Сёння AI-прыкладанні ўжо перайшлі ад простых размоў і забаў да эпохі карпаратыўнай інжынернай рэалізацыі. Пераважная большасць распрацоўшчыкаў, спецыялістаў па AI і тэхнічных супрацоўнікаў прадпрыемстваў маюць відавочныя недахопы: яны ўмеюць толькі выклікаць гатовыя мадэлі, не разумеюць ітэрацыйныя парадыгмы AI-інжынерыі, не могуць пабудаваць стабільную, кантраляваную і ітэратыўную архітэктуру агентаў; створаныя імі AI Agent не маюць памяці, абмежаванняў, іх выкананне хаатычнае, што лёгка прыводзіць да лагічных памылак, некантраляванага вываду і няўдач у задачах; адсутнасць стандартызаваных правілаў распрацоўкі робіць праекты разрозненымі і неадпаведнымі карпаратыўным стандартам запуску; яны не ўмеюць будаваць структураваныя аўтаматызаваныя працоўныя працэсы, таму AI можа выконваць толькі простыя дапаможныя функцыі і не здольны браць на сябе складаныя бізнес-сцэнарыі; жадаючы рэалізаваць камерцыйныя AI-праекты, яны не разумеюць механізмы пошуку RAG, супрацоўніцтва некалькіх мадэляў, адладку і разгортванне праекта, і ў выніку застаюцца на этапе demo, не могуць выйсці на камерцыйны ўзровень.

Гэты практычны курс карпаратыўнага прымянення Harness Engineering засяроджаны на перадавой сістэме AI-інжынерыі ў галіне, ад базавых парадыгм, асноўных прынцыпаў, лагічнай архітэктуры да кейсаў буйных кампаній, стандартызаваных спецыфікацый і карпаратыўных праектаў, ствараючы поўную сістэму камерцыйнай рэалізацыі AI-інжынерыі, каб дапамагчы студэнтам перайсці ад «умення карыстацца AI» да прафесійных інжынерных кадраў, якія «ўмеюць будаваць, распрацоўваць і ўкараняць карпаратыўныя AI-сістэмы». Курс пачынаецца з базавых паняццяў Harness і пераходу інжынерных парадыгм, паглыблена аналізуе асноўныя прынцыпы AI-інжынерыі, уключаючы кантэкстную інжынерыю, пастаянную памяць, структураванае выкананне, архітэктурныя абмежаванні і зваротныя сувязі, а таксама спалучае практычныя кейсы OpenAI, Anthropic, Stripe і іншых буйных кампаній, дапамагаючы студэнтам зразумець, як на самай справе праектуюцца і ітэруюцца карпаратыўныя AI-сістэмы.

У практычнай частцы курс правядзе студэнтаў праз прымяненне метаду распрацоўкі, кіраванага спецыфікацыямі SDD, каб з нуля пабудаваць поўную карпаратыўную сістэму RAG-інтэлектуальнай службы падтрымкі. Студэнты ўласнаручна выканаюць увесь працэс: дэкампазіцыю патрабаванняў праекта, праектаванне архітэктуры, наладку асяроддзя, падключэнне вялікіх мадэляў, кіраванне базай ведаў, распрацоўку старонкі дыялогу, а таксама адладку і выпраўленне памылак праекта. Дзякуючы гэтаму поўнаму шляху навучання студэнты не толькі асвояць асноўную метадалогію рэалізацыі AI-інжынерыі, але і назапасяць вопыт камерцыйнага AI-праекта, які можна непасрэдна прадэманстраваць, і сапраўды набудуць здольнасць самастойна весці карпаратыўныя праекты распрацоўкі AI. Гэты курс з'яўляецца ключавым для тэхнічных распрацоўшчыкаў, каб пераадолець вузкія месцы прымянення AI і зрабіць пераход ад карыстальніка інструментаў да стваральніка сістэм.

• 1.Уводзіны ў курс Harness
• 2.Базавыя паняцці Harness
• 3.Тры пераходы парадыгмы AI-інжынерыі
• 4.Асноўныя прынцыпы і кіраўніцтва па прымяненні Harness
• 5.Рэальная каштоўнасць Harness
• 6.Якія праблемы вырашае Harness
• 7.Кантэкстная інжынерыя Harness
• 8.Размеркаванне роляў Harness Agent
• 9.Пастаянная памяць Harness
• 10.Структураванае выкананне Harness
• 11.Абмежаванні архітэктуры Harness
• 12.Цыкл зваротнай сувязі Harness
• 13.Кіраванне энтрапіяй Harness

• 14.Прыклады лепшых практык Harness у індустрыі
• 15.Практычныя кейсы інжынерыі кіравання OpenAI
• 16.Практычныя кейсы інжынерыі кіравання Anthropic
• 17.Практычныя кейсы інжынерыі кіравання Stripe
• 18.Практычныя кейсы інжынерыі кіравання Huntley
• 19.Шэсць прынцыпаў укаранення Harness у індустрыі

• 20.Практычная распрацоўка прадпрыемстваў з Harness
• 21.Этап 1 Harness: інфармацыйны ўзровень - дазволіць Agent разумець праект
• 22.Этап 2 Harness: узровень абмежаванняў - не дазволіць Agent памыляцца
• 23.Этап 3 Harness: узровень аўтаматызацыі - дазволіць Agent самастойна правяраць і выпраўляць
• 24.Harness практыка ад нуля да аднаго распрацоўка новага праекта
• 25.Harness Engineering практычныя частыя пытанні
• 26.Harness Engineering чэк-ліст укаранення
• 27.Harness практычная распрацоўка функцый праекта і тэставая праверка

• 28.SDD спецыфікацыя кіраваная распрацоўка
• 29.SDD асноўныя ідэі і глыбіня ўкаранення
• 30.SDD практычнае прымяненне ў праекце
• 31.SDD шматкарыстальніцкая супраца AI
• 32.Рэкамендацыі па інструментах з адкрытым зыходным кодам Harness
• 33.Harness Engineering падвядзенне вынікаў

• 34.Codex на аснове Harness распрацоўка сістэмы RAG разумнай службы падтрымкі кліентаў
• 35.RAG асноўны працэс і механізм пошуку ў вектарнай базе даных
• 36.Codex падрыхтоўка асяроддзя распрацоўкі праекта
• 37.Codex выкарыстанне CC Switch для пераключэння на айчынную вялікую мадэль
• 38.Дэкампазіцыя патрабаванняў і праектаванне архітэктуры праекта Codex
• 39.Ініцыялізацыя праекта Codex і кіраванне залежнасцямі
• 40.Распрацоўка бізнес-функцый узроўню падключэння вялікіх мадэляў у Codex
• 41.Распрацоўка інструмента пошуку RAG у Codex
• 42.Распрацоўка старонкі кіравання базай ведаў у Codex
• 43.Распрацоўка старонкі дыялогу службы падтрымкі і працоўнага працэсу Agent у Codex
• 44.Распрацоўка сістэмнага ўваходу і шматстаронкавай навігацыі ў Codex
• 45.Запуск, адладка і выпраўленне памылак праекта Codex
• 46.Агляд і падвядзенне вынікаў праекта інтэлектуальнай службы падтрымкі Codex

💡 Парада для навучання:Змест падручніка заснаваны на галіновай практыцы на момант публікацыі; рэкамендуецца ўлічваць актуальныя правілы платформы падчас навучання.