ДОСТУПНО [Иван Лапа] Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development (2026)

Автор: [Иван Лапа]
Название: Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development (2026)



Основа программы
Курс построен вокруг фреймворка:

4-Pillar Harness Framework
Четыре ключевых элемента:

1. Skills
2. Subagents
3. MCP
4. Hooks

Этот подход применяется как базовая архитектура построения современных AI-систем.

Программа обучения
Неделя 1. System Design
Урок 1
Harness Framework:

• 4 компонента системы
• 5-фазный workflow
• Perception Gap аудит
• CLAUDE.md v1
• Surface Map проекта

Урок 2
Skills Layer:

• постоянные инструкции между сессиями
• создание нескольких Skills
• оптимизация CLAUDE.md
• команды /spec, /plan, /commit

Неделя 2. Agent Topology
Урок 3
Контекстная изоляция:

• Hub-and-Spoke архитектура
• Peer Mesh архитектура
• Subagents
• Dispatch Matrix
• анализ стоимости различных топологий

Урок 4
MCP Integration:

• Model Context Protocol
• подключение внешних сервисов
• создание собственного MCP-сервера
• аудит токенов
• гибридные Skill + MCP решения

Неделя 3. CI Pipeline
Урок 5
Spec-Driven Development:

• Spec → Plan → Implement → Verify
• создание spec.md
• создание plan.md
• разработка через спецификации
• retro-spec подход

Урок 6
Quality Gates:

• Hooks
• TDD
• Plan Verifier
• Evals
• Mutation Testing
• CI-интеграция контроля качества

Неделя 4. Масштабирование и Production
Урок 7
Fan-Out архитектуры:

• параллельная работа нескольких агентов
• Worktree стратегии
• миграция проектов
• анализ стоимости решений

Урок 8
Production Deployment:

• Packaging
• CI Agents
• План внедрения на 30 дней
• Финальная сборка решения

Финальный проект
DevDigest
Участники создают собственную AI-платформу для автоматического Code Review.

В рамках проекта реализуются:

• Multi-Agent System
• Spec-Driven Development
• Evals
• MCP
• Hooks
• CI/CD интеграция
• автоматический анализ Pull Request'ов

Функциональность включает:

PR Review
Автоматический анализ:

• Intent
• Scope
• Risk
• PR Score

Blast Radius Analysis
Определение влияния изменений на:

• символы
• зависимости
• вызывающий код
• endpoints

Findings Engine
Поиск проблем с указанием:

• уровня серьёзности
• Confidence
• точного file:line
• готового варианта исправления

Формат обучения

• 4 недели обучения.
• 8 практических занятий.
• Домашние задания.
• Создание production-ready агентной системы.
• Практика с Claude Code, Cursor и современными AI-инструментами.

Кто ведёт
Иван Лапа:

• UI Engineer L5 в Netflix.
• Более 12 лет в инженерии.
• Работал над AI-продуктами в Gelato.
• Создавал AI-функциональность в DataRobot.
• Консультирует по AI Adoption для Google, МИД Украины, Skelar, Obrio и GR8.

Язык Украинский

ИСТОЧНИК

Скрытый контент.

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

Цена курса - 90 руб



ОПЛАТИТЬ >>>>>>>>

Внимание!
Данная тема может быть заблокирована правообладателем. Заблокировать =>>>

1 Данные платежа - пишите в комментариях данной этой темы - для получения курса - нужна регистрация на сайте
2 Нашли дешевле? Сообщите в комментариях - цена приятно удивит Вас!
3 Вы можете заказать поиск, покупку любого курса =>>> заказать
4 Посмотреть отзывы =>>>
5 Последнее обновление: UPD! Цена снижена