AI-native software engineering: copilots, code review, tests и delivery
Как использовать ИИ в инженерной команде без потери качества, безопасности и владения кодом
Чему вы научитесь
- Разбивать feature request на спецификацию, инварианты, тесты, план реализации и критерии приемки
- Использовать AI assistant для объяснения кода, генерации тестов, миграций и документации с обязательной проверкой
- Строить review checklist: behavior, edge cases, security, performance, accessibility and maintainability
- Встраивать AI в CI/CD: lint, tests, dependency review, SAST, secret scanning and release notes
- Оценивать риски: hallucinated API, hidden behavior changes, licensing, prompt leakage and over-automation
О курсе
Курс переводит использование ИИ из режима случайных подсказок в инженерный процесс: постановка задач, decomposed prompts, code review, тестирование, статический анализ, documentation, pull request hygiene, оценка риска изменений и контроль качества. Ученик учится ускоряться с AI tools, но оставаться автором архитектуры и ответственным инженером.
28 недель · 6 ч/нед
5 разделов · 15 шагов · практика после модулей
Итоговый проект и сертификат после завершения.
15+ лет · старшая школа и взрослые. возраст зависит от уверенности в чтении, логике и самостоятельной практике
Профессиональный: 4/5
требует дисциплины, проверки и портфолио
План программиста
Сквозная траектория: Python, JavaScript, TypeScript, React, backend, SQL, тесты, Docker и портфолио.
Как устроено обучение
Методическая подача
структурные схемы, разборы примеров, контрольные вопросы и карты применения
реалистичные учебные ситуации, где теория сразу переводится в решение
понятие, пример, самостоятельное действие, обратная связь, перенос в проект
итоговая работа с критериями качества и понятным результатом для портфолио
Учебный микс
11 визуальных материалов · 91% по предмету
иллюстрации в основном соответствуют предметному языку курса
Профессиональная программа
Измеримые результаты
- Подготовить AI-assisted feature design с тестами, рисками и review-планом
- Провести code review с чеклистом качества и безопасности
- Собрать pipeline, где AI ускоряет работу, но решение подтверждается проверяемыми артефактами
Входной уровень
- Базовый Git и pull requests
- Один язык программирования на уровне небольших проектов
- Понимание HTTP и тестов
Проверка знаний
- Feature brief
- AI-assisted test suite
- Code review dossier
- Delivery checklist
Итоговый проект
Production-style change request: спецификация, архитектурная заметка, тесты, pull request description, security checklist, release note and rollback plan.
Программа курса
5 разделов · 15 уроков- Карта пониманияОткрыто8 мин
- Что рисовать и фиксироватьОткрыто8 мин
- Ритм практики и повторенияОткрыто8 мин
- Проверка учебного маршрутаОткрыто10 мин
- От требования к тестуОткрыто14 мин
- Архитектура вместо набора синтаксиса14 мин
- Поток данных и состояниеОткрыто15 мин
- API и база данных16 мин
- Качество: тест, review, refactor, release14 мин
- От задачи к проверяемому изменениюОткрыто11 мин
- Чеклист инженерного ревьюОткрыто10 мин
- Практика: AI-assisted featureОткрыто13 мин
- AI в CI/CDОткрыто11 мин
- Метрики продуктивности без самообманаОткрыто9 мин
- Практика: delivery gatesОткрыто13 мин
Отзывы
Пока нет отзывов.