От своего агента до продукта на сервере
Три ступени по четыре модуля
Первая ступень даёт каждому участнику свою автоматизацию на локальных данных. Вторая объясняет, как устроено приложение и сам агент: API, внешние интеграции, скиллы и харнес. Третья выводит решение на сервер и превращает его в продукт с Docker, Git и базой данных.
12 модулей в три ступени
Модули идут по зависимости, а не по темам: каждая ступень опирается на результат предыдущей и заканчивается работающим инструментом. Модуль - два часа онлайн-практики с агентом в IDE, между модулями - задания на платформе. Нажмите на модуль, чтобы раскрыть подробности.
Старт без опыта программирования · всё работает на вашем компьютере
Настроить рабочую ИИ-среду на своём компьютере и понять, как агент работает с папкой проекта.
Контекстное окно и токены, лёгкие и тяжёлые форматы, папка проекта и понятные имена файлов, инструкция AGENTS.md / CLAUDE.md, правила безопасности данных.
Рабочая ИИ-среда и свои папки проектов с инструкцией для агента.
Делать визуальные материалы без дизайнера и без кода руками.
Markdown как источник, HTML-страница в одном файле, презентация без стиля и в своём стиле, визуализации и интерактив, знания в артефактах вместо «запомни».
HTML-презентация в своём стиле и свой интерактив, которые открываются в любом браузере.
Понять, где модель ошибается на числах, и получать расчёты, которым можно доверять.
Что внутри агента: модель и вызов инструментов, CSV и JSON, Python-скрипт и pandas для расчёта, HTML-дашборд для руководителя в своём и корпоративном стиле.
Дашборд и скрипт, который повторяет анализ на новых данных.
Превратить разовый анализ в инструмент, которым пользуются без агента.
Чем приложение отличается от артефакта, фронтенд и бэкенд, запуск на localhost, режим планирования и прожарка задачи до кода, файлы проекта: README, CHANGELOG, TASKS.
Локальное веб-приложение под свою задачу: загрузил данные - получил результат.
Для тех, у кого уже есть свой инструмент из первой ступени
- Приложение растёт, и правка в одном месте ломает другое.
- Данные должны приходить сами: из CRM, 1С, Bitrix24 или Telegram, без ручных выгрузок.
- Агенту нужен доступ к рабочим системам компании через API и MCP.
- Одни и те же инструкции приходится повторять агенту в каждом чате.
Понимать устройство своего приложения и развивать его частями, не ломая целое.
Адрес, порт и эндпоинт простыми словами, JSON как контракт между частями системы, явный API со страницей документации, архитектурная диаграмма проекта, второй клиент к тому же API.
Приложение с явным API, понятным контрактом и схемой своих частей.
Подключать приложение и агента к рабочим системам компании и внешним сервисам.
Запросы GET, POST, PUT, DELETE, документация API на примере Telegram и 1С, ключи доступа и почему они не хранятся в коде, MCP - обёртка над API, с которой агент работает текстом.
Приложение и агент получают и отправляют данные во внешние системы без ручной работы.
Перестать повторять одни и те же инструкции агенту в каждом промпте.
Что такое скилл, как агент его находит и где он лежит, чем скилл отличается от правила, MCP и скрипта, скиллы уровня проекта и пользователя, упаковка своего рабочего процесса в скилл.
Свои скиллы под рабочие задачи, которые агент применяет сам.
Управлять поведением агента системно, а не уговорами в промптах.
Из каких частей состоит харнес: инструкции, скиллы, подключения, память и проверки; что лежит на уровне пользователя, а что в проекте; карта своего харнеса; доработка харнеса после ошибки агента.
Карта своего харнеса и правила, по которым агент работает предсказуемо.
Для тех, кто хочет, чтобы инструментом пользовалась команда
- Инструментом пользуются коллеги: отчёт или калькулятор открываются по ссылке, без установки на каждый ноутбук.
- Отчёт нужен каждое утро: сервер работает, даже когда ваш ноутбук выключен.
- Над продуктом работают несколько человек, и нужны версии с откатом.
- Данные надо хранить и накапливать: заявки, история расчётов, справочники.
Выложить приложение так, чтобы оно работало для коллег круглосуточно.
Что такое сервер и как к нему подключиться по SSH, домен и HTTPS, переменные окружения и секреты, запуск задач по расписанию, простой путь выкладки и обновления.
Приложение работает на сервере и доступно коллегам по ссылке.
Запускать приложение одинаково на своём компьютере и на сервере, не мешая другим приложениям.
Образ и контейнер, Dockerfile и docker-compose, изоляция приложений друг от друга, тома для данных, обновление без поломок.
Приложение упаковано в Docker и запускается одной командой.
Развивать продукт версиями и работать над ним вместе с коллегами.
Коммиты и история изменений, откат, ветки, удалённый репозиторий, выкладка на сервер через Git, как агент работает с версиями.
Проект в Git: версии, откат и выкладка на сервер из репозитория.
Надёжно хранить заявки, историю расчётов и справочники продукта.
Когда файлов уже не хватает, таблицы и связи, SQLite и PostgreSQL, SQL-запросы через агента, резервные копии.
Прототип продукта с базой данных, готовый к демонстрации и развитию.
Что остаётся после каждой ступени
Своя автоматизация
- Агент в IDE как рабочая среда
- Презентации, дашборды и интерактивы без дизайнера
- Скрипты на Python для точных расчётов
- Локальное веб-приложение под свою задачу
Приложение и агент как система
- Приложение с явным API и понятной архитектурой
- Данные из рабочих систем через API и MCP
- Свои скиллы под повторяющиеся задачи
- Харнес, в котором агент работает предсказуемо
Продукт для команды
- Приложение на сервере, доступное коллегам
- Упаковка и обновление через Docker
- Версии и откат изменений в Git
- База данных, где копится история продукта
Каждая ступень - законченный уровень
После неё вы умеете то, чего не умели раньше, даже если дальше не пойдёте. Состав ступеней и даты под свою команду обсуждаем с Павлом Дорониным: pavel@aitoday.ru · Telegram @pdoronin.
Всё остаётся на платформе
Каждый модуль - запись с таймкодами, конспектом, понятиями, чатом и полной расшифровкой.
Упражнения на звонке и домашние задания сдаются прямо из IDE, прогресс виден на дашборде потока.
При 80% выполненных заданий - именной диплом AI Masters на платформе по официальной ссылке.