AI-инструменты разработки (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor) меняют правила игры. Навык написания кода стремительно обесценивается. На его место приходят три новых компетенции:

Качественный контекст — сформулировать задачу так, чтобы AI-агент понял с первого раза
Процесс разработки — выстроить пайплайн, а не писать код руками
Judgment — принимать решения, отличать хорошее от плохого, проявлять настойчивость

Хорошая новость: эти компетенции уже есть у любого менеджера. Осталось научиться переносить их на работу с AI-агентами.

Философия

Обрести контроль → отпустить контроль.

Нельзя осознанно делегировать то, что не понимаешь. Сначала вы понимаете, как работает разработка. Затем учитесь делегировать её AI-агенту. Как хороший руководитель понимает, чем занимается его команда — даже если не делает это сам.

Три уровня программы

Каждый уровень меняет не инструменты, а вашу позицию относительно AI-агента.

Уровень 0 — AI-разработчик Обретение контроля Вы ведёте, агент помогает. Как наставник стажёра. Каждое действие проходит через вас. На выходе: умеете дать качественный контекст, понимаете основы процесса разработки, можете оценить результат.

Уровень 1 — AI-продакт Делегирование Агент ведёт, вы оцениваете. Как продакт-менеджер. Агент сам анализирует, разрабатывает, тестирует и деплоит. На выходе: процесс без микроменеджмента, инструкции и CI/CD, понимание качества (UX, архитектура).

Уровень 2 — AI-архитектор Системное мышление Вы настраиваете систему, которая улучшает сама себя. Как руководитель. Агент работает по спринтам, сам рефлексирует, обновляет инструкции. На выходе: петли обратной связи, авто-рефлексия, саморефакторинг процесса.

Формат и особенности обучения

2-дневный интенсив с ритмом 2-1-2-1-2:

2 часа работы → 1 час отдыха → 2 часа работы → 1 час отдыха → 2 часа работы

6 модулей по 2 часа за 2 дня + 1 модуль-пререквизит (опциональный, до интенсива).

Вы приходите со своим проектом — реальной задачей, которую хотите решить. Один проект проходит через все три уровня: сначала создаётся, потом развивается, потом обрастает автономным процессом. Если своего проекта нет — предложим готовый кейс.

Примеры проектов участников

Внутренний инструмент для команды (сервис-деск, CRM, трекер)
Телеграм-бот для клиентов или сотрудников
Дашборд для аналитики или отчётности
Прототип нового продукта или фичи
Лендинг или мини-сайт
Автоматизация рутинного процесса

Что вы получите

Работающий продукт, созданный своими руками с помощью AI — задеплоенный и доступный по ссылке

Налаженный процесс — инструкции для агента, тесты, документация

Переносимый навык — сможете применить к любому следующему проекту

Понимание трёх уровней работы с AI-агентами — от ручного управления до автономной системы

Для кого

Продакт-менеджеры — прототипировать и тестировать гипотезы без очереди к разработчикам
Руководители проектов — управлять AI-агентами как командой, а не как инструментом
Предприниматели и фаундеры — запустить продукт без технического кофаундера
Маркетологи и аналитики — собрать дашборд, бота или лендинг самостоятельно
Тимлиды и CTO — понять новую парадигму изнутри

Программа

Модуль 0. Как устроен современный софт (пререквизит, опциональный)
Для тех, кто никогда не сталкивался с разработкой. Как устроено приложение: фронтенд, бэкенд, база данных, API, хостинг. Без кода — на уровне понимания.
Результат: Понимаете, из чего состоит приложение и что будет делать AI-агент.

День 1: Обретение контроля (Уровень 0)

Модуль 1. Старт проекта: от идеи к работающему экрану
Формулируем задачу для AI-агента. Первый промпт → первый результат. Создаём каркас своего проекта в диалоге с агентом. Учимся давать качественный контекст и отвечать на вопросы агента.
Результат: Работающий экран вашего проекта в браузере.

Модуль 2. Данные и логика: продукт оживает
Подключаем базу данных и бизнес-логику. Данные создаются, читаются, обновляются. Учимся формулировать требования так, чтобы агент не терялся.
Результат: Ваш продукт работает с реальными данными.

Модуль 3. Интеграции: продукт выходит в мир
Подключаем внешние сервисы: Telegram-бот, API, уведомления. Учимся декомпозировать сложные задачи на шаги, понятные агенту.
Результат: Продукт взаимодействует с внешним миром (бот, API, интеграции).

День 2: Отпускание контроля (Уровни 1-2)

Модуль 4. Инструкции и автономный агент
Переход от ручного управления к делегированию. Пишем CLAUDE.md — инструкции, по которым агент работает самостоятельно. Настраиваем команды, шаблоны, ограничения.
Результат: Агент берёт задачи и выполняет их по вашим инструкциям, без пошагового контроля.

Модуль 5. Качество и процесс
Тестирование, рефакторинг, code review — глазами менеджера, не программиста. Как оценивать качество того, что делает агент. Как выстроить процесс: бэклог → спринт → ревью → ретро.
Результат: Стабильный продукт с тестами и понятным процессом развития.

Модуль 6. Система, которая улучшает себя
Петли обратной связи: агент рефлексирует, обновляет свои инструкции, учится на ошибках. Деплой продукта. Как продолжать развивать продукт после тренинга.
Результат: Живой продукт в интернете + настроенный процесс, который можно масштабировать на любой новый проект.

Тренер

Сергей Липчанский

Лидер AI направления, эксперт в области применения искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса и оптимизации процессов. Специализируется на обучении команд и отдельных специалистов использованию AI-инструментов, а также на внедрении AI-решений в различных отраслях.