Автор: Минин
Название: 3D Agent. Соберите и опубликуйте 3D-лендинг с AI-агентом (2026)
Описание:
Материал пригодится разработчикам, которые уже работали с нейросетями через промпты и столкнулись с непредсказуемым результатом. Вместо очередного «сделай красиво» вы выстроите вокруг агента Pi рабочую среду. Затем доведёте реальный проект до публикации в сети: это 3D-лендинг с моделью, созданной в Blender.
Главное в курсе не сам лендинг, а подход к работе. AGENTS.md, skill, подключение инструментов через MCP и цикл review можно перенести на свои задачи, от вёрстки до внутренних сервисов.
Практикум построен вокруг создания и публикации 3D-лендинга с помощью AI-агента. На этом примере вы шаг за шагом разберётесь, как подготовить проект для агента, настроить его рабочую среду и выстроить процесс разработки. Вы пройдёте весь путь от постановки задачи до проверки готового результата.
Blender здесь только инструмент, а лендинг служит учебным примером. Основная цель — научиться готовить проект к работе с AI-агентом. Для этого заранее задаются стек, ограничения и критерии готовности, чтобы ключевые решения не оставались на усмотрение модели.
Вокруг готового агента Pi вы соберёте собственный harness: контекст, инструкции, инструменты и проверки. Даже если раньше вы только писали промпты, настройка идёт последовательно, шаг за шагом, и сразу применяется в реальной разработке.
В итоге у вас будет опубликованная страница и практический опыт организации работы с агентом. Этот опыт можно адаптировать под собственные задачи.
AI написал код. А задача точно готова?
Допустим, вы просите агента сделать страницу и получаете первый вариант. На вид он вполне неплох, но дальше возникают сомнения.
Но дальше появляются вопросы:
1. Контекст. Что именно мы строим:
2. Workflow. В каком порядке работаем:
3. MCP. Как подключаем внешний инструмент:
4. Review. Как принимаем результат:
Что вы сделаете в практической части:
Для кого практикум:
Практикум рассчитан на тех, кто уже знаком с разработкой. Он поможет научиться ставить агенту задачи, готовить для него контекст, подключать нужные инструменты и проверять полученный результат.
Что понадобится:
Это не обучение программированию с нуля. В практикуме не будет полноценного SaaS, базы данных или авторизации. Задача одна: настроить готового агента и довести один 3D-лендинг до публикации.
Программа:
Курс состоит из семи последовательных этапов. Каждый из них заканчивается понятным результатом.
1. Сначала посмотрим на финал:
2. Запустим Pi и проверим подход «один большой промпт»:
3. Добавим контекст: AGENTS.md и бриф:
4. Настроим workflow: skill и точки возврата:
5. Подключим Blender через MCP:
6. Соберём 3D-лендинг:
7. Пройдём review и опубликуем проект:
Об авторе — Владилен Минин:
Для кого подойдёт:
Что получите:
Подробнее:
Скачать:
Название: 3D Agent. Соберите и опубликуйте 3D-лендинг с AI-агентом (2026)
Описание:
Материал пригодится разработчикам, которые уже работали с нейросетями через промпты и столкнулись с непредсказуемым результатом. Вместо очередного «сделай красиво» вы выстроите вокруг агента Pi рабочую среду. Затем доведёте реальный проект до публикации в сети: это 3D-лендинг с моделью, созданной в Blender.
Главное в курсе не сам лендинг, а подход к работе. AGENTS.md, skill, подключение инструментов через MCP и цикл review можно перенести на свои задачи, от вёрстки до внутренних сервисов.
Практикум построен вокруг создания и публикации 3D-лендинга с помощью AI-агента. На этом примере вы шаг за шагом разберётесь, как подготовить проект для агента, настроить его рабочую среду и выстроить процесс разработки. Вы пройдёте весь путь от постановки задачи до проверки готового результата.
Blender здесь только инструмент, а лендинг служит учебным примером. Основная цель — научиться готовить проект к работе с AI-агентом. Для этого заранее задаются стек, ограничения и критерии готовности, чтобы ключевые решения не оставались на усмотрение модели.
Вокруг готового агента Pi вы соберёте собственный harness: контекст, инструкции, инструменты и проверки. Даже если раньше вы только писали промпты, настройка идёт последовательно, шаг за шагом, и сразу применяется в реальной разработке.
В итоге у вас будет опубликованная страница и практический опыт организации работы с агентом. Этот опыт можно адаптировать под собственные задачи.
AI написал код. А задача точно готова?
Допустим, вы просите агента сделать страницу и получаете первый вариант. На вид он вполне неплох, но дальше возникают сомнения.
Но дальше появляются вопросы:
- Он сделал то, что было нужно, или сам додумал требования?
- Можно ли внести небольшую правку, не переделывая остальное?
- Проверена ли мобильная версия?
- Проходит ли сборка?
1. Контекст. Что именно мы строим:
- Через AGENTS.md и бриф зададим продукт, стек, ограничения и критерии готовности.
- Проверим, что агент правильно понял задачу до начала изменений.
2. Workflow. В каком порядке работаем:
- Добавим skill — повторяемую инструкцию для этой задачи.
- В ней будут планирование, небольшие последовательные изменения, точки возврата в Git и проверки.
3. MCP. Как подключаем внешний инструмент:
- Свяжем Pi с Blender.
- Агент сможет создавать 3D-объект во внешней программе и экспортировать модель для сайта.
4. Review. Как принимаем результат:
- Разделим проверку и исправление.
- Сначала соберём замечания и результаты проверок, затем исправим существенные проблемы и проверим проект ещё раз.
Что вы сделаете в практической части:
- Работающий 3D-лендинг
Создадите объект AI Core в Blender через агента, встроите его в веб-страницу и проверите, как она выглядит на компьютере и мобильном экране. - Настроенный процесс работы агента
Добавите описание проекта, правила, последовательность действий и критерии готовности. У агента будет не только задача, но и инструкция, как с ней работать. - Проверки перед публикацией
Пройдёте цикл review → исправления → повторная проверка. Проверите сборку, размер 3D-модели и соответствие брифу, затем опубликуете страницу.
Для кого практикум:
Практикум рассчитан на тех, кто уже знаком с разработкой. Он поможет научиться ставить агенту задачи, готовить для него контекст, подключать нужные инструменты и проверять полученный результат.
Что понадобится:
- Компьютер, редактор кода, работа с терминалом, установка зависимостей и базовое понимание веб-проекта. Опыт в Blender не нужен
- На прохождение практикума потребуется около 2 часов. Время зависит от вашего опыта и возникающих технических сложностей
Это не обучение программированию с нуля. В практикуме не будет полноценного SaaS, базы данных или авторизации. Задача одна: настроить готового агента и довести один 3D-лендинг до публикации.
Программа:
Курс состоит из семи последовательных этапов. Каждый из них заканчивается понятным результатом.
1. Сначала посмотрим на финал:
- Разберём готовый 3D-лендинг, его мобильную версию и структуру проекта. Покажем, как агент вносит небольшую правку и запускает проверки.
- Результат: Вы заранее увидите, к какому результату идёте.
2. Запустим Pi и проверим подход «один большой промпт»:
- Посмотрим, что происходит, когда агенту дают общую задачу без контекста, рабочего процесса и критериев готовности.
- Результат: Станет понятно, какие решения мы пока оставляем на усмотрение модели.
3. Добавим контекст: AGENTS.md и бриф:
- Опишем продукт, стек и ограничения. Зададим, что должно получиться, и проверим понимание задачи отдельным запросом.
- Результат: До начала разработки у проекта появится чёткое определение готовности.
4. Настроим workflow: skill и точки возврата:
- Зададим последовательность работы: прочитать контекст, оценить проект, составить план, сохранить checkpoint и выполнять изменения с проверками.
- Результат: У вас появится инструкция для повторяемой работы, а не только разовый запрос.
5. Подключим Blender через MCP:
- Настроим Pi MCP Adapter, свяжем агента с Blender и создадим AI Core — центральный 3D-объект лендинга.
- Результат: Получим модель и экспортируем её в GLB для использования на сайте.
6. Соберём 3D-лендинг:
- Встроим модель в приложение на Next.js, добавим взаимодействие с курсором, мобильную компоновку и запасной вариант отображения на случай, если 3D не загрузится.
- Результат: Проверим работающую страницу локально.
7. Пройдём review и опубликуем проект:
- Проверим результат по брифу, исправим существенные замечания, повторим проверки и выполним публикацию.
- Результат: Откроем лендинг по публичной ссылке — уже без локального сервера.
Об авторе — Владилен Минин:
- Основатель Result University и Клуба Незаменимых
- Разработчик и преподаватель
Для кого подойдёт:
- Веб-разработчикам, которые хотят ускорить работу с помощью AI-агентов и при этом сохранить контроль над результатом
- Тем, кто уже пишет промпты для нейросетей и хочет перейти к системной работе с агентами
- Фронтенд-разработчикам, которым интересны 3D-лендинги на Next.js с моделями из Blender
- Специалистам, которые хотят освоить AGENTS.md, skill, MCP и review-цикл на практике
Что получите:
- 7 видеоуроков в записи
- Опубликованный 3D-лендинг с объектом AI Core, доступный по публичной ссылке
- Настроенный harness вокруг агента Pi: контекст, инструкции, инструменты и проверки
- Повторяемый workflow с планированием, точками возврата в Git и критериями готовности
- Опыт подключения Blender к агенту через MCP и экспорта модели в GLB
Подробнее:
Подробности доступны после входа
Войдите или создайте аккаунт, чтобы посмотреть скрытую информацию.
Скачать: