Result: IT в эпоху AI

Прилетел отзыв на тренинг — приятно слышать!

"Здравствуйте! Меня зовут Евгений. В ответ на Ваше письмо даю обратную связь по курсу с 3д-лэндингом по указанному Вами контакту. Считаю, за свою стоимость, практикум очень хорош. Лично меня он зацепил эмсипишкой Блендера. И как раз надо было сделать лэндинг для рабочего проекта с 3д-моделью Земли на фоне (плюс, спутники на ее орбитах). Так что мы прям совпали. Благодарю за такой материал. И отдельно - за бесплатный доступ к первому модулю курса "AI инженер"! Несколько Ваших советов оттуда уже взял на вооружение. К сожалению, не имею возможности приобрести этот курс, но спасибо, что дали за что зацепиться в agentic os blueprint (; В заключение хочу пожелать Вам здоровья и дальнейших успехов. Очень ценю Ваш вклад в российское IT-сообщество. Рад, что Вы у нас есть, и что я нашел на кого опереться в этой новой прогрессивной парадигме развития IT."

https://irreplaceable-ai.ru/products/3d-agent

Зацените какую имбу для вас подготовил https://t.me/vladm/1628

Кто контролирует работу AI-агента? Вчера вечером еду на дачу и за рулем, с телефона решил протестить анимацию в Claude. Написал в Codex сценарий ролика для урока про агентскую разработку и устройство харнеса и… отдал на производство в Claude. Примерно с таким промптом:

Бро сними мне мульт по сценарию, используй этот скилл: https://github.com/kuhnhomeuk-cell/procedural-film/

Напомню, за рулем. С телефона. Меня это бесконечно поражает. Анимации делаются на HTML. Качество невероятное. Сам урок, кстати, можно забрать тут: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/from-coding-to-agent

A что теперь должен уметь разработчик? Я записал новый бесплатный урок – "От AI-кодинга к AI Engineering". Это технический ролик про архитектуру. Я взял обычный React-проект и на его примере показал, что происходит, когда мы перестаём просто просить ИИ написать код и начинаем строить собственных ИИ-агентов. Внутри урока: – сначала даём задачу готовому кодинговому агенту и смотрим, как он работает с проектом; – затем буквально на TypeScript собираем своего простого агента: модель, инструменты, чтение и изменение файлов, запуск задач; – разбираемся, почему фраза агента «готово» ещё не означает, что задача действительно выполнена; – смотрим, что произойдёт, если дать агенту слишком много прав – например, разрешить ему без ограничений работать с файлами и терминалом; – добавляем ограничения, проверки, лимиты и наблюдаемость; – а потом используем то же самое ядро уже для другого агента, который работает не с кодом, а с данными приложения и запрашивает подтверждение перед изменениями. И вот здесь, на мой взгляд, становится хорошо видно, в чём вообще заключается работа AI Engineer. Спойлер: не в том, чтобы писать код быстрее руками. И даже не только в том, чтобы хорошо пользоваться Cursor, Claude Code, Codex или другими инструментами. А в том, чтобы уметь строить программный слой вокруг AI: давать модели нужные инструменты, ограничивать её возможности, контролировать действия, проверять результат и встраивать всё это в реальное приложение. Под видео я также оставил исходный код проекта, чтобы можно было скачать его и самостоятельно посмотреть, как всё устроено. Урок бесплатный. 👉 Забрать урок: https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer/from-coding-to-agent Если вы JavaScript / TypeScript-разработчик и хотите понять, куда сейчас двигается разработка с AI – думаю, этот разбор будет очень кстати. А если после урока захотите пойти глубже, там же можно будет посмотреть программу AI Engineer. Мы сейчас запускаем 2 поток и вы можете на него попасть.

Мой любимый кодинг-агент – не Claude Code или Codex. Гайд по Pi Делюсь полезнейшим инструментом и гайдом как им пользоваться. ПАЙ – минимальный харнес, который вы кастомизируете под себя. Зачем? Чтоб лишнего не тянул и лучше работал. Например, это экономит около 40% потребления токенов, в отличии сложных харнесов. Внутри настройка и демонстрация работы на проекте. Ниже, мои плагины, которые использую для кастомизации:

1. Context7 – актуальная документация внутри агента GitHub: https://github.com/upstash/context7 2. Pi Web Access – поиск в интернете Добавляет агенту веб-поиск и чтение страниц. https://pi.dev/packages/pi-web-access 3. Pi Lens – диагностика кода Pi начинает получать дополнительную инфо от линтеров и других инструментов вокруг кода. https://pi.dev/packages/pi-lens 4. Pi Interview – пусть агент сначала задаёт вопросы Завтавляет агента уточнить требования: – какая авторизация – какие роли – какая база – какие ограничения https://pi.dev/packages/pi-interview 5. Plannotator – ревью плана до написания кода Агент сначала строит план реализации. https://pi.dev/packages/%40plannotator/pi-extension 6. Pi Interactive Shell – нормальная работа с живыми процессами Нужен, если агенту приходится взаимодействовать с: — dev-серверами — интерактивными CLI — процессами, которые работают долго — командами, которым нужен ввод пользователя https://pi.dev/packages/pi-interactive-shell 7. Prompt Template Model – свои готовые workflow Можно сделать собственные команды под повторяющиеся задачи. Например: /review И внутри уже будет задано: – какую модель использовать – какой skill подключить – что именно проверить – в каком формате вернуть результат https://pi.dev/packages/pi-prompt-template-model 8. Pi Powerline Footer – нормальный статус агента Добавляет информативную нижнюю панель. Можно видеть: – текущую модель – Git-ветку – заполнение контекста – стоимость – другую информацию о текущей сессии https://pi.dev/packages/pi-powerline-footer

Смотреть гайд на: Youtube | Rutube А если вы хотите разобраться в том, что такое харнесс, как агенты работают под капотом и чем на самом деле занимаются AI-инженеры – я выпустил бесплатный урок на 40 минут

Что останется программисту, когда код начнёт писать AI А вот собственно, и сам подкаст! В гостях Константин, DeusOps: предприниматель, инженер, преподаватель. У него аутстаф-компания, гик-кофейня в Петербурге и прошлое офицера коммерческой гильдии в World of Warcraft. Разговор о том, что ИИ уже заменил в реальном бизнесе: агент Тина работает вместо проджект-менеджера, кофейней управляет MCP-сервер, а платформу, которую команда делала 4 года, выбросили и пересобрали с Claude Code. Много внимания уделили тому, как не уходить в идеализацию разработки ради разработки, а заканчивать проекты и доводить их до рабочего результата. Это очень важно в наш технологичей век, когда от идеи до реализации практически отсутствует время. Нужно уметь этим пользоваться. Еще мы подняли важный вопрос мидлов на рынке. Нынешние мидлы вырастут в сеньоров, а джун, который просто оператор Claude, в мидла нативно не вырастет. Останутся те, кто может остановить модель и сказать, как сделать архитектуру лучше, и те, кто умеет собирать harness вокруг агента. Кстати, этому и посвящён мой новый практикум: агент у всех один и тот же, разница в том, что вы дали ему на входе – контекст проекта, порядок работы, инструменты и проверки перед публикацией. ПРАКТИКУМ «3D AGENT» — 1 490 Смотреть выпуск: Youtube | Rutube

А если мне не нужен 3D-сайт? Тут прилетело много вопросов относительно нового тренинга – отвечаю. При анонсе тренинга в первую очередь видишь яркую часть: Blender, объёмный объект, красивый лендинг. Зачем мне это, если я занимаюсь обычной веб-разработкой? Давайте на примере. У вас есть работающая страница. Нужно поручить агенту добавить форму заявки, сохранить существующие стили и проверить, как всё выглядит на телефоне. Чтобы принять такую работу, придётся заранее определить несколько вещей: какие файлы можно менять, что должно остаться на месте и по каким признакам задача будет считаться готовой. Иначе часть этих решений агент примет за вас. В 3D Agent мы последовательно выстраиваем такой процесс. Описываем проект, задаём правила, подключаем внешний инструмент, организуем проверки и доводим страницу до публикации. Я выбрал 3D-лендинг, потому что на нём хорошо виден весь путь: агент создаёт объект в Blender, переносит его на сайт, а затем мы проверяем получившийся проект. Из практикума вы сможете забрать сам подход к работе: как подготовить задачу, организовать изменения и проверить результат. Его можно адаптировать к своим проектам и привычному coding-агенту. Семь уроков в записи. Стоимость — 1 490 ₽. Опыт работы с Pi и Blender заранее не нужен. Посмотреть программу и демо

🚀 Практикум «3D Agent» – Соберите и опубликуйте свой 3D-лендинг с AI-агентом от настройки контекста и инструментов до готовой публичной ссылки Ловите гиперпользу для тех, кто понимает как важно переходить в AI-разработку. 3D Agent – практикум, на котором мы настроим AI-агента и соберём с ним интерактивный 3D-лендинг. Хочу разобрать знакомую ситуацию. Вы поручаете AI задачу, получаете первый вариант и начинаете уточнять: «Здесь поправь», «Это верни», «Теперь проверь». Через несколько итераций уже сложно вспомнить, какие требования он учёл и что ещё осталось доделать. Чтобы управлять такой работой, нужно заранее договориться с агентом: что строим, какие изменения допустимы и как будем принимать результат. Этому и посвящён практикум. Пройдём весь процесс на одном проекте: Зададим готовому агенту Pi контекст и правила работы. Подключим Blender через MCP и создадим 3D-объект. Соберём страницу с мобильной версией. Проверим результат, исправим ошибки и опубликуем сайт. Мне хотелось выбрать задачу, где результат можно рассмотреть, покрутить мышью и показать другому человеку. Поэтому будем работать  с 3D. При этом предлагаю на каждом этапе задавать себе вопрос: «Как я применю этот приём в своём проекте?» Где описать требования, когда сохранить рабочую версию, что проверить перед следующим изменением. Именно эти решения пригодятся за пределами учебного лендинга. Внутри 7 уроков в записи. Смотрите и повторяйте в своём темпе. Понадобятся базовые навыки разработки; знакомство с Pi и Blender не требуется. Стоимость — 1 490 Посмотреть демо и купить практикум P. S. Если вы в Клубе Незаменимых, практикум уже включён в подписку.

Claude Code — полный курс. От первого промпта до субагентов и скиллов Дамы и господа, делюсь следующим полезным видео для вас. Технология в представлении не нуждается. Если вы хотели не освоить — даю отличный повод. Внутри: установка и режимы работы, plan mode, CLAUDE.md и spec.md, контроль изменений через git diff, sandbox и rewind, MCP-серверы, субагенты, скиллы и бонус — запуск Claude Code на локальной модели через Ollama. Смотреть на YouTube А так же скромный анонс нового полезного тренинга в честь моего ДР: 🚀 Соберите и опубликуйте свой 3D-лендинг с AI-агентом — от настройки контекста и инструментов до готовой публичной ссылки. Практикум «3D Agent»: 7 уроков, ~2 часа практики — 1 490 ₽

Сегодня новый видос выложу. А раз у меня ДР, то и праздничный анонс 🎉

Claude Code, Codex и Cursor в одном окне — это Orca Давайте сразу начнем с первой. (Всего у меня их 7) Полезный гайд на новую современную IDE – Orca. Как эффективно управлять агентами в привычном интерфейсе. Программа бесплатная и работает со всеми агентами Гоу смотреть: https://youtu.be/nL0HxmclDCw

Начнем движ? У меня для вас куча полезных

Выпустил довольно большое обновление для клуба «Незаменимых» и хочу чуть подробнее рассказать, что именно реализовано У нас стало довольно много участников, материалов и вообще разных процессов. И в какой-то момент стало понятно, что одного Telegram чата для такой экосистемы уже просто недостаточно. Поэтому мы постепенно собрали вокруг клуба довольно большое интегрированное IT-решение. В нём есть три основных уровня: Первый – сама обучающая платформа Там можно находить списки сервисов, основные концепции, уроки, отдельные квесты и весь образовательный путь. То есть участнику не нужно вспоминать, в каком посте или чате лежал нужный материал. Он заходит на платформу и понимает, что у него уже пройдено и куда двигаться дальше. Второй слой – поиск людей внутри клуба Клуб – это всё-таки не только контент, а в первую очередь среда для взаимодействия с людьми и экспертами. Допустим, вы заходите в клуб и хотите найти партнёра для проекта. Или вам нужен маркетолог с определёнными компетенциями. Вы просто пишете свой запрос в чатик, а бот автоматически находит несколько подходящих участников, которые открыты к взаимодействию. Причём он ищет людей по смыслу запроса, а не просто по должности. А в ответе показывает конкретный фрагмент анкеты, по которому можно понять, почему этот человек вам подходит. И третий слой – дайджест новостей С нейросетями сейчас происходит просто какое-то безумное количество информационного мусора. Огромное количество каналов пишет примерно об одном и том же, и уже сложно ориентироваться, где главное, где нет, где подтверждённое событие, а где просто очередной слух. Поэтому мы сделали отдельный микросервис, который сейчас анализирует 23 Telegram-канала и 13 сайтов. Это в том числе источники, которые я сам читаю. Дальше всё это прогоняется через довольно продуманную систему: одинаковые публикации объединяются в одно событие, ищутся первоисточники, проверяются подтверждения, а сами новости ранжируются по тому, насколько сильно они действительно влияют на индустрию. И каждый день участники клуба получают нормальный умный дайджест, который позволяет вообще не тратить время на весь этот поток. То есть если за день была одна действительно важная новость, в дайджесте будет одна новость. А если ничего важного и подтверждённого не произошло, система вообще не будет генерировать выпуск просто ради выпуска. В итоге снаружи всё выглядит довольно просто: можно учиться по понятному пути, находить нужных людей внутри клуба и за несколько минут понимать, что важного произошло в индустрии. Но технически внутри получилась достаточно комплексная и, как мне кажется, очень интересная система. Я написал большой блог-пост о том, как она устроена: как мы разделили всё на отдельные сервисы, как работает мэтчинг участников, как ИИ проверяет и ранжирует новости и почему финальные решения у нас всё равно принимает код. Материал именно для инженеров. Если вам интересно разобраться во внутренностях, почитать в блоге клуба: https://irreplaceable-ai.ru/blog/ai-integration

Так же напомню, что до 7 сентября открыт вход в клуб для того, чтоб за осень разобраться как создать приложение и довести его до рабочего состояния. Как продвинуть в рынок и получить первых клиентов. И как автоматизировать процессы для сокращение рутины через ИИ. Ознакомиться тут: https://irreplaceable-ai.ru/events/ai-fall

Поздравляю с 1 сентября! Теперь нам не надо в школу на уроки Когда я был школьником мне не нравилось начало лета – ведь это была некая обязаловка. Конец свободы и этот режим уроков с 8 утра в любую погоду. Но с возрастом, когда работа теперь всегда – мне напротив, нравится начало осени, ведь это более размеренный и спокойный период, когда можно углубиться в свои проекты, начать новое и крафтить. Думаю, у многих из вас есть огромное количество идей в бэклоге: – Незаконченный AI-сервис – Репозиторий, который не открывали с весны – Рабочая рутина, которую давно пора автоматизировать Благо, у нас теперь есть мощные инструменты в виде ИИ, которые позволяют при правильном применении реализовать то, что давно у вас в голове. Поэтому сегодня я открываю набор в осенний практический сезон Клуба Незаменимых — «От идеи до системы». Мы сделаем за этот сезон 1 реальный проект полным циклом. Вот какой на это план: Сентябрь – СДЕЛАТЬ Довести идею, функцию или рабочую задачу до версии, которую можно открыть, показать и протестировать. Октябрь – ПРОДВИНУТЬ Выбрать аудиторию, сформулировать оффер и выйти к реальным людям за обратной связью, пользователями, лидами или первыми продажами. Это особенно важно для инженеров, которые знаю КАК построить, но не знают, а что с этим делать дальше. Ноябрь – АВТОМАТИЗИРОВАТЬ Взять один повторяющийся процесс, собрать вокруг него ИИ-автоматизацию и посчитать результат. Например, автоматизация рекламных компаний, создания продукта или ведение процессов. Чтоб сфокусироваться на главном. Это не курс (хотя в клубе есть большая библиотека материалов), а совместная периодическая работа с такими же билдерами. Ритм следующий: Понедельник – фиксируешь конкретный результат недели. Среда – получаешь помощь, практический материал, эфир или разбор. Пятница – показываешь, что действительно сделал. Я сам прохожу сезон вместе с участниками на одном реальном ИИ-проекте. Буду каждую неделю показывать прогресс, ошибки, решения и итог каждого месяца. Не заранее подготовленный успешный кейс, а реальный процесс работы. Необязательно иметь стартап или создавать большое приложение. Можно: – собрать небольшой продукт с нуля; – доделать существующий проект; – решить рабочую задачу или создать внутренний инструмент; – присоединиться к проекту другого участника. Сезон создан прежде всего для разработчиков и технических специалистов, которые уже используют агентов, но хотят наконец перейти от абстрактных пет проектов к сильному рабочему кейсу. Внутри будет два режима: Свободное участие – материалы, эфиры, записи, сообщество и витрина проектов. Активный трек – еженедельные контрольные точки, напоминания, возможность попасть на мой разбор и участие в итоговой витрине. На сентябрь в активном треке будет 50 мест. Специальный тариф на весь осенний сезон: 13 900 ₽ за три месяца. Сезонный тариф доступен до 7 сентября, 23:59. Подробная программа и вход описал на отдельной странице клуба: https://irreplaceable-ai.ru/events/ai-fall Осень только началась, но время идет быстро. И вопрос только в том, что останется после неё: ещё одна папка с идеями или работающая система? Будем ждать вас внутри незаменимых.

Claude Code, Codex и Cursor одновременно. И никакого хаоса Выложил видео на 15 минут про очень крутой инструмент — Herdr. Он нужен для тех, кто пишет код с множеством агентов. В консоли хердр позволяет управлять множеством проектов и агентов внутри них. В моем случае это Claude, pi, codex & opencode. Все агенты помещаются в один терминал, где происходит управление. Не только с помощью клавиш, но и мышки. Хорошая возможность начать пользоваться подобными инструментами. В конце видео показал один имбовый кейс мультиагентности в хердере, в общем залетайте и внедряйте, тема крутая: Youtube | Rutube

Есть такой редактор Orca. Даже не IDE, а ADE Мне его ребята в клубе «Незаменимых» какое-то время дико нахваливали. Причём ребята опытные, разработчики, мнению которых я доверяю. У меня первая реакция была примерно: ну зачем мне ещё один инструмент? У меня есть Codex, Claude Code, всё прекрасно работает. Куда ещё? Но подумав, решил затестить. И, теперь понял, почему они его так хвалили. Главный фишка Orca для меня в том, что я наконец-то смог собрать всех своих рабочих агентов в одном месте. Потому что я постоянно подбираю конкретную модель под конкретную задачу. Что-то делаю через Claude Code, что-то через Codex. Иногда гоняю локально Qwen, Gemma или DeepSeek. Недавно вот тестировал Ox Alpha через OpenCode. И раньше под всё это у меня было миллион разных мест. Здесь Codex. Там Claude Code. Для локалок ещё что-то. Для очередного эксперимента открываем четвёртый инструмент. В Orca я просто собрал всё это в одну нормальную диспетчерскую и могу одновременно менеджерить разные проекты, задачи и агентов. Каждую задачу можно запускать в отдельном git worktree, то есть агенты работают изолированно. Есть сплиты терминала, встроенный Chromium с Design Mode, можно прямо на diff оставлять комментарии агенту, GitHub и Linear внутри, SSH-worktrees для удалённых машин, поиск по проекту, drag&drop файлов агентам, отдельный CLI. Даже usage Claude и Codex можно отслеживать и между аккаунтами переключаться. Плюс есть мобильное приложение. Это одна из удобнейших фичей. Мы плавно приходим к тому, что среда разработки превращается в такую диспетчерскую для агентов. Есть разные модели, задачи, проекты, а ты уже сверху всем этим управляешь, смотришь результаты, ревьюишь и решаешь, кого куда отправить. Если вы много пишете код с нейронками, а особенно если уже используете несколько моделей под разные задачи, очень советую Orca хотя бы потыкать. https://www.onorca.dev/ Если тут накидаете достаточно реакций, сниму отдельный туториал на YouTube и покажу уже свой workflow: что под какие задачи использую и как всё это оркестрирую.

Зацените как сделал манифест Сейчас с нейронками довольно просто делать себе сайты, которые раньше вообще были не доступны. Решил сделать демку для клуба сделав на сайте красивый манифест. Обязательно заходите и слушайте с музыкой для атмосферы: https://irreplaceable-ai.ru/manifesto Очень кайфово и эффектно сейчас такие сайты делать и кастомизировать под свои задачи! Кстати, в клуб выложил 40+ подобных премиальных шаблонов, которые можно забрать к себе и делать свои собственные проекты

10 августа открываем первый поток AI Engineer Материалы курса находятся в записи, а доступ сохраняется на шесть месяцев. Поэтому можно спросить: зачем вообще нужна дата старта? Потому что «получить доступ» и «собрать работающую систему» — разные результаты. Можно посмотреть первые уроки, отложить практику до свободных выходных и через несколько месяцев получить ещё одну незавершённую папку с материалами. Поэтому маршрут первого потока разделён на три контрольные точки: 1. Agent Core: agent loop, reviewer, harness, structured outputs и tools. 2. Knowledge & Integrations: MCP, внешние сервисы, RAG и eval-набор. 3. Agentic OS: router, память, streaming, deployment и итоговый проект. У каждой точки будут обязательные артефакты, критерии готовности и рекомендации по самопроверке. Те, кто пройдёт все этапы и соберёт собственную Agentic OS, смогут отправить проект на публичный групповой code review. Будем смотреть не стиль одной функции, а архитектурные решения: границы движка и домена, tools, MCP, RAG, evals, безопасность и production-риски. Именно поэтому первый поток ограничен 50 участниками. Основной набор закрываем 10 августа, в день открытия курса. Стоимость — 70 000 ₽, доступна рассрочка. Посмотреть программу и присоединиться →

У меня уже есть Cursor. Зачем мне Agentic OS? Это один из самых частых вопросов про курс «AI Engineer». И он логичный. Cursor, Claude Code и Codex уже умеют читать репозиторий, менять несколько файлов, писать тесты и проверять сборку. Разработчику они дают огромный рычаг. Но coding agent и AI-продукт — не одно и то же. Допустим, вы строите агента для работы с документацией компании. Ему нужно найти достоверные данные, выбрать разрешённый инструмент, обратиться к внешней системе, сохранить контекст, проверить ответ, пережить ошибку и оставить trace всего процесса. Cursor поможет написать код этих компонентов. Но сам по себе не ответит на инженерные вопросы: - где проходит граница ответственности модели; - чем контекст отличается от памяти и базы знаний; - когда нужен tool, а когда MCP; - как ограничить опасные действия; - как воспроизвести ошибку; - как измерить качество и не пропустить регрессию; - как сменить модель, не переписав приложение. Это уже задача AI-инженера: построить управляемую систему вокруг модели. Именно поэтому на курсе мы собираем не «ещё одного чат-бота», а Agentic OS на TypeScript. Один проект проходит десять версий: от agent loop в одном файле до tools, MCP, RAG, памяти, evals, observability, streaming и production-инфраструктуры. Coding agents остаются рабочим инструментом. Но после курса вы должны понимать не только как попросить AI написать код, а какую систему нужно построить и как доказать, что она работает. Первый поток стартует 10 августа. Основной набор открыт до старта. Посмотреть программу и присоединиться

«У меня уже есть Cursor. Зачем мне Agentic OS?» Это один из самых частых вопросов про курс «AI Engineer». И он логичный. Cursor, Claude Code и Codex уже умеют читать репозиторий, менять несколько файлов, писать тесты и проверять сборку. Разработчику они дают огромный рычаг. Но coding agent и AI-продукт — не одно и то же. Допустим, вы строите агента для работы с документацией компании. Ему нужно найти достоверные данные, выбрать разрешённый инструмент, обратиться к внешней системе, сохранить контекст, проверить ответ, пережить ошибку и оставить trace всего процесса. Cursor поможет написать код этих компонентов. Но сам по себе не ответит на инженерные вопросы: - где проходит граница ответственности модели; - чем контекст отличается от памяти и базы знаний; - когда нужен tool, а когда MCP; - как ограничить опасные действия; - как воспроизвести ошибку; - как измерить качество и не пропустить регрессию; - как сменить модель, не переписав приложение. Это уже задача AI-инженера: построить управляемую систему вокруг модели. Именно поэтому на курсе мы собираем не «ещё одного чат-бота», а Agentic OS на TypeScript. Один проект проходит десять версий: от agent loop в одном файле до tools, MCP, RAG, памяти, evals, observability, streaming и production-инфраструктуры. Coding agents остаются рабочим инструментом. Но после курса вы должны понимать не только как попросить AI написать код, а какую систему нужно построить и как доказать, что она работает. Первый поток стартует 10 августа. Основной набор открыт до старта. Посмотреть программу и присоединиться →