Практический курс по внедрению ИИ в процесс разработки
Практический курс для CTO, тимлидов и ведущих разработчиков: обучаем перестраивать процесс разработки с использованием ИИ, чтобы быстрее выпускать релизы, проверять гипотезы и сохранять контроль над качеством продукта.
Кому подходит курс
CTO и ИТ-директорам
Когда нужно понять, как перестроить SDLC с учетом ИИ, ускорить Time-to-Market и при этом не потерять контроль над качеством, безопасностью и стоимостью разработки.
Тимлидам и руководителям разработки
Когда команда уже пробует Cursor, Copilot или ChatGPT, но нет единого процесса: как ставить задачи ИИ, где хранить контекст, как проверять результат и кто отвечает за качество.
Ведущим разработчикам и техлидам
Когда нужно перейти от роли исполнителя к роли оркестратора: управлять задачами, ИИ-агентами, проверками, документацией и техническими решениями.
Продуктовым руководителям
Когда важно быстрее проверять гипотезы, выпускать изменения и понимать, как новый подход к разработке влияет на сроки, стоимость и качество продукта.
ИИ уже в команде. Но разработка не ускорилась?
Бизнес ждет, что ИИ поможет выпускать продукт быстрее и дешевле.
Команда уже пробует Cursor, Copilot, ChatGPT и другие инструменты, но релизы не становятся заметно быстрее.
Проблема не в ИИ. Проблема в том, что его пытаются встроить в старый процесс разработки, не меняя сам подход к работе.
Что обычно идет не так
1
Код появляется быстрее, но багов становится больше
ИИ помогает писать фрагменты кода, но без нового процесса проверки команда быстро тонет в правках, регрессе и техническом долге.
2
Скорость релизов почти не меняется
Разработка ускоряется на одном этапе, но аналитика, ревью, тестирование, согласования и выпуск остаются такими же медленными.
3
Команда разочаровывается в ИИ
После первых проблем появляется вывод: «проще писать вручную». На деле ИИ не сработал не из-за инструмента, а из-за старого процесса.
Чтобы получить реальный эффект, нужно менять не только инструменты, а весь процесс разработки: постановку задач, работу с контекстом, проверку результата, тестирование и выпуск изменений.
Почему классический процесс разработки уже тормозит продукт
Задача слишком долго проходит путь от идеи до релиза
Каждый этап зависит от предыдущего: аналитика, проектирование, разработка, ревью, тестирование, исправления. Если на одном участке появляется задержка, сдвигается весь срок выпуска.
Контекст проекта разрознен между людьми и инструментами
Требования лежат в одном месте, технические решения — в другом, комментарии — в чатах, статус — в таск-трекере. Чтобы понять, что происходит на этапе аналитики, разработки или тестирования, руководителю приходится дергать разных участников команды.
Ускорение кода не ускоряет весь Time-to-Market
Даже если разработчик стал писать код быстрее, узкие места могут остаться в требованиях, ревью, тестировании, документации и приемке результата. Поэтому внедрение ИИ только на уровне кодинга дает ограниченный эффект.
Команда тратит много времени на повторяемые операции
Декомпозиция задач, описание сценариев, подготовка тестов, проверка документации, поиск несостыковок и ревью часто занимают часы ручной работы. Именно эти участки можно передавать в агентный контур под контролем специалиста.
Решение — AI-agentic процесс разработки
AI-agentic подход
Задачей управляет технический оркестратор
CTO, тимлид или ведущий разработчик держит общий контекст проекта, подключает ИИ-агентов на нужных этапах и принимает итоговые решения.
Как теперь проходит задача
|
01
|
Единый контекст проекта
Требования, решения, ограничения и статус задачи фиксируются в одном рабочем контуре.
|
|
02
|
ИИ-агенты на этапах SDLC
Агенты помогают с требованиями, декомпозицией, кодом, ревью, тестами и документацией.
|
|
03
|
Взаимные проверки
Агенты сверяют требования, реализацию, тесты и правила проекта друг с другом.
|
|
04
|
Human-in-the-loop
Человек проверяет результат, принимает решения и отвечает за качество продукта.
|
Итог: меньше ручных передач между ролями, меньше потерь контекста и быстрее путь задачи до релиза.
Что меняется для бизнеса после перехода на AI-agentic разработку
Быстрее выходят релизы
ИИ-агенты помогают на этапах требований, декомпозиции, разработки, ревью и тестирования. За счет этого скорость релизов увеличивается до 2-х раз.
Быстрее проверяются гипотезы
Команда тратит меньше времени на подготовку типовых артефактов, описание сценариев, первичную реализацию и проверку. Это помогает быстрее выпускать изменения и экономить время теста гипотез на 40-50%.
Появляется единое знание проекта
Контекст не размазан между чатами, таск-трекером, документами и отдельными участниками команды. Руководителю проще понять, что происходит с задачей, где есть задержки и что нужно проверить.
Качество становится управляемым
Агенты не только помогают создавать артефакты, но и проверяют их друг за другом: требования, реализацию, тесты, документацию и правила проекта. Итоговое решение остается за специалистом.
Чему научится CTO, тимлид или ведущий разработчик
На курсе разбираем не отдельные промпты, а управление новым процессом разработки: как держать контекст проекта, подключать ИИ-агентов, проверять результат и масштабировать подход в команде.
Проектировать AI-agentic процесс
Понимать, какие этапы SDLC можно усилить ИИ: требования, проектирование, декомпозицию задач, код, ревью, тестирование и документацию.
Управлять единым контекстом проекта
Фиксировать требования, ограничения, архитектурные решения, правила разработки, тестовые сценарии и статусы задач так, чтобы с ними могли работать и специалисты, и ИИ-агенты.
Ставить задачи ИИ-агентам
Формулировать задачи так, чтобы агент понимал цель, контекст, ограничения, ожидаемый результат и критерии проверки. Не просто «сделай», а «сделай по правилам проекта и проверь результат».
Организовывать взаимные проверки
Настраивать процесс, в котором один агент готовит артефакт, другой проверяет его по инструкции, третий ищет противоречия между требованиями, реализацией, тестами и документацией.
Работать в модели human-in-the-loop
Определять, где ИИ может помогать автономно, а где решение обязательно принимает человек: в архитектуре, продуктовой логике, безопасности, качестве кода и финальной приемке.
Запускать пилот и масштабировать подход
Выбирать первый участок процесса для внедрения, отслеживать эффект, дорабатывать правила и постепенно переносить подход на другие задачи, продукты и участников команды.
Как проходит курс
Этап 1. Аудит и интервью
Изучаем текущий SDLC: требования, разработку, ревью, тестирование, приемку и выпуск изменений. Определяем, где команда теряет время и какие участки процесса можно усилить с помощью ИИ.
Этап 2. Настройка подхода
Определяем, как встроить ИИ в ваш процесс: где нужен единый контекст, какие задачи можно передавать ИИ-агентам, где обязательна проверка человеком и какие правила нужны для контроля качества.
Этап 3. Практические воркшопы
Проводим 5 встреч по 1–2 часа. Разбираем постановку задач ИИ-агентам, работу с требованиями, кодом, ревью, тестами, документацией и проверкой результата.
Этап 4. Сопровождение
Помогаем закрепить новый подход на рабочих задачах: отвечаем на вопросы, разбираем сложные случаи, уточняем инструкции и делимся базой знаний.
Что останется у вас после программы
1
Методология AI-agentic разработки
Описание нового процесса: как задача проходит путь от требований до проверки результата, где подключаются ИИ-агенты, где нужен human-in-the-loop и кто отвечает за качество продукта.
2
Инструкции и шаблоны для работы с ИИ
Материалы для постановки задач ИИ-агентам, подготовки требований, feature plan, test plan, ревью и проверки результата по правилам проекта.
3
План внедрения в команду
Понимание, с какого участка процесса начать, какие метрики отслеживать и как постепенно масштабировать подход на другие задачи, продукты и участников команды.
Почему стоит довериться команде, которая сама разрабатывает продукты
Siberian.pro — не образовательная платформа. Мы сами проектируем, разрабатываем, тестируем и поддерживаем цифровые продукты для бизнеса, поэтому смотрим на ИИ как на часть производственного процесса, а не как на отдельную тему для обучения.
✓
Понимаем полный цикл разработки
Требования, архитектура, код, ревью, тестирование, релизы и поддержка — не теория, а наша ежедневная работа.
✓
Умеем встраивать инструменты в рабочие процессы
Работаем с ролями, доступами, аналитикой, QA, техническим контролем и интеграциями в инфраструктуру клиента.
✓
Смотрим на ИИ через результат для бизнеса
Нас интересует не факт использования ИИ, а ускорение работы команды, качество результата и управляемость процесса.
Форматы и стоимость
Формат подходит для CTO, тимлидов и ведущих разработчиков, которым нужно перестроить процесс разработки с учетом ИИ и запустить agentic-подход в команде.
Дешевле, чем у других на 46%
Курс + настройка AI-agentic процесса
≈ 300 000 руб.
Для руководителей разработки, которым нужно не просто изучить ИИ-инструменты, а понять, как встроить ИИ-агентов, единый контекст и human-in-the-loop в текущий SDLC.
✓ аудит текущего процесса разработки и интервью;
✓ проектирование agentic-подхода под ваш продукт и стек;
✓ рекомендации по инфраструктуре: Cursor / VS Code, агентские среды, LLM;
✓ 5 практических воркшопов по 1–2 часа;
✓ сопровождение в чате, еженедельные встречи и база знаний.
Итоговая стоимость зависит от размера команды, текущего SDLC, ограничений по безопасности и объема сопровождения.
Посмотрите наши другие обучения по ИИ
Курс по ИИ для топ-менеджеров
Для CTO, CIO и руководителей ИТ-направлений, которым нужно понять, что из ИИ стоит внедрять, а что пока не даст эффекта. Помогает выбрать ИИ-сценарии для команды и оценить, что требует отдельного проекта.
Посмотреть курс
Курс по ИИ для сотрудников
Для команд, которым нужно научиться использовать ИИ в ежедневной работе: в текстах, поиске информации и рутинных задачах. Помогает быстро перейти от интереса к регулярному использованию ИИ в работе.
Посмотреть курс
Поможем запустить ИИ-трансформацию у вас в компании
Оставьте заявку, обсудим все детали программы
Другие способы связи