Агентная разработка на Python: от первого промпта до автономных агенто | CyberBionic Systematics

Агентная разработка на Python от первого промпта до автономных агенто

Этот курс для тебя, если вы:

Начинающие разработчики: уверенно пишут базовый Python, которые хотят научиться современному AI-assisted development, веб опыт не обязателен. Junior/Middle разработчики, которые уже работают с вебом и хотят системно овладеть агентной разработкой.

Продолжительность

30 ч.

Количество занятий

15 занятий

Начало курса

Старт ожидается

Наши выпускники работают в

Ваш путь

Программа курса

Каждое занятие – это живой онлайн-урок с практическими задачами и обратной связью.

01
Как думает кодинг-агент
Как полагает кодинг-агент. От чата к агенту; цикл «прочитал → спланировал → вызвал инструмент → посмотрел результат»; инструменты агента; контекстное окно как ограниченный бюджет и context rot (утрата качества на переполненном контексте); harness = инструкции + инструменты + модель; почему агент ошибается. Задание: установить один из трех агентов и выполнить стартовую задачу (предварительный выбор инструмента; окончательный – после лекции 3); pro – письменный разбор трейса сессии (пошаговой записи действий агента).
02
Язык, на котором ставят задачи
Шаблон Goal/Context/Constraints/Done when; контекст через ссылку на файлы и образцы; проверочные критерии готовности; scope creep и дробление задач; разбор пар «размытое пожелание → четкая задача». Задание: переписать три размытых пожелания по шаблону; pro — выполнить одну из задач агентом и сверить по своим критериям.
03
Три агента – один процесс
Ландшафт кодинг-агентов 2026 года; Claude Code, Codex, Antigravity: сильные стороны и среды работы (терминал, IDE, облако); принцип
«агент заменяемый — процесс нет» в действии; выбор основного инструмента; старт сквозных проектов. Задание: каркас «Полицы» одним качественным промптом; pro — то же самое двумя инструментами по сравнению.
04
Файлы, которые читает агент первым
AGENTS.md как стандарт, общий для разных инструментов; CLAUDE.md и Rules; что писать и чего избегать; правила по реальным ошибкам агента (audit-driven); структура Python-проекта: pyproject.toml, UV, src-layout. Задание: структура «Полицы» + AGENTS.md с правилами; pro — правила для отдельных частей репозитория (glob-маски) и журнал «ошибка → правило».
05
Сначала план, затем код
Режимы планирования в трех инструментах; план как артефакт в репозитории; правка плана вместо правки кода; правило «не догоняй – откаты и перепланируй»; спецификация-конституция (spec-driven подход); когда план излишний.
Задание: по плану превратить каркас в FastAPI-приложение с SQLite; pro — PostgreSQL в Docker+spec.md+план второй фичи.
06
Агент по инструментам: MCP и скилы
Протокол MCP (Model Context Protocol): доступ агента к БД, документации, внешним сервисам; безопасность подключений; скилы (пакеты инструкций, придающие агенту навык) и уровни их зрелости: инструкции → образцы →
few-shot (несколько эталонных примеров) → скрипт-валидатор; перенос между инструментами. Задание: подключить MCP-сервер и готовый скил; pro — собственный скалл со скриптом-валидатором на Python.
07
Тесты пишутся первыми
Тесты как контракт между человеком и агентом; TDD-цикл (разработка через тесты) с агентом в пяти шагах; pytest: фикстура, параметризация; ловушка
«вращие тесты»; verification loop – агент сам запускает тесты и исправляет. Задание: покрыть тестами ядро ​​«Полицы» и добавить фичу через TDD; pro – порог покрытия и граничные случаи.
08
Гейты: зеленое или ничего
Уровни гейтов: ruff и mypy → pre-commit → CI на GitHub Actions → агентские хуки (автоматические действия на события в сессии агента); агент читает отчеты о падении проверок и исправляет код в «зеленый» — успешное прохождение всех гейтов; пороги покрытия, конвенции комитов; антипаттерны гейтов. Задания: pre-commit и CI с тестами; pro – гейт за порогом покрытия, конвенции комитов, хук «не завершай без зеленых тестов».
09
Охота на баги вместе с агентом
Передача traceback (полного текста ошибки) и логов; гипотезный цикл отладки: гипотезы → инструментирование → данные по выполнению → фикс; типичные изъяны AI-кода; чек-лист ревью. Задание: найти и исправить заложенные баги в раздаточном модуле, описав гипотезы; pro – ревью «чужого» pull request по чек-листу.
10
Оркестр агентов
Уровни доверия: от микроменеджмента до делегирования; субагенты с чистым контекстом; параллельные сессии и git worktrees (несколько независимых рабочих копий репозитория); паттерн «исполнитель/рецензент»; память между сессиями.

Задание: фича паттерном «исполнитель/рецензент»; pro — две фичи параллельно у worktrees с отчетом о мердже.
11
LLM внутри приложения
Когда LLM в продукте уместна; вызов API из Python; structured output через Pydantic; ошибки, повторные пробы, стоимость; ключи доступа в переменные среды; тестирование с моком клиента. Задание: LLM-фича в «Полице» (structured output + мок в тестах); pro – фолбек (запасной сценарий) при отказе API и лимит стоимости.
12
Задача, которую агент выполняет самостоятельно
Фильтр пригодности задачи: проверительные критерии, контекст, объем; Issue-шаблон Context/Requirements/Verification/References; aceptance criteria; цикл «агент комментирует план → человек согласовывает → агент реализует»; облачные исполнители трех экосистем. Задача: превратить размытое бизнес-пожелание на I
13
Ревью-бот в CI
Агентское код-ревью поверх линтеров; философия «только существенное»; встроенное авто-ревью и собственный GitHub Action; цепочка «бот нашел → агент исправил → человек делает мердж». Задание: подсоединить ревью-бота к собственному репозиторию, написать правила ревью, продемонстрировать поимку подброшенного изъяна.
14
Долгий забег
Почему автономные агенты сходят с дистанции; внешняя память в четырех md-файлах; контрольные точки с валидацией; экономика токенов (единиц текста, за которые тарифицируется работа модели); выбор модели под шаг. Задание: подготовить внешнюю память и контрольные точки для длинной сессии над собственной фичей, запустить сессию и сдать журнал решений.
15
Капстоун: wow-фича
Полный автономный цикл на собственном коде: Issue → план
→ реализация → ревью-бот → ревью человеком → мердж; разбор успешного и провального прогона; ретроспектива; направления дальнейшего роста Задание: фича полным автономным циклом + ретроспектива.
Навыки после курса

По завершению курса вы будете уметь

Check

ставить агентам четкие задачи;

Check

готовить репозиторий и контекст для работы агента;

Check

работать через план и спецификацию;

Check

строить тесты, гейты и CI для контроля AI-кода;

Check

работать с несколькими агентами и автономными задачами;

Check

интегрировать LLM в собственные Python-приложения.
Старт ожидается

Попробуй
Агентная разработка на Python: от первого промпта до автономных агентов бесплатно

Первое полноценное занятие с тренером.

Как проходит обучение

Просто и понятно

Структура занятия

120 минут

Теория

Разбор кода

Q&A

Теория – 60 минут

Разбор кода – 45 минут

Q&A сессия - 10 минут

Когда проходят занятия

Группа 1

Группа 2

ПН

ВТ

СР

ЧТ

ПТ

СБ

ВС

19:00 - 21:00

Живое занятие с тренером

Задавай вопрос в реальном времени

1

Живые онлайн занятия с тренером

Занятия группы проходят онлайн. Это эффективное живое общение. Все уроки записываются и доступны для просмотра.

2

Выполнение домашних заданий

Для каждого урока разработаны практические задачи, которые необходимо выполнять и сдавать в специальной LMS системе

3

Проверка ДЗ и фидбек

Все работы студентов проверяются по каждому заданию предоставляется фидбек с оценкой и рекомендациями.

4

Тестирование и сертификация

После завершения курса студенты сдают финальный тест и получают сертификат, подтверждающий уровень знаний.

Сертификация

Подтверди свои знания

Именный сертификат по окончании курса

После завершения курса и прохождения тестирования вы получите именной сертификат от CyberBionic Systematics и TestProvider.com — платформы, признанной ведущими IT-компаниями Украины

Тестирование и сертификация ИТ специалистов проходит на нашей собственной платформе TestProvider.com
Вы получаете заверенный сертификат от CyberBionic Systematics, подтверждающий уровень ваших знаний и увеличивающий шансы на успешное трудоустройство.
Каждый сертификат имеет серийный номер, работодатель может его проверить и убедиться в подлинности сертификата.
Certificate
Хто проводить навчання

Твої тренери

Запис відкритий

Готов начать обучение?

Отправляй заявку и зафиксируй свою скидку на обучение

Уточнено детали и зарезервировано место

Получишь первый урок бесплатно

Почнеш кар'єру в ІТ

Зарезервировать место

Оставь контакты - мы позвоним и расскажем детали

Отзывы студентов
Что говорят те, кто уже учился
Отзывы наших студентов
photo
Dmytro Saliakin
Full-stack developer (JS, Python)
Star Star Star Star Star

Системний курс з хорошою підтримкою
Проходжу курс Python Developer у CyberBionic Systematics — загалом задоволений.

Що сподобалось:

  • Матеріали добре структуровані, логічна послідовність тем
  • Тренери-практики, які пояснюють на реальних прикладах, а не просто читають слайди
  • Швидка технічна підтримка — відповідають по суті, з прикладами коду
  • Надають ліцензії для IDE (JetBrains)
  • Доступні сертифікації на Test Provider
  • Практичні завдання можна додати в портфоліо
  • Кар’єрний сервіс допомагає з резюме та підготовкою до співбесід
  • Курс регулярно оновлюється

Для кого підійде:

Як для новачків, так і для тих, хто перекваліфіковується. Підхід системний — вчать не просто писати код, а структурувати проєкти, документувати, дотримуватись best practices.
Рекомендую тим, хто цінує якість матеріалів і підтримку в процесі навчання.
В процесі навчання для активних студентів передбачені несподівані приємні бонуси)

Читать полностью

Подтверждено на DOU
photo
Marharyta Chernikova
Java Developer
Star Star Star Star Star
Хочу поділитися своїм досвідом по проходженню курсу Java dev в CyberBionic Systematics. І хочу сказати, що я надзвичайно задоволена їх підходом до викладання. Теорія + практика. Курс чітко структурований, на уроках викладач дає теоретичну частину з прикладами, відповідає на питання та перевіряє домашнє завдання. Інколи перевірка буває в режимі, коли викладач дає завдання і необхідно його вирішувати в онлайн режимі. Дуже крута практика з погляду підготовки до співбесіди. Спочатку страшно, але потім звикаєш. Тому думаю на співбесіді в мене вже не будуть труситися колінки)) Зручний формат подачі матеріалу. Протягом навчання в мене є особистий кабінет в LMS з усіма завданнями, а також доступ до окремого джерела з онлайн уроками по моєму напряму, на користування якими взагалі необхідна підписка, але вони входять в програму курсу, тому для студентів CyberBionic Systematics доступ до них безкоштовний. І звичайно ведеться відеозапис кожного урока, так що можна переглядати в будь-який час. Крутий тренер. Окремо хочу виділити нашого тренера Вадима Кожевнікова, який є справжнім професіоналом свого діла і пояснює складні речі на дуже простих прикладах, а також морально підтримує в моменти тупняків. Відчувається, що він має досвід не тільки у програмуванні, а і у викладанні. Дуже вдячна за якісну подачу матеріалу, а також за завдання на «посушити голову»))) Буває складно, але саме це розвиває мислення і мені особисто так цікавіше) Коли йшла на курс, то дуже боялася зтикнутися з байдужістю тренерів і відсутністю перевірки прогресу. Тут ви такого не зустрінете)) зріз знань буде регулярно, але м’яко, без травмування психіки та іноді з гумором))) Тому дуже рекомендую!

Читать полностью

Подтверждено на Google
photo
Kateryna Safoshyna
QA
Star Star Star Star Star
Мій вхід у світ IT виявився надзвичайно швидким та успішним: я отримала офер після першого тестового завдання та першої співбесіди, що є прямим свідченням високої якості підготовки у школі CBS. Програма навчання в CBS демонструє відмінну повноту матеріалу. Особливо цінним є те, що навчальний процес не обмежується лише теоретичною базою. Ментор Дмитро Красний надає студентам не тільки необхідні теоретичні знання, але й цінну практичну складову. Саме завдяки активному виконанню цієї практики я вважаю, що змогла успішно пройти відбір та отримати пропозицію про роботу.

Записи лекцій: Наявність записів лекцій є ключовою перевагою. Це дозволяє повторювати матеріал у зручний час, повертатися до складних тем та ефективно закріплювати знання, що особливо важливо для новачків.

Доступ до відеоресурсів ITVDN: Надання доступу до ITVDN значно розширює навчальні можливості. Це забезпечує студентів великою кількістю додаткового, актуального відеоконтенту, дозволяючи поглиблювати знання за межами основного курсу.

Кар’єрний супровід заслуговує на окрему відзнаку.

Практика: Ментор Дмитро Красний забезпечує студентів необхідною практикою, яка є максимально наближеною до реальних робочих завдань.

Підготовка до співбесід: Надзвичайно важливою є можливість обговорювати з Дмитром усі нюанси співбесід. Це включає розбір технічних питань, стратегій поведінки та зворотний зв’язок щодо пройдених етапів. Ця індивідуальна підтримка та детальний аналіз є критичним фактором, який допоміг мені швидко адаптуватися до вимог ринку праці та досягти успіху.

IT-школу CBS можу однозначно рекомендувати всім, хто прагне ефективного та швидкого старту в IT. Комбінація грунтовної теорії, цілеспрямованої практики, якісного менторства (особлива подяка Дмитру Красному) та доступу до додаткових ресурсів створює ідеальні умови для успішного працевлаштування.

Читать полностью

Подтверждено на DOU
icon

Отзывы с DOU

icon

Отзывы с Facebook

icon

Отзывы с Google

Стоимость обучения

Выберите формат

Групповое обучение с тренером

3 занятия в неделю

30 часов

Живые онлайн-занятия в группе

30 ч. / 15 занятий с тренером

Видеозапись занятий навсегда

Проверка домашних заданий и фидбек

3 практических проекта

1 мес. доступа к видеокурсам ITVDN

Чат курса с поддержкой тренера

Доступ к системе LMS

Профессиональный софт от JETBRAINS

Онлайн-тестирование и сертификат

Видеокурс ITVDN в подарок

420

или × 7 платежей

Оплата частями

Monobank

7 платежей
PrivatBank

7 платежей
Консультация

Остались вопросы?

Подскажем с чего начать, какую специальность выбрать и как найти первую работу в IT.

Phone

0 800 337 146

Или напишите нам в мессенджеры:

Свяжемся с вами в ближайшее время

Путь обучения

Курсы, которые могут быть вам интересны

Построй свой учебный путь от новичка до Senior-разработчика постепенно

Также изучайте

Python Стартовый

⏱ 20 часов · 10 занятий

Уровень сложности

Подробнее

Также изучайте

Python Базовый

⏱ 24 часа · 12 занятий

Уровень сложности

Подробнее

Также изучайте

Python Углубленный

⏱ 22 часа · 11 занятий

Уровень сложности

Подробнее

Также изучайте

AI для разработчиков

⏱ 20 часов · 10 занятий

Уровень сложности

Подробнее