Дорогі друзі, студенти та випускники CyberBionic Systematics, у нас є чудова новина! 💙
Сьогодні розробник може делегувати AI не лише написання окремої функції, а й реалізацію цілої задачі. Агент здатний аналізувати контекст проєкту, планувати роботу, використовувати інструменти, запускати тести й виправляти помилки. Але щоб отримувати якісний результат, потрібно розуміти, як правильно організувати цей процес і контролювати роботу AI.
Саме цього ми й будемо навчатися на новому курсі!
Від першого промпта до керування командою AI-агентів
На курсі ви опануєте три сучасні інструменти для агентної розробки — Claude Code, Codex та Antigravity. Навчитеся ставити агентам зрозумілі задачі, готувати проєкти до роботи з ними, планувати реалізацію функціональності та перевіряти якість згенерованого коду.
А ще розберетеся, як:
- організувати роботу через плани й технічні специфікації;
- налаштувати тести, лінтери, типізацію та автоматичні перевірки;
- знаходити й виправляти помилки, допущені AI;
- керувати кількома агентами, які працюють паралельно;
- інтегрувати великі мовні моделі (LLM) у власні Python-застосунки;
- делегувати агентам цілі задачі та налаштовувати автоматичне рев'ю коду.
Ви навчитеся будувати робочий процес, який не залежить від одного конкретного інструмента й допомагає контролювати якість результату.
Що вивчатимемо? Програма курсу
Навчання складається з 15 занять. Кожне поєднує теорію з практикою: ментор демонструє роботу з агентами наживо, а ви закріплюєте матеріал за допомогою квізів і домашніх завдань.
Блок I. Знайомство з агентами
- Як думає кодинг-агент — як працюють AI-агенти, чим вони відрізняються від чат-асистентів і чому припускаються помилок.
- Мова, якою ставлять задачі — як формулювати чіткі запити, задавати контекст і визначати критерії готовності.
- Три агенти — один процес — знайомство з Claude Code, Codex та Antigravity, їхніми можливостями й середовищами роботи.
Блок II. Проєкт, зрозумілий агенту
- Файли, які агент читає першими — інструкції для агентів і правильна структура Python-проєкту.
- Спершу план, потім код — планування розробки, робота зі специфікаціями та керування змінами.
- Агент з інструментами: MCP і скіли — підключення зовнішніх інструментів, документації та сервісів, створення власних інструкцій для агентів.
Блок III. Довіра через перевірку
- Тести пишуться першими — тестування як спосіб перевірити, чи відповідає код поставленій задачі.
- Гейти: зелене або нічого — автоматичні перевірки коду, pre-commit і CI на GitHub Actions.
- Полювання на баги разом з агентом — пошук помилок, налагодження AI-коду й рев'ю чужих змін.
Блок IV. Більше рук: паралельність і продукт
- Оркестр агентів — паралельна робота кількох агентів, делегування та модель «виконавець/рецензент».
- LLM всередині застосунку — інтеграція мовних моделей у Python-продукти, обробка помилок і контроль вартості викликів API.
Advanced-блок. Автономія під контролем
- Задача, яку агент виконує самостійно — як підготувати задачу, погодити план і делегувати реалізацію агенту.
- Рев'ю-бот у CI — автоматичне рев'ю коду й організація циклу виправлення помилок.
- Довгий забіг — як організувати тривалі автономні сесії, зберігати контекст і контролювати процес.
- Капстоун: wow-фіча — повний цикл автономної розробки на власному коді: від постановки задачі до реалізації, рев'ю та злиття змін.
Не лише теорія, а й власні проєкти
Протягом курсу ви працюватимете над практичними завданнями й навчальними застосунками. Зокрема, створите «Полицю» — домашню бібліотеку з каталогом, журналом читання, добірками та статистикою.
Фінальним етапом стане самостійний проєкт на вибір. Ви зможете розробити волонтерський хаб, систему обліку майстерні або розширити один із навчальних застосунків.
У фінальному проєкті потрібно буде реалізувати вебінтерфейс і REST API, додати аналітику та LLM-функціональність, налаштувати автоматичні перевірки якості коду й застосувати повний цикл автономної розробки.
Хто буде вашим ментором?
Автор курсу та ментор — Костянтин Зівенко, Lead Software Engineer, практик із 7 роками комерційного досвіду (Web, AI, ML, DevOps, бази даних).
Костянтин допоможе розібратися в принципах агентної розробки й покаже, як застосовувати їх на практиці.
Кому буде корисний курс?
Навчання розраховане на дві аудиторії:
- Розробників-початківців, які впевнено володіють базовим Python. Попередній досвід веброзробки не обов'язковий.
- Junior і Middle-розробників, які вже працюють із вебтехнологіями та хочуть системно опанувати агентну розробку.
Курс триває 30 годин і складається з 15 занять. На вас чекають живі онлайн-уроки з тренером, практичні домашні завдання, перевірка робіт і зворотний зв'язок. Записи занять будуть доступні для повторного перегляду.
Друзі, AI-інструменти розвиваються, і ми хочемо, щоб ви вміли використовувати їх можливості у своїй роботі впевнено та системно. Якщо ви давно хотіли перейти від простих промптів до керування повноцінним процесом розробки за допомогою AI-агентів, запрошуємо на новий курс!
До зустрічі на заняттях! 💙
13 жовтня, 2026
