Большинство курсов по Cursor AI для непрограммистов учат только тому, как писать промпты. Этот же курс учит стратегии и процессу создания полноценного продукта, чтобы вы действительно понимали, что происходит.

Это курс из 4 модулей и более 60 видео, созданный для продуктовых дизайнеров и нетехнических специалистов, помогающий им с помощью Cursor AI создавать реальные приложения с нуля. Он не учит писать код, а дает ровно столько знаний о том, как работает система, чтобы вы могли направлять AI и получать нужный результат. Это значит, что вы изучите основы аутентификации, баз данных, API, MCP, GitHub, отладки и публикации, не написав ни строчки кода самостоятельно.

Навыки, которые здесь даются, универсальны. Хотя в курсе создается мобильное приложение, тот же процесс применим к веб-приложениям, лендингам, прототипам, внутренним инструментам, дизайн-системам и плагинам. Курс проходит в собственном темпе, с гибким графиком и включает онлайн-сообщество, где можно делиться прогрессом, получать обратную связь и быть в курсе последних новостей в области AI.

Уникальная ценность курса в том, что он превращает черный ящик в понятную систему. Вы не просто механически копируете промпты, а можете определить, когда какую модель использовать, как контекстное окно влияет на вывод, как оценивать стоимость токенов, как безопасно управлять API-ключами, как откатывать версии в GitHub, как MCP подключает внешние дизайн-ресурсы. После обучения у вас будет не просто опыт создания одного-двух приложений, а полный рабочий процесс, который можно многократно использовать: от планирования требований, архитектурных решений, взаимодействия с AI, отладки и исправлений до публикации и распространения. В будущем его можно быстро адаптировать для новых проектов — веб-приложений, плагинов, внутренних инструментов и т.д.

• 1.Введение и частые вопросы
• 2.Основы разработки мобильных приложений
• 3.Сравнение инструментов AI-программирования: варианты и рабочие процессы
• 4.Понимание фронтенда и бэкенда
• 5.Понимание API, баз данных и аутентификации
• 6.Технологический стек: принятие правильных архитектурных решений для приложения
• 7.Повышение эффективности: использование Whispr Flow и Open Usage

• 8.Введение в AI-модели
• 9.Влияние контекстного окна на качество вывода
• 10.Стоимость AI-моделей: токены и ценообразование
• 11.Скорость AI-моделей: задержка и пропускная способность
• 12.Выбор подходящей AI-модели: сопоставление модели с задачей
• 13.Варианты AI-моделей: затраты на задачу и скорость
• 14.Умелое комбинирование инструментов: Cursor, Claude Code и Codex
• 15.Настройка параметров в Cursor
• 16.Правила Cursor: инструкции для AI
• 17.Навыки Cursor: набор инструментов для AI

• 18.Предварительные требования для создания приложения на React Native
• 19.Планирование вашего первого промпта
• 20.Обзор структуры проекта: стратегия файлов и разметки
• 21.Создание первой сборки: запуск Expo и отладка ошибок
• 22.Исправление карусели: интервалы прокрутки, привязка и анимация
• 23.Исправление загрузки изображений: отладка и проверка на устройстве
• 24.Повышение читаемости даты на карточках
• 25.Исправление функции замены изображений
• 26.Отправка в TestFlight и настройка тестирования
• 27.Создание файла Android APK
• 28.Исправление сохранения данных: улучшение резервного копирования и поведения хранилища
• 29.Ускорение сборки Expo: советы и приемы
• 30.Загрузка значка приложения

• 31.Предварительные требования для создания приложения на Swift UI
• 32.Настройка проекта Xcode
• 33.Планирование MVP приложения: определение функций, объема и подхода
• 34.Оценка затрат: сравнение цен на API и модели
• 35.Улучшение PRD: оптимизация логики процесса и спецификаций UI
• 36.Экспорт дизайн-токенов: проверка и очистка таксономии

• 37.Объяснение основных концепций MCP
• 38.Настройка Figma MCP в Cursor
• 39.Проверка первой сборки в Xcode и исправление проблем
• 40.Тестирование пустого состояния: удаление mock-данных и проверка первого опыта пользователя
• 41.Объяснение основных концепций API-ключей
• 42.Получение API-ключей: ключи DeepL и Gemini AI
• 43.Исправление ошибок перевода Gemini

• 44.Объяснение основных концепций GitHub
• 45.Настройка GitHub: создание репозитория и push из Cursor
• 46.Хранение данных: локальные, iCloud и варианты баз данных
• 47.Настройка аутентификации и базы данных Google Firebase
• 48.Исправление входа через Google

• 49.Отладка интерфейса главной страницы: планирование и применение исправлений макета
• 50.Доработка карточки слова: исправление ширины, прокрутки и финальных деталей
• 51.Исправление процесса добавления слов: решение проблем синхронизации, ограничений скорости и обновления счётчика
• 52.Исправление страницы деталей стека: рефакторинг строк, поиска и проблем макета
• 53.Доработка кнопок с иконками
• 54.Улучшение процесса добавления слов: планирование, реализация и тестирование исправлений навигации
• 55.Доработка интерфейса добавления слов: оформление, анимация и стиль кнопок
• 56.Создание новой иконки приложения с помощью Icon Composer

• 57.Push-уведомления: настройка, конфигурация, тестирование и исправление ошибок
• 58.Отправка из Xcode в TestFlight и настройка тестирования
• 59.Защита API-ключей: выбор безопасных вариантов хранения
• 60.Исправление проблем безопасности: анализ рисков и применение мер по их устранению
• 61.Google Analytics: настройка отслеживания событий и проверка настроек
• 62.Firebase Remote Config: настройка хранения ключей и тестирование

💡 Совет по обучению:Содержание руководства основано на отраслевой практике на момент публикации; при изучении рекомендуется учитывать актуальные правила платформы.