста, галлюцинаций и переплат за лимиты подписок.
Урок 2.4. Тестирование:Как создавать тесты силами ИИ, чтобы нейросеть автоматически проверяла правильность работы проекта и защищала существующий функционал от поломок при будущих правках.
Результат:Твой проект защищен от случайных багов — ИИ автоматически проверяет работоспособность кода при масштабировании.
⚙ Модуль 3. Бэкенд, инфраструктура и безопасность
Урок 3.1. VPS и хостинги:Разбор вариантов: Vercel/Railway (просто и дорого на росте) против VPS (свой сервер за копейки, но надо настраивать). Покупка VPS, выбор мощности под задачу, обзор провайдеров (включая подходящие для РФ). Что такое SSH, Docker на понятийном уровне. Настраиваем сервер с ИИ (нейросеть сама всё ставит и конфигурирует), вайбкодим подключение к базе данных и загрузку приложения. Разбор типичных граблей: фаервол, порты, нехватка памяти.
Результат:Ты разворачиваешь бэкенд и базу данных на сервере за 10 минут силами ИИ, не тратя недели на изучение DevOps.
Урок 3.2. API и интеграции:Главный навык: взять любой сервис, скормить нейронке его документацию и получить рабочую интеграцию. Демонстрируем на примерах: отправка писем, AI-фичи через OpenAI/Anthropic API, аналитика. Подключение платежей: разбор принципов работы с API на примере интеграции отечественных шлюзов (ЮKassa/Tinkoff), так как Stripe не работает в РФ.
Результат:Для тебя больше нет преград в виде «незнакомого API». Ты просто скармливаешь доку ИИ и подключаешь к проекту любой нужный сервис.
Урок 3.3. Telegram-бот с AI: API, сервер, домен:Большой комбо-урок и первый "настоящий" проект. Делаем бота, который выполняет полезные задачи (отвечает на вопросы по твоему контенту, резюмирует ссылки или скачивает видео по ссылке) с подключением AI через API. Закидываем бота на сервер для работы 24/7, покупаем домен и прикручиваем мини-лендос для управления. Настраиваем деплой через Vercel для статики.
Результат:Работающий ИИ-продукт полного цикла, развернутый на удаленном сервере под твоим собственным доменом.
Урок 3.4. Безопасность:Разбор самых частых уязвимостей, правил безопасного хранения API-ключей. Узнаем, что такое промт-инъекции, SQL-инъекции, XSS-атаки, и как ИИ помогает надежно защитить проект от этих угроз.
Результат:Проект запущен без глупых уязвимостей, а ключи и корпоративный код защищены от утечек во внешние облака.
🚀 Модуль 4. Продакшн и финал
Урок 4.1. Агенты для других задач:Как использовать кодинг-агентов для задач, не связанных напрямую с написанием кода: ведение личных заметок, удаленное управление компьютером, автоматический монтаж видео.
Результат:Расширение навыка работы с ИИ на повседневную рутину, автоматизация процессов за пределами текстового редактора.
Урок 4.2. Веб ИИ-игра (еще один фуллстек-проект):Разработка популярной в TikTok игры с угадыванием слов. Используем API для получения эмбеддингов, создаем фронтенд и бэкенд-часть.
Результат:Закрепление сквозного навыка сборки комплексного интерактивного Fullstack-приложения силами ИИ.
📊 Модуль 5. Онбординги, воронки и продвижения
Урок 5.1. Финальный воркшоп: собираем mini-SaaS + куда дальше:Проходим путь от продуктовой идеи до домена в продакшне за один сеанс. Студенты сдают свой готовый мини-SaaS — это и есть финальный результат курса. Разбор векторов развития: как применять те же принципы вайбкодинга за пределами веба (скрипты автоматизации, мобильные приложения, игры, робототехника и железо) на любом выбранном языке (Python/Go/Rust).
Результат:Твой личный, работающий в продакшне продукт, который готов к приему пользователей и выступает главным козырем в портфолио.
Кто автор курса и почему ему можно доверять
Действующий Senior-разработчик и Team Lead, который перестроил процесс программирования под ИИ
Я не профессиональный инфобизнесмен и не теоретик, пересказывающий чужие статьи. Я практик, который каждый день проектирует архитектуру систем, нанимает людей в команды и выпускает собственные продукты.
Мой главный фокус сейчас — разработка на стыке Rust, TypeScript и нейросетей. Я прошел путь от Enterprise-разработки в Сбере до создания сложных систем на базе ИИ и знаю, как выжать из современных моделей максимум, не превращая проект в нечитаемый мусор.
🧠
Проектирование архитектуры ПОД нейросети
Я не просто пользуюсь ИИ как продвинутым автокомплитом. Все свои текущие проекты я изначально структурирую так, чтобы их писал ИИ, а не я. Я выработал систему контекстных файлов и правил кодстайла, которая убирает галлюцинации моделей и заставляет агентов выдавать стабильный коммерческий код с первой попытки.
💸
Оптимизация токенов и лимитов в реальных SaaS
Я постоянно вижу, как люди сливают лимиты подписок на хаотичные правки. В своих продуктах я использую MCP-протоколы и точечный сбор контекста, что позволяет моим ИИ-агентам видеть только нужные зависимости, не перегружать промпты и тратить в 5 раз меньше токенов, чем у обычных разработчиков.
🚀
Сложные автономные проекты
Автор браузерной игры с 50 000+ зарегистрированных пользователей. Сейчас я в одиночку переписываю этот проект под Steam на абсолютно новой кодовой базе с использованием Rust, TypeScript и ИИ-агентов, замыкая весь цикл разработки — от фронтенда до инфраструктуры и DevOps — на себе.
🏦
Опыт работы в Big Tech (Сбербанк)
Отработал 2 года в Сбере на позиции Java Backend-разработчика. Изнутри знаю процессы Enterprise-бизнеса, проектирование надежных микросервисов и работу с высокими нагрузками на миллионы пользователей.
🎓
Результаты менторства
Успешно провел через индивидуальное обучение более 100 учеников. Мои студенты перестают хаотично прыгать по технологиям, собирают чистые Backend/SaaS-проекты и получают офферы на позиции разработчиков с зарплатами до 240 000 – 260 000 ₽.
Результаты разработчиков, которые перешли на управляемый AI-Workflow
«Закрываю тикеты в 3 раза быстрее и больше не сливаю лимиты подписок»: как система изменила ежедневную работу
Реальные истории middle/senior программистов и студентов, которые перестали хаотично копипастить код из чата и подчинили ИИ-агентов жесткой инженерной архитектуре.
Павел — Senior Java Developer (Разбор чужого легаси и экономия времени)
«Раньше на reverse engineering старого монолита у меня уходило по 2-3 дня — приходилось вручную ковыряться в классах на 2000 строк, где авторы давно уволились. На курсе я научился методологии "Senior Control Loop". Теперь я правильно маскирую конфиги, даю ИИ-агенту точечный контекст через MCP-протоколы и за 20 минут получаю полную карту зависимостей и список edge-кейсов. Рутина, которая раньше сжирала весь спринт, теперь закрывается за пару часов. Реально вернулся кайф от работы.»
Алексей — Fullstack-разработчик (Оптимизация токенов и свой пет-проект)
«Пытался вайбкодить свой SaaS-сервис самостоятельно по видосам из YouTube, но постоянно упирался в лимиты Cursor и Claude. Модель жрала токены тысячами, путалась в коде и гоняла меня по кругу, исправляя один баг и создавая два новых. Только на курсе до меня дошло, в чем косяк: проект изначально нужно проектировать под нейросеть. Мы внедрили файлы спецификаций (AGENTS.md, DESIGN.md), настроили TS-конфиги, и ИИ стал выдавать коммерческий код строго под мою архитектуру с первой попытки. Расход токенов упал в 5 раз, а mini-SaaS уже деплоится на прод.»
Дмитрий — Middle .NET Developer (Автоматизация рутины и тестов)
«Самое скучное для меня — писать boilerplate-код, DTO, мапперы и горы unit-тестов. На курсе я настроил ИИ как контролируемого Junior-помощника. Теперь я не пишу эту унылую обвязку руками. ИИ по моим кастомным шаблонам за секунды генерирует тесты и документацию в Confluence, а я просто выполняю роль архитектора — проверяю безопасность, null-safety и компиляцию. Скорость delivery выросла в разы, ухожу с работы вовремя и без чувства вины за незакрытую Jira.»
Игорь — Студент (С нуля до автономного MVP бота)
«Учил синтаксис по бесплатным тренажерам, но не понимал, как связать технологии вместе. В одиночку поднять сервер, базу данных, привязать API и настроить Docker казалось космосом. На курсе мы с ИИ прошли этот путь за месяц. Автор показал, как пошагово диагностировать ошибки по логам и правильно скармливать модели stack trace. Как итог — я сам собрал и задеплоил Telegram-бота с ИИ-логикой и биллингом, который работает 24/7. Появилась дикая уверенность в своих силах.»
Артур — Team Lead (Внедрение AI-практик без нарушения ИБ)
«Главная проблема с ИИ в банках и финтехе — безопасность. ИБ сразу рубит любые попытки закинуть корпоративный код в облачный ChatGPT. Этот интенсив помог решить проблему системно. Научился разворачивать локальные (on-premise) модели через Ollama и Continue. Теперь вся команда безопасно использует подсказки, генерацию тестов и рефакторинг прямо внутри закрытого контура, не нарушая NDA. Это единственный курс на рынке, который учитывает жесткие реалии энтерпрайза, а не просто хайпует.»
Что конкретно останется у тебя после интенсива?
Твои новые цифровые активы и настроенная рабочая среда
Мы не выдаем бесполезные дипломы в PDF, которые рекрутеры отправляют в корзину. Результат этого курса — это реальные, работающие проекты в твоем репозитории и навыки, которые экономят твое время каждый день.
Автономный парсер-аналитик данных (Модуль 1)
Коммерческий скрипт для глубокой обработки и выгрузки структурированной информации (на примере Telegram-чатов).
Что внутри: Настроенная TypeScript-среда, логика работы с JSON, экспорт данных и генерация кастомной статистики. Навык полностью применим для автоматической выгрузки логов, банковских выписок, CRM-отчетов и таблиц на твоей основной работе.
Полноценный Telegram-бот с ИИ-логикой 24/7 (Модуль 3)
Готовый сквозной проект полного цикла, полностью развернутый на удаленном сервере.
Что внутри: Подключение внешних ИИ-моделей по API, интеграция платежных систем (биллинга), защита API-ключей, безопасное хранение данных и собственный мини-лендинг или dashboard для управления системой.
Собственный mini-SaaS продукт (Модуль 5)
Твой главный личный проект, спроектированный по методологии «архитектуры под ИИ».
Что внутри: Связанная база данных, чистый масштабируемый фронтенд, бэкенд, настроенный онбординг для первых пользователей, встроенная продуктовая аналитика и автоматический деплой через Docker.
Индивидуальный AI Playbook и настроенная IDE
Твоя личная, адаптированная под закрытый контур среда разработки в Cursor / VS Code.
Что внутри: Готовые конфигурационные файлы, настроенные MCP-протоколы для точечной работы с документацией и проверенная база кастомных спецификаций (README.md, AGENTS.md, CLAUDE.md), которая снижает расход токенов в 5 раз и защищает корпоративный код от утечек наружу.
Варианты участия и тарифы
Два формата под твои конкретные цели
Инвестируй в навыки, которые избавят тебя от рутины и позволят собирать цифровые продукты в одиночку.
Тариф 1. «Вайбкодинг»
Для тех, кто хочет кратно поднять скорость своей ежедневной работы в компании, избавиться от скучного написания boilerplate-кода и автоматизировать разбор сложного легаси без нарушения требований ИБ.
Наполнение тарифа:
Доступ ко всем урокам Модуля 0, Модуля 1, Модуля 2 и Модуля 3.
Практика по настройке TypeScript-окружения, линтеров и кастомных спецификаций под ИИ-агентов.
Методология безопасной работы с кодом в закрытом корпоративном контуре через локальные (on-premise) LLM.
Разбор реальных рабочих задач: автоматизация рутины, парсинг данных, генерация unit-тестов и документации по твоим шаблонам.
Оптимизация контекста и лимитов для снижения расходов на токены.
Дотошное Senior код-ревью твоих практических задач от автора курса.
Готовая библиотека протестированных промптов и MCP-скриптов под рабочие тикеты.
Результат тарифа: Ты закрываешь типовые задачи в 3–5 раз быстрее коллег, уходишь с работы вовремя и пишешь ревьюабельный код, к которому у тимлида и ИБ нет вопросов.
Стоимость: 59 000 ₽
Тариф 2. «Вайбкодинг + Свой SaaS»
Для тех, кто хочет пройти полный цикл от идеи до запуска собственного работающего веб-сервиса, игры или ИИ-приложения с настроенным биллингом и онбордингом.
Наполнение тарифа:
Полный доступ ко всем модулям программы (включая Модуль 4 и Модуль 5).
Вся база тарифа «Вайбкодинг».
Продуктовый блок: методология выбора жизнеспособных идей и валидация гипотез спроса без бюджета.
Уроки по созданию сложных Fullstack-приложений с векторным поиском и ИИ-логикой по API.
Настройка онбординга пользователей, продуктовой аналитики, конверсий и воронки активации.
Финальный воркшоп: пошаговый деплой твоего mini-SaaS продукта через Docker на удаленный сервер (VPS) с подключением домена.
Доступ в закрытый клуб создателей pet-проектов для обмена опытом и разбора архитектурных кейсов.
Результат тарифа: У тебя на руках готовый, работающий и полностью задеплоенный на реальный домен цифровой актив, который приносит пользу и готов к приему первых пользователей.
Стоимость: 99 000 ₽
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Технические ответы на острые вопросы разработчиков
Вопрос: Я опытный разработчик (Senior/Middle). Неужели я сам не настрою TypeScript или Cloud-библиотеки?
Ответ: Самостоятельно развернуть окружение ты сможешь, но на курсе мы настраиваем среду и конфиги TypeScript специально под работу с ИИ-агентами. Большинство программистов годами работают в уже созданной кем-то кодовой базе и редко инициализируют проекты с нуля. Мы учим выстраивать архитектуру и файлы контекста (AGENTS.md, CLAUDE.md) так, чтобы ИИ видел структуру приложения без ошибок, не плодил техдолг и выдавал коммерческий код с первой попытки.
Вопрос: В чем проблема российских ИИ-инструментов вроде GigaCode или Яндексовского ассистента?
Ответ: Эти инструменты сильно отстают от мировых стандартов при работе со сложной Enterprise-разработкой и комплексной бизнес-логикой. На них никто не пишет коммерческие продукты на полном серьезе. Мы учим работать с актуальным стеком 2026 года (Cursor, Claude Code, MCP-протоколы), который дает реальную автономность и технологический отрыв.
Вопрос: Нейросети постоянно жрут лимиты подписок и токены. Как вести большой проект без разорения?
Ответ: Обычные пользователи тратят в 5 раз больше токенов, потому что хаотично скармливают модели огромные куски кода и заставляют ее переписывать целые файлы ради одной строчки. Мы выделили тему оптимизации контекста в отдельный блок: ты научишься использовать MCP-протоколы для точечной подгрузки документации и жестко экономить квоты моделей.
Вопрос: У меня жесткие ограничения безопасности (ИБ) на работе и NDA. Мне точно подойдет курс?
Ответ: Да. Это одна из главных болей в закрытых корпоративных контурах. Мы не учим бездумно копировать рабочий код в облачный интерфейс ChatGPT. В программе есть отдельный блок по развертыванию локальных (on-premise) моделей через Ollama и Continue, которые работают полностью на твоем железе без риска утечки данных наружу.
Вопрос: У меня работа на фулл-тайм, быт и семья. Сколько времени нужно выделять и что делать, если я начну отставать?
Ответ: Оптимальная нагрузка — от 10 до 15 часов в неделю (примерно 1.5–2 часа по вечерам). Поскольку это индивидуальный формат интенсива, у нас нет искусственных групповых дедлайнов и паники. Если на работе случился аврал, релиз или командировка — мы просто ставим процесс на паузу без потери твоего прогресса. Ты продолжаешь в своем темпе, когда появляется свободное время.
Инженерный выбор (Три пути)
Прямо сейчас ты находишься в точке принятия решения. У тебя есть три варианта действий:
От того, какой шаг ты сделаешь в следующие пару минут, зависит, как будет выглядеть твой рабочий процесс и твои продукты через два месяца.
😵
Путь №1. Оставить всё как есть
Ты просто закроешь этот сайт и пообещаешь себе «подумать об этом позже». В понедельник ты снова откроешь IDE, будешь часами вручную ковыряться в легаси, писать горы однотипного boilerplate-кода и уставать от рутины. Через год ты окажешься в той же точке, но с чувством досады, что не автоматизировал процессы сегодня.
🧪
Путь №2. Пробовать пробиться самому
Ты продолжишь скачивать хаотичные шаблоны промптов из Telegram, смотреть ролики на YouTube и пытаться склеить из них работающую систему. Скорее всего, ты быстро сольешь лимиты подписок, застрянешь в бесконечном цикле галлюцинаций нейросети или бросишь пет-проект после первой серьезной ошибки в архитектуре, решив, что ИИ «пишет только мусор».
🏁
Путь №3. Пойти по проверенной инженерной системе
Ты берешь готовые наработки, шаблоны контекстных файлов и опыт практикующего Senior-разработчика. Мы настраиваем твою среду, разворачиваем безопасный workflow и за 8 недель доводим тебя до готового, работающего и задеплоенного mini-SaaS продукта. Ты убираешь рутину, начинаешь писать проекты силами ИИ и выходишь на абсолютно другой уровень автономности.
Оставляя заявку, ты не берешь на себя никаких финансовых обязательств. Мы просто строим твой маршрут в IT.