Вайб-кодинг для разработчиков [Skillbox] [Сергей Куриленко]

Используйте нейросети с умом Нейросети — не магия и не замена программисту. Без навыков разработки слепое копирование кода может приводить к ошибкам, уязвимостям и плохой архитектуре. На курсе мы расскажем, как сохранить контроль над результатом и использовать ИИ осознанно. Владение нейросетями — необходимый навык для разработчика Этот курс для вас, если вы хотите: Оптимизировать работу и быстрее выполнять задачи С помощью нейросетей ускорите поиск решений, автоматизируете рутину и сможете выполнять сложные задачи в разы быстрее без потери качества. Меньше писать код вручную Делегируете нейросетям генерацию шаблонов, функций, тестов и документации. Сможете сосредоточиться на архитектуре, логике и важных инженерных решениях. Соответствовать современным требованиям индустрии По данным исследования РТУ МИРЭА, более 80% разработчиков уже используют ИИ-инструменты для решения задач разработки. После обучения вы сможете: Программировать с помощью ИИ Использовать нейросети для генерации кода, написания тестов и документации — быстрее и с меньшим количеством ошибок. Интегрировать ИИ в привычные инструменты Настроите нейросети под свои фреймворки, языки и стеки библиотек. Покажем, как использовать ИИ в IDE, СI/СD и рабочих процессах — без смены инструментов и ломки текущего — workflow Рефакторить код осознанно и безопасно ИИ поможет анализировать код, находить проблемные места и предлагать план рефакторинга. Ускорять интеграцию и деплой Узнаете, как применять ИИ для подготовки конфигураций, проверки пайплайнов и снижения количества ручных ошибок при релизах. Практическая работа: подготовите минимальный кодовый контекст, сформулируете «жёсткий» инженерный промпт, заставите ассистента возвращать только unified diff, добавите doctest-примеры и проверите результат через автоматические критерии приёмки 3) Обзор и настройка инструментов Соберёте удобную среду, освоите лучшие практики промптов и подключите необходимые расширения. Как правильно формулировать запросы к LLM Сравниваем среды для работы с ИИ VS Code, локальные IDE, Cursor Как вызывать инструменты и использовать агентов Кастомизируем IDE под себя Разбираем инструменты для написания запросов на конкретных фреймворках и стеках библиотек Что такое MCP? Устанавливаем самые полезные MCP Практическая работа: настроите ИИ-ассистента прямо в IDE, исправите баги в мини-проекте, добавите негативные тесты, подтвердите изменения локальными тестами, оформите осмысленные commit-message и PR-описание 4) Готовим первый проект Спланируете и запустите учебный проект под выбранный стек. Выбираем язык программирования Придумываем проект Создаём роадмап проекта Разбираем базовые принципы архитектуры Разрабатываем проект Ищем баги и уязвимости, проводим тесты Практическая работа: с нуля спроектируете backend-проект, реализуете API для управления задачами, добавите постоянное хранение данных и безопасный экспорт в CSV, напишете автотесты для ключевых сценариев, настроите локальный запуск через Docker и зафиксируете рабочие промпты для ИИ 5) Добавляем новые функции Научитесь стабильно развивать код с помощью ИИ без потери качества. Проводим Unit-тесты и тест-кейсы Оптимизируем и улучшаем код с помощью ИИ Режимы взаимодействия с ИИ: парное программирование, спецификация в код, код в тесты, Code Review с ИИ Генерация и поддержка документации: readme, changelog, автосборка документации из кода и задач Практическая работа: возьмёте готовый backend-проект, найдёте место для улучшения, оптимизируете или отрефакторите код без изменения внешнего поведения, обновите документацию, оформите использованные промпты и зафиксируете изменения в репозитории 6) Проектируем базы данных и сервисы через диалог с ИИ Спроектируете реляционную схему на основе пользовательских сценариев и проверите её работоспособность. Проектируем базу данных через диалог Лёгкий MLOps: упаковываем простой ML-сервис Практическая работа: опишете пользовательские сценарии сервиса FlowTasks, получите от ИИ ER-диаграмму и стартовую схему БД, спроектируете таблицы, связи и историю состояний задач, добавите ограничения целостности, подберёте индексы под реальные запросы, проверите решения, зафиксируете диалог с ИИ 7) ИИ-разработчик: безопасность, этика, ответственность Научитесь использовать безопасные режимы работы с ИИ и разберёте основные проблемы безопасности. Безопасность использования нейросетей Соблюдение этических норм при использовании нейросетей Практическая работа: выберете небольшой фрагмент анонимизированного кода, безопасно сформулируете запрос к ИИ-ассистенту, получите предложение по улучшению кода, проанализируете ответ ИИ, выявите ошибки, риски и спорные архитектурные решения