Cuddlies
МОДЕРАТОР
- Регистрация
- 7 Апр 2025
- Сообщения
- 12,459
- Реакции
- 125
[Matt Pocock] Фабрики программного обеспечения для настоящих инженеров (2026)
О курсе
Software Factories for Real Engineers посвящён созданию полноценной «фабрики разработки ПО», где искусственный интеллект становится частью инженерного процесса, а не просто помощником для генерации кода. Основная идея курса заключается в том, что современные AI-агенты способны писать код быстрее человека, но без грамотной архитектуры, документации и инженерных практик они быстро превращают кодовую базу в хаос.
Курс показывает, как использовать фундаментальные принципы программной инженерии для создания масштабируемой системы разработки, в которой AI способен работать автономно, производить качественный код и постепенно улучшать проект.
Чему научитесь
После прохождения курса участники смогут:
Строить собственную AI-ориентированную фабрику разработки.
Делегировать большие объёмы работы AI-агентам.
Создавать надёжные процессы разработки с контролем качества.
Формировать технические спецификации и проектную документацию для агентов.
Организовывать многоэтапное выполнение задач.
Автоматизировать код-ревью и проверки качества.
Внедрять защитные механизмы и контрольные точки.
Улучшать архитектуру существующих проектов.
Создавать самосовершенствующиеся кодовые базы.
Поддерживать высокий уровень качества даже при значительном ускорении разработки.
Основные темы
1. Проектирование AI-процессов
Изучение полного цикла разработки:
анализ требований;
исследование задачи;
подготовка спецификаций;
генерация задач;
выполнение работ агентами;
проверка результатов;
выпуск готового продукта.
2. Документация и накопление знаний
Создание базы знаний для людей и AI:
проектные карты;
доменные модели;
архитектурные решения (ADR);
технические спецификации;
тикеты и инструкции;
единый язык проекта.
3. Стандарты кодирования
Участники учатся создавать систему правил разработки:
кодстайл;
линтеры;
тестирование;
типизация;
автоматические проверки;
правила для AI-агентов.
4. Многоуровневый контроль качества
Построение трёх уровней защиты:
Автоматические проверки.
Автоматическое AI-ревью.
Ручное ревью человеком.
5. Управление агентами
Изучаются методы контроля работы AI:
настройка поведения агентов;
навыки и инструкции для агентов;
управление памятью;
пользовательские рабочие процессы;
автономное выполнение задач.
6. Планирование крупных проектов
Разработка навыков:
написания PRD;
декомпозиции задач;
фазового планирования;
создания дорожных карт;
tracer bullet development;
поэтапного выполнения крупных функций.
7. Feedback Loops
Создание циклов обратной связи:
тестирование через AI;
red-green-refactor;
автоматическая проверка гипотез;
непрерывное улучшение результатов.
8. Автоматизация и AI-циклы
В курс входит работа с агентами, способными:
выполнять задачи без постоянного участия человека;
запускать цепочки действий;
проводить исследования;
предлагать улучшения архитектуры;
самостоятельно обслуживать части кодовой базы.
Ключевая философия курса
Главная мысль курса:
Поэтому автор делает акцент не на максимальном ускорении генерации кода, а на создании инженерной системы, в которой AI способен производить качественный и поддерживаемый результат. В центре внимания остаются традиционные инженерные практики: архитектура, тестирование, документация и контроль качества.
Для кого подходит
Курс будет особенно полезен:
Senior-разработчикам;
Staff и Principal Engineers;
Team Lead;
Tech Lead;
архитекторам;
фрилансерам;
агентствам разработки;
компаниям, внедряющим AI в программную инженерию.
Итог
Software Factories for Real Engineers не про «вайб-кодинг» и не про простое использование AI для генерации отдельных кусков кода. Это курс о том, как выстроить полноценное инженерное производство программного обеспечения, где AI становится частью рабочего конвейера, а кодовая база со временем становится лучше, а не хуже. Основной акцент сделан на архитектуре, масштабировании процессов, безопасности, качестве кода и управлении автономными AI-агентами.
Язык Англлийский
Скачать:
О курсе
Software Factories for Real Engineers посвящён созданию полноценной «фабрики разработки ПО», где искусственный интеллект становится частью инженерного процесса, а не просто помощником для генерации кода. Основная идея курса заключается в том, что современные AI-агенты способны писать код быстрее человека, но без грамотной архитектуры, документации и инженерных практик они быстро превращают кодовую базу в хаос.
Курс показывает, как использовать фундаментальные принципы программной инженерии для создания масштабируемой системы разработки, в которой AI способен работать автономно, производить качественный код и постепенно улучшать проект.
Чему научитесь
После прохождения курса участники смогут:
Строить собственную AI-ориентированную фабрику разработки.
Делегировать большие объёмы работы AI-агентам.
Создавать надёжные процессы разработки с контролем качества.
Формировать технические спецификации и проектную документацию для агентов.
Организовывать многоэтапное выполнение задач.
Автоматизировать код-ревью и проверки качества.
Внедрять защитные механизмы и контрольные точки.
Улучшать архитектуру существующих проектов.
Создавать самосовершенствующиеся кодовые базы.
Поддерживать высокий уровень качества даже при значительном ускорении разработки.
Основные темы
1. Проектирование AI-процессов
Изучение полного цикла разработки:
анализ требований;
исследование задачи;
подготовка спецификаций;
генерация задач;
выполнение работ агентами;
проверка результатов;
выпуск готового продукта.
2. Документация и накопление знаний
Создание базы знаний для людей и AI:
проектные карты;
доменные модели;
архитектурные решения (ADR);
технические спецификации;
тикеты и инструкции;
единый язык проекта.
3. Стандарты кодирования
Участники учатся создавать систему правил разработки:
кодстайл;
линтеры;
тестирование;
типизация;
автоматические проверки;
правила для AI-агентов.
4. Многоуровневый контроль качества
Построение трёх уровней защиты:
Автоматические проверки.
Автоматическое AI-ревью.
Ручное ревью человеком.
5. Управление агентами
Изучаются методы контроля работы AI:
настройка поведения агентов;
навыки и инструкции для агентов;
управление памятью;
пользовательские рабочие процессы;
автономное выполнение задач.
6. Планирование крупных проектов
Разработка навыков:
написания PRD;
декомпозиции задач;
фазового планирования;
создания дорожных карт;
tracer bullet development;
поэтапного выполнения крупных функций.
7. Feedback Loops
Создание циклов обратной связи:
тестирование через AI;
red-green-refactor;
автоматическая проверка гипотез;
непрерывное улучшение результатов.
8. Автоматизация и AI-циклы
В курс входит работа с агентами, способными:
выполнять задачи без постоянного участия человека;
запускать цепочки действий;
проводить исследования;
предлагать улучшения архитектуры;
самостоятельно обслуживать части кодовой базы.
Ключевая философия курса
Главная мысль курса:
Поэтому автор делает акцент не на максимальном ускорении генерации кода, а на создании инженерной системы, в которой AI способен производить качественный и поддерживаемый результат. В центре внимания остаются традиционные инженерные практики: архитектура, тестирование, документация и контроль качества.
Для кого подходит
Курс будет особенно полезен:
Senior-разработчикам;
Staff и Principal Engineers;
Team Lead;
Tech Lead;
архитекторам;
фрилансерам;
агентствам разработки;
компаниям, внедряющим AI в программную инженерию.
Итог
Software Factories for Real Engineers не про «вайб-кодинг» и не про простое использование AI для генерации отдельных кусков кода. Это курс о том, как выстроить полноценное инженерное производство программного обеспечения, где AI становится частью рабочего конвейера, а кодовая база со временем становится лучше, а не хуже. Основной акцент сделан на архитектуре, масштабировании процессов, безопасности, качестве кода и управлении автономными AI-агентами.
Язык Англлийский
Скачать:
📥 Скрытое содержимое! Войдите или Зарегистрируйтесь
