Курс нацелен на интеграцию больших языковых моделей (LLM) в Go-микросервисы как полноценного production-компонента, а не только автокомплита в IDE. Вы освоите промпт-инжиниринг (Chain-of-Thought, ReAct), построение RAG-систем (от простых до графовых) для работы с документацией и legacy-кодом, а также создание автономных агентов по протоколу MCP.

Практика включает генерацию Go-кода через спецификации (Spec-driven development), написание бенчмарков и оптимизацию производительности. Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций и утечек данных.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI & Терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG.

Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол Model Context Protocol (MCP). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Промпт-инъекции (prompt injection) в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Генерация интерфейсов и структур. Обработка ошибок в стиле Go. Написание бенчмарков и оптимизация производительности. Вайб-кодинг (vibe coding).

Курс посвящён интеграции генеративного ИИ в разработку на C# и .NET: от повседневной работы в IDE до внедрения RAG-архитектуры и автономных агентов. Вы познакомитесь с техниками промптинга (Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct), освоите инструменты (Cursor, Windsurf, Claude Code) и научитесь строить RAG-системы для работы с документацией и кодом.

Практика включает генерацию unit-тестов, использование Entity Framework через нейросети и интеграцию Semantic Kernel в .NET-приложения. Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций и утечек данных.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI & Терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG.

Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол Model Context Protocol (MCP). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Промпт-инъекции (prompt injection) в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Entity Framework: генерация миграций и сложных LINQ-запросов. Работа с NuGet-пакетами и документацией. Интеграция с Semantic Kernel (Microsoft-стек для ИИ). Вайб-кодинг (vibe coding).

Курс посвящён применению генеративного ИИ в повседневной работе фронтенд-разработчика (React, Angular, Vue). Вы научитесь генерировать UI-компоненты по скриншотам или макетам, автоматически создавать TypeScript-типы на основе API-спецификаций (OpenAPI) и проводить рефакторинг стейт-менеджмента (например, с Redux на Effector / Zustand) с минимальным ручным участием.

Практика включает написание unit-тестов (Jest, Playwright) с помощью ИИ-агентов и построение RAG-систем для работы с документацией проекта.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI & Терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG.

Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол Model Context Protocol (MCP). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Промпт-инъекции (prompt injection) в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Генерация компонентов по скриншоту или макету. Типизация TypeScript из API-ответов. Unit-тестирование UI (Jest, Playwright). Стейт-менеджмент: переход от Redux к Effector / Zustand с помощью ИИ. Вайб-кодинг (vibe coding).