[OTUS] AI для разработчиков [Алексей Романовский, Александр Хохлов]

Robot · 8 Окт 2025

Что даст вам этот курс?
Умение интегрировать популярные AI-инструменты (Copilot, Cody) в рабочий процесс
Навыки генерации кода, автоматического тестирования и рефакторинга с помощью AI
Повышение эффективности за счет автоматической генерации документации, пояснений и поддержки кода
Быстрый онбординг и устранение багов с помощью AI
Навыки генерации boilerplate, проектирования API и архитектурных решений с помощью AI-инструментов
Опыт работы с агентными фреймворками и локальными моделями
Знания о безопасной интеграции AI в рабочие процессы
Программа
Введение и обзор возможностей ИИ в разработке

Тема 1: Эволюция ИИ в разработке: история и ключевые переходы. Обзор подходов: автодополнение, чаты, агенты, LLM
Тема 2: Обзор популярных инструментов: Copilot, ChatGPT, Cody, CodeWhisperer и др. Критерии выбора и зрелость
Тема 3: Установка и настройка Copilot в VS Code. Лучшие расширения для AI-поддержки разработки
Тема 4: Основы настройки агентских ИИ-сред
Тема 5: Практика: генерация функции по описанию, исправление багов, запрос тестов. Сравнение промптов и автодополнения

Интеграция ИИ в кодинг

Тема 1: Промпт-инжиниринг для разработчиков
Тема 2: Рефакторинг и генерация кода. Сравнение с ручным подходом
Тема 3: Покрытие тестами: генерация unit-тестов через промпты, snapshot-тестирование, интеграционные запросы
Тема 4: Работа с чужим кодом: пояснение логики, генерация документации
Тема 5: Практика: разработка мини-фичи с поддержкой Copilot. Использование GitHub Issues + Copilot + автотестов в связке.
Тема 6: QA-сессия

ИИ в поддержке и сопровождении

Тема 1: Быстрый онбординг в проект
Тема 2: Работа с багами и логами
Тема 3: Автоматизация DevOps-задач
Тема 4: AI в аудите и ревью

ИИ в архитектуре и дизайне ПО

Тема 1: Генерация scaffold и boilerplate
Тема 2: Проектирование API
Тема 3: Архитектурные дискуссии с AI
Тема 4: DSL и кодогенерация
Тема 5: QA-сессия

Расширенные техники и кастомизация

Тема 1: Агентные фреймворки (LangChain и OpenInterpreter)
Тема 2: Локальные модели (LM Studio, Ollama, GPT4All)
Тема 3: Интеграция с внешними системами
Тема 4: Настройка VS Code для работы с локальными и кастомными моделями. Подключение внешних endpoint'ов
Тема 5: MCP (Model Context Protocol)

Внедрение ИИ-инструментов в практику

Тема 1: Подбор инструментов под стек
Тема 2: Code governance и безопасность
Тема 3: Паттерны внедрения

Проектная работа

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектных работ
Тема 4: Подведение итогов курса