На курсе Нейросети для разработчиков вы узнаете, как при помощи ИИ создавать промты, автоматизировать тестирование, писать документацию

За 1,5 месяца вы научитесь использовать промпт-инжиниринг, внедрите нейросети в процессы и ускорите разработку продуктов.

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Современное программирование уже не сводится к ручному набору кода, а требует умения формулировать задачи, взаимодействовать с ИИ-помощниками и мыслить в терминах запросов и промптов. По завершении курса участники будут иметь практические навыки работы с ИИ-ассистентами, смогут создавать и поддерживать проекты, используя современные инструменты и методологии. Курс направлен на развитие мышления, умения формулировать задачи и эффективно взаимодействовать с ИИ-помощниками.

• 1.1. Открытие Gigacode: Обзор платформы. Формулировка первой задачи: создание простого сайта. Анализ результатов: проблемы с контекстом и структурой.
• 1.2. Обсуждение: Почему современная разработка — это не про код, а про запросы. Важность четкого формулирования задач и ограничений.
• 1.3. Промпты-инструкции: Основные элементы промпта: цель, ограничения, роль, результат. Разные форматы промптов и их эффективность.
• 1.4. Практика: Создание простого веб-приложения через Gigacode. Анализ ошибок и переписывание промптов. Достижение работающего результата.
• 2.1. Переход к WindSurf: Обзор возможностей WindSurf. Решение проблем контекста и структуры.
• 2.2. Выбор стека технологий: Обсуждение популярных фреймворков: Next.js, Vue, React, Svelte, Flutter Web. Философия выбора стека: производительность, масштабируемость, экосистема.
• 2.3. Составление роадмэпа: Логика проекта: архитектурное описание. Визуальное оформление: дизайн и интерфейсы.
• 2.4. Превращение описания в проект: Использование промптов для создания структуры и компонентов. Взаимодействие с ИИ-ассистентом как с тиммейтом.
• 2.5. Практика: Создание реального проекта: от структуры до базовой логики. Все действия выполняются внутри WindSurf, без ручного копипаста.
• 3.1. Загрузка проекта: Получение готового проекта для поддержки. Анализ структуры, зависимостей и стиля кода.
• 3.2. Точечные промпты: Формулировка промптов для конкретных изменений. Примеры: исправление ошибок, добавление функционала.
• 3.3. Доработка и рефакторинг: Использование ИИ для оптимизации кода. Сравнение версий: анализ изменений и их влияния на архитектуру.
• 3.4. Практика: Работа с реальным проектом: поиск и исправление ошибок. Добавление новых функций и тестирование. Выстраивание системы обновлений.
• 4.1. Настройка CI/CD: Введение в CI/CD и GitHub Actions. Создание пайплайнов для автоматической сборки и тестирования.
• 4.2. Деплой: Размещение проекта с помощью готовых облачных сервисов (Firebase, Vercel или своем сервере). Настройка окружений: staging и production.
• 4.3. Безопасность: Управление токенами и секретами. Настройка CORS и Git-авторизации. Базовые принципы безопасности веб-приложений. Автоматическая документация: Генерация документации с помощью ИИ. Поддержание актуальности документации. Философия масштабирования: Роль инженера в мире ИИ. Будущее программирования и автоматизации.
• 4.4. Практика: Деплой проекта и автоматизация сборки. Проверка безопасности. Финальная презентация проекта.

Овладейте искусственным интеллектом для максимально эффективного тестирования ПО. Что такое генеративный ИИ и LLM Как работают LLM (на пальцах): трансформеры, обучение, контекст Обзор популярных моделей: ChatGPT, Gemini, Claude, YandexGPT, Qwen — их особенности для QA Этические аспекты, ограничения, галлюцинации Практика: Знакомство с интерфейсами LLM Первые промпты: простые запросы Сравнение ответов разных моделей Анализ точности и полезности ответов Генерация чек-листов, тест-кейсов, сценариев Создание входной и выходной документации Автоматическое формирование отчетов по результатам тестирования Практика: Написание промптов для генерации чек-листов Создание тест-кейсов из требований Автоматическое формирование отчета по багам Адаптация промптов под разные модели Генерация тест-данных Симуляция пользовательского поведения Формулировка и оформление баг-репортов Уточнение шагов воспроизведения Практика: Генерация набора тестовых данных Получение идей для нестандартного тестирования Оформление и улучшение баг-репортов Переписывание непонятных описаний Генерация автотестов (Selenium, Playwright и др.) Помощь в написании SQL-запросов, API-запросов Работа с шаблонами и примерами (few-shot prompting) Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) Практика: Написание простых автотестов с помощью ИИ Генерация API-запросов по спецификации Проверка и оптимизация SQL-запросов Создание шаблонов для повторяющихся задач Проверка соответствия стандартам UX/UI Поиск типичных ошибок дизайна Генерация идей для улучшения юзабилити Практика: Использование ИИ для проверки доступности и удобства Анализ скриншотов (при наличии multimodal моделей) Генерация предложений по улучшению интерфейса Промпты для анализа логики кода Выявление уязвимостей и антипаттернов Проверка соответствия требованиям Обнаружение дублирования, проблем в тестах Практика: Анализ фрагментов кода на безопасность и качество Проверка тест-сценариев на наличие антипаттернов Декомпозиция требований на user stories Оценка и доработка сгенерированных тестов Встраивание ИИ в ежедневную работу тестировщика База промптов для разных задач Шаблоны и менеджеры промптов Внедрение в команду: обучение, внедрение, мотивация Практика: Разработка персонального набора полезных промптов Работа с системами управления задачами через ИИ Обсуждение: как внедрить промпты в свою команду Мозговой штурм: идеи автоматизации и оптимизации Реальные кейсы использования промптинга в QA Лучшие практики, распространенные ошибки Критическое мышление при работе с ИИ Практика: Финальное задание: Создать комплексный набор тест-кейсов Сгенерировать отчет по багам Проверить качество тестов и кода Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов

Освойте использование ИИ для ускорения разработки и повышения качества кода с нашим курсом! Что такое LLM и как они помогают разработчику Обзор: OpenAI Codex, GitHub Copilot, Cursor, Trae, Windsurf Этические аспекты и ограничения Галлюцинации в коде: как распознавать и проверять Практика: Знакомство с интерфейсами Первые промпты для генерации функций Сравнение ответов разных инструментов Анализ точности и полезности Особенности каждого инструмента: OpenAI Codex — мощь генерации Cursor — IDE-подобный подход к взаимодействию с GPT Trae — работа с контекстом и Git Windsurf — визуальное управление кодом Как выбрать подходящий под задачи команды Практика: Генерация простых скриптов и функций Работа с Git через ИИ Улучшение существующего кода Автоматизация повторяющихся задач Базовые техники промпт-инжиниринга Few-shot, Chain-of-Thought, Role prompting Как задавать конкретные задачи Примеры успешных промптов Практика: Генерация утилит по описанию Создание CLI-инструментов Написание REST API из промпта Оценка и доработка сгенерированного кода Как масштабировать проекты с помощью ИИ Управление модулями, зависимостями, версиями Поддержка актуальной документации Работа с несколькими файлами и контекстом Практика: Генерация архитектурных решений Рефакторинг больших частей кода Проверка совместимости между модулями Поддержка README и CONTEXT-документов Как создавать Implementation Plan Учет тестирования, зависимостей, покрытия Интеграция с GitHub и Jira Проверка логики решения до написания кода Практика: Генерация плана реализации Проверка на логические ошибки Переписывание и уточнение плана Использование плана как основы для Pull Request Архитектурная документация (README, AGENTS, CONTEXT) Как поддерживать её в актуальном состоянии Документирование изменений вместе с кодом Интеграция с CI/CD Практика: Автоматическое обновление README Генерация CONTEXT-файлов Проверка соответствия документации коду Обновление артефактов при каждом коммите Как внедрить ИИ в daily routine Проверка и одобрение кода от ИИ Ответственность за результат Работа с несколькими LLM-агентами Практика: Разработка фичи через "задача → план → выполнение" Отправка результата в Git Проверка и рецензирование Обсуждение: как сделать процесс предсказуемым Лучшие практики использования ИИ в разработке Критическое мышление при работе с ИИ Возможности и ограничения современных инструментов Практика: Финальное задание: Получить задачу Составить Implementation Plan Сгенерировать код Проверить и отправить в Git Обсуждение решений, обмен опытом Демонстрация полученных результатов