- Регистрация
- 26 Март 2018
- Сообщения
- 85.549
Название: Профессия Вайб-кодер [Тариф Бизнес] [Zerocoder] [Петр Петров]
Описание:
Научим решать реальные задачи с помощью кода и ИИ — не углубляясь в программирование, через практику, автоматизацию и инженерное мышление и начать на этом зарабатывать уже через 2 месяца!
Что такое вайб-кодинг?
Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта.
Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
Фактически вайб-кодинг — это Зерокодинг 2.0.
Программирование без «обучения программированию»: ты не изучаешь язык — ты учишься думать как разработчик и использовать ИИ как партнёра.
Курс не закапывает в теорию — он ведет от задачи к решению, от запроса к работающему проекту.
Все проекты — настоящие мини-продукты, которые можно запустить, применить, показать в портфолио или использовать в жизни.
Кому нужен этот курс?
Программа
Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется
Модуль 1. Введение в профессию
Модуль 2. Архитектура программ
Модуль 3. Базы данных
Модуль 4. Работа с API
Модуль 5. Серверное развертывание
Модуль 6. Внедрение ИИ
Модуль 7. Работа с памятью LLM
Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
Карьерный модуль
*Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.
Спойлер: Подробно: Модуль 1. Введение в профессию
Кто такой вайбкодер: новое поколение разработчиков, работающих с ИИ и автоматизацией
Чем вайбкодер отличается от классического программиста и от no-code специалиста?
Как выглядит проект вайбкодера: от запроса заказчика до рабочего решения?
Типы задач, с которыми работает вайбкодер: чат-боты, автоматизация, ИИ-помощники, API-сервисы
Какие инструменты будут использоваться на курсе: Python, Cursor, Replit, OpenAI, API, LangChain, MCP, VPS?
Зачем нужен инженерный подход даже в no-code мире?
Как использовать AI-ассистентов (ChatGPT, Cursor Copilot) не как волшебную палочку, а как помощника?
Как формулировать запросы к AI, чтобы получать качественный и понятный код?
После прохождения модуля ты:
– Поймешь, кто такой вайбкодер и какую роль он играет в цифровой трансформации
– Увидишь, какие типы задач решает вайбкодер и в чём его ценность для бизнеса
– Ознакомишься с ключевыми инструментами курса и понимает их назначение
– Получишь первые навыки взаимодействия с AI в роли разработчика
– Сформируешь инженерный подход: сначала думать, потом генерировать
Модуль 2. Архитектура программ
Как устроено программирование: код → исполнение → результат
Архитектура приложений: фронтенд, бэкенд, клиент, сервер, база данных
Основы объектно-ориентированного мышления: сущности, атрибуты, методы
Что такое инкапсуляция, наследование, полиморфизм — простыми словами?
Разница между скриптом и системой
Как писать понятный, масштабируемый, поддерживаемый код?
Что такое интерфейс, контроллер, бизнес-логика?
Примеры архитектуры маленьких решений и как они вырастают
После прохождения модуля ты:
– Поймешь, как мыслят разработчики при проектировании решений
– Умеешь описывать задачу через сущности и их поведение (объектная модель)
– Отличаешь клиентскую и серверную логику, может разделить ответственность модулей
– Понимаешь, что делает код удобным для масштабирования и доработки
– Готов к освоению любого языка, понимая, что за синтаксисом стоят одинаковые концепции
Модуль 3. Базы данных
Что такое база данных и зачем она нужна?
Разница между Excel-таблицей и настоящей БД
Реляционная модель: таблицы, строки, связи между сущностями
Основные типы данных (строки, числа, даты, булевы значения)
Язык SQL: запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
Как спроектировать структуру БД под задачу?
Работа с SQLite и PostgreSQL
Подключение к базе из Python через sqlite3 и psycopg2
Как связать логику программы с базой данных: добавление, поиск, фильтрация, удаление?
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, что такое БД и когда она необходима
– Умеешь проектировать структуру под задачу: сущности, связи, поля
– Пишешь и умеешь корректировать основные SQL-запросы для чтения, добавления и изменения данных
– Создаешь рабочие таблицы в SQLite и PostgreSQL, подключает их к Python-проектам
– Можешь строить мини-сервисы с постоянным хранением информации
Модуль 4. Работа с API
Что такое API и зачем оно нужно?
Что такое документация и как ее читать?
Как найти нужное в документации к API (на примере OpenWeather, Telegram, OpenAI)?
Обработка ответов: как понять, что вернул сервис и как это использовать
Ошибки и как на них реагировать
Использование requests и httpx в Python
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, как работает API и как по нему "разговаривают" сервисы
– Можешь самостоятельно разобраться в документации к любому REST API
– Умеешь подключаться к сторонним сервисам, обрабатывать ответы и ошибки
– Пишешь скрипты, которые обмениваются данными с реальными системами
– Получаешь навыки интеграции и расширения проектов через API
Модуль 5. Серверное развертывание
Что такое сервер, хостинг, VPS — в чём разница?
Что происходит, когда пользователь "переходит по ссылке"?
Как устроена архитектура деплоя: код → сервер → домен → пользователь?
Что такое порты, процессы, фоновые задачи (daemon, background jobs)?
Установка и настройка окружения на VPS: Python, зависимости, .env, базы данных
Работа с файловой системой Linux: базовые команды, права, структура
MCP-серверы: как работают, когда использовать
Настройка и запуск проекта с использованием MCP (например, uvicorn + FastAPI)
Обеспечение непрерывной работы: pm2, supervisor, crontab
Простейшая система логирования и отслеживания ошибок
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь принципы серверной архитектуры и развёртывания проектов
– Умеешь настроить VPS с нуля: окружение, зависимости, безопасность
– Устанавливаешь и запускает свои проекты на сервере, обеспечивает непрерывную работу
– Умеешь логировать работу сервиса, диагностировать и устранять ошибки
– Получаешь реальный опыт работы с продакшен-инфраструктурой — не локально, а как в бою
Модуль 6. Внедрение ИИ
Что такое LLM: как они работают и где применяются?
Разница между моделями — в чём отличия, когда что использовать
Что такое промптинг: управление моделью через ввод?
Виды промптов: системный, пользовательский, zero-shot, few-shot, chain-of-thought
Как задать поведение модели: стиль, формат ответа, ограничения?
Как использовать LLM для генерации, классификации, извлечения и трансформации данных?
Логика prompt engineering: как структурировать, тестировать и улучшать промпты
Практика работы с OpenAI API и библиотекой openai в Python
Лимиты токенов, стоимость, оптимизация запросов
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь принципы работы языковых моделей и различия между ними
– Умеешь задавать точное поведение модели с помощью системного и пользовательского промпта
– Получаешь навык управления генерацией: текст, структура, стиль, формат
– Можешь использовать LLM в задачах генерации, классификации, извлечения данных
– Понимаешь ограничения моделей, стоимость и умеет оптимизировать работу через API
Модуль 7. Работа с памятью LLM
Почему LLM «забывает» факты и как дать ей доступ к актуальным данным?
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура и принципы работы?
Этапы работы RAG-системы: загрузка данных → индекс → поиск → генерация
Виды векторных хранилищ: Chroma, FAISS, Weaviate (обзор)
Индексация: как из текста получить вектора и почему это работает
Векторизация и эмбеддинги: text-embedding-3-small, Instructor, BGE, e5
Как происходит поиск по векторному индексу?
LangChain как фреймворк: агенты, цепочки, память, инструменты
Практика: как построить собственную RAG-систему на Python + LangChain
После прохождения модуля ты:
— Понимаешь, как устроена RAG-архитектура и зачем она нужна
— Умеешь собирать систему, в которой LLM отвечает на основе локальных или корпоративных данных
— Осваиваешь работу с эмбеддингами, векторными базами и поиском по ним
— Получаешь базовые навыки работы с LangChain и проектирования цепочек
— Можешь собрать MVP корпоративного помощника или документационного бота
Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
Что такое бизнес-процесс: вход, преобразование, выход?
Основы системного анализа: как описывать процессы и выявлять узкие места
Карта бизнес-процессов: как визуализировать и декомпозировать задачи
Что такое рутинные операции и как определить, что можно автоматизировать?
Типовые точки автоматизации: заявки, отчёты, уведомления, напоминания, синхронизация
Построение технического решения: от процесса → к данным → к скриптам
Как выбрать правильную архитектуру: нужен ли бот, API, база данных, LLM?
Работа в локальных и защищенных проектах
Обзор реальных кейсов автоматизации: от микробизнеса до отдела продаж
Как презентовать свою работу: постановка задачи, демонстрация, результат?
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, как анализировать и описывать бизнес-процессы с технической точки зрения
– Умеешь выявлять места, где ручной труд можно заменить кодом или ИИ
– Проектируешь архитектуру решения под конкретный кейс: от задачи до реализации
– Умеешь обосновать и защитить своё решение перед заказчиком или внутри команды
– Формируешь мышление цифрового архитектора — системно, логично, ориентировано на результат
Карьерный модуль
*Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.
Обзор платформ
Какие заказы может выполнять вайбкодер
Первая коммуникация — как правильно делать отклики
Договоренности — как донести до заказчика, почему ты сможешь сделать заказ
Правильное заполнение портфолио на гитхаб и не только
Продвижение на рынки — навыки продажи себя в сети и в диалоге
После прохождения модуля ты:
— Получишь навыки поиска и оценки заказов, общения с заказчиком и продвижения
Кейсы, которые ты реализуешь за период обучения
Тариф Бизнес
Доступ ко всем модулям
Описание:
Научим решать реальные задачи с помощью кода и ИИ — не углубляясь в программирование, через практику, автоматизацию и инженерное мышление и начать на этом зарабатывать уже через 2 месяца!
Что такое вайб-кодинг?
Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта.
Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
Фактически вайб-кодинг — это Зерокодинг 2.0.
Программирование без «обучения программированию»: ты не изучаешь язык — ты учишься думать как разработчик и использовать ИИ как партнёра.
Курс не закапывает в теорию — он ведет от задачи к решению, от запроса к работающему проекту.
Все проекты — настоящие мини-продукты, которые можно запустить, применить, показать в портфолио или использовать в жизни.
Кому нужен этот курс?
- Сотрудникам и руководителям малого и среднего бизнеса, желающим внедрить тестовые решения, оптимизировать рабочие процессы и повысить их эффективность
- Предпринимателям и стартаперам, желающим кратно масштабировать результаты проекта как в деньгах, так и во впечатляющих результатах
- Специалистам из смежных сфер (дизайн, маркетинг, управление), которые ежедневно сталкиваются с ручными задачами, табличками, чатами и ботами — и хотят научиться автоматизировать свою работу с помощью кода, без превращения в «классического разработчика».
- Самоучкам и junior-разработчикам, застрявшим на «уровне синтаксиса» — тем, кто умеет писать функции и проходил Python-курсы, но не может применить это к реальной работе. Вам нужен системный подход, проекты, архитектура, практика на сервере, работа с API и LLM.
- Всем, кто хочет попробовать себя в сфере IT и начать работать в формате удаленки
- Фрилансерам, которым нужен понятный IT-стек под задачи заказчиков
- И просто всем, кто интересуется технологиями и кому интересно разобраться, что такое настоящий вайб-кодинг!
Программа
Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется
Модуль 1. Введение в профессию
Модуль 2. Архитектура программ
Модуль 3. Базы данных
Модуль 4. Работа с API
Модуль 5. Серверное развертывание
Модуль 6. Внедрение ИИ
Модуль 7. Работа с памятью LLM
Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
Карьерный модуль
*Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.
Спойлер: Подробно: Модуль 1. Введение в профессию
Кто такой вайбкодер: новое поколение разработчиков, работающих с ИИ и автоматизацией
Чем вайбкодер отличается от классического программиста и от no-code специалиста?
Как выглядит проект вайбкодера: от запроса заказчика до рабочего решения?
Типы задач, с которыми работает вайбкодер: чат-боты, автоматизация, ИИ-помощники, API-сервисы
Какие инструменты будут использоваться на курсе: Python, Cursor, Replit, OpenAI, API, LangChain, MCP, VPS?
Зачем нужен инженерный подход даже в no-code мире?
Как использовать AI-ассистентов (ChatGPT, Cursor Copilot) не как волшебную палочку, а как помощника?
Как формулировать запросы к AI, чтобы получать качественный и понятный код?
После прохождения модуля ты:
– Поймешь, кто такой вайбкодер и какую роль он играет в цифровой трансформации
– Увидишь, какие типы задач решает вайбкодер и в чём его ценность для бизнеса
– Ознакомишься с ключевыми инструментами курса и понимает их назначение
– Получишь первые навыки взаимодействия с AI в роли разработчика
– Сформируешь инженерный подход: сначала думать, потом генерировать
Модуль 2. Архитектура программ
Как устроено программирование: код → исполнение → результат
Архитектура приложений: фронтенд, бэкенд, клиент, сервер, база данных
Основы объектно-ориентированного мышления: сущности, атрибуты, методы
Что такое инкапсуляция, наследование, полиморфизм — простыми словами?
Разница между скриптом и системой
Как писать понятный, масштабируемый, поддерживаемый код?
Что такое интерфейс, контроллер, бизнес-логика?
Примеры архитектуры маленьких решений и как они вырастают
После прохождения модуля ты:
– Поймешь, как мыслят разработчики при проектировании решений
– Умеешь описывать задачу через сущности и их поведение (объектная модель)
– Отличаешь клиентскую и серверную логику, может разделить ответственность модулей
– Понимаешь, что делает код удобным для масштабирования и доработки
– Готов к освоению любого языка, понимая, что за синтаксисом стоят одинаковые концепции
Модуль 3. Базы данных
Что такое база данных и зачем она нужна?
Разница между Excel-таблицей и настоящей БД
Реляционная модель: таблицы, строки, связи между сущностями
Основные типы данных (строки, числа, даты, булевы значения)
Язык SQL: запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
Как спроектировать структуру БД под задачу?
Работа с SQLite и PostgreSQL
Подключение к базе из Python через sqlite3 и psycopg2
Как связать логику программы с базой данных: добавление, поиск, фильтрация, удаление?
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, что такое БД и когда она необходима
– Умеешь проектировать структуру под задачу: сущности, связи, поля
– Пишешь и умеешь корректировать основные SQL-запросы для чтения, добавления и изменения данных
– Создаешь рабочие таблицы в SQLite и PostgreSQL, подключает их к Python-проектам
– Можешь строить мини-сервисы с постоянным хранением информации
Модуль 4. Работа с API
Что такое API и зачем оно нужно?
Что такое документация и как ее читать?
Как найти нужное в документации к API (на примере OpenWeather, Telegram, OpenAI)?
Обработка ответов: как понять, что вернул сервис и как это использовать
Ошибки и как на них реагировать
Использование requests и httpx в Python
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, как работает API и как по нему "разговаривают" сервисы
– Можешь самостоятельно разобраться в документации к любому REST API
– Умеешь подключаться к сторонним сервисам, обрабатывать ответы и ошибки
– Пишешь скрипты, которые обмениваются данными с реальными системами
– Получаешь навыки интеграции и расширения проектов через API
Модуль 5. Серверное развертывание
Что такое сервер, хостинг, VPS — в чём разница?
Что происходит, когда пользователь "переходит по ссылке"?
Как устроена архитектура деплоя: код → сервер → домен → пользователь?
Что такое порты, процессы, фоновые задачи (daemon, background jobs)?
Установка и настройка окружения на VPS: Python, зависимости, .env, базы данных
Работа с файловой системой Linux: базовые команды, права, структура
MCP-серверы: как работают, когда использовать
Настройка и запуск проекта с использованием MCP (например, uvicorn + FastAPI)
Обеспечение непрерывной работы: pm2, supervisor, crontab
Простейшая система логирования и отслеживания ошибок
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь принципы серверной архитектуры и развёртывания проектов
– Умеешь настроить VPS с нуля: окружение, зависимости, безопасность
– Устанавливаешь и запускает свои проекты на сервере, обеспечивает непрерывную работу
– Умеешь логировать работу сервиса, диагностировать и устранять ошибки
– Получаешь реальный опыт работы с продакшен-инфраструктурой — не локально, а как в бою
Модуль 6. Внедрение ИИ
Что такое LLM: как они работают и где применяются?
Разница между моделями — в чём отличия, когда что использовать
Что такое промптинг: управление моделью через ввод?
Виды промптов: системный, пользовательский, zero-shot, few-shot, chain-of-thought
Как задать поведение модели: стиль, формат ответа, ограничения?
Как использовать LLM для генерации, классификации, извлечения и трансформации данных?
Логика prompt engineering: как структурировать, тестировать и улучшать промпты
Практика работы с OpenAI API и библиотекой openai в Python
Лимиты токенов, стоимость, оптимизация запросов
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь принципы работы языковых моделей и различия между ними
– Умеешь задавать точное поведение модели с помощью системного и пользовательского промпта
– Получаешь навык управления генерацией: текст, структура, стиль, формат
– Можешь использовать LLM в задачах генерации, классификации, извлечения данных
– Понимаешь ограничения моделей, стоимость и умеет оптимизировать работу через API
Модуль 7. Работа с памятью LLM
Почему LLM «забывает» факты и как дать ей доступ к актуальным данным?
Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура и принципы работы?
Этапы работы RAG-системы: загрузка данных → индекс → поиск → генерация
Виды векторных хранилищ: Chroma, FAISS, Weaviate (обзор)
Индексация: как из текста получить вектора и почему это работает
Векторизация и эмбеддинги: text-embedding-3-small, Instructor, BGE, e5
Как происходит поиск по векторному индексу?
LangChain как фреймворк: агенты, цепочки, память, инструменты
Практика: как построить собственную RAG-систему на Python + LangChain
После прохождения модуля ты:
— Понимаешь, как устроена RAG-архитектура и зачем она нужна
— Умеешь собирать систему, в которой LLM отвечает на основе локальных или корпоративных данных
— Осваиваешь работу с эмбеддингами, векторными базами и поиском по ним
— Получаешь базовые навыки работы с LangChain и проектирования цепочек
— Можешь собрать MVP корпоративного помощника или документационного бота
Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
Что такое бизнес-процесс: вход, преобразование, выход?
Основы системного анализа: как описывать процессы и выявлять узкие места
Карта бизнес-процессов: как визуализировать и декомпозировать задачи
Что такое рутинные операции и как определить, что можно автоматизировать?
Типовые точки автоматизации: заявки, отчёты, уведомления, напоминания, синхронизация
Построение технического решения: от процесса → к данным → к скриптам
Как выбрать правильную архитектуру: нужен ли бот, API, база данных, LLM?
Работа в локальных и защищенных проектах
Обзор реальных кейсов автоматизации: от микробизнеса до отдела продаж
Как презентовать свою работу: постановка задачи, демонстрация, результат?
После прохождения модуля ты:
– Понимаешь, как анализировать и описывать бизнес-процессы с технической точки зрения
– Умеешь выявлять места, где ручной труд можно заменить кодом или ИИ
– Проектируешь архитектуру решения под конкретный кейс: от задачи до реализации
– Умеешь обосновать и защитить своё решение перед заказчиком или внутри команды
– Формируешь мышление цифрового архитектора — системно, логично, ориентировано на результат
Карьерный модуль
*Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.
Обзор платформ
Какие заказы может выполнять вайбкодер
Первая коммуникация — как правильно делать отклики
Договоренности — как донести до заказчика, почему ты сможешь сделать заказ
Правильное заполнение портфолио на гитхаб и не только
Продвижение на рынки — навыки продажи себя в сети и в диалоге
После прохождения модуля ты:
— Получишь навыки поиска и оценки заказов, общения с заказчиком и продвижения
Кейсы, которые ты реализуешь за период обучения
- Напоминалка на рабочем столе
- Генератор паролей с сохранением в файл
- Генератор PDF-чеков
- Система учёта бюджета
- Трекер полезных привычек
- Бот для записи на услуги
- Хранилище заявок от клиентов
- База пользователей и истории их действий
- Мини-система бронирования переговорных комнат
- Подключение к погодному API и создание погодного виджета
- Создание Telegram-бота для получения курсов валют
- Получение данных о товарах с Ozon или Wildberries по ключевому слову
- Развёртывание Telegram-бота на VPS с автоперезапуском
- API для получения данных о продуктах (например, склад или меню кафе)
- Планировщик задач с запуском по расписанию
- Генератор email-рассылок под разную аудитории
- Классификатор отзывов клиентов
- Извлечение ключевой информации из свободного текста
- Бот для ответов на вопросы по PDF-документу
- Помощник по материалам сайта компании
- ИИ-консультант по внутреннему регламенту
- Автоматизация отдела записи в клинике
- Сбор и отчёт по продажам с разных площадок
- ИИ-консультант по услугам компании
- * Некоторые кейсы указаны как пример того, что можно реализовать во время обучения.
Тариф Бизнес
Доступ ко всем модулям
Скрытый контент для пользователей All-dar.