[Vibecoding1c] Внедрение разработки с ИИ в командах

​ Внедрение разработки с ИИ в командах Разработка — процесс коллективный. Индивидуальная подписка на ИИ ещё не означает, что команда стала работать быстрее. Постройте управляемый контур: MCP, общие правила и Skills, контроль бюджета и безопасности, оркестрация вызовов. Выстройте процессы SDLC с ИИ. Посчитайте экономику и скорректируйте текущие процессы. Для кого этот курс: - Для тех, кому нужно превратить индивидуальные эксперименты с ИИ в управляемый командный процесс. - Руководителям ИТ-компаний. Нужно сохранить устойчивость бизнеса, получить преимущество до того, как разработка с ИИ станет промышленным стандартом и найти реальный потенциал снижения затрат. - Руководителям отделов и тимлидам. Backlog растёт, сотрудники используют ИИ по-разному, измеримого эффекта нет, а ИБ и инфраструктура не готовы к корпоративному внедрению. Это про вас? Тогда вы по адресу. - Специалистам. Хотите стать амбассадором внедрения, не повторять чужих ошибок и укрепить своё положение на меняющемся рынке труда. Курс поможет вам оставаться востребованным специалистом. Что должно измениться в команде: - Единый рабочий контур. Общий слой с MCP, Guardrails, памятью, правилами и Skills. Контроль бюджета и безопасность передаваемой информации. - Обновлённый SDLC. Работа со спецификациями, контролируемые агентские циклы. Решения для применения ИИ на разных этапах разработки. - Процессы эксплуатации. Не только разработка, но и эксплуатация. Часть задач можно полностью делегировать ИИ и «забыть» про них. Программа: 12 модулей командного внедрения ИИ. От выбора моделей и корпоративного доступа — к безопасному SDLC, общей памяти, экономике, автономным агентам и масштабированию. Рассмотрим LiteLLM, Cognee, OpenViking, Headroom, vLLM, Hermes, OpenClaw и многое другое. - Введение и диагностика. Почему внедрение не равно покупке подписки, что считать результатом, уровни зрелости и самодиагностика команды. - Модели и подписки. Общее и индивидуальное использование, локальные и российские модели, vLLM, оборудование и полная стоимость владения. - Доступ и агрегация моделей (LiteLLM). Корпоративные и личные аккаунты, VPS, LiteLLM, лимиты и бюджеты на сотрудника, OmniRouter, 9Router и связанные риски. - Кодовая база и стартовый репозиторий. EDT или Конфигуратор, обычные формы, Git, работа с пустого репозитория и стартовые rules для команды. - Инфраструктура MCP, CI и доступы. Развёртывание и оркестрация MCP, CI, доступы, автоматические обновления, рабочие репозитории и сетевая доступность. - Безопасность, право и персональные данные. PII, 152-ФЗ, обезличивание баз, guardrails, логирование, DLP, код заказчика, NDA, права на сгенерированный код. - Полный SDLC: от задачи до релиза. Постановка задач через MCP и агентов, спецификации, SDD, связка аналитика и разработчика, контроль, ревью ИИ-кода и Definition of Done. - Командный контекст и память. Общие rules, каталог skills, личная и командная память, общая база знаний и корпоративный RAG. - Экономика ИИ-разработки. Токены, привязка расходов к заказчикам и проектам, бюджеты, экономия контекста, стоимость подписок, VPS и оборудования. - Автономные агенты (Hermes/OpenClaw). Поддержка, обновление документации, контроль регламентных операций и граница между разработкой и эксплуатацией. - Люди, роли и ритуалы. Сопротивление и возражения, лидеры направлений, новые scrum-ритуалы, интеграция в процессы и инструменты для разных ролей. - Пилот и масштабирование. Состав пилота, выбор задач, метрики до и после, волны внедрения и итоговый регламент. Бонус: - План внедрения на 90 дней. Краткий, но достаточно детальный план внедрения, который позволит начать уже сразу после покупки курса, просматривая лекции и изучая материал параллельно. Получите готовую структуру для работы с ИИ в команде и начните трансформацию процессов без лишней теории. Присоединяйтесь к участникам, которые уже выстраивают эффективный контур внедрения искусственного интеллекта.