О курсе

Курс состоит из четырёх двухнедельных блоков. В первых двух неделях рассматриваются Git (коммиты, ветки, GitHub), настройка инструментов Cursor, Docker, туннелей, запуск первого проекта с hot reload и чтение логов. Далее изучается архитектура IT-продуктов: фронтенд, бэкенд, база данных, API; создаётся Telegram-бот с админкой и рассматриваются вопросы цифровой безопасности, включая защиту API-ключей и паролей. В блоке AI-интеграций предлагается подключить к боту большую языковую модель, писать промпты, контролировать расход токенов, добавлять память и тулколинг. Завершающие недели посвящены деплою на VPS, настройке домена, запуску в режиме 24/7 и продвинутым техникам вайб-кодинга. По описанию программы, каждый участник выполняет практические домашние задания и к концу курса создаёт работающего Telegram-бота.

Что рассматривается в программе

  • работа с Git: коммиты, ветки, GitHub
  • настройка инструментов разработки: Cursor, Docker, туннели
  • запуск проекта с hot reload и чтение логов
  • понимание архитектуры IT-продуктов: фронтенд, бэкенд, база данных, API
  • создание Telegram-бота с админкой
  • защита API-ключей и паролей
  • подключение LLM, написание промптов и контроль расходов на токены
  • деплой на VPS, настройка домена и запуск в режиме 24/7

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется разработкой Telegram-ботов и хочет познакомиться с полным циклом создания проекта
  • начинающим программистам, которым нужно освоить Git, Docker и базовую архитектуру приложений
  • специалистам, желающим узнать о подключении больших языковых моделей к ботам и управлении расходами на токены
  • тем, кто планирует развернуть собственный проект на сервере и поддерживать его работу

Вопросы о программе

Сколько недель длится курс?

Программа рассчитана на 8 недель и разделена на четыре блока по две недели.

Что входит в тариф «Только посмотреть»?

Тариф включает видеоуроки и домашние задания.

Какой проект создаётся в ходе курса?

По описанию программы, участники создают Telegram-бота с админкой, AI-интеграцией и деплоем на сервер.

Какие инструменты рассматриваются в курсе?

В материалах упоминаются Git, GitHub, Cursor, Docker, туннели, VPS, а также большие языковые модели (LLM).