Старт потока
20 октября
Длительность
3 дня
Для кого
Разработчики, Тимлиды
Поток
№ 1

AI-агенты

В продакшен разработке

За три дня ты построишь инженерный контур вокруг AI-агента: настроишь правила репозитория, базу знаний и скилы, запустишь агентный конвейер и научишься принимать изменения по тестам, рискам и другим доказательствам.

Почему AI не ускоряет твою разработку

Выбрать сильную модель недостаточно: без управления контекстом, независимой проверки и ограничений агент быстрее генерирует изменения, но не гарантирует их качество
Проблема
01

Нет независимой проверки

Проблема
02

Контекст и границы задачи не зафиксированы

Проблема
03

Автономность появляется раньше контроля

ДЛЯ КОГО ИНТЕНСИВ

Разработчиков

Ты научишься ставить ИИ-агентам понятные задачи, фиксировать правила проекта, контролировать изменения и проверять результат тестами.

Тимлидов

Ты выстроишь командный процесс работы с ИИ-агентами: определишь роли, правила передачи контекста, точки контроля и критерии приёмки.

Техлидов

Ты соберёшь инженерный контур вокруг ИИ-агентов: базу знаний, скилы, автоматические проверки качества, ограничения и пакет доказательств для технической приёмки.

ML- и DS-инженеров

Ты адаптируешь подход к работе с моделями и данными: задашь границы изменений, настроишь воспроизводимые проверки и контроль качества результатов.

интенсив для действующих специалистов

Тебе понадобятся:

Опыт коммерческой разработки
Основы тестирования
Git и терминал

Программа ИНТЕНСИВА

Что разберёшь
  • Из чего состоит готовая среда для агентской разработки: модель, кодинг-агент и тулы (tools)
  • Как настроить OpenCode и выбрать модели для разработки и ревью
  • AGENTS.md и правила (rules) проекта: что агент должен учитывать в каждой сессии
  • Разница между общими правилами репозитория и инструкциями под конкретные задачи
  • Скиллы для типовых задач разработки и повторяемых сценариев
  • Как задавать формат входа и результата агента, чтобы работа шла по понятному контракту
  • Ограничения для агента: область изменений, размер diff и условия передачи задачи человеку
  • TDD в работе кодинг-агента: тесты как способ проверять результат, а не доверять ответу модели
  • Как добиваться минимального diff и не позволять агенту менять лишний код
  • Структура репозитория и журнал решений как постоянный контекст для новых сессий

Результат занятия
Настроишь готовую среду для агентской разработки и поймёшь, как встроить кодинг-агента в рабочий процесс проекта.
Задача → правила и скиллы → кодинг-агент → минимальный diff → тесты → ревью кода

В результате агент будет получать нужный контекст, работать в заданных границах и возвращать проверяемый результат вместо неконтролируемых изменений по всему проекту.

преподаёт Алексей Жиряков,
тех. руководитель в сбербанке

15+ лет в backend-разработке, Техлид инженерных команд
Запустил AI-агентов для автотестов и ускорения код-ревью

Техлид

MTC Web Services
Построил highload-архитектуру, платформу данных и персональные витрины

СТО направления

Отвечает за работу с данными для ИИ на платформе ГенИИ

Техлид

Сбербанк
KION

Выступления преподавателя на конференциях:

Moscow Python Meetup: Обработка свыше 400М прод. событий в сутки
Как KION формирует в Realtime персональные витрины
Доверяй, но проверяй | Алексей Жиряков

Что изменится после интенсива

Ты будешь разбирать ошибки работы с AI-агентом вместе со спикером и сразу перестраивать свой процесс разработки:

ПРАВИЛА ПРОЕКТА

AGENTS.md и постоянные правила

КАРТА МОДУЛЕЙ

Поэтапное раскрытие контекста

ТЕСТОВАЯ СТРАХОВКА

Фиксация текущего поведения системы до внесения изменений
РАЗДЕЛЕНИЕ РОЛЕЙ
Отдельные разработчик, ревьюер, QA и этап приёмки

ТЕСТЫ ПО ТРЕБОВАНИЯМ

Проверка рисков и спецификации

КОРОТКИЕ СЕССИИ

Контрольные точки и передача контекста

ПРИЁМКА ПО ДОКАЗАТЕЛЬСТВАМ

Оценка изменений в коде, результатов тестов и рисков
1
2
3
3 лайв-занятия по 3 часа
Наработки и материалы для настройки
Доступ к записям занятий на полгода

Стоимость

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы?

Напишите нам, и мы вам ответим в ближайшее время
© 2026 ИП Шумейко Артём Владимирович
ИНН 110103208338 ОГРНИП 323784700281112

Параллелизм в Python на примерах из реальной разработки