Автор: Щуцкий
Название: Воркшоп по AI-разработке. Часть 2 (2026)
Описание:
Вторая часть воркшопа — не повторение основ, а переход на следующий уровень зрелости AI-процессов. Здесь вы строите полноценную архитектуру: роли, субагенты, MCP-сервер, quality gates и единый workflow. Это практика, а не теория — каждый блок подкреплён реальным стеком (Go, Postgres, HTTP API, frontend) и работающим пайплайном.
Подойдёт тем, кто уже прошёл первую часть или имеет опыт работы с LLM-инструментами и хочет выйти за пределы промпт-инжиниринга в сторону архитектуры управляемой AI-разработки.
Когда задачи усложняются, ручное управление AI начинает отнимать слишком много времени. Приходится заниматься рутинным менеджментом:
По сути, разработчик превращается в нянькую для агента, а не в архитектора процесса. Проблема не в качестве генерируемого кода — проблема в отсутствии системы, которая удерживает AI в рамках предсказуемого процесса.
Воркшоп #2 — это переход от ручного процесса к инженерной системе. Речь не о «секретных промптах», а о создании полноценного рабочего контура:
Вы научитесь масштабировать разработку: AI будет выполнять задачи по вашему workflow с предсказуемым результатом, используя артефакты как источник истины.
Часть 1: Архитектура AI-процесса
Часть 2: Интеграции и сборка полной системы
После воркшопа у вас будет собственная система AI-разработки с ролями, субагентами, MCP, интерфейсом и полным управляемым workflow.
Для кого подойдёт:
Что получите:
Подробнее:
Скачать:
Название: Воркшоп по AI-разработке. Часть 2 (2026)
Описание:
Вторая часть воркшопа — не повторение основ, а переход на следующий уровень зрелости AI-процессов. Здесь вы строите полноценную архитектуру: роли, субагенты, MCP-сервер, quality gates и единый workflow. Это практика, а не теория — каждый блок подкреплён реальным стеком (Go, Postgres, HTTP API, frontend) и работающим пайплайном.
Подойдёт тем, кто уже прошёл первую часть или имеет опыт работы с LLM-инструментами и хочет выйти за пределы промпт-инжиниринга в сторону архитектуры управляемой AI-разработки.
Когда задачи усложняются, ручное управление AI начинает отнимать слишком много времени. Приходится заниматься рутинным менеджментом:
- каждую новую сессию заново вводить модель в контекст
- следить, чтобы процесс не ломался
- напоминать, что уже было сделано
- проверять каждый шаг
По сути, разработчик превращается в нянькую для агента, а не в архитектора процесса. Проблема не в качестве генерируемого кода — проблема в отсутствии системы, которая удерживает AI в рамках предсказуемого процесса.
Воркшоп #2 — это переход от ручного процесса к инженерной системе. Речь не о «секретных промптах», а о создании полноценного рабочего контура:
- MCP
- workflow
- роли и субагенты
- quality gates
Вы научитесь масштабировать разработку: AI будет выполнять задачи по вашему workflow с предсказуемым результатом, используя артефакты как источник истины.
Часть 1: Архитектура AI-процесса
- проектирование workflow и разделение ролей
- создание субагентов для планирования, реализации и проверки
- использование артефактов как единой базы знаний
- организация quality gates и контроль качества
- разработка backend на Go + Postgres + HTTP API
- создание собственного MCP-сервера поверх backend
Часть 2: Интеграции и сборка полной системы
- AI Workspace как единая точка управления проектами
- проверка MCP через MCP Unit
- создание frontend поверх готовых контрактов
- сборка всего пайплайна с помощью AI Factory
После воркшопа у вас будет собственная система AI-разработки с ролями, субагентами, MCP, интерфейсом и полным управляемым workflow.
Для кого подойдёт:
- Разработчикам, прошедшим первую часть воркшопа и готовым выйти на уровень системной архитектуры
- Инженерам, которые уже используют LLM в работе и хотят убрать рутинный менеджмент агентов
- Тем, кто строит или планирует строить AI-продукты и нуждается в предсказуемом, масштабируемом процессе
- Backend-разработчикам, интересующимся интеграцией AI в реальный стек (Go, Postgres, API)
- Тимлидам и архитекторам, ищущим способ внедрить управляемые AI-процессы в команду
Что получите:
- Готовую архитектуру AI-разработки с ролями, субагентами и quality gates
- Собственный MCP-сервер, интегрированный с backend на Go + Postgres
- Рабочий пайплайн от backend-контрактов до frontend через AI Factory
- Понимание того, как строить workflow, в котором AI работает предсказуемо и без постоянного надзора
- Практический опыт сборки полной AI-системы с нуля до работающего интерфейса
Подробнее:
Подробности доступны после входа
Войдите или создайте аккаунт, чтобы посмотреть скрытую информацию.
Скачать: