Курс на Stepik
Обложка курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» на Stepik
990 ₽

Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс о том, как работать с LLM системно, а не угадывать промпты: от one-shot-запроса в чате за вечер до измеримого пайплайна и мультиагентной схемы в проде. Два трека — без кода и с кодом (API, готовый код в уроках). Каждый приём — с первоисточником и честными границами.3–4 часа в неделю

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Учеников на курсе 9
Сертификаты, выданные на курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Количество квизов 148
Время прохождения курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Стоимость курса 990 ₽ —
Обновления курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» 7 разделов Уроки в курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» 28 уроков Тесты в курсе «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» 148 тестов Время прохождения курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» 0 ч. Последнее обновление курса «Промпт-инжиниринг для LLM: chain-of-thought и субагенты» обн. 14 сентября 2026

Почему промпт решает больше, чем кажется

3 урока
1. Почему один и тот же промпт даёт разные ответы ↗
2. Сила примеров: in-context learning ↗
3. Практикум: из рулетки — в воспроизводимый шаблон ↗

Анатомия сильного промпта

4 урока
1. Шесть элементов промпта ↗
2. Структура и разметка: секции, теги, системный промпт ↗
3. Длинный контекст: что модель на самом деле видит ↗
4. Аудит чужого мегапромпта ↗

Паттерны рассуждения: CoT и его семейство

4 урока
1. Chain-of-Thought: модель думает вслух ↗
2. Self-consistency: надёжность голосованием ↗
3. Декомпозиция: least-to-most и Tree of Thoughts ↗
4. Когда CoT не помогает: границы и экономика рассуждения ↗

Циклы: модель проверяет и улучшает сама себя

4 урока
1. Self-refine: черновик — критика — правка ↗
2. LLM-судья: отдельная модель оценивает ответ ↗
3. Reflexion: учимся на ошибках со внешней проверкой ↗
4. Ловим галлюцинации: верификация фактов и цитирование ↗

Агентные петли: модель действует инструментами

4 урока
1. ReAct: думай — действуй — наблюдай ↗
2. Tool use на практике: собираем агента ↗
3. Агентные продукты изнутри ↗
4. Prompt injection: агент как поверхность атаки ↗

Субагенты: когда команда моделей лучше одной

5 уроков
1. Оркестратор — воркеры: делим работу ↗
2. Дебаты и ансамбли: несколько ответов лучше одного ↗
3. Ролевые конвейеры и общая память ↗
4. Почему мультиагентные системы ломаются ↗
5. Проектный синтез: выбираем архитектуру под задачу ↗

Измеряем и оптимизируем: финальный проект

4 урока
1. Мини-эвал: измеряем качество промпта ↗
2. Автооптимизация: модель улучшает промпт ↗
3. Финальный проект ↗
4. Карта паттернов и дорожная карта дальше ↗