Многія могуць паўтарыць код паводле інструкцый, але не ведаюць, з чаго пачаць самастойную распрацоўку праекта, а пасля стварэння функцыяналу затрымліваюцца на этапах разгортвання, аплаты і манецізацыі, і іх ідэі ў выніку застаюцца лакальным дэма. Гэты 8-тыднёвы практычны лагер накіраваны на праблемы распрацоўшчыкаў AI, а 8 галіновых настаўнікаў з вопытам распрацоўкі і камерцыйнага ўкаранення суправаджаюць удзельнікаў на ўсім шляху, каб закрыць апошнюю мілю да рэалізацыі праекта.

Курс падзелены на тры практычныя модулі: спачатку сістэмныя заняткі ўмацоўваюць асновы працоўнага асяроддзя, баз даных і вэб-сэрвісаў; затым 6 практычных праектаў, такіх як міні-гульні, галасавы памочнік і інструменты аналізу даных, дапамагаюць адпрацаваць навыкі; далей ідзе глыбокая праца над двума галоўнымі прадуктамі — стварэнне платформы праграмавання з AI і карпаратыўнай сістэмы кіравання ведамі з нуля, з поўным цыклам ад праектавання патрабаванняў → распрацоўкі фронт- і бэк-энда → інтэграцыі вектарнай базы RAG → разгортвання ў воблаку → падключэння аплаты да замкнёнага бізнес-цыклу, а таксама бонусам у выглядзе аўтаматызаванага працоўнага працэсу AI-кантэнту для публічнай уліковай запісы.

Курс прызначаны для распрацоўшчыкаў з базавымі ведамі праграмавання з AI, якія хочуць манецізаваць прадукты, прадпрымальнікаў-прадуктовікаў і тэхнічных спецыялістаў. Для завяршэння не патрабуецца папяровая праца: выпускнымі крытэрыямі з'яўляюцца прадукт, даступны праз інтэрнэт, наладжаны ланцуг прыёму плацяжоў і завершаная прэзентацыя прадукта, што дазваляе стварыць рэальны камерцыйны праект для рэзюмэ і сапраўды перайсці ад «умею пісаць код» да «прадаю прадукт AI з прыбыткам».

Пасля сістэмнага навучання на гэтым курсе вы атрымаеце поўны вопыт праекта ад дэкампазіцыі патрабаванняў да запуску прадукта, асвоіце ключавыя навыкі: наладку асяроддзя праграмавання з AI, праектаванне баз даных, распрацоўку фронт- і бэк-энда, генерацыю з пашырэннем пошуку RAG, разгортванне ў воблаку і падключэнне аплаты. Больш важна тое, што 6 практычных праектаў і 2 галоўныя прадукты курса паходзяць з рэальных бізнес-сцэнарыяў, што дапаможа вам паступова стварыць уласнае партфоліа падчас навучання і назапасіць паказальныя практычныя вынікі для далейшых заказаў або запуску стартапу. Для тых, хто хоча хутка перайсці да распрацоўкі прадуктаў AI, гэты арыентаваны на вынік трэнінг-лагер з'яўляецца вельмі выгадным паскораным шляхам.

• 1.Агляд інструментаў асяроддзя
• 2.Уводзіны, спампоўка, усталяванне і наладка Git
• 3.Уводзіны, спампоўка, усталяванне і наладка Nodejs
• 4.Уводзіны, спампоўка і ўсталяванне VSCode
• 5.GLM4.7 галоўны AI-інжынер
• 6.cc-switch — лёгкі інструмент для пераключэння мадэляў
• 7.Уводзіны, усталяванне і наладка ClaudeCode
• 8.Уводзіны і ўсталяванне браўзэра Chrome

• 9.AI стварае аб'ектна-арыентаваныя праграмы і інструменты аўтаматызацыі
• 10.AI звязвае базы даных і API-сэрвісы

• 11.Стварэнне мінімальнай прадукцовай мадэлі MVP
• 12.Знаёмства з трыма вэб-інструментамі
• 13.Стварэнне структуры статычнай вэб-старонкі
• 14.Перанос статычнай вэб-старонкі ў праектны фрэймворк
• 15.Агляд функцый баз даных і воблачнага сховішча
• 16.Знаёмства з Supabase, рэгістрацыя акаўнта і падрыхтоўка асяроддзя
• 17.Праектаванне табліц даных Supabase
• 18.Стварэнне сістэмы адміністравання
• 19.Знаёмства і налада інструмента chrome-devtools-mcp
• 20.Стварэнне дынамічнай бібліятэкі гульняў для фронтэнду
• 21.Завяршэнне функцыяналу старонкі гульні Play на фронтэндзе
• 22.Рэалізацыя функцыі ўваходу ў адміністрацыйную панэль
• 23.Знаёмства з Vercel і рэгістрацыя акаўнта
• 24.Разгортванне праекта на Vercel
• 25.Купля і налада дамена - рашэнне праблемы недаступнасці ў Кітаі

• 26.Уводзіны ў курс і мэты праекта
• 27.Налада асяроддзя распрацоўкі: Git, Node.js і VSCode
• 28.Налада асяроддзя распрацоўкі: усталяванне і канфігурацыя Claude Code
• 29.Налада асяроддзя распрацоўкі: канфігурацыя API-ключа і ўсталяванне Chrome
• 30.Базавая рэалізацыя асноўных функцый
• 31.Упакоўка кода праекта ў выканальны файл exe
• 32.Агляд прыёмаў праграмавання на Claude
• 33.Інтэграцыя з Feishu: канфігурацыя і распрацоўка шматмерных табліц
• 34.Кіраванне кантэкстам і графічная канфігурацыя Feishu
• 35.Упакоўка ўсталявальнага пакета і тэставанне выпуску
• 36.Удасканаленне функцый: выпраўленне памылак у выніках галасавога распазнавання з дапамогай вялікіх мадэляў
• 37.Выпраўленне памылак вялікімі мадэлямі і канфігурацыя выбару мадэлі
• 38.Абарона канфідэнцыяльнай інфармацыі і ўпарадкаванне каталога праекта

• 39.Аналіз даных лагістыкі SF Express
• 40.Сістэма закупак офісных прылад
• 41.Генератар штодзённых справаздач Obsidian
• 42.Лакальны аднаспынны працэс малявання

• 43.Аналіз патрабаванняў і бізнес-пазіцыянаванне
• 44.Праектаванне базы даных
• 45.Распрацоўка бэкэнда
• 46.Распрацоўка фронтэнда
• 47.Інтэграцыя AI і разгортванне
• 48.Замкнуты цыкл манетызацыі

• 49.Пабудова модуля збору кантэнту
• 50.Вектарная база даных і пошук
• 51.Распрацоўка разумнага пытання-адказу на аснове базы ведаў
• 52.Аўтаматызацыя працоўных працэсаў агента
• 53.Упакоўка і разгортванне прадукту

• 54.Бонусны кейс - выбар падыходных фондаў для рэгулярных інвестыцый

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