Чему вы научитесь
- ✅ Делать AI частью рабочего процесса, а не отдельным инструментом
- ✅ Давать AI доступ к контексту проекта
- ✅ Работать с документацией так, чтобы AI понимал предметную область
- ✅ Подключать AI к API и внутренним сервисам
- ✅ Исследовать базы данных вместе с AI
- ✅ Использовать AI при расследовании инцидентов и анализе логов
- ✅ Создавать собственных AI-помощников под задачи команды
О курсе
Перестань использовать ИИ как чат. Построй собственного инженерного помощника, который понимает твой проект, работает с документацией, API, базой данных, логами и помогает решать реальные задачи каждый день.
Для кого этот курс
Этот курс для инженеров, которые понимают, что AI — это не замена специалисту.
Это усиление специалиста.
Он подойдёт:
QA Manual
QA Automation
SDET
Backend и Fullstack-разработчикам
Team Lead
Tech Lead
инженерам, внедряющим AI внутри команды
Если сегодня AI для вас — это спросить что-нибудь у ChatGPT, то после курса он станет частью вашего ежедневного рабочего процесса.
Вы перестанете каждый раз объяснять системе, что происходит.
Она начнёт работать внутри вашего контекста.
Начальные требования
Для прохождения курса не требуется опыта разработки MCP-серверов или работы с локальными LLM.
Желательно иметь:
- опыт работы QA или разработчиком;
- понимание HTTP и REST API;
- базовые знания SQL;
- базовые навыки работы с Git;
- желание работать в терминале и не бояться Docker.
Если вы никогда не использовали Cursor — не страшно. Мы начнём с самых основ и постепенно построим полноценную рабочую среду.
Преподаватели курса
6 312
Как проходит обучение
Курс полностью практический.
Практически каждая глава заканчивается выполнением реальной инженерной задачи.
Во время обучения вы:
- разворачиваете собственный Docker-стенд;
- подключаете AI к рабочим данным проекта;
- учитесь работать с API, PostgreSQL, логами и документацией;
- расследуете реальные инциденты;
- создаёте собственные MCP-серверы;
- автоматизируете рутинные задачи QA.
Материал состоит из текстовых уроков, иллюстраций, схем, практических заданий, готовых репозиториев и скринкастов (по мере развития курса).
Курс развивается постепенно. Новые главы будут добавляться регулярно, а участники, купившие курс раньше, получат все обновления без дополнительной оплаты.
Что вы получите
- ✔️ Работать вместе с AI как с полноценным инженерным помощником, а не использовать его только как чат.
- ✔️ Передавать AI реальные инженерные задачи: анализ требований, исследование API, работу с документацией, логами и базой данных.
- ✔️ Значительно сократить время на рутинные задачи QA: подготовку тест-кейсов, SQL-запросов, чек-листов и оформление багов.
- ✔️ Использовать AI при расследовании сложных инцидентов и поиске причин возникновения дефектов.
- ✔️ Создавать собственные MCP-серверы и подключать AI к внутренним сервисам компании.
- ✔️ Построить собственную AI-инженерную среду, которую можно адаптировать под любой проект.
- ✔️ Понимать архитектуру современных AI-агентов и применять эти подходы в своей ежедневной работе.
- Вместе с курсом вы получите
- 📦 Готовый Docker-стенд для практики.
- 📦 Исходный код MCP-серверов, который сможете использовать и развивать дальше.
- 📦 Готовые Rules для Cursor, проверенные на реальных проектах.
- 📦 Практические задания, построенные на сценариях из повседневной работы QA.
- 📦 Материалы, к которым будете возвращаться даже после окончания курса.