0Корзина

Укажите в поиске ключевое слово / автора / название курса

profileschool / Александр Свет - Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)

✅ После оплаты система мгновенно направит на вашу почту ссылку(и) на курс, регистрация необязательна!

🛑 Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь и Вы получите ссылку не только на почту, но и на странице товара.

Безопасная оплата товара


Поделись страницей

Подпишись на нас

profileschool / Александр Свет - Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)

Артикул: 11547  В наличии

Автор курса: Александр Свет

Просмотров: 4

Категория: Программирование

Дата выхода: 2026

Продажник от автора: Перейти на продажник

Вид доступа: Облако Mail

Наша цена: 199 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)


📩Чтобы получить курс — оформите заказ. После оплаты ссылка приходит автоматически, регистрация не обязательна.

🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.

✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
  • Цена в разы ниже чем у автора
  • Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
  • Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
  • Можно смотреть онлайн или скачать себе
  • 100℅ гарантия получения курса
  • Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
    Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)

    Слив курса Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность [profileschool] [Александр Свет]

    Автоматизируйте рутину, ускоряйте разработку.
    Продвинутый курс для тех, кто уже прошёл «Разработка с AI на практике для всех» и готов вывести свои проекты на следующий уровень: проектирование интерфейсов, оптимизация, MCP, агенты, которые общаются как люди, и персональные инструменты AI-кодинга для максимальной продуктивности.
    Этот курс — продолжение базового трека по разработке с AI. Мы уходим глубже: проектируем удобные интерфейсы под реальные данные, оптимизируем архитектуру и хранение, настраиваем MCP для профессиональных сценариев, а главное — создаём умных AI-агентов, которые не просто «отвечают», а ведут диалог, собирают информацию, инициируют действия и помогают вам работать быстрее. Мы не пишем код вручную — всю реализацию выполняют модели под вашим управлением. Разрабатывать можно без бэкграунда программиста.
    Формат предельно практический: 4 законченных проекта за курс — от дашборда с живыми метриками до почтового агента, который готовит черновики ответов и раскладывает задачи по сервисам. Параллельно вы прокачаете свой стек AI-кодинга: от настройки контекста и подсказок до персональных инструкций и рабочих шаблонов, чтобы получать стабильный, предсказуемый результат.

    Чему вы научитесь?
    • Разрабатывать удобные интерфейсы с AI и подключать реальные источники данных.
    • Оптимизировать работу AI-проекта: архитектура, контекст, хранение, метрики.
    • Проектировать IT-системы на более глубоком уровне с участием AI.
    • Настраивать агентов кодинга под свой стиль и задачи (собственные инструкции).
    • Создавать более комплексные базы данных и поддерживать их в долгую.
    • Использовать MCP для профессиональной работы и автоматизации действий.
    • Делать AI, который общается как человек: голос, интерактивные вопросы, цели.
    • Применять инструменты AI-кодинга (Codex и аналоги) для роста продуктивности.
    Что вам потребуется?
    Продвинутый курс опирается на бесплатные тарифы и квоты, но для части интеграций могут потребоваться оплачиваемые лимиты

    На курсе вам понадобятся:
    • Node.js и Visual Studio Code (предполагаем установлены; бесплатно)
    • GitHub — репозиторий и интеграции (бесплатно)
    • Vercel — деплой веб-интерфейсов (есть бесплатный план)
    • Supabase — база данных и аутентификация (есть бесплатный план)
    • Google AI Studio (Gemini API) — доступ к моделям (бесплатные квоты)
    • Codex или аналоги для AI-кодинга — платно для комфортного создания больших проектов
    • OpenRouter API — альтернативные LLM (возможны расходы)
    • Deepgram — распознавание речи для голосовых агентов (есть триал, далее платно)
    • Интеграции Google/YouTube (Sheets/Analytics/Data) и Figma (бесплатно/по квотам)
    • MCP (Model Context Protocol) — подключение инструментов к агентам (бесплатно)
    Программа курса:
    Занятие 1. Разработка удобных интерфейсов с AI

    Проект №1: Панель мониторинга ваших проектов с AI**
    Цель: Создание удобных и красивых интерфейсов, используя AI инструменты. На занятии мы создадим наглядную панель мониторинга, которая будет отображать актуальные данные о просмотрах ваших роликах на YouTube, количество новых посетителей вашего сайта и данные о продажах из таблиц Google.
    Темы:
    Расширенные возможности GitHub
    Обзор AI инструментов для создания интерфейсов
    MCP для создания интерфейсов
    Работа с Figma файлами в AI агентах кодинга
    Проектирование панели мониторинга проектов
    Получение данных из разных сервисов: YouTube, Google Docs, Google Analytics
    Домашнее задание: Создайте панель мониторинга, которая будет отображать данные как минимум из двух источников. Опубликуйте панель на сервисе Vercel.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Vercel
    Cloudflare
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 2. Оптимизация работы вашего проекта с AI
    Цель: Научится находить пути оптимизации работы проекта с AI и имплементировать эти улучшения. Добавление LLM аналитики данных в вашу панель мониторинга.
    Темы:
    Как решать сложности при разработке с AI
    Практика работы с CLI агентами кодинга
    Анализ и оптимизация проекта с AI
    Оптимизация базы даных для долгосрочного использования проекта
    Имплементация LLM аналитики данных в вашей панели мониторинга
    Генерация LLM рекомендаций к улучшению показателей
    Домашнее задание: Добавьте в вашу панель мониторинга LLM анализ данных. LLM должны анализировать входящие данные и предлагать как можно улучить ваши показатели.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Gemini CLI
    Vercel
    Cloudflare
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 3. Углубленный подход к проектированию с AI
    Проект №2: Интерактивный голосовой AI агент для общения с клиентами**
    Цель: Создать AI агента, который имеет цель, например, получить всю первичную информацию о проблемах клиента. Исходя из этой цели и ответов клиента, агент формирует интерактивные вопросы на которые можно отвечать голосом.
    Темы:
    Техники углубленного проектирования с AI
    Провдинутые техники prompt и context engineering
    Запуск проектов на серверах
    Технологии распознавания голоса
    Проектирование интерактивного голосового AI агента
    Оптимизация контекста и промптов голосового агента
    Создание MVP голосового агента
    Домашнее задание: Создайте базового голосового агента, который будет иметь цель для общения с клиентом и на основе цели и контекста клиента, будет задавать клиенту вопросы, на которые тот может ответить голосом.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Deepgram
    Render
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 4. Настройка AI агентов кодинга под свой стиль работы
    Цель: Создать собственные инструкции для AI агента кодинга, которые помогут получать более стабильный и предсказуемый результат. Добавление этапов интерактивности вашему голосовому агенту, когда в зависимости от ответа клиента агент будет задавать разные вопросы для достижения поставленной цели.
    Темы:
    Углубленный подход к созданию Agents.md файла
    Создание правил авто-улучшения работы AI агента кодинга
    Проектирование и логика этапов интерактивности
    Имплементация этапов интерактивности в код
    Оптимизирование стоимости AI для тестирования агента
    Домашнее задание: Добавьте 2 этапа интерактивности к вашему голосовому агенту, которые он будет использовать для лучшего выполнения задачи.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Deepgram
    Render
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 5. Углубленный подход к созданию баз данных
    Проект №3: Проактивный AI-агент мониторинга**
    Цель: Создать AI агента, который мониторит информацию о конкретной теме: новости, статьи, видео, обновления ключевых участников рынка. На основе этой информации он сам решает, как эта информация может помочь вам и проактивно создает контент и рекомендации к действиям.
    Темы:
    Типы баз данных и когда их лучше использовать
    Техники безопасной работы с базами данных через AI инструменты
    Проектирование и создание проактивного AI-агента мониторинга
    Оптимизации расходов на мониторинг
    Создание MVP версии агента
    Домашнее задание: Создайте базового AI агента для мониторинга, который умеет собирать нужную информацию в правильно созданную базу данных.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Cloudflare
    Supabase
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 6. MCP для профессиональной работы
    Цель: Добавить AI агенту мониторинга доступ к MCP, чтобы он мог выполнять действия на основе полученных данных.
    Темы:
    MCP для профессиональной работы с кодом
    MCP как инструмент для AI агентов
    Особенности кодинга с AI в области MCP
    Имплементация доступа к MCP вашему агенту мониторинга.
    Домашнее задание: Дайте доступ вашему агенту мониторинга доступ к как минимум двум MCP серверам и научите его их правильно использовать на основе поступающих данных.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Cloudflare
    Supabase
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 7. Создаем AI, который общается как человек
    Проект №4: AI агент для обработки входящих писем**
    Цель: Создать агента, который обрабатывает все входящие письма, пишет черновики ответов и создает задачи в других сервисах.
    Темы:
    Технические особенности анализа почты
    Как сделать так, чтобы LLM писал похоже на человека
    Выбор оптимального технологического стека для задачи
    Проектирование агента для обработки почты
    Создание и тестирование базового агента
    Добавление дополнительных возможностей агенту
    Домашнее задание: Создайте AI агента для обработки входящих писем и научите его писать черновики писем в человеческом стиле. Свяжите его с хотя бы одним дополнительным сервисом для выполнения действий на основе входящих писем.
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    Cloudflare
    Gemini API
    OpenRouter API

    Занятие 8. Инструменты AI кодинга для продуктивности
    Цель: Научиться использовать Codex и другие инструменты AI кодинга для увеличения личной продуктивности.
    Темы:
    AI агенты кодинга больше, чем инструменты для создания кода
    Написание Agents.md и правил для задач не связанных с кодингом
    Создание Python скриптов для решения ежедневных задач
    Конвертирование PDF в качественные текстовые файлы
    Создание транскрипций и субтитров для локальных видео файлов
    Перевод больших объемов текста на иносранные языки
    Технологии:
    Visual Studio Code
    Codex
    OCR
    Deepgram

    Александр Свет — практик и энтузиаст AI-разработки.
    За последние три года он изучил ключевые направления этой новой сферы: от курса AI Agents от Hugging Face до Complex AI Agents и Fine Tuning LLM.

    С 3 декабря по 4 февраля.




    Вы находитесь на странице товара «profileschool / Александр Свет - Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)», это материал 2026 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 199 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Александр Свет», достаточно ввести в поиск имя автора.
  • Добавьте товар "profileschool / Александр Свет - Разработка с AI: Автоматизация и продуктивность (2025-2026)" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
  • Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
  • После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.

Подробнее о том как получить курс(ы) можете почитать здесь.
    Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.

Похожие курсы

Покупают прямо сейчас