Первый поток: что изменилось у студентов после курса
Первый поток показал: разработчикам не хватает не промтов, а понимания, как применять ИИ в рабочих задачах.
Студенты пришли с разным опытом. Кто-то уже пользовался AI-ассистентами, кто-то только присматривался к агентной разработке, кто-то хотел проверить, можно ли с помощью ИИ работать с незнакомым стеком. В итоге отзывы сходятся в одном – курс помог собрать отдельные приемы в рабочий процесс:
«AI-скилы – топ. Ревью агентом написанного кода стал делать теперь всегда».
«После курса я уже не представляю, как раньше жил без агентов».
«Понравилось выращивать приложение из TypeSpec и то, что за это время я действительно не написал ни строчки кода».
«Go взял просто проверить – насколько реально можно не разбираться в технологии и при этом использовать ее с ИИ».
Почему промты уже не главное в AI-разработке?
Раньше работа с ИИ часто сводилась к промтам: чем точнее сформулируешь запрос, тем лучше получишь ответ. В агентной разработке этого уже недостаточно.
AI-агенту нужно не просто дать команду, а помочь понять проект: какие есть файлы, как устроена архитектура, какие ограничения важны, какой результат нужен и по каким примерам ориентироваться.
Поэтому работа строится не по схеме нажми на кнопку – получишь результат написал запрос → получил код, а иначе. Сначала агент изучает проект и собирает контекст, потом уточняет детали и составляет план. К коду переходит в последнюю очередь.
Если сразу попросить агента сделай задачу, он начинает править код по догадкам и подгонять результат под ожидания. Отсюда и впечатление, что агенты плохо работают. Хотя дело обычно в постановке задачи.
От моделей до workflow: что разбирают на курсе
Курс ИИ для разработчиков длится месяц и помогает разобраться в инструментах AI для разработки.
Студенты изучают модели и принципы их выбора, AI-агенты и инструменты вокруг них, режимы планирования и исполнения, MCP, skills, sub-agents, практики работы с контекстом, декомпозицию задач, AI-oriented workflow и работу с GitHub.
До курса разработчик может пользоваться ChatGPT, Cursor или другим AI-ассистентом, но не всегда понимать, почему результат получается нестабильным.
После курса он понимает, какую модель выбрать под задачу, как собрать контекст, когда использовать планирование, как вести агента по шагам. И самое главное, как адаптировать проект так, чтобы агент работал предсказуемее в плане качества.
Обучение строится вокруг практики. На курсе есть теория на платформе, квизы, самостоятельные задания, воркшопы и лайвкодинг с автором курса Кириллом Мокевниным. После уроков студенты выполняют практические задания: от настройки окружения до экспериментов с агентами и рабочими сценариями.
Всего на курсе около 40 заданий.
Хекслет дает доступ к актуальным платным ИИ-моделям через OpenCode, поэтому студентам не нужно отдельно оплачивать подписки или API-ключи. Также есть поддержка наставников, кураторов, техподдержки и сообщества.
В финале студенты собирают fullstack-приложение с AI-агентами: проектируют API-контракт через TypeSpec, декомпозируют задачи, реализуют фронтенд, бэкенд, тесты и деплой. Стек можно выбрать самостоятельно.
Отзыв студента Ильи Демидова Больше всего понравилось, как описано создание приложения по стадиям: от проектирования к реализации. То, что я хотел получить от курса по части знаний, я получил.  |
Агенты в работе: какие практики студенты забрали с собой
Агенты становятся частью рабочего процесса
Один из студентов пришел на курс с большим стажем программирования. До обучения он не мог заставить себя работать с агентами: хватало собственных навыков для решения задач.
Отзыв студента Даниила Могильного: Отдельно понравился чат курса: там было много разработчиков с разным опытом и специализациями. Было интересно наблюдать, как у всех получались сильные и очень разные финальные проекты — независимо от бэкграунда. |
После курса отношение изменилось:
«После курса я уже не представляю, как раньше жил без агентов».
Курс помог перестать воспринимать агентов как игрушку или эксперимент и встроить их в обычную ежедневную работу.
Отзыв студента Юрия Нестеренко: Со своей стороны тоже хочу поблагодарить команду Хекслет за этот курс! У меня большой стаж программирования, но до этого курса я все никак не мог заставить себя начать работать с агентами - хватало своих скиллов для решения задач. После курса я уже не представляю, как раньше жил без агентов - подсадили конкретно. |
Появляются конкретные практики
Студенты отмечают не только общее понимание ИИ, но и конкретные действия, которые стали частью работы.
«Ревью агентом написанного кода стал делать теперь всегда».
После курса в работе закрепляются конкретные приёмы: ревью кода агентом, планирование задач, работа со структурой проекта.
Отзыв студента Евгения: Хочу сказать спасибо за курс! Лично для меня был большой прогресс.
Отдельно спасибо за вторую часть, тоже была полезна! Всем удачи, Хекслету процветания! |
Отзыв студента Андрея Кокорева: Знания с курса уже помогли ускорить мои pet-проекты. Я начал использовать агентов в разных ролях: как дизайнера, фронтенд-разработчика и код-ревьюера. Курс дал практическое понимание того, как применять ИИ в разработке. |
Проще пробовать незнакомые технологии
Курс не привязан к конкретному языку или фреймворку. Агентная разработка одинаково применима в любом стеке.
Один из студентов специально выбрал Go, хотя не умел на нем писать:
«Go взял просто проверить – насколько реально можно не разбираться в технологии и при этом использовать ее с ИИ».
Результат говорит сам за себя: с ИИ новые технологии осваиваются быстрее, если понимать, как поставить задачу, собрать контекст и вести агента через проектирование.
Отзыв студента Константина Булгакова: Мне понравилось то, как выстроен курс и проект. Понравилось выращивать приложение из typespec и то, что за это время я действительно не написал ни строчки кода. А на go писать я вообще не умею... Go взял просто проверить – насколько реально можно не разбираться в технологии и при этом использовать ее с ИИ. Еще понравилось то, что теперь с ИИ можно просто взять и перескочить с одной технологии/библиотеки на другую просто чтобы попробовать что получится. |
Где разработчики чаще всего ошибаются с AI
Сразу просить агента писать код
Если агент не изучил проект, он делает предположения. Иногда они оказываются неверными, и задача заходит в тупик. На курсе студенты учатся сначала вводить агента в контекст, а не сразу запускать исполнение.
Не использовать режим планирования
Для сложной задачи мало одной команды. Сначала нужно понять, какие файлы посмотреть, какие ограничения учесть и как разбить работу на шаги. С планом агент работает по шагам, а не пишет наугад.
Не показывать хорошие примеры
AI-агенты хорошо работают по образцу. Если в проекте уже есть часть, написанная правильно, ее можно показать как эталон: вот здесь сделано хорошо, делай так же.
Думать, что модель все запомнит
LLM не учится как человек и не запоминает контекст между сессиями. То, что вы объяснили сегодня, завтра придётся повторять заново.
Поэтому важно настраивать проект: описывать структуру, правила, инструкции, подходы, использовать Agents.md и постепенно улучшать контекст.
На курсе учат не получать от ИИ разовые ответы, а настраивать процесс, в котором агент даёт стабильный результат.
Почему не стоит учиться по бесплатным статьям и YouTube
Информации про ИИ достаточно: статьи, видео, треды, документация, бесплатные гайды. Проблема не в ее отсутствии, а в том, что без опыта сложно оценить, что важно, что устарело, а что не работает.
Если человек ищет как правильно писать промты, ИИ и поисковики будут подсовывать ему материалы про промты. Но в агентной разработке главная ценность уже не в идеальной формулировке запроса, а в контексте, планировании и управлении агентом.
Курс помогает не собирать знания вслепую. Это не пересказ документации и не обзор трендов, а опыт команды, которая работает с этими подходами каждый день
После курса: ИИ как рабочий инструмент разработчика
После курса разработчик понимает разницу между чатом, AI-ассистентом и агентом. Он умеет выбирать модели под разные задачи, использовать планирование перед исполнением, собирать контекст, декомпозировать задачи и применять ИИ для ревью, отладки, рефакторинга и проектирования.
Главное изменение — ИИ перестаёт быть экспериментом и становится рабочим инструментом: для чтения кода, проверки решений, сборки проектов и освоения новых технологий.
Научитесь работать с AI-агентами системно
На курсе ИИ для разработчиков вы научитесь управлять AI-агентами, работать через контекст и планирование, соберете проект и выстроите AI-oriented workflow для реальных задач.