Курсы: Разработка и программирование

Кейсы и инсайты со всего мира. Уроки по 15-30 минут. Последнее обновление — 12 сентября 2026. Углубиться в ИИ, стать продвинутым пользователем Проекты, креативы, изображения, презентации, аналитика, исследования, агенты, вайбкодинг и неочевидные хаки Курс создан vc.ru Главу «Исследования» и кейсы в «Агентах» готовил нейроэксперт Денис Ширяев Научитесь: Анализировать продукт Проводить исследован Запускать агентов Придумывать рекламу Создавать презентации Кодить лендинги и игры Генерировать изображения Автоматизировать рутину Из чего состоит курс? Из девяти глав — от промптов до ИИ-агентов и вайбкодинга: работа с текстами, файлами, изображениями, презентациями, исследования и аналитика. Практические уроки по 15–30 минут, кейсы, проверенные руками. Нужен ли английский язык? Нет. Мы работали в русскоязычном интерфейсе ChatGPT и все эксперименты проводили на русском. Нейросеть отлично его понимает и хорошо справляется с генерацией текстов и надписей на изображениях. Сколько длится курс? Жёстких дедлайнов нет — проходите в удобном темпе. В среднем обучение занимает 10–14 дней, доступ к материалам остаётся навсегда.

Курс о том, как делать сайты, ботов и приложения с помощью нейросетей — без знания кода. За курс вы соберёте 5 рабочих продуктов и научитесь делать новые самостоятельно. Раньше для любой идеи нужен был разработчик. Объяснить задачу, подождать, заплатить, переделать — и в итоге получить не совсем то, что хотелось. Сейчас это работает иначе. Вы описываете что хотите — нейросеть пишет код. Вы смотрите что получилось, говорите что поправить — она правит. Это и называется вайбкодинг. На курсе я показываю как это работает на практике — от простых вещей до продуктов, которые реально запускаются в интернете.

Паттерны. SOLID. Тестирование. Автоматизация. Непрерывная интеграция. чистый код. Современный C++

​ Станьте экспертом в агентном программировании. Научитесь эффективно работать с контекстом, настраивать харнес (тулы, mcp, память) и проектировать циклы верификации. Реализуете проект через Spec Driven Development и интегрируйте AI в SDLC (Github Workflow) Обновленная программа ИИ-агенты становятся стандартом современной разработки Рынок AI-разработки растёт Компании массово внедряют workflow-системы, чтобы экономить время, снижать издержки и быстрее масштабироваться Подходит для реальных инженерных задач Дебаг, рефакторинг, проектирование архитектуры, работа с документацией и Git — ИИ усиливает разработчика на каждом этапе Новый стандарт работы разработчика Сегодня недостаточно просто писать код. Важно уметь работать с агентами, управлять контекстом, моделями и инструментами, интегрируя ИИ в рабочий процесс Навык, который покупают компании Бизнесу нужны специалисты, которые умеют не просто использовать GPT, а выстраивать AI-ориентированный workflow и работать с агентами в продакшене Кому подойдет курс Разработчикам (backend / frontend / fullstack) Научитесь использовать ИИ-агентов для дебага, рефакторинга, проектирования архитектуры и ускорения разработки Тимлидам и техлидам Сможете внедрить AI-workflow в команду, повысить скорость разработки и выстроить безопасную работу с ИИ Специалистам, которые уже в IT и хотят расти Если вы чувствуете, что просто писать код уже недостаточно — этот курс поможет выйти на новый уровень инженерного мышления Тем, кто хочет стать AI-Native разработчиком Разберётесь, чем GPT отличается от агента, как устроены sub-agents, MCP, skills и как применять их в продакшене Программа курса «ИИ для разработчиков» Введение в разработку с ИИ Короткий синхронизирующий блок, чтобы все стартовали с одной точки. Если вы уже в агентной разработке — переходите сразу к Модулю 1 Выбор моделей и уровень ризонинга. Локальные модели Обзор ассистентов и ценообразование. Экономика цена/качество Контекст инжиниринг. Планирование и исполнение Устройство агентов. loop, harness, tools, mcp и как они взаимосвязаны Память, AGENTS. md и его эффективное использование Безопасность и контроль разрешений Результат: Единая база у всех — дальше только то, чего вы ещё не умеете Spec Driven Development Верификация результата работы агента. Учим агент гарантировать работоспособность своих решений Скилы. Разбираем устройство, знакомимся с популярными и учимся управлять их жизненным циклом в проекте Spec Driven Development. От проектирования до реализации. Создаем ADR, PDR и другие артефакты без ручного участия. Внедряем автоматический контроль целостности и обновление Онтология проекта. Описываем доменную модель, сущности, связи и процессы Разбор реальных кейсов на базе скилов Matt Popcock (№1 в мире по популярности) Результат: Вы переходите от обычного режима планирования в режим работы через спецификацию Паттерны агентной разработки Лучшие практики организации проекта, обвязки и взаимодействия с агентом Адаптация проекта под агента. Почему нужно менять код, а не описывать правила Метанавыки: как понимать где LLM не справляется и по каким причинам. Как улучшать обвязку и код проекта задавая правильные вопросы Как изменяются подходы при разработке в закрытых контурах, чтобы максимизировать пользу от агентов Антипаттерны. Разбор типовых ошибок при работе с агентами (даже когда кажется, что знаешь все) Результат: Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать Внедрение AI в SDLC Выстраиваем процесс разработки, где ИИ — часть инженерной среды Conventional Commits, автосборка change-log и публикация релизов Триаж тикетов. Классифицируем и распределяем CI/CD и деплой через MCP-инструменты («деплой агентами») Интеграция с тикетницей, ревью пулреквестов и отчеты Результат: Ваш проект со временем становится настолько понятным для агента, что почти каждая задача заканчивается кодом, который не нужно дорабатывать Оркестрация субагентов и мультиагентные пайплайны Собираем систему из нескольких агентов по ролям и держим её предсказуемой на передачах Read-only субагент-Reviewer и пайплайн Coder → Reviewer → Summarizer под оркестратором Контракт роли: цель, формат вывода, границы; сжатые сводки на передачу «Модель под роль» под разные шаги пайплайна Fan-out параллельных ревьюеров (безопасность / стиль / производительность) → synthesizer Защита от каскада галлюцинаций: цитирование и cross-check на границах передачи Наблюдаемость передач и rule-based оценка на стыках Результат: Вы проектируете многоагентные пайплайны, которые не разваливаются на передачах Итоговый проект Букинг тайм-слотов по типу calendly с поддержкой разных расписаний и видов активностей. Разработка через Design First подход Проектирование архитектуры и API-контракт (TypeSpec) Разработка backend и frontend через SDD Интеграционное и E2E тестирование Непрерывная интеграция и деплой в PaaS (через mcp) Результат: Готовый проект в портфолио и опыт AI-ориентированной разработки Работа с legacy-кодом (только для тарифа «Расширенный») анализ существующего проекта погружение ИИ в структуру проекта безопасный рефакторинг постепенное внедрение AI в существующие процессы Тариф Расширенный Старт 16 сентября Программа актуализирована в июле 2026 года

​ Полный курс по работе с AI-агентом OpenAI для разработчиков. Курс даёт системное понимание Codex — не как веб-чата, а как агента, который работает прямо в вашем проекте из терминала. Вы начнёте с подключения, регистрации в OpenAI и настройки, разберётесь с интерфейсом терминала и выбором модели, научитесь управлять контекстом сессии и формулировать эффективные промпты. Уже на старте вы почувствуете разницу между случайным использованием и осознанной работой с инструментом. Затем вы освоите ключевые инструменты продуктивности: AGENTS.md как память проекта, skills для автоматизации повторяющихся задач, hooks для контроля качества кода, MCP-серверы для подключения баз данных и внешних инструментов. Разберём git-интеграцию с коммитами и pull request'ами, code review силами Codex и работу с GitHub. В финальной части вы научитесь упаковывать свои инструменты в плагины и распространять их внутри команды. В результате у вас будет не просто знание отдельных функций, а целостный рабочий процесс AI-ассистированной разработки — от первого запроса до командной автоматизации. Всё это отрабатывается на сквозном проекте: за курс вы соберёте сервис мониторинга доступности сайтов на Go, Next.js и PostgreSQL — с регистрацией, точками мониторинга и графиками аптайма. Проект лежит на GitHub с отдельным коммитом под каждую фичу, поэтому его состояние можно посмотреть на любом этапе. Отдельный раздел посвящён документации: гайдам для агента, ADR и генерации OpenAPI-спецификации прямо из кода. Чему вы научитесь: После прохождения курса вы сможете: Эффективно работать с Codex в терминале Управлять контекстом сессии и формулировать промпты Настраивать AGENTS.md как память проекта Создавать skills для автоматизации повторяющихся задач Настраивать hooks для контроля качества кода Подключать MCP-серверы к Codex Интегрировать Codex в git-workflow с коммитами и PR Создавать и распространять плагины внутри команды Управлять разрешениями и безопасно работать с проектами Выбирать подходящую модель под задачу Генерировать документацию и OpenAPI-спецификацию из кода Минимальные требования: Базовое знание любого языка программирования Технологии: Codex MCP Git GitHub Terminal Go Next.js PostgreSQL Docker Playwright Проверенные форматы: Мини-лекции Короткие видео (по ~5 минут) позволяют обучаться даже тогда, когда времени на полноценное обучение не хватает Упражнения Выполняйте задачи, а затем сравнивайте с верным процессом решения в видео для самопроверки Конспекты Каждая лекция сопровождается детальными конспектами для удобного поиска информации Домашние задания Осваивайте материал на реальных задачах, которые потом пригодятся в работе Что будем писать: Сервис мониторинга Мы создадим SaaS-приложение для системы мониторинга доступности сайтов с дэшбордом, аккаунтами и настройками мониторинга. 92 урока, видео с конспектами. 11 упражнений для закрепления на практике. 72 теста для проверки знаний. Автор Антон Ларичев Основатель PurpleCode и школы PurpleSchool, ex-CTO 14 лет опыта разработки, более 10 лет управления ИТ-проектами и интернет-маркетинга Стек: JavaScript, TypeScript, PHP, Go, C#, Swift и Python Активно внедряет гибкие методологии разработки в компании и внутренние обучения для команд Тариф Самостоятельный Уроки Упражнения

Этот интенсив для вас, если: Ваш доход упёрся в потолок. Работаете столько же или больше, а денег не прибавляется. Цены растут быстрее дохода. Хотите прибавку — не вместо основной работы, а вместе с ней, без увольнения и без риска. Вам кажется, что уже не тот возраст. Большинству наших студентов за 45 — и это никак не мешает им зарабатывать. Заказчику неважно, сколько вам лет: он смотрит на сайт, а не на паспорт. Вам кажется, что вы не успеваете за всем этим ИИ. Пока одни разбираются в нейросетях ради интереса, другие уже берут за это деньги. Технология новая — именно поэтому в ней ещё мало людей и много свободных заказчиков. Вы боитесь искать клиентов и продавать. Здесь продавать не придётся. Вы отправляете не предложение, а готовый сайт — работа говорит за вас. А переписку может вести сама нейросеть. Вы приходите с работы выжатым и не готовы «менять жизнь». И не надо. Один сайт — двадцать минут. Пара свободных вечеров в неделю, готовые дизайны, без программирования. Доход встраивается в вашу жизнь, а не ломает её. Вы уже покупали курсы — и не дошли до денег. Так бывает, когда учат инструменту, но не дают ни готовой услуги, ни клиентов, ни поддержки. Здесь наоборот: одна понятная услуга, за которую платят, и путь к первому заказчику по шагам. Вы пробовали нейросети сами, но не сложилось в систему. Поиграть с нейросетью и получать за это деньги — разные вещи. Разница не в самой нейросети, а в том, есть ли у вас понятная услуга и понятно ли, кому её предлагать. Что вы получите за 4 дня: Технологию конвейера вайб-сайтов. Как собирать сайты не по одному, а потоком — по готовым шаблонам и заготовкам для нейросети. Это то, чему не учат на других курсах. Систему, в которой клиенты приходят сами. Нейросеть находит компании без сайта, пишет им и ведёт переписку. Искать заказчиков и уговаривать их не придётся. Понимание, кому нужны сайты и сколько за них платят. У миллионов небольших компаний есть карточка на Яндекс.Картах и нет сайта. Визитка — 15–25 тысяч ₽, сайт с приёмом заявок — 30–50 тысяч ₽, поддержка — от 5 тысяч ₽ в месяц. План первых денег. Кому написать, сколько просить и как заработать свои первые 20 000 ₽ — по шагам, а не «просто начните». Живое доказательство и готовые дизайны. Сайт для реального бизнеса соберём за 20 минут прямо в эфире — нишу выбираете вы в чате. Дизайны заберёте себе. Программа интенсива День 1. Стабильный дополнительный доход на сайтах: как начать с нуля, без опыта и программирования. Что такое Claude Code и почему зарабатывают на нём единицы. Пользоваться учатся тысячи — мы покажем технологию, которая превращает его в доход. Почему за сайты платят 15–50 тысяч ₽ и почему начать стоит сейчас. У малого бизнеса есть карточки и соцсети, но нет сайта — а заказать его по-прежнему долго и дорого. Почему это удобно совмещать с основной работой. Вечерами, по готовым шаблонам и понятной схеме — без увольнения и вложений. Сайт для реального бизнеса за 20 минут — прямо в эфире. Нишу выбираете вы в чате. Как поставить сайты на конвейер и получать доход каждый месяц. Одна отработанная схема вместо случайных подработок. Бонус дня: «Клод за 10 минут» — видео установки и короткая инструкция. Поставите в тот же вечер и зададите первый вопрос. День 2. Конвейер вайб-сайтов: технология, которой не учат на других курсах. Что такое конвейер вайб-сайтов и почему так не делает почти никто. Главная технология интенсива — она превращает сайты из разовой услуги в стабильный доход. Как выпускать до 100 сайтов в месяц по готовым шаблонам и заготовкам для нейросети. Ничего не придумываете с нуля: заказчик выбирает дизайн из каталога, вы наполняете его данными бизнеса. Каким нишам сайты нужны прямо сейчас и за какие платят охотнее всего. Разберём конкретные ниши и типы сайтов, которые заказывают чаще остальных. Как выглядит реальный рабочий день на конвейере. Сколько времени это занимает по-честному и как уживается с работой, сменами и семьёй. Чем тот, кто зарабатывает на вайб-кодинге от 150 000 ₽, отличается от того, кто просто освоил Claude Code. Разница не в знании нейросети — покажем, в чём именно. Бонус дня: два готовых дизайна сайта + инструкция «Выложить сайт в интернет за 10 минут». День 3. Клиенты на автомате: как нейросеть сама находит заказчиков — и почему продавать им не придётся. Пошаговый план до первых денег: где и как найти первого заказчика. Разберём весь путь по шагам — дальше останется только повторять. Как нейросеть сама соберёт вам базу заказчиков. Компании с карточкой и без сайта, в любом городе — список собирает она, а не вы вручную. Как продать свой первый вайб-сайт и заработать первые 20 000 ₽. Вы приходите к заказчику не с предложением, а с готовым сайтом — соглашаются гораздо чаще. Чем сайт за 5 000 ₽ отличается от сайта за 50 000 ₽ и как поднимать свой чек. Что добавить в работу, чтобы за неё платили в разы больше. Как выстроить продажи на автомате. Нейросеть находит заказчика, пишет ему и ведёт переписку — вам остаётся выставить счёт. Бонус дня: карта «30 ниш малого бизнеса, которым нужен сайт» — с ценами по каждой нише. День 4. Практика: выходите из эфира с готовым сайтом и стратегией заработка. Соберёте свой первый сайт вместе со мной, шаг в шаг. От карточки на Яндекс.Картах до рабочей ссылки, которую можно показать заказчику. Получите разбор своей работы прямо в эфире. Скажу, что поправить, чтобы за такой сайт платили. Научитесь работать со скиллами — готовыми заготовками, по которым нейросеть собирает сайт. Сделаете свой первый шаблон сайта-визитки и потом будете подставлять в него любую нишу. Получите стратегию роста дохода: 20 000 ₽ → 50 000 ₽ → 150 000 ₽ в месяц. Что меняется на каждом шаге: чек, количество сайтов и кто ищет вам клиентов. Бонусы дня: записи всех эфиров на 31 день · пять готовых дизайнов сайта · сертификат за выполнение заданий. Тариф Vip Подойдёт, если ты хочешь реальный результат, а не просто послушать. 4 дня интенсива Записи всех эфиров Бонусы со всех дней, включая пять готовых дизайнов сайта

Начни вайбкодить за выходные: от задачи до работающего результата — без навыков разработки За 3 живые встречи пройдёшь путь от установки инструментов до первого работающего результата, который сможешь потом повторить самостоятельно. Тренер и кураторы помогут пройти технические шаги и не застрять на старте. За 3 онлайн-встречи ты с нуля собираешь работающий прототип Что изменится за три встречи Сделаешь первый шаг с поддержкой Настроишь всё необходимое и сразу начнёшь работать с нейросетью. Если что-то не получится, тренер и кураторы помогут разобраться. Получишь первый работающий результат Возьмёшь задачу из работы, бизнеса или жизни — либо готовый учебный пример — и доведёшь её до результата, который можно открыть по ссылке. Сможешь продолжить самостоятельно Один раз пройдёшь весь путь целиком и заберёшь настроенную среду, промпты, шаблоны для следующих проектов. Это не для тебя, если… Ты опытный разработчик и ищешь курс по архитектуре или продвинутому кодингу — тебе будет скучно на базовых шагах. Ты не готов выделить несколько вечеров: интенсив живой, работа идёт на воркшопах вместе с тренером и группой. Ты уже вайбкодишь и тебе нужен продукт в production с интеграциями — это следующая ступень, Boost Pro. Что будет на воркшопах 17 сентября. Установочная сессия Настраиваешь инструменты и делаешь первый шаг Соберёшь своё рабочее место вайбкодера: программу, где ты словами описываешь задачу, нейронка пишет код, а ты сразу видишь результат. Начнёшь с заданий курса, дальше собираешь в ней свои проекты — этот сетап остаётся с тобой. Отдельно установим голосовой ввод, чтобы ускорить работу и диктовать, а не печатать. Подключишь расширение для браузера и нужные дополнения, оплатишь сервисы и получишь доступ к учебному серверу. Тренер показывает каждый шаг, кураторы подключаются, если что-то не получается. 19 сентября. Воркшоп #1: PRD и лендинг вашего продукта Описываешь будущий продукт и делаешь для него лендинг Нейронка берёт у тебя интервью по шаблону Вани Замесина и собирает продуктовые требования: ты отвечаешь голосом, выбираешь фокусный сегмент и его работы. На выходе — PRD: продукт, сегмент, работы сегмента, фичи MVP. Документ правишь голосом — формулировки, детали, приоритеты. Собираешь лендинг: из PRD нейросеть пишет текст по методологии AJTBD, а ты наговариваешь правки — заголовок, тон, состав блоков. Из текста нейронка делает HTML-страницу с дизайном, её тоже дорабатываешь голосом. На выходе PRD продукта и готовый лендинг — HTML-страница. 19 сентября. Воркшоп #2: Создание и деплой MVP Вайбкодим и деплоим MVP на сервер Превращаешь требования в работающее приложение и выкладываешь его на свой сервер. Лендинг рассказывает о продукте, MVP — то, с чем работает пользователь. Нейросеть берёт PRD, задаёт уточняющие вопросы и пишет приложение: логику, данные, интерфейс. Ты проверяешь его на тестовом сервере и наговариваешь правки голосом. Соединяешь два артефакта: лендинг становится главной страницей, кнопка ведёт в продукт. Дальше нейронка запускает MVP на сервере. На выходе Продукт на своём сервере, ссылка на лендинг и навык пройти путь от идеи до прототипа самостоятельно. Бонус-воркшопы Автоматизация: помощники, которые работают за тебя. Запись воркшопа Создашь субагентов, отдельных AI-«сотрудников», которые работают параллельно под управлением нейросети. Соберёшь свои скиллы: готовые команды, которые запускаешь одним словом и точно знают, что нужно делать. Создашь личного AI-копирайтера, который пишет в твоём стиле. Настроишь поток для контента и будешь получать готовые посты одной командой. Результат воркшопа Работающая связка из скиллов и агентов, которая вызывается простой командой и делает рутину за тебя. Работаем с данными и исследуем рынок. Запись воркшопа Поймёшь, почему нейронки не умеют точно считать, и научишься писать небольшие скрипты, которые считают за тебя. Разберёшь воронку, оценишь, насколько пользователи довольны, и докопаешься до настоящей причины проблем. Поделишь пользователей на группы по ценности и поймёшь, какие задачи они решают твоим продуктом по методологии AJTBD. Изучишь конкурентов и тренды рынка и поймёшь, чем твой продукт будет от них отличаться. Результат воркшопа Полноценное исследование рынка с точными данными и скриптами. AI-based продукты и команды агентов Создашь Telegram-бота поддержки с AI, который сам отвечает клиентам. Подключишь генерацию картинок по запросу. Соберёшь команду AI-агентов для мозгового штурма: один предлагает идеи, другой их защищает, третий критикует. Улучшишь свой продукт через спор этих агентов между собой и добавишь лучшие идеи. Результат воркшопа Telegram-бот и улучшенный продукт через мозговой штурм агентов. Что останется у тебя после интенсива Не только первый результат, но и способ повторить его снова Настроенное рабочее место Остаётся на твоём компьютере после интенсива. Среда, в которой ты описываешь задачу словами, а нейросеть помогает её реализовать. Голосовой ввод для задач и правок. Расширение для браузера и необходимые дополнения. Понятная последовательность работы Ты уже один раз прошёл путь целиком: сформулировать задачу собрать требования получить первую версию проверить и исправить опубликовать результат Продуктовый шаблон Вани Замесина Нейросеть проводит интервью и помогает превратить идею в понятные требования: контекст, пользователь, его задача и состав первой версии. Первый результат, который можно открыть по ссылке Страница и приложение на сервере. Его форма зависит от выбранной задачи: рабочий инструмент, автоматизация, бот, сайт, личный проект или прототип сервиса. Материалы и записи Промпты, инструкции, шаблоны и записи встреч остаются у тебя. К ним можно вернуться, когда возьмёшь следующую задачу. Авторы и ведущие интенсива - Ваня Замесин. Автор интенсива, основатель Школы Создатель методологий Advanced JTBD и Next Move Theory. Эксперт №1 среди российских IT-продактов по двум независимым исследованиям. Создал сервис подбора психотерапевтов «Мета», exit-сделка с Profi.ru. - Данила Владимиров. тренер Boost, AI Product Manager Продакт, не инженер по бэкграунду. Строит продукт через глубокий ресёрч аудитории и сам же собирает агентами то, для чего раньше нанимали бы подрядчика. Тариф Интенсив Три живые встречи с тренером и кураторами: от установки инструментов до первого работающего результата. Что получишь наконец начнёшь вайбкодить, а не продолжишь смотреть со стороны настроишь рабочее место вместе с тренером пройдёшь понятную последовательность шаг за шагом получишь первый работающий результат на своей задаче или учебном примере заберёшь записи, инструкции, промпты и шаблоны Что входит 3 онлайн-встречи с тренерами гайды по установке продуктовый шаблон Вани Замесина записи всех встреч навсегда

Работа с Claude. 62 готовых промта для программиста Виктория Коханистая У разработчика есть то, чего нет у юриста и врача: ошибку модели можно поймать автоматически. Это же и главная ловушка. Код, который запускается, — не то же самое, что код, который правильный: гонки, утечки, необработанные края и уязвимости спокойно проходят тесты на счастливом пути. А второй риск дороже первого и виден не сразу — код, который вы не понимаете, вы не сможете починить. Книга содержит 62 готовых промта под работу разработчика: чтение чужого кода, тесты и отладка; написание кода и рефакторинг, проектирование, ревью, документация, задачи и общение с командой, собственный рост. Каждый промт — готовый текст: подставьте своё в квадратных скобках и отправьте. Поэтому в каждом промте здесь стоит требование объяснять решение, показывать альтернативы и честно называть, чего модель не знает. И ни одного «просто вставь и запусти». Двенадцать разделов, восемь шаблонов, чек-лист перед мержем. Форматы epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip Задача не начинается. Практика против прокрастинации Илья Ровен Есть особый вид прокрастинации: вы заняты весь день — и всё равно обходите одну задачу кругами. Открыли файл, закрыли, проверили почту. Ещё немного «подготовились», перенесли на завтра. И чем дольше это продолжается, тем проще решить, что проблема в силе воли. Эта книга поможет увидеть, где именно зависло ваше дело, проверить это на практике и перестать тратить силы на советы, которые работают совсем не с вашей проблемой. Формат epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip Общая стоимость: 149+399=548 руб.

Перевод на русский для складчины: Версия: актуальная на день проведения. Количество строк на момент создания складчины: 6189 (4 MO/PO, 1 PHP) Подходит для Free версии и для PRO. Выдаются только файлы перевод и инструкция для размещения на сервере. Участие в оригинальной складчине необязательно.

Вы освоите HTTP, gRPC, Resty, Protobuf, Axiom, Allure, Testify, gofakeit и CI/CD. Научитесь строить полноценную инфраструктуру API-автотестов на Go, проектировать поддерживаемую архитектуру, настраивать параллельный запуск и отчётность, применять лучшие практики и работать с реальными сценариями. В финале соберёте готовый проект — от первых API-запросов до полноценного тестового фреймворка. Полноценная система API-автотестов на Go: Написать несколько HTTP- или gRPC-тестов на Go несложно. Для этого достаточно Resty, Protobuf, Testify и стандартного пакета testing. Проблемы начинаются тогда, когда тестов становится не десять, а несколько сотен. В этот момент простые примеры перестают масштабироваться. Тесты начинают дублировать друг друга, подготовка данных занимает больше места, чем сам сценарий, API-клиенты смешиваются с бизнес-логикой, параллельный запуск ломает состояние, а диагностика падений превращается в отдельное расследование. Ни Resty, ни Testify, ни Protobuf сами по себе не решают эти задачи. Это инструменты, а не архитектура. В этом курсе вы не просто напишете набор API-тестов. Вы последовательно построите полноценную инфраструктуру HTTP- и gRPC-автотестов на Go и разберётесь, как сделать её: независимой читаемой переиспользуемой удобной для диагностики безопасной для параллельного запуска готовой к развитию вместе с проектом Главная цель курса: Курс формирует комплексную и фундаментальную базу для проектирования API-автотестов на Go. Мы начнём с устройства API, клиент-серверного взаимодействия, HTTP и gRPC. Затем напишем первые тесты с использованием стандартного пакета testing, Resty, Protobuf и Testify. После этого будем постепенно развивать проект: отделять транспортный слой, создавать API-клиенты, управлять тестовыми данными, проектировать фикстуры и проверки, подключать отчётность, логирование, параллельный запуск и CI/CD. Главный результат — понимание всей системы автоматизации: от отправки запроса до архитектуры проекта, жизненного цикла тестовых данных, диагностики ошибок и организации больших тестовых наборов. Инструменты занимают важное место в программе, но основной фокус сделан на инженерных принципах, которые сохраняют ценность независимо от конкретной библиотеки: разделение ответственности между слоями изоляция тестовых сценариев от инфраструктуры управление зависимостями и состоянием подготовка и очистка тестовых данных проектирование переиспользуемых клиентов создание доменных проверок организация параллельного выполнения логирование и диагностика падений масштабирование проекта вместе с ростом количества тестов Почему автоматизация тестирования на Go требует отдельного подхода: В Go нет единственного общепринятого стека, который полностью решает задачи большого проекта автотестов. Стандартный пакет testing предоставляет надёжную и предсказуемую основу, но оставляет разработчику большую часть инфраструктурных решений. Testify дополняет стандартную библиотеку удобными проверками и тестовыми наборами, однако самостоятельно не решает вопросы архитектуры проекта, управления зависимостями, метаданных, плагинов, отчётности и организации сложного параллельного запуска. Поэтому тестовая инфраструктура в Go редко возникает из простого объединения нескольких библиотек. Её приходится осознанно проектировать: определять границы компонентов, жизненный цикл зависимостей, правила подготовки данных, структуру тестов и механизм их выполнения. Многие команды годами выращивают такую инфраструктуру самостоятельно или переносят решения из Java, Python и других языков. Часть этих подходов полезна, но некоторые из них плохо сочетаются с простотой и явностью, которые приняты в экосистеме Go. В курсе мы разберём эти особенности и построим архитектуру, которая остаётся понятной, расширяемой и естественной для Go-проекта. Три с половиной года практики, собранные в одном курсе: В основе курса лежат три с половиной года интенсивной работы с API-, интеграционными и изоляционными автотестами на Go. За это время я создавал и поддерживал тестовую инфраструктуру, наблюдал за её развитием вместе с продуктами, внедрял решения в разных командах, сталкивался с ограничениями существующих инструментов и неоднократно пересматривал неудачные архитектурные подходы. На практике мне приходилось решать ситуации, когда: тесты невозможно безопасно запускать параллельно подготовка данных становится сложнее самого сценария фикстуры превращаются в набор несвязанных функций инфраструктурный код копируется между десятками тестов API-клиенты смешивают транспорт, модели и бизнес-логику логирование и отчётность подключаются вручную повторные запуски скрывают реальные причины нестабильности тесты работают локально, но регулярно падают в CI архитектура становится настолько сложной, что команда боится её изменять Эти проблемы не были придуманы специально для учебных примеров. Они возникали при развитии настоящих тестовых проектов. Работа над их решением в конечном итоге привела к созданию Axiom. Материал про Axiom из первых рук: Я являюсь автором Axiom и знаю не только его публичный API, но и причины, стоящие за каждым архитектурным решением. В курсе разбирается опыт, который невозможно получить из одного README или набора примеров: какие подходы рассматривались на ранних этапах от каких решений пришлось отказаться какие проблемы проявились только при росте количества тестов что пришлось переписывать после внедрения как различные механизмы работают при параллельном запуске как фреймворк ведёт себя на больших тестовых наборах какие компромиссы приходится учитывать при проектировании инфраструктуры Resty, Testify, Protobuf и Allure можно изучать отдельно по документации. В этом курсе они объединяются в одну систему вместе с архитектурой, тестовыми данными, клиентами, фикстурами, проверками, отчётностью и CI/CD. По сочетанию авторского фреймворка, материала от его создателя и последовательного построения полноценной инфраструктуры курс не имеет прямых аналогов. При этом программа не строится исключительно вокруг Axiom. Фреймворк помогает реализовать универсальные концепции, которые применимы и при проектировании собственной инфраструктуры: управление жизненным циклом тестов композиция зависимостей разделение сценариев и технического кода переиспользование компонентов организация метаданных расширение через плагины безопасное параллельное выполнение управляемая диагностика ошибок Последовательный путь к архитектуре: В первом модуле вы не получите огромный готовый фреймворк, структуру которого останется только скопировать. Мы начнём с простых API-автотестов на Go. По мере развития проекта будут появляться реальные проблемы: дублирование кода, сложная подготовка данных, разрозненные клиенты, неудобные проверки, смешивание транспортного и сценарного уровней. Каждый следующий архитектурный слой будет добавляться как решение уже понятной проблемы. Шаг за шагом в проекте появятся: модели и генерация тестовых данных Builders HTTP- и gRPC-транспорты переиспользуемые API-клиенты Resources и Fixtures Toolset базовые, протокольные и доменные Assertions Runner, Suites и Cases метаданные и шаги Allure Report техническое логирование плагины и теги повторные запуски параллельное выполнение автоматизированный запуск в CI/CD Такой подход помогает запомнить не только итоговую структуру каталогов и файлов. Вы увидите причинно-следственную связь между возникающей проблемой и архитектурным решением, которое её устраняет. Именно это позволяет в дальнейшем самостоятельно проектировать тестовую инфраструктуру, а не зависеть от готовых шаблонов. Практика на реальных бизнес-сценариях: Курс строится вокруг выделенного тестового сервера с HTTP- и gRPC-интерфейсами. Вы будете работать со связанными и вложенными данными, создавать и изменять ресурсы, передавать идентификаторы между запросами, проверять бизнес-правила, обрабатывать ошибки и восстанавливать необходимое состояние перед выполнением тестов. К финалу вы реализуете полноценное покрытие HTTP- и gRPC API: позитивные и негативные сценарии, работу со связанными данными, проверку бизнес-правил, обработку ошибок и управление состоянием тестов. Каждый сценарий используется не только для расширения покрытия, но и для развития инфраструктуры, проверки архитектурных решений и отработки подходов, применяемых в реальных проектах. Понимание синтаксиса языка, умение работать с переменными, функциями, структурами, методами, указателями, интерфейсами, коллекциями и обработкой ошибок. Также важно понимать устройство пакетов и основы работы с Go Modules. Экспертный уровень не требуется, но язык в курсе не изучается с нуля Базовое понимание программирования. Умение читать код, использовать условия и циклы, разбивать логику на функции, работать со структурами данных и подключать внешние библиотеки. Это поможет увереннее разбираться в архитектуре тестовой инфраструктуры Общее понимание тестирования. Желательно знать, что такое тестовый сценарий, предусловия, ожидаемый результат, позитивные и негативные проверки. Опыт ручного тестирования API будет полезен, но глубокие знания HTTP и gRPC до начала курса не требуются — необходимые концепции разбираются в программе Уверенная работа с компьютером и окружением разработки. Потребуется устанавливать программы и зависимости, работать с терминалом, запускать команды, пользоваться IDE — например, GoLand или VS Code, — редактировать конфигурационные файлы и работать с браузером Готовность активно писать код. Курс построен вокруг одного накопительного проекта. Вам предстоит запускать тестовый сервер, писать HTTP- и gRPC-автотесты, изменять инфраструктуру, выполнять практические задания, анализировать ошибки и самостоятельно применять изученные подходы Автор Никита Филонов Автор месяца Stepik 2025 Победитель Stepik Awards 2025 в номинациях «Программирование и разработка», «Лучшее сопровождение курса» 10 лет в области QA Automation, три года в должности QA Lead Опыт автоматизации тестирования на Python, JavaScript/TypeScript, C#, Golang, Swift в боевых проектах Автор тестового фреймворка Axiom