proglib.academy / Арсений Харланов, Олег Лайок - ИИ для разработчиков

AI для разработчиков. Соберите свою систему разработки с ИИ-агентами — под себя, за 4 месяца.

Встройте агентов в свой рабочий цикл — план - правка - тесты - ревью — на своём реальном проекте: от задачи до PR, готового к ревью или мёржу, каждый шаг под вашей проверкой и в рамках бюджета.

Знакомо?

Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают

Платите за Claude Max, запускаете агента — и через 1–2 часа стоп. Понять, почему так быстро, почти невозможно. Без контроля расхода токенов агентный кодинг превращается в рулетку с бюджетом.

Каждый раз объясняете агенту всё заново

Знания о кодовой базе, архитектурных решениях и ошибках живут в голове одного разработчика. Агент не помнит ничего между запусками, команда не видит прироста по скорости и качеству кода.

CLAUDE.md, hooks, MCP — часы проб и ошибок без результата

Чтобы агент заработал по-настоящему, нужны CLAUDE.md, slash-команды, hooks и MCP-серверы. Документации мало, синтаксис расходится между инструментами, и время уходит на выяснение вместо реального кода.

После обновления агент игнорирует инструкции и ломает код

Регрессии после обновлений — агент делает противоположное тому, что просили, выдаёт «простейшие» но неверные фиксы. Доверять ему сложные задачи страшно без системы верификации.

Для кого этот курс:

Курс закрывает одну задачу: собрать работающий агентный процесс на своём реальном проекте — и перестать бояться, что агент сломает прод или сожжёт бюджет. Чтобы вы системно использовали агентов, а не хаотично промптили ChatGPT.

Кому подойдёт:

Разработчики любого стека

Backend / frontend / fullstack / mobile — уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.

DevOps и SRE

Хотите поручать агенту CI-конфиги, IaC и отладку деплоев — под ревью и контролем, а не вслепую.

Тимлиды и техлиды

Отвечаете за внедрение агентов в команде: стандарты, обязательное ревью, стоимость и безопасность на масштабе.

Что даст вам этот курс:

Умение встроить агента в свой реальный проект

Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте.

Понимание, где агент уверенно ошибается

Правдоподобный, но сломанный код, «зелёные» тесты при неверной логике, «сделал не то, что просили» — ловите эти провалы до мёржа.

Прозрачность расходов на токены

Видите цену каждого прогона и держите бюджет — агентная разработка перестаёт быть рулеткой.

Контроль над тем, куда агент не имеет доступа

Агент действует автономно только в заранее разрешённых зонах: локальная ветка, sandbox, staging, тестовые данные.

Навык собрать команду агентов под задачи

От одного агента к нескольким — каждый за свою стадию — и к процессу, который работает в команде.

Что вы получите на выходе:

Настроенный под агента репозиторий: .claude/ с выверенным CLAUDE.md, хуками и сканом секретов

Маршрутизация моделей по стоимости и панель расходов с ценой за каждый PR

Команда субагентов под стадии разработки + параллельный запуск нескольких задач

Тест-харнес с критериями приёмки (DoD) и регресс-тестами на ваши реальные баги

Модель угроз вашего репозитория и политика автономии агента: права, лимиты радиуса поражения

Смёрженные PR с историей ревью — рабочее доказательство процесса, а не сертификат

Стек курса:

Claude Code — основной инструмент: plan mode, /code-review, /ultrareview, хуки, субагенты

Cursor — альтернативный инструмент; разбираем различия форматов (CLAUDE.md vs AGENTS.md) и выбор под проект

OpenRouter / OpenCode — развязка инструмент модель: маршрутизация по стоимости к западным и китайским моделям

DeepSeek / Qwen / GLM — оптимальный выбор для части задач: сравниваем качество и стоимость в коде

MCP — свежая спецификация: постепенная подача инструментов, поиск по инструментам, риски STDIO RCE

AGENTS.md / CLAUDE.md — вручную ведомый якорь памяти: структура, метаданные, загрузка по требованию

Semgrep — скан безопасности в агентном цикле как часть DoD перед мёржем

git worktree — изоляция окружений для параллельных агентов

Программа:

Модуль 1. Вступление: где ломается разработка с ИИ и базовые настройки:

Зачем писать md-файлы, или что сегодня решает промптинг

Что ломается в проекте без правил

Как уменьшить неопределённость

Классификация сбоев агента на реальных кейсах диалогов с ИИ

Как создать AGENTS.md: онбординг агента в незнакомый репозиторий

Где живут правила: раскладка файлов в Cursor и Claude Code

Полный цикл: план - правка - тесты - ревью с plan mode на демо-задаче

Сквозной проект курса

Первые шаги на проекте курса

Модуль 2. Контекст проекта: AGENTS.md / CLAUDE.md:

Как работает агент: цикл и слои

Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи

Разделение: задача — в спеке, постоянное — в контексте

Постановка задачи агенту

Структура плана

Использование sub agents

Пример на основе проекта курса

Модуль 3. Подключение агента к стеку: MCP:

Что даёт MCP: агент видит трекер, БД, логи и документацию, а не только файлы репо

Риски MCP: запуск чужого кода (STDIO RCE), постепенная подача инструментов, поиск по инструментам

Подключение MCP к GitHub/Jira/БД/Sentry/докам на своём проекте

Модуль 4. Спецификация как контракт:

Чем спецификация отличается от промпта: агенту — рамка, вам — критерий приёмки

Структура спеки из 5 секций: цель, требования, ограничения, Definition of Done, тесты

Нотации EARS и Given-When-Then для acceptance criteria, которые агент не истолкует по-своему

Типовые дыры в спеках, из-за которых агент додумывает требования

Поиск подсаженных дыр в плохой спецификации — раньше, чем их найдёт агент

Написание спецификации на задачу своего проекта по шаблону

Прогон агента с/без спеки и фиксация разницы в diff

Модуль 5. Легаси и чужой код:

Разведка незнакомого кода с агентом: структура, зависимости, точка изменения, blast radius

Как проверять объяснения агента о чужом коде — он галлюцинирует и здесь

Characterization tests и спека для легаси: фиксация поведения, белый список файлов, «не чини попутно»

Рефакторинг и миграция большого легаси безопасными шагами под регресс-тестами

Разведка выданного легаси-репозитория с агентом

Изменение в чужом коде полным циклом: разведка - тесты - спека - план - агент - ревью - CI

Модуль 6. Постановка задачи агенту и ведение по плану:

Как работает plan mode

Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи

Постановка задачи агенту

Структура плана

Использование sub agents

Пример на основе проекта курса

Модуль 7. Ревью AI-кода:

Почему меняется процесс

Как начать доверять AI коду

Как создать правила и обновлять правила

Что мержить, а