Cuddlies
МОДЕРАТОР
- Регистрация
- 7 Апр 2025
- Сообщения
- 10,835
- Реакции
- 27
[Master.dev] Spencer Schneidenbach → Codex для Backend-разработчиков (2026)
Codex для Backend-разработчиков — это продвинутый практический курс по применению Codex в реальной backend-разработке: при проектировании API, работе с базами данных и миграциями, написании тестов, отладке сервисов, рефакторинге существующего кода и подготовке изменений к production.
О курсе
Backend-разработка требует не только быстрого написания кода, но и понимания архитектуры, бизнес-логики, ограничений инфраструктуры, схем данных, авторизации, интеграций, производительности и надежности. Поэтому использование Codex в backend-проектах должно быть управляемым: с правильным контекстом, проверкой решений и контролем качества.
На курсе вы разберете, как применять Codex внутри существующих кодовых баз, где уже есть архитектурные правила, технический долг, тесты, миграции, сервисные зависимости и требования к стабильности. Вы научитесь формулировать задачи так, чтобы Codex помогал быстрее проектировать, реализовывать, проверять и улучшать backend-код без потери инженерного контроля.
Отдельное внимание уделяется безопасной работе с production-системами: анализу логов и stack trace, поиску причин ошибок, генерации тестов, ревью сгенерированного кода, оценке производительности, безопасности и надежности решений.
Чему вы научитесь
Использовать Codex в существующих backend-проектах с учетом архитектуры, соглашений команды и ограничений кодовой базы.
Формулировать эффективные запросы для проектирования API, реализации бизнес-логики, работы с сервисами и интеграциями.
Применять Codex для моделирования данных, подготовки миграций и анализа изменений в схемах баз данных.
Создавать и расширять тестовое покрытие: unit-тесты, интеграционные тесты, проверки edge cases и регрессионные сценарии.
Использовать Codex для анализа логов, stack trace, падающих тестов и ошибок, затрагивающих несколько сервисов.
Проводить безопасный рефакторинг backend-кода, сохраняя существующее поведение системы.
Проверять сгенерированный код на корректность, производительность, безопасность, читаемость и сопровождаемость.
Автоматизировать рутинные задачи: создание endpoint'ов, обновление документации, типовые изменения в коде и подготовку pull request.
Выстраивать AI-native workflow для разработки, отладки, code review и подготовки изменений к production.
Понимать, какие задачи можно делегировать Codex, а какие архитектурные решения должны оставаться под контролем разработчика.
Практические навыки после прохождения курса
После обучения вы сможете использовать Codex не как простой генератор кода, а как технического помощника в ежедневной backend-разработке. Вы научитесь давать ему нужный контекст, разбивать сложные задачи на управляемые шаги, проверять результат и безопасно внедрять изменения в существующие сервисы.
Курс поможет ускорить работу с API, базами данных, тестами, интеграциями и рефакторингом, сохраняя фокус на качестве, надежности и долгосрочной поддержке backend-систем.
Темы, которые рассматриваются на курсе
Codex в backend-процессе
Роль Codex в работе backend-разработчика.
Как передавать контекст проекта, архитектуры и бизнес-логики.
Как ставить задачи для генерации, анализа и изменения кода.
Ограничения AI-инструментов и зоны ответственности разработчика.
API, сервисы и бизнес-логика
Проектирование и развитие HTTP API.
Создание endpoint'ов, обработчиков, сервисного слоя и DTO.
Работа с валидацией, авторизацией и обработкой ошибок.
Декомпозиция задач и поддержание архитектурных границ.
Базы данных и миграции
Использование Codex для анализа моделей данных.
Подготовка миграций и оценка рисков изменений схемы.
Проверка влияния изменений на существующий код и запросы.
Работа с производительностью и потенциальными проблемами в SQL.
Тестирование и контроль качества
Генерация unit-тестов и интеграционных тестов.
Поиск непокрытых сценариев и edge cases.
Анализ падающих тестов и причин регрессий.
Проверка сгенерированного кода перед code review.
Отладка, логи и production-проблемы
Анализ stack trace, логов и сообщений об ошибках.
Поиск причин проблем в нескольких связанных сервисах.
Формирование гипотез и планов проверки.
Подготовка безопасных исправлений и регрессионных тестов.
Рефакторинг и сопровождение кода
Как использовать Codex для безопасного рефакторинга.
Сохранение поведения системы при изменении структуры кода.
Улучшение читаемости, модульности и сопровождаемости.
Подготовка изменений к ревью и внедрению.
Для кого этот курс
Курс подойдет backend-разработчикам, которые хотят быстрее решать практические задачи с помощью Codex и при этом сохранять контроль над архитектурой, качеством и безопасностью кода.
Backend-разработчикам, работающим с API, сервисами, базами данных, тестами и production-системами.
Full-stack-разработчикам, которые регулярно решают backend-задачи и хотят ускорить разработку серверной части.
Техническим лидам, которым важно понимать, как внедрять Codex в процессы команды без потери качества и инженерной дисциплины.
Разработчикам с опытом, которые уже используют AI-инструменты, но хотят применять их более системно и безопасно.
Требования к участникам
Уверенное владение хотя бы одним backend-языком или фреймворком.
Понимание принципов HTTP API, работы с базами данных и клиент-серверной архитектуры.
Базовый опыт автоматизированного тестирования.
Уверенная работа с Git, терминалом и существующими кодовыми базами.
Предварительный опыт работы с Codex желателен, но не обязателен.
Почему стоит пройти этот курс
Codex может значительно ускорить backend-разработку, но максимальную пользу он приносит только тогда, когда разработчик умеет правильно ставить задачи, ограничивать область изменений, проверять результат и учитывать последствия для всей системы.
Этот курс помогает выстроить практический подход к работе с Codex: от генерации отдельных фрагментов кода до полноценного участия AI-инструмента в разработке, тестировании, отладке, рефакторинге и подготовке изменений к production.
Codex помогает backend-разработчику работать быстрее, но инженерное мышление остается главным. Именно этому балансу посвящен курс: использовать AI эффективно, безопасно и профессионально.
Spencer Schneidenbach — президент и технический директор (CTO) компании Aviron Software, специалист в области разработки программного обеспечения и архитектуры систем.За более чем 10 лет в индустрии Spencer успел поработать в разных технических и управленческих ролях: software engineer, бизнес-аналитика, руководителя проектов и архитектора. Этот разносторонний опыт позволил ему глубоко понимать не только разработку ПО, но и бизнес-задачи, процесс
Язык Английский
Скачать:
Codex для Backend-разработчиков — это продвинутый практический курс по применению Codex в реальной backend-разработке: при проектировании API, работе с базами данных и миграциями, написании тестов, отладке сервисов, рефакторинге существующего кода и подготовке изменений к production.
О курсе
Backend-разработка требует не только быстрого написания кода, но и понимания архитектуры, бизнес-логики, ограничений инфраструктуры, схем данных, авторизации, интеграций, производительности и надежности. Поэтому использование Codex в backend-проектах должно быть управляемым: с правильным контекстом, проверкой решений и контролем качества.
На курсе вы разберете, как применять Codex внутри существующих кодовых баз, где уже есть архитектурные правила, технический долг, тесты, миграции, сервисные зависимости и требования к стабильности. Вы научитесь формулировать задачи так, чтобы Codex помогал быстрее проектировать, реализовывать, проверять и улучшать backend-код без потери инженерного контроля.
Отдельное внимание уделяется безопасной работе с production-системами: анализу логов и stack trace, поиску причин ошибок, генерации тестов, ревью сгенерированного кода, оценке производительности, безопасности и надежности решений.
Чему вы научитесь
Использовать Codex в существующих backend-проектах с учетом архитектуры, соглашений команды и ограничений кодовой базы.
Формулировать эффективные запросы для проектирования API, реализации бизнес-логики, работы с сервисами и интеграциями.
Применять Codex для моделирования данных, подготовки миграций и анализа изменений в схемах баз данных.
Создавать и расширять тестовое покрытие: unit-тесты, интеграционные тесты, проверки edge cases и регрессионные сценарии.
Использовать Codex для анализа логов, stack trace, падающих тестов и ошибок, затрагивающих несколько сервисов.
Проводить безопасный рефакторинг backend-кода, сохраняя существующее поведение системы.
Проверять сгенерированный код на корректность, производительность, безопасность, читаемость и сопровождаемость.
Автоматизировать рутинные задачи: создание endpoint'ов, обновление документации, типовые изменения в коде и подготовку pull request.
Выстраивать AI-native workflow для разработки, отладки, code review и подготовки изменений к production.
Понимать, какие задачи можно делегировать Codex, а какие архитектурные решения должны оставаться под контролем разработчика.
Практические навыки после прохождения курса
После обучения вы сможете использовать Codex не как простой генератор кода, а как технического помощника в ежедневной backend-разработке. Вы научитесь давать ему нужный контекст, разбивать сложные задачи на управляемые шаги, проверять результат и безопасно внедрять изменения в существующие сервисы.
Курс поможет ускорить работу с API, базами данных, тестами, интеграциями и рефакторингом, сохраняя фокус на качестве, надежности и долгосрочной поддержке backend-систем.
Темы, которые рассматриваются на курсе
Codex в backend-процессе
Роль Codex в работе backend-разработчика.
Как передавать контекст проекта, архитектуры и бизнес-логики.
Как ставить задачи для генерации, анализа и изменения кода.
Ограничения AI-инструментов и зоны ответственности разработчика.
API, сервисы и бизнес-логика
Проектирование и развитие HTTP API.
Создание endpoint'ов, обработчиков, сервисного слоя и DTO.
Работа с валидацией, авторизацией и обработкой ошибок.
Декомпозиция задач и поддержание архитектурных границ.
Базы данных и миграции
Использование Codex для анализа моделей данных.
Подготовка миграций и оценка рисков изменений схемы.
Проверка влияния изменений на существующий код и запросы.
Работа с производительностью и потенциальными проблемами в SQL.
Тестирование и контроль качества
Генерация unit-тестов и интеграционных тестов.
Поиск непокрытых сценариев и edge cases.
Анализ падающих тестов и причин регрессий.
Проверка сгенерированного кода перед code review.
Отладка, логи и production-проблемы
Анализ stack trace, логов и сообщений об ошибках.
Поиск причин проблем в нескольких связанных сервисах.
Формирование гипотез и планов проверки.
Подготовка безопасных исправлений и регрессионных тестов.
Рефакторинг и сопровождение кода
Как использовать Codex для безопасного рефакторинга.
Сохранение поведения системы при изменении структуры кода.
Улучшение читаемости, модульности и сопровождаемости.
Подготовка изменений к ревью и внедрению.
Для кого этот курс
Курс подойдет backend-разработчикам, которые хотят быстрее решать практические задачи с помощью Codex и при этом сохранять контроль над архитектурой, качеством и безопасностью кода.
Backend-разработчикам, работающим с API, сервисами, базами данных, тестами и production-системами.
Full-stack-разработчикам, которые регулярно решают backend-задачи и хотят ускорить разработку серверной части.
Техническим лидам, которым важно понимать, как внедрять Codex в процессы команды без потери качества и инженерной дисциплины.
Разработчикам с опытом, которые уже используют AI-инструменты, но хотят применять их более системно и безопасно.
Требования к участникам
Уверенное владение хотя бы одним backend-языком или фреймворком.
Понимание принципов HTTP API, работы с базами данных и клиент-серверной архитектуры.
Базовый опыт автоматизированного тестирования.
Уверенная работа с Git, терминалом и существующими кодовыми базами.
Предварительный опыт работы с Codex желателен, но не обязателен.
Почему стоит пройти этот курс
Codex может значительно ускорить backend-разработку, но максимальную пользу он приносит только тогда, когда разработчик умеет правильно ставить задачи, ограничивать область изменений, проверять результат и учитывать последствия для всей системы.
Этот курс помогает выстроить практический подход к работе с Codex: от генерации отдельных фрагментов кода до полноценного участия AI-инструмента в разработке, тестировании, отладке, рефакторинге и подготовке изменений к production.
Codex помогает backend-разработчику работать быстрее, но инженерное мышление остается главным. Именно этому балансу посвящен курс: использовать AI эффективно, безопасно и профессионально.
Spencer Schneidenbach — президент и технический директор (CTO) компании Aviron Software, специалист в области разработки программного обеспечения и архитектуры систем.За более чем 10 лет в индустрии Spencer успел поработать в разных технических и управленческих ролях: software engineer, бизнес-аналитика, руководителя проектов и архитектора. Этот разносторонний опыт позволил ему глубоко понимать не только разработку ПО, но и бизнес-задачи, процесс
Язык Английский
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
