Курс Програмування з AI-асистентами

Візьміть AI-кодинг під контроль та перетворіть його на керований інструмент розробки. AI вже змінює підхід до розробки й стає частиною роботи сильних інженерів. Приєднуйтесь до курсу "Програмування з AI-асистентами" та інтегруйте його у свою розробку.

Програма курсу

AI в роботі middle-розробника: де він реально прискорює, а де ламає процес

• Роль AI в реальному циклі розробки: від задачі до PR
• Типові сценарії: генерація коду, аналіз, review, refactor, docs, debug
• Обмеження AI: галюцинації, надмірна впевненість, втрата контексту
• Коли AI доречний, а коли дешевше й безпечніше зробити самому
• Різниця між "AI як помічник" та "AI як невмілий автопілот"

Інструменти й середовища: Copilot як основа, GPT/Claude/Cursor/Continue як доповнення

• Copilot / Copilot Chat як основний інструмент в IDE
• Коли зручніше працювати через зовнішній чат: ChatGPT/Claude
• Cursor і Continue як альтернативні сценарії роботи
• Порівняння воркфлоу у VS Code і Cursor
• Як обрати стек інструментів під свій проєкт і команду

Prompt engineering для коду: як ставити задачі так, щоб AI давав не сміття, а робочий результат

• Структура сильного технічного промпта
• Як задавати контекст: стек, обмеження, expected output, acceptance criteria
• Few-shot і pattern prompting для коду та інші техніки промпт-інжинірингу
• Антипатерни промптів, через які AI "красиво бреше"
• Як змушувати AI пояснювати рішення, а не просто випльовувати код

Custom instructions, project rules і режими роботи AI

• Custom instructions і project rules для Copilot / Cursor / Claude Projects
• Як передати AI правила архітектури, кодстайл, заборонені патерни
• Ask / Edit / Plan / Agent / Debug режими: коли який використовувати
• Як не дати Agent Mode переписати пів репозиторію "на покращення"
• Шаблони для AGENTS.md, instructions.md, prompts.md

Генерація коду з AI: функції, модулі, фічі без втрати контролю

• Генерація коду на різних рівнях: від функції до фічі
• Як просити AI спочатку дати план, а не одразу патчі5
• Типові проблеми AI-коду: дублювання, слабка обробка помилок, залежності, зайва магія
• Перевірка на SOLID, SRP, coupling, maintainability
• Як оцінювати не лише здатність працювати, але й можливість підтримувати

Refactoring і legacy-код з AI

• Як AI допомагає читати й пояснювати чужий або старий код
• Локальний refactor без ламання контрактів
• Виявлення дублювань, "мертвого" коду, hardcoded secrets, техборгу
• Constraint-based refactoring: що можна змінювати, а що ні
• AI в задачах типу "покращити код, але не переписати систему з нуля, бо ми не мільярдери"

Переклад коду між мовами та міграція модулів

• Використання AI для porting: JS ↔ Python ↔ Java ↔ TypeScript
• Типові помилки при перекладі між мовами: сигнатури, типи, async, екосистема, бібліотеки
• Як перевіряти, що AI переніс логіку, а не просто переписав синтаксис
• Сценарії міграції маленьких модулів і допоміжних сервісів
• Межі застосування: де AI допомагає, а де створює купу проблем

Debug з AI: stack trace, edge cases, логіка помилки

• Як описувати баги AI так, щоб він не відповідав "перевірте код"
• Робота зі stack trace, логами, неочевидними кейсами
• Ітеративний debug: AI → перевірка → корекція → повтор
• Як ловити edge cases до того, як вони прилетять із продакшну
• Коли AI "ходить навколо" і настав час зупинити цей стендап-комік-кодинг

Тестування з AI

• Генерація unit, negative, edge-case tests
• Як змушувати AI писати meaningful tests, а не happy path для галочки
• Quality check тестів: mutation-style thinking, intentional break, coverage vs real value
• Тестові шаблони для API, validation, business rules
• Межа між тим, що AI генерує швидко, і тим, що інженер має продумати сам

Документація та code review з AI

• Генерація docstrings, README, changelog, технічних пояснень
• AI як перший рев'юер: style, smells, security, validation, performance
• Checklist-based review: SOLID, N+1, SQL injection, secrets, licensing, coupling
• Чому AI не замінює людський review та де він пропускає критичне
• Як використовувати AI для підготовки до PR і самоперевірки

AI в Git-flow, PR і CI/CD

• Як AI вбудовується у звичний flow: issue → branch → PR → review → merge
• Генерація PR description, checklist, release notes
• AI-генеровані тести в пайплайні
• GitHub Actions / GitLab CI: де AI допомагає, а де не варто навіть пробувати
• Типові ризики: flaky тести, перевантаження pipeline, false confidence

Автоматизація рутинних задач з AI

• Boilerplate generation
• Шаблони для типових модулів, API, конфігів, docs
• Bulk-операції: refactor, rename, repetitive edits, code transformations
• Як будувати повторювані сценарії без ручного бігання по файлах
• Де автоматизація корисна, а де починається "ми автоматизували хаос"

Власні AI-агенти для розробника

• Кастомні GPT / Claude Projects / reusable instructions
• Бібліотека промптів, reusable workflows, контекстні шаблони
• Агенти для review, docs, bug triage, refactor, release prep
• Коли агент реально допомагає, а коли це просто модне слово поверх звичайного prompt set
• Практичні сценарії для індивідуальної та командної роботи

MCP і робота з зовнішнім контекстом

• Що таке MCP і навіщо він розробнику
• Сценарії: GitHub, документація, файлова система, knowledge sources
• Як AI отримує доступ до issue, PR, repo state, docs
• Обмеження, безпека й контроль контексту
• Огляд кейсів, де MCP реально корисний в командній роботі

AI в командних процесах: стандарти, політики, ROI та ризики

• Як узгоджувати використання AI в команді
• Політики: що можна відправляти в AI, а що ні
• PII, авторство, ліцензії, корпоративні ризики
• Quality gates і правила перевірки AI-коду
• Базовий підхід до оцінки ефективності: де AI справді економить час, а де просто шумить

Захист курсових проєктів

• Live-demo
• Показ workflow: задача → prompt / режим → зміни → тести → review → результат
• Пояснення одного AI-assisted рішення та однієї проблеми, де AI помилився
• Ретроспектива: що реально спрацювало, що ні, що студент залишить у своїй щоденній практиці

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Валентин Дружинін - Technical Lead в AgileEngine (backend, data platforms, AI systems)