profileschool х Александр Свет - Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)
Автоматизируйте рутину, ускоряйте разработку.
Продвинутый курс для тех, кто уже прошёл «Разработка с AI на практике для всех» и готов вывести проекты на следующий уровень: проектирование интерфейсов, оптимизация, MCP, агенты с человеческим общением и персональные инструменты AI-кодинга для максимальной продуктивности.
О курсе:
Это продолжение базового трека по разработке с AI. Углубляемся: проектируем удобные интерфейсы под реальные данные, оптимизируем архитектуру и хранение, настраиваем MCP для профессиональных сценариев, создаём умных AI-агентов, которые ведут диалог, собирают информацию и инициируют действия.
Всю реализацию выполняют модели под вашим управлением. Разрабатывать можно без бэкграунда программиста.
Формат:
4 законченных проекта за курс:
Чему вы научитесь:
Что потребуется:
Курс опирается на бесплатные тарифы, но для части интеграций могут потребоваться оплачиваемые лимиты.
Инструменты:
Программа курса (8 занятий):
Занятие 1. Разработка удобных интерфейсов с AI
Проект №1: Панель мониторинга проектов с AI
Создание интерфейсов с AI-инструментами. Панель с данными о просмотрах YouTube, посетителях сайта и продажах из Google Таблиц.
Темы: GitHub, MCP для интерфейсов, работа с Figma в AI-агентах, проектирование дашборда, получение данных из YouTube, Google Docs, Google Analytics.
Технологии: VS Code, Codex, Vercel, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 2. Оптимизация работы проекта с AI
Цель: Найти пути оптимизации и внедрить улучшения. Добавление LLM-аналитики в панель мониторинга.
Темы: Решение сложностей разработки с AI, CLI-агенты кодинга, анализ и оптимизация проекта, оптимизация БД, LLM-аналитика и рекомендации.
Технологии: VS Code, Codex, Gemini CLI, Vercel, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 3. Углубленный подход к проектированию с AI
Проект №2: Интерактивный голосовой AI-агент для общения с клиентами
Агент с целью — получить информацию о проблемах клиента. Формирует интерактивные вопросы с голосовыми ответами.
Темы: Техники проектирования, продвинутые промпты и контекст, запуск на серверах, распознавание голоса, MVP голосового агента.
Технологии: VS Code, Codex, Deepgram, Render, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 4. Настройка AI-агентов кодинга под свой стиль
Цель: Создать собственные инструкции для стабильного результата. Добавление этапов интерактивности голосовому агенту.
Темы: Agents.md, правила авто-улучшения, логика этапов интерактивности, оптимизация стоимости.
Технологии: VS Code, Codex, Deepgram, Render, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 5. Углубленный подход к созданию баз данных
Проект №3: Проактивный AI-агент мониторинга
Агент мониторит новости, статьи, видео, обновления рынка. Проактивно создаёт контент и рекомендации.
Темы: Типы БД, безопасная работа через AI, проектирование агента мониторинга, оптимизация расходов.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Supabase, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 6. MCP для профессиональной работы
Цель: Добавить агенту мониторинга доступ к MCP для выполнения действий на основе данных.
Темы: MCP для работы с кодом, MCP для AI-агентов, имплементация доступа к MCP.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Supabase, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 7. Создаём AI, который общается как человек
Проект №4: AI-агент для обработки входящих писем
Агент обрабатывает письма, пишет черновики ответов, создаёт задачи в сервисах.
Темы: Анализ почты, стиль LLM как у человека, выбор стека, проектирование агента, дополнительные возможности.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 8. Инструменты AI-кодинга для продуктивности
Цель: Использовать Codex для увеличения личной продуктивности.
Темы: AI-агенты для задач вне кодинга, Agents.md для non-coding задач, Python-скрипты для рутины, конвертация PDF, транскрипции и субтитры, перевод текстов.
Технологии: VS Code, Codex, OCR, Deepgram
Об авторе:
Александр Свет — практик и энтузиаст AI-разработки. За три года изучил ключевые направления: от курса AI Agents от Hugging Face до Complex AI Agents и Fine Tuning LLM.
Даты проведения: 3 декабря — 4 февраля
Продажник:
Скачать:
Автоматизируйте рутину, ускоряйте разработку.
Продвинутый курс для тех, кто уже прошёл «Разработка с AI на практике для всех» и готов вывести проекты на следующий уровень: проектирование интерфейсов, оптимизация, MCP, агенты с человеческим общением и персональные инструменты AI-кодинга для максимальной продуктивности.
О курсе:
Это продолжение базового трека по разработке с AI. Углубляемся: проектируем удобные интерфейсы под реальные данные, оптимизируем архитектуру и хранение, настраиваем MCP для профессиональных сценариев, создаём умных AI-агентов, которые ведут диалог, собирают информацию и инициируют действия.
Всю реализацию выполняют модели под вашим управлением. Разрабатывать можно без бэкграунда программиста.
Формат:
4 законченных проекта за курс:
- Дашборд с живыми метриками
- Интерактивный голосовой агент
- Проактивный агент мониторинга
- Почтовый агент с черновиками и задачами
Чему вы научитесь:
- Разрабатывать удобные интерфейсы с AI и подключать реальные источники данных
- Оптимизировать работу AI-проекта: архитектура, контекст, хранение, метрики
- Проектировать IT-системы на глубоком уровне с участием AI
- Настраивать агентов кодинга под свой стиль и задачи
- Создавать комплексные базы данных и поддерживать их в долгую
- Использовать MCP для профессиональной работы и автоматизации
- Делать AI, который общается как человек: голос, интерактивные вопросы, цели
- Применять инструменты AI-кодинга (Codex и аналоги) для роста продуктивности
Что потребуется:
Курс опирается на бесплатные тарифы, но для части интеграций могут потребоваться оплачиваемые лимиты.
Инструменты:
- Node.js и Visual Studio Code (бесплатно)
- GitHub (бесплатно)
- Vercel — деплой интерфейсов (есть бесплатный план)
- Supabase — база данных и аутентификация (есть бесплатный план)
- Google AI Studio (Gemini API) — бесплатные квоты
- Codex или аналоги — платно для больших проектов
- OpenRouter API — возможны расходы
- Deepgram — распознавание речи (триал, далее платно)
- Интеграции Google/YouTube и Figma (бесплатно/по квотам)
- MCP (Model Context Protocol) — бесплатно
Программа курса (8 занятий):
Занятие 1. Разработка удобных интерфейсов с AI
Проект №1: Панель мониторинга проектов с AI
Создание интерфейсов с AI-инструментами. Панель с данными о просмотрах YouTube, посетителях сайта и продажах из Google Таблиц.
Темы: GitHub, MCP для интерфейсов, работа с Figma в AI-агентах, проектирование дашборда, получение данных из YouTube, Google Docs, Google Analytics.
Технологии: VS Code, Codex, Vercel, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 2. Оптимизация работы проекта с AI
Цель: Найти пути оптимизации и внедрить улучшения. Добавление LLM-аналитики в панель мониторинга.
Темы: Решение сложностей разработки с AI, CLI-агенты кодинга, анализ и оптимизация проекта, оптимизация БД, LLM-аналитика и рекомендации.
Технологии: VS Code, Codex, Gemini CLI, Vercel, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 3. Углубленный подход к проектированию с AI
Проект №2: Интерактивный голосовой AI-агент для общения с клиентами
Агент с целью — получить информацию о проблемах клиента. Формирует интерактивные вопросы с голосовыми ответами.
Темы: Техники проектирования, продвинутые промпты и контекст, запуск на серверах, распознавание голоса, MVP голосового агента.
Технологии: VS Code, Codex, Deepgram, Render, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 4. Настройка AI-агентов кодинга под свой стиль
Цель: Создать собственные инструкции для стабильного результата. Добавление этапов интерактивности голосовому агенту.
Темы: Agents.md, правила авто-улучшения, логика этапов интерактивности, оптимизация стоимости.
Технологии: VS Code, Codex, Deepgram, Render, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 5. Углубленный подход к созданию баз данных
Проект №3: Проактивный AI-агент мониторинга
Агент мониторит новости, статьи, видео, обновления рынка. Проактивно создаёт контент и рекомендации.
Темы: Типы БД, безопасная работа через AI, проектирование агента мониторинга, оптимизация расходов.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Supabase, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 6. MCP для профессиональной работы
Цель: Добавить агенту мониторинга доступ к MCP для выполнения действий на основе данных.
Темы: MCP для работы с кодом, MCP для AI-агентов, имплементация доступа к MCP.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Supabase, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 7. Создаём AI, который общается как человек
Проект №4: AI-агент для обработки входящих писем
Агент обрабатывает письма, пишет черновики ответов, создаёт задачи в сервисах.
Темы: Анализ почты, стиль LLM как у человека, выбор стека, проектирование агента, дополнительные возможности.
Технологии: VS Code, Codex, Cloudflare, Gemini API, OpenRouter API
Занятие 8. Инструменты AI-кодинга для продуктивности
Цель: Использовать Codex для увеличения личной продуктивности.
Темы: AI-агенты для задач вне кодинга, Agents.md для non-coding задач, Python-скрипты для рутины, конвертация PDF, транскрипции и субтитры, перевод текстов.
Технологии: VS Code, Codex, OCR, Deepgram
Об авторе:
Александр Свет — практик и энтузиаст AI-разработки. За три года изучил ключевые направления: от курса AI Agents от Hugging Face до Complex AI Agents и Fine Tuning LLM.
Даты проведения: 3 декабря — 4 февраля
Продажник:
🔒 Доступно после авторизации
Скачать: