Войти

AI Engineer

Курс по созданию мультиагентных систем (MAS)

Строй систему, которая строит системы

Начать трансформацию

Ты не работаешь с агентом — ты его нянчишь

Промпт → ждёшь → проверяешь → правишь → повторяешь.
Это не автоматизация. Это ручной труд с иллюзией скорости.

Когнитивный ад 4 часа на правки Опять сломал Какой MCP? Не масштабируется Дебаг до ночи Промпт не тот Откатываю всё Когнитивный ад 4 часа на правки Опять сломал Какой MCP? Не масштабируется Дебаг до ночи Промпт не тот Откатываю всё
20-й промпт Код — мусор Завтра разберусь Работает? Нет. Агент тупит Тесты падают Костыль на костыле Где документация? 20-й промпт Код — мусор Завтра разберусь Работает? Нет. Агент тупит Тесты падают Костыль на костыле Где документация?
Контекст потерял Уже не соображаю Переделывать всё Сложнее таск-трекера — никак Выгорание близко Дедлайн горит Фича не влезает Снова с нуля Контекст потерял Уже не соображаю Переделывать всё Сложнее таск-трекера — никак Выгорание близко Дедлайн горит Фича не влезает Снова с нуля

Больше кода → больше контроля → меньше успеваешь

И так по кругу. Всегда.

Большинство так и останется в этом цикле.

Ты — нет.

Время подняться по стеку.

Строить системы, которые закрывают классы задач.

Проектирование → система. Декомпозиция → система. Исполнение → система.
Make me rich fast 250$ context MCP AI first Skills Codex Test first Vibecoding N8N cooool cursor rules Gemini vs OpenAI VibeAll!!!! prompt eng? spec driven Bug fixer
You are here
Regular Agent
Better Agents
More Agents
Custom Agents
Orchestrator
agents/
├── Code ← Code generation
├── Orchestrator_context
│ ├── researcher ← Context research
│ └── decomposer ← Task breakdown
├── Testing ← Test execution
└── Meta_improver ← Self-improvement

Цель: ZTE

Zero Touch Engineering

Что изменится

Size ↑ Attempts ↓ Streak ↑ Presence ↓

Четыре метрики, которые определяют силу твоей системы.

Как инженер. Как предприниматель. Как строитель.

Size ↑

Размер задачи, которую система способна выполнить.

  • Без ограничений контекста.
  • Без ручной декомпозиции.

Отдал — система разобралась сама.

Attempts ↓

Количество попыток до результата.

Не 5. Не 10. Не 20.

Одна.

Сказал — сделано — работает.

Это и есть доверие.

Streak ↑

Сколько задач подряд закрыто с первого раза.

Не случайность. Не везение.

Показатель зрелости системы.

Чем выше streak — тем крепче доверие.

Presence ↓

Сколько тебя нужно внутри процесса.

Сейчас: постоянно сидишь, проверяешь, правишь.

Цель: ноль.

Меньше babysitting — больше скорости.

Система работает. Ты свободен.

Size ↑ Attempts ↓ Streak ↑ Presence ↓

Каждое улучшение системы двигает эти числа.
Каждое движение — рост доверия и скорости.

Конечная точка: Zero Touch Engineering.

Что внутри

Видеоуроки

8 уроков

  • От основ до продвинутых техник
  • ZTE — любая задача с первого раза
  • Смотришь, понимаешь, применяешь
Репозитории

Код к каждому уроку

  • Рабочие примеры — запускай и пробуй
  • Собирай свои проекты на основе
  • Повторяй уроки на практике
Тактики

Конкретные приёмы

  • Ускоряют работу в разы
  • Дают уверенность в результате
  • Проверены на реальных проектах
Early Birds

Агентная система

  • Полная мультиагентная система
  • Регулярные обновления
  • Готова к использованию сразу

Остальные получат open-source версию

Научишься работать с ИИ правильно — получишь скорость, качество и уверенность в результатах.

Для себя, для команды, для бизнеса.

Даже базовая часть курса — прыжок вперёд от 95% рынка.

Ты учишься играть в игру, которая начнётся завтра.

8 тактик AI Engineering

Урок 1

Перестаньте писать код

  • Core 4 агентного программирования
  • Vibe Coding vs AI Engineering
  • Программируемый режим Claude Code
Урок 2

12 точек приложения силы

  • SDLC как фреймворк успеха
  • In-Agent и Through-Agent leverage points
  • KPI агентного программирования: Size, Attempts, Streak, Presence
Урок 3

Шаблонизируйте инженерию

  • Планы как масштабированные промпты
  • Мета-промпты и темплейты
  • Higher Order Prompts (HOP)
  • /chore, /bug, /feature команды
Урок 4

AFK Agents

  • PITER Framework: Prompt, Trigger, Environment, Review
  • AI Developer Workflows (ADWs)
  • От промпта до PR автоматически
  • Выделенная среда для агентов
Урок 5

Closing the Loop

  • Самокорректирующиеся системы агентов
  • Стратегические feedback loops
  • Closed Loop Prompts
  • «Пусть код пишет себя сам»
Урок 6

Agentic Review

  • Специализированные Review-агенты
  • Documentation-агенты
  • Тестирование vs ревью агентной работы
  • Фокус вместо универсальности
Урок 7

ZTE: Zero Touch Engineering

  • North Star агентного кодинга
  • От «in loop» к «out loop» к ZTE
  • Кодовая база, которая шипает себя сама
  • Архитектура полной автономности
Урок 8

The Agentic Layer

  • Мета-тактика объединяющая всё
  • Как стать незаменимым в Phase 2
  • Инженерное excellence в агентных системах
  • Фундаментальный принцип AI Engineering

Что вы получите

Кодовые базы для уроков чтобы сразу практиковаться

Готовые темплейты, которые можно переиспользовать и дорабатывать

ADW код из которого соберёте свой Swarm или используете существующий

Локальное сообщество с инженерами и предпринимателями для роста, решений и партнёрств

Для кого этот курс

Инженеры, которые устали от вайбкода

Предприниматели, у которых горит

Смелые, кому не страшно погружаться в техническую часть

Выберите свой путь к AI Engineering

Предпринимателям / разработчикам / смелым

50 000 ₽

Начать обучение

Компаниям

По запросу

Связаться