[Devhands] AI-буткемп: Product Engineer (Алексей Рыбак)

​

С какими запросами приходят на курс:

• Хочу понимать принципы AI-native разработки, и каких навыков мне, возможно, не хватает
  
• Не доверяю агентам, хочу убедиться, что это вообще работает
  
• Хочу начать с азов (память, AGENTS.md, мета-промты, полезные MCP)
  
• Хочу разобраться в AI SDLC и spec-driven разработке
  
• Хочу разобраться какие есть популярные SDD-фреймворки и библиотеки скиллов
  
• Хочу разобраться с loop engineering и использовать паттерны типа review-revise в своих пайплайнах
  
• Хочу попробовать сделать свой проект в соотвествии со spec-driven подходом

Приходите, если хотя бы один из пунктов про вас:

• Все уже на агентах, а вы нет
  Кажется, будто коллеги давно пересели на агентов, а вы всё ещё ищете, с какой стороны подступиться. Расскажем, покажем и научим новому программированию: с курса вы уйдёте с настроенной средой и опытом, который можно сразу же применить в работе
  
• Работаете с агентом "по наитию", далеко не всё получается
  Чтобы работать с агентами эффективнее, нужна системная база: как устроен жизненный цикл разработки с AI, чем спецификация отличается от задачи в тикете, почему агент зацикливается и как из этого цикла его вывести. Без неё каждый новый проект начинается с нуля, а опыт не накапливается
• Агент пишет код, но будто не знает проекта
  У агента нет памяти, проверок линтером, тестов. В итоге вы получаете не коллегу, а стажёра, за которым нужно переделывать. Настроенное окружение — структура репозитория, память, ограничения, проверки — превращает генерацию текста в предсказуемую инженерную работу, и уменьшает ручную работу, значительно ускоряя процесс
  
• Агент уверенно пишет ерунду, забывает важное, игнорируя правила
  Без системного подхода агент не знает ни архитектуры проекта, ни принятых в команде соглашений, ни того, что часть нужного функционала уже написана. Он не ошибается злонамеренно — он просто работает «вслепую»
  
• Код плодится быстрее, чем вы успеваете его читать
  Фичи стали появляться в разы быстрее, но вместе с ними и объём изменений,
  который нужно просмотреть. Начинаешь делать ревью — превращается в узкое горлышко. Проверки и автоматизированное тестирование теперь необходимое условие, но нужно
  грамотно настроить среду
• Самое главное
  Вам нужна настроенная среда и работающий пайплайн на своём проекте — а не конспект

Программа:

Встреча 1:

• База-1: LLM, токены, промты и агенты, re&act, loop engineering, обзор платных и бесплатных решений, варианты подписок и связок агент-подписка-LLM, ключи api.devhands.io

• Практика: проверка агента, API-ключей, skills, mcp; вайбкодинг, его плюсы и минусы

Встреча 2:

• База-2: Структура репозитория, CLAUDE.md/AGENTS.md, форматтеры и линтеры, тестирование, деплой

• Практика: design-система и UI/UX-компоненты, профессиональная работа с мокапами и прототипами

Встреча 3:

• База-3: AI-SDLC, контрольные точки и проверки, паттерны ralph-loop, review-revise, LLM-as-a-judge, SDD и ведение задач

• Практика: программирование проекта с SpecKit

Встреча 4:

• Практика: программирование проекта с openspec

Встреча 5:

• Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers

Встреча 6:

• Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers

Встреча 7:

• резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A

Встреча 8:

• резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A