Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development (Иван Лапа)

​

Язык Украинский

Это практический интенсив по созданию AI-агентов и агентных систем для разработчиков уровня Middle, Senior и Tech Lead. Курс ведёт Иван Лапа, UI Engineer L5 в Netflix, имеющий опыт разработки AI-продуктов в DataRobot и Gelato, а также консультирования компаний по внедрению AI.

Главная цель курса
Научить разработчиков переходить от простого использования AI-ассистентов к проектированию полноценных агентных систем с:

• памятью (Memory)
• оценкой качества (Evals)
• мониторингом
• управлением стоимостью токенов
• автоматизацией разработки
• Spec-Driven Development
• мультиагентными архитектурами

Курс фокусируется не на генерации кода по запросу, а на построении инженерных процессов, где AI становится частью production-разработки.

Для кого предназначен курс
Подходит:

• Middle-разработчикам, самостоятельно ведущим фичи до PR Review.
• Senior-разработчикам, желающим построить воспроизводимые AI-процессы.
• Tech Lead, которые выбирают инструменты и процессы для команды.
• Инженерам, уже использующим Cursor, Claude Code или Copilot.
• Тем, кто работает с Git, тестированием и CI/CD.

Не подходит:

• Junior-разработчикам без опыта code review.
• Тем, кто ожидает, что AI будет писать всё автоматически.
• No-Code аудитории.
• Людям, которым нужен только обзор технологий без практики.

Проблемы, которые решает курс
Авторы курса выделяют основные риски использования AI в разработке:
Галлюцинации AI
Модель может ссылаться на несуществующие API, файлы или методы и игнорировать стандарты проекта.
Ложное чувство качества
Тесты могут проходить, но решение остаётся ненадёжным из-за пропущенных edge cases и неверных предположений.
Дорогой Review
Проверка AI-кода может занимать больше времени, чем самостоятельное написание решения.
Высокие расходы на токены
При масштабировании команд расходы на AI-инфраструктуру могут быстро расти за счёт множества агентов и повторных запросов.

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

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