Новый курс по агентной разработке на Python

Дорогие студенты и выпускники CyberBionic Systematics, у нас отличные новости! 💙

Мы знаем, как сильно вы интересуетесь искусственным интеллектом, экспериментируете с AI-инструментами и хотите использовать их не просто для генерации сниппетов, а для решения реальных задач разработки. Именно поэтому мы подготовили для вас новый курс — «Агентная разработка на Python: от первого промпта до автономных агентов»!

Сегодня разработчик может поручить AI не просто отдельную функцию, а целую комплексную задачу. Агент способен анализировать контекст проекта, выстраивать план, задействовать инструменты, гонять тесты и самостоятельно чинить ошибки. Но чтобы получать действительно качественный результат, важно понимать, как правильно организовать этот процесс и держать AI под контролем.

Этому мы и будем учиться на курсе!

От первого промпта до управления командой AI-агентов

На курсе вы освоите три современных инструмента для агентной разработки — Claude Code, Codex и Antigravity. Научитесь ставить агентам прозрачные задачи, подготавливать проекты к работе с ними, планировать фичи и проверять качество сгенерированного кода.

А еще вы разберетесь, как:

выстраивать работу через планы и технические спецификации;
настраивать тесты, линтеры, типизацию и автоматические проверки;
быстро находить и устранять ошибки, допущенные AI;
координировать нескольких агентов, работающих параллельно;
внедрять большие языковые модели (LLM) в собственные Python-приложения;
делегировать агентам задачи под ключ и настраивать автоматическое код-ревью.

Вы научитесь строить пайплайн, который не привязан к одной конкретной тулзе и гарантирует стабильно высокое качество.

Что в программе курса?

Обучение рассчитано на 15 занятий. Каждое сочетает теорию с практикой: ментор в реальном времени показывает работу с агентами, а вы закрепляете знания на квизах и домашних заданиях.

Блок I. Знакомство с агентами

Как думает кодинг-агент: как устроены AI-агенты, чем они отличаются от привычных чат-ассистентов и почему иногда ошибаются.
Язык постановки задач: учимся формулировать четкие запросы, задавать контекст и фиксировать критерии готовности (DoD).
Три агента — один процесс: знакомство с Claude Code, Codex и Antigravity, их фичами и средами окружения.

Блок II. Проект, понятный агенту

Файлы, которые агент читает первыми: оформление инструкций для агентов и грамотная архитектура Python-проекта.
Сначала план, потом код: планирование разработки, работа со спецификациями и управление изменениями.
Агент с инструментами: MCP и скиллы: подключение внешних утилит, документации и сервисов, создание кастомных инструкций.

Блок III. Доверие через проверку

Тесты пишутся первыми: TDD как лучший способ убедиться, что код делает именно то, что нужно.
Гейты: зеленый свет или ничего: автопроверки кода, pre-commit хуки и CI на GitHub Actions.
Охота на баги вместе с агентом: отлов ошибок, отладка AI-кода и ревью чужих правок.

Блок IV. В четыре руки: параллельность и продукт

Оркестр агентов: параллельная работа нескольких агентов, грамотное делегирование и паттерн «исполнитель / ревьюер».
LLM внутри приложения: интеграция языковых моделей в Python-проекты, обработка сбоев и контроль расходов на API.

Advanced-блок. Автономия под контролем

Задача, которую агент решает сам: как упаковать задачу, согласовать план и отдать агенту на полную реализацию.
Ревью-бот в CI: автоматизированный код-ревью и выстраивание цикла правок.
Длинный забег: организация долгих автономных сессий, сохранение контекста и непрерывный мониторинг.
Капстоун: wow-фича: полный цикл автономной разработки в собственном коде — от идеи и ТЗ до ревью и мерджа.

Не просто теория, а реальные проекты

На протяжении курса вы будете решать практические кейсы и писать учебные сервисы. В частности, разработаете «Полку» — домашнюю онлайн-библиотеку с каталогом, трекером чтения, подборками и статистикой.

Финальный этап — собственный проект на выбор. Вы сможете создать волонтерский хаб, систему учета для мастерской или прокачать одно из учебных приложений.

В дипломном проекте вам предстоит поднять веб-интерфейс и REST API, прикрутить аналитику с LLM-функционалом, настроить пайплайн автопроверки качества кода и применить полный цикл автономной разработки.

Кто ментор?

Автор курса и ментор — Константин Зивенко, Lead Software Engineer, практик с более чем 7 годами коммерческого опыта (Web, AI, ML, DevOps, базы данных).

Он разложит по полочкам принципы агентной разработки и покажет, как эффективно внедрять их в реальную практику.

Кому подойдет курс?

Программа создана для двух уровней:

Для начинающих разработчиков, уверенно знающих базу Python (опыт в вебе не обязателен).
Для Junior и Middle-разработчиков, которые уже пишут под веб и хотят системно освоить агентный подход.

Курс рассчитан на 30 часов и включает 15 занятий. Вас ждут живые онлайн-вебинары с ментором, практические домашки, проверка заданий и подробный фидбек. Все записи уроков останутся у вас для повторения.

Друзья, AI развивается стремительно, и мы хотим, чтобы вы уверенно чувствовали себя в этой среде и использовали нейросети на полную мощность. Если вы давно хотели перейти от простых запросов в чат к осмысленному управлению разработкой через AI-агентов — ждем вас на курсе!

👉 Подробная программа и регистрация

До встречи на занятиях! 💙