Многие могут повторить код по урокам, но при самостоятельной разработке проекта не знают, с чего начать; после создания функционала застревают на этапах развертывания, оплаты и монетизации, и в итоге идеи остаются локальным демо. Этот 8-недельный интенсив бьет точно в болевые точки AI-разработчиков: 8 наставников с глубоким опытом в разработке и коммерциализации сопровождают вас на всем пути и помогают преодолеть последнюю милю до запуска проекта.

Курс разделен на три практических модуля. Сначала системный курс укрепляет базу: среду разработки, базы данных, веб-сервисы. Затем 6 тренировочных проектов — мини-игры, голосовой ассистент, инструменты анализа данных — оттачивают практические навыки. Далее два крупных основных продукта: с нуля создаем AI-платформу для программирования и корпоративную систему управления знаниями, полностью проходя путь от проектирования требований → фронтенд- и бэкенд-разработки → интеграции векторной базы RAG → облачного развертывания → подключения платежей до замкнутого коммерческого цикла. Бонусом — автоматизированный рабочий процесс для AI-контента в публичном аккаунте.

Курс предназначен для разработчиков с базой в AI-программировании, желающих вывести продукт на рынок и монетизировать его, продуктовых предпринимателей и технических специалистов. Для выпуска не нужны письменные работы: критерии — работающий продукт с доступом из интернета, настроенная цепочка приема платежей и проведенная презентация продукта. Вы создадите реальный коммерческий проект, который можно добавить в резюме, и действительно совершите переход от «умею писать код» к «продаю AI-продукт и получаю прибыль».

Пройдя системное обучение на этом курсе, вы получите полный проектный опыт от декомпозиции требований до запуска продукта, освоите настройку среды AI-программирования, проектирование баз данных, фронтенд- и бэкенд-разработку, RAG (генерацию с дополненной выборкой), облачное развертывание и интеграцию платежей. Что важнее, 6 тренировочных проектов и 2 основных продукта основаны на реальных бизнес-сценариях, что поможет вам постепенно собрать портфолио и накопить демонстрируемые практические результаты для будущих заказов или стартапа. Для специалистов, желающих быстро перейти в разработку AI-продуктов, этот ориентированный на результат интенсив — очень выгодный ускоритель.

• 1.Обзор инструментов окружения
• 2.Git: описание, скачивание, установка и настройка
• 3.Node.js: описание, скачивание, установка и настройка
• 4.VSCode: описание, скачивание и установка
• 5.GLM4.7 ведущий AI-инженер
• 6.cc-switch — легковесный инструмент для переключения моделей
• 7.ClaudeCode: описание, установка и настройка
• 8.Браузер Chrome: описание и установка

• 9.AI создает объектно-ориентированные программы и инструменты автоматизации
• 10.AI связывает базы данных и API-сервисы

• 11.Создание минимального жизнеспособного продукта (MVP)
• 12.Введение в три основных инструмента веб-разработки
• 13.Создание структуры статической веб-страницы
• 14.Перенос статической веб-страницы в проектную структуру
• 15.Обзор функций баз данных и облачных хранилищ
• 16.Введение в Supabase, регистрация аккаунта и подготовка окружения
• 17.Проектирование таблиц данных в Supabase
• 18.Создание системы администрирования
• 19.Введение и настройка инструмента chrome-devtools-mcp
• 20.Создание динамической библиотеки игр для фронтенда
• 21.Реализация функционала страницы Play для игр на фронтенде
• 22.Реализация функции входа в панель администратора
• 23.Введение в Vercel и регистрация аккаунта
• 24.Развертывание проекта на Vercel
• 25.Покупка домена и настройка DNS - решение проблемы недоступности в Китае

• 26.Введение в курс и цели проекта
• 27.Настройка среды разработки: Git, Node.js и VSCode
• 28.Настройка среды разработки: установка и настройка Claude Code
• 29.Настройка среды разработки: настройка API-ключа и установка Chrome
• 30.Базовая реализация основных функций
• 31.Упаковка кода проекта в исполняемый файл exe
• 32.Итоги приемов программирования с Claude
• 33.Разработка конфигурации многомерных таблиц для интеграции с Feishu
• 34.Управление контекстом и графическая настройка Feishu
• 35.Упаковка установочного пакета и тестирование релиза
• 36.Улучшение функций: исправление ошибок голосовых результатов с помощью большой модели
• 37.Исправление ошибок большой моделью и настройка выбора модели
• 38.Защита конфиденциальной информации и организация каталогов проектов

• 39.Анализ данных логистики SF Express
• 40.Система закупки офисных принадлежностей
• 41.Генератор ежедневных отчётов Obsidian
• 42.Универсальный локальный процесс создания диаграмм

• 43.Анализ требований и бизнес-позиционирование
• 44.Проектирование базы данных
• 45.Разработка бэкенда
• 46.Разработка фронтенда
• 47.Интеграция ИИ и развёртывание
• 48.Замкнутый цикл монетизации

• 49.Создание модуля сбора контента
• 50.Векторная база данных и поиск
• 51.Разработка интеллектуальных ответов на основе базы знаний
• 52.Автоматизация рабочих процессов агентов
• 53.Упаковка и развертывание продукта

• 54.Бонусный кейс - выбор подходящих фондов для регулярных инвестиций

💡 Подсказка для обучения:Содержание руководства основано на отраслевой практике на момент публикации; рекомендуется учитывать актуальные правила платформы во время обучения.