Бесплатные курсы и шпаргалки по топовым инструментам в ИИ, AI-агентах и вайб-кодинге - для тех, кто только начинает.
Один курс - один инструмент. Без воды, конкретные команды, рабочие промпты, реальные сценарии. От установки до продвинутых практик.
Если не знаете, с какой стороны подойти к AI - начните отсюда.
Методика выбора первого рабочего кейса для AI: критерии хорошего кейса, где его искать, матрица «ценность × простота», что не брать первым, как проверить за неделю и 20 примеров по ролям.
Каталог готовых примеров применения AI в ежедневной работе: письма, документы, таблицы, ресёрч, контент, планирование и подборки по ролям. Забирай промпты и адаптируй.
Как из рабочего AI-кейса вырастить продукт: чем продукт отличается от прототипа, как очертить MVP, как собрать (vibe coding и обвязка), проверить на людях и когда масштабировать.
Агенты и редакторы, которые пишут код и автоматизируют задачи.
Полный курс по Claude Code: от установки до параллельных команд агентов. Память проекта, реальный fullstack-проект, hooks, MCP, субагенты.
Cursor с нуля: установка (Windows/macOS/Linux, без VPN из России), регистрация и проверка агента, ключевые возможности (Tab, Cmd+K, чат, Agent), применение не только для кода, типовые проблемы и FAQ.
OpenAI Codex с нуля: формы (CLI, IDE, облако в ChatGPT), установка, вход через ChatGPT или API-ключ, первая задача, режимы и безопасность (sandbox, approvals), сравнение с Cursor и Claude Code, проблемы и FAQ.
OpenCode (opencode.ai) с нуля: открытый терминальный AI-агент для кодинга, альтернатива Claude Code и Codex. Model-agnostic - любой провайдер (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, локальные). Установка, работа, подключение моделей и сравнение.
Continue (continue.dev): открытое AI-расширение для VS Code и JetBrains - чат с кодом, inline-правки, автодополнение, агентный режим. Model-agnostic, любой провайдер (OpenAI, Anthropic, OpenRouter, локальные). Альтернатива Copilot без смены редактора.
Cursor Composer: агентный режим для задач из нескольких файлов. Чем отличается от инлайн Cmd+K и обычного чата, как давать контекст через @, просматривать и применять диффы, приёмы и антипаттерны.
Карта ИИ-агентов для кодинга: Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Windsurf, Aider, Continue, Copilot. Чем отличаются по форме (IDE, терминал, облако, расширение), модели и цене, как выбрать под задачу и с чего начать.
Claude Design - AI-нативный дизайн-инструмент от Anthropic Labs (на Claude Opus 4.7, research preview с 17 апреля 2026): холст плюс чат, превращает текст в лендинги, мокапы, деки и прототипы. Что это, зачем, как пользоваться, как подключить (claude.ai/design, планы, GitHub, Claude Code, Canva) и чем лучше Figma, Canva и v0.
Расширение Claude для Chrome: боковая панель с Claude прямо в браузере и агентный режим, который действует на странице (кликает, заполняет, тестирует). Как поставить, как дать агенту протестировать свой сайт и найти UX-проблемы, и чем это опасно (доступ к вкладкам, промпт-инъекции со страниц).
Плагины Claude Code - готовые пакеты, которые ставятся одной командой и добавляют возможности: команды, скиллы, субагентов, хуки, MCP. Чем отличаются от одиночного skill, как поставить из marketplace, примеры (Feature Dev, Agent Teams) и безопасность (ставить только из доверенных источников).
Как настраивать уровни разрешений у агентов-кодеров: что агент спрашивает в чате и почему, как реагировать. Режимы и настройки Claude Code (settings.json), Cursor (auto-run, списки команд) и Codex (approval modes, sandbox), рекомендации по безопасности.
Что такое skills (навыки агента) и как они устроены в Claude (SKILL.md, Agent Skills), Cursor (rules) и Codex (AGENTS.md). Как агент сам подключает навык по описанию и как сделать свой.
Что такое AGENTS.md и CLAUDE.md - файлы правил для AI-агентов в репозитории: зачем нужны, как работает иерархия, что внутри (команды, стиль, структура, ограничения), чем отличаются и как покрыть всех одним файлом. С разбором примера от Карпатого и готовым шаблоном.
Что такое субагенты: главный агент запускает помощников на подзадачи со своим контекстом. Зачем (чистый контекст, параллель, специализация), паттерны оркестрации (оркестратор-воркеры, пайплайн, дебаты-судья, fan-out), роли и делегирование, и когда это НЕ нужно. Продвинутая тема.
Как описывать инструменты (tools) для AI-агента, чтобы он вызывал их вовремя и без ошибок: ясное имя и описание, понятные параметры, чистый возврат, полезные сообщения об ошибках, принцип «меньше - лучше». Откуда берутся инструменты (встроенные и MCP). Продвинутая тема.
Промпт-инъекции через призму безопасности: что это (вредные инструкции, спрятанные в данных, которые читает агент), прямые и непрямые, чем опасны (утечки, несанкционированные действия), цепочка поставки через вредные скилы/правила/MCP, что делать и не делать, откуда скачивать скилы, а откуда нет.
Контроль версий и кастомизация AI-агента под себя.
Git с нуля простыми словами: что это и зачем, как Git думает (репозиторий, коммит, ветка, удалёнка), способы работы (CLI, GUI, через AI-агента) и зачем версионирование вайбкодеру - откат, эксперименты, деплой. Без зубрёжки команд.
GitHub с нуля: чем отличается от git, как создать репозиторий (public/private, README, .gitignore), совместная работа (ветки, Pull Request, code review, issues), автоматизация (Actions, Pages, секреты), доступ по SSH-ключу и токену, нюансы из России.
Как настроить git в AI-редакторах и дать агенту им пользоваться: установка и первая настройка (config, SSH-ключ), git в Cursor (Source Control), Claude Code (коммиты и PR через gh), Codex (ветки и PR), рабочий цикл commit/push/pull и антипаттерны.
Практический набор для кастомизации AI-агента: какие инструкции полезно класть в AGENTS.md / CLAUDE.md, какие skills завести и где брать готовые, какие rules (Cursor rules) настроить. Готовые блоки, чек-лист и источники - без повтора теории.
Что такое долговременная память AI-агента (memory.md / MEMORY.md): чем отличается от инструкций (AGENTS.md) и контекстного окна, как работает (агент читает и дописывает факты между сессиями), что хранить и что нет, как завести у себя в Claude Code и Cursor.
Универсальные умения - работают с любой моделью и инструментом.
Всё про промптинг: анатомия промпта, принципы, техники (few-shot, chain-of-thought, structured output), продвинутые подходы, частые ошибки и готовые шаблоны. Работает с любой моделью.
Полезные подходы и хаки для общения с ИИ: правильный настрой, приёмы (контекст, роль, примеры, итерации, ИИ как партнёр по мышлению), что давать модели и как выстроить рабочий цикл. Практично, с примерами и шпаргалкой.
Майндсет для тех, кто не разработчик, но хочет собирать своё с ИИ и доводить идеи до продукта. Три принципа из разбора на AI Masters: разделение зон и доверие, целенаправленное погружение (где риски), параллельный вайбкодинг с технарём на сложных задачах.
Harness engineering (инженерия обвязки) - понятие 2026: Agent = Model + Harness. Что такое обвязка вокруг модели (инструменты, контекст, проверки, правила, разрешения), почему она важнее выбора модели, рамка Guides и Sensors, что настроить на практике и чем отличается от промпт-инжиниринга.
Как дать агенту проверять свою работу самому: линтеры и форматтеры (ESLint, ruff, Prettier), тесты и type-check, цикл сделал-проверил-поправил. Как настроить (pre-commit, правило в AGENTS.md, смоук после деплоя), чтобы баги ловились до того, как дойдут до вас. Для начинающих.
Как сделать так, чтобы работа с AI со временем улучшалась сама: артефакт - зафиксированный урок или правило (в AGENTS.md, skill, памяти, заметке). Виды артефактов, цикл самоулучшения (заметил-зафиксировал-не повторяется) и как завести систему у себя через ретро и git. Продолжение harness engineering.
Голосовой ввод для работы с ИИ: диктовать промпты в разы быстрее печати. Инструменты (Wispr Flow, встроенная диктовка macOS/Windows, Superwhisper), как поставить и назначить горячую клавишу, приёмы диктовки и доработки голосом, и что с приватностью.
Разбор доклада Андрея Карпатого: переход ChatGPT -> vibe coding -> agentic engineering. Три эпохи софта, LLM как новый компьютер, психология модели, слайдер автономности, как управлять агентами.
Как выбрать модель под задачу, а не брать одну на всё. Классы моделей (флагманы GPT/Claude/Gemini, опенсорс, локальные), критерии (качество, цена, контекст, приватность, русский), что брать под кодинг, тексты и агентов, как тестировать на своих данных и агрегаторы доступа.
От идеи до требований: как думать о продукте вместе с ИИ.
Как с ИИ собрать продуктовые требования до кода: почему нельзя сразу просить «сделай приложение», приём «пусть ИИ задаёт тебе вопросы», что должно быть в PRD (проблема, аудитория, одна MVP-функция, сценарий, границы, критерии) и как передать требования агенту для прототипа.
Методология Jobs to be Done с ИИ: люди «нанимают» продукт на работу (покупают не дрель, а дырку в стене). Как вытащить настоящие «работы» и боли из отзывов и интервью с помощью ИИ, сформулировать их (когда-хочу-чтобы) и применить для приоритизации фич и отстройки.
Как с ИИ быстро исследовать рынок: найти и разобрать конкурентов (позиционирование, функции, цены, слабые места), понять тренды через ИИ с веб-поиском и придумать стратегию отстройки. С важной оговоркой: ИИ выдумывает факты и числа - проверять источники.
Как правильно считать, анализировать и показывать данные с ИИ.
Ключевой урок работы с данными и ИИ: LLM - не калькулятор, в чате он ошибается на подсчётах (галлюцинирует числа, теряет строки, недетерминирован). Правильно - попросить ИИ написать скрипт, который посчитает точно. Разделение: смысл текста - LLM, точный счёт (воронки, когорты, сегментация) - скрипт.
Как с ИИ превратить посчитанные данные в понятный отчёт и график для человека или руководителя: что показывать под аудиторию, какие графики под какую задачу, форматы (таблица, график, дашборд, саммари) и почему цифры должны приходить из скрипта, а не выдумываться моделью.
Как понять поведение пользователей своего веб-приложения без платных инструментов: базовые метрики (визиты, источники, события, воронки), бесплатные тулы (Vercel Analytics, Яндекс Метрика, Plausible, Umami, PostHog), как трекать события и строить воронки, и как попросить агента всё подключить.
Как внедрять AI в компании, не сливая корпоративные и личные данные.
Как использовать AI в компании, не сливая корпоративные данные: риски внешних чат-ботов, классификация данных (что можно и что нельзя), варианты защиты (внешние API с гарантиями, внутренние модели, РФ-контур GigaChat/Yandex) и политика использования AI. Ориентир, не юридическая консультация.
Где обрабатывать корпоративные данные с AI: спектр от публичных чат-ботов до on-premise (публичный бот, API с гарантиями, модель в своём контуре, on-premise). Компромиссы по контролю, цене, качеству и комплаенсу, как выбрать под чувствительность данных и гибридная схема.
Как убрать персональные данные из текста перед отправкой в AI: что такое ПДн (152-ФЗ как ориентир), техники обезличивания (маскирование, псевдонимизация, обобщение, синтетика), как делать на практике (regex, NER, локальная модель) и риск реидентификации. С примерами и чек-листом.
Что под капотом у моделей: токены, контекст, лимиты, чаты.
Что такое токен и как текст превращается в токены. Входные и выходные токены, мультимодальность, контекстное окно и почему модель «забывает», как считается цена и где сэкономить. Без воды, с числами-ориентирами.
Что заполняет контекстное окно (системный промпт, инструменты, правила, skills, субагенты, диалог), как наблюдать процент заполнения и подходы к оптимизации, сжатию, сохранению и переносу контекста.
Что делать, когда контекстное окно заполняется: признаки переполнения, автокомпрессия (/compact), саммари-хендофф в новый чат, начать чистый чат и дать агенту изучить старый, вынос контекста в файлы. Практические подходы и чек-лист.
Как устроены лимиты у нейросетей на примере Claude: сессионное окно 5 часов, недельные лимиты, планы Free/Pro/Max и API rate limits (RPM/TPM). От чего зависит расход, как управлять и какие есть хаки.
Как устроены чаты с нейросетью: что видит модель внутри одного чата, почему новый чат - чистый лист, и как переносить контекст из одного чата в другой (саммари, проекты, память, файлы) и зачем.
Как на самом деле работают LLM и почему ведут себя странно: галлюцинации и откуда они берутся, недетерминированность, параметры (температура, top-p, max tokens, штрафы), другие особенности и базовая наука простыми словами. С практикой и шпаргалкой.
Нейросети, LLM и ИИ-агенты без формул и кода. Как устроена модель, ключевые понятия, галлюцинации, агенты, где AI даёт ROI, риски и план внедрения на квартал.
Как развернуть опенсорс-LLM на своём железе. Зачем это нужно (приватность, цена, контроль), что за модели (Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma), требования к железу и VRAM, квантизация, инструменты (Ollama, LM Studio, vLLM, TGI), где развернуть и когда это окупается против API.
Какую модель брать, как их сравнивают и кто есть кто на рынке.
Не все LLM одинаково хорошо пишут код. Сильные кодеры (Claude, GPT, Gemini), дешёвый опенсорс и китайские модели (Qwen Coder, DeepSeek, GLM, Kimi, Llama), что важно при выборе (инструкции, контекст, агентность, цена) и как подобрать модель под задачу и где взять доступ.
Как сравнивают нейросети: LMArena (слепое голосование и рейтинг Elo), HuggingFace Open LLM Leaderboard, Artificial Analysis, бенчмарки (MMLU, HumanEval). Где смотреть, кто сейчас сильнее и почему лидерборд - это старт, а не истина.
Обзор китайских нейросетей: DeepSeek, Qwen (вкл. Coder), GLM (z.ai / Zhipu), Kimi, MiniMax, Yi. Часто открытые и дешёвые, сильны в коде и математике. Как пользоваться (API, OpenRouter, локально) и нюансы - приватность, цензура, язык.
Whisper - открытая модель распознавания речи от OpenAI: аудио и видео в текст, много языков. Способы запуска (локально, OpenAI API, Groq), как пользоваться на практике, качество и нюансы. Для транскрипций встреч, субтитров и заметок.
Картинки и презентации: какие нейросети брать и как получать результат.
Обзор нейросетей для картинок: Midjourney, GPT Image, Nano Banana (Gemini), Stable Diffusion / FLUX, Ideogram, Recraft, Firefly, Kandinsky и YandexART. Как писать визуальный промпт, редактировать готовые картинки (inpainting, апскейл, фон) и генерировать по API.
Как делать презентации с ИИ: три подхода (AI-генераторы деки, LLM для контента, ассистенты в редакторах), обзор инструментов (Gamma, Tome, Beautiful.ai, Canva AI, Plus AI, Copilot) с плюсами и минусами, маршрут от идеи к деку и принципы хороших презентаций от Кавасаки, Дуарте, Рейнольдса и Джобса.
Нейросети в РФ-юрисдикции: рубли, без VPN.
Yandex AI Studio с нуля: платформа Yandex Cloud для генеративного AI в РФ-юрисдикции. Модели YandexGPT (Lite/Pro) и YandexART, эмбеддинги, плейграунд, дообучение, AI Assistants, доступ (каталог, сервисный аккаунт, ключ) и работа по REST API foundationModels.
GigaChat с нуля: семейство моделей от Сбера в РФ-юрисдикции. Что умеет (текст, код, картинки Kandinsky, эмбеддинги), доступ через веб и API, авторизация, OpenAI-совместимый эндпоинт и примеры запросов. Рубли, без VPN.
База, чтобы понимать, из чего собран продукт и как писать код.
Языки программирования простыми словами: зачем они вообще, чем различаются (компилируемые vs интерпретируемые, типизация), карта языков (Python, JS/TS, Go, Rust и др.) и что выбирать вайбкодеру. Без синтаксиса, для НЕ разработчиков.
Что такое Python, почему он язык номер один в ИИ и данных, связь с вайб-кодингом, сравнение с другими языками, установка (python.org, pip, venv) и первая программа.
Что такое библиотеки (пакеты) в Python, как их устанавливать через pip и requirements.txt, где искать (PyPI) и как выбирать, и топовые библиотеки по областям: веб, данные, ИИ, парсинг, боты.
Что такое Node.js (JavaScript вне браузера), зачем нужен, связь с вебом и ИИ, сравнение с Python, установка (LTS, nvm, npm) и первая программа. Один язык для фронта и бэка.
Фронтенд (что видит пользователь) и бэкенд (сервер, логика, данные, секреты): чем отличаются, как связаны через API, что такое fullstack и где что хостится. Простыми словами, на аналогиях.
Что такое технологический стек: язык, фреймворк, база данных, хостинг. Слои стека, простые стартовые связки для вайб-кодинга (FastAPI, Next.js) и как выбрать стек под задачу.
Из чего состоит веб-страница простыми словами: HTML (структура), CSS (внешний вид), JS (поведение). Что такое теги и селекторы, зачем это понимать вайбкодеру (поправить мелочь, объяснить агенту, прочитать результат). Без зубрёжки.
JSON и Markdown простыми словами для вайбкодера: что это за форматы, как их читать, где встречаются (API, конфиги, README, чаты с ИИ) и как не сломать их частыми ошибками. Верхнеуровнево, без зубрёжки.
Терминал и shell простыми словами для тех, кто не программист: что это такое, базовые команды (pwd, ls, cd, mkdir, cp, rm), запуск и установка инструментов (brew, npm, pip), переменные окружения и безопасность. Снимаем страх перед чёрным окном.
От простого к сложному: переменные в памяти, текстовые файлы, CSV, JSON, базы данных (SQLite, Postgres, облако) и передача данных через API. Без воды, на пальцах.
Как программы и AI связываются друг с другом и с вашими системами.
Что такое API и как устроен запрос: методы GET/POST, эндпоинты, заголовки, тело, коды статуса, JSON. Аутентификация (ключ, токен, OAuth), типы API (REST, GraphQL, WebSocket) и как попробовать через curl.
Какие бывают интеграции между системами: API (запрос-ответ), webhook (обратный вызов), импорт-экспорт файлов, очереди, SDK, MCP. Чем отличаются, push против pull и как выбрать вид под задачу.
Как дёргать LLM по API из своего кода: получить ключ, запрос к ChatGPT (OpenAI) и Claude (Anthropic) через curl и Python, обработка ошибок и лимитов, ключ в .env, выбор модели. С учётом доступа из России.
MCP (Model Context Protocol) - открытый стандарт от Anthropic, «USB для AI»: как работает, как подключить готовые серверы (GitHub, filesystem, Postgres, Playwright), топ серверов и как написать свой.
Как сделать телеграм-бота: создать через BotFather и получить токен, как работает Bot API (polling и webhook), собрать простого бота (aiogram, grammY) и подключить его к своему сервису или AI.
Telethon - Python-библиотека для Telegram по MTProto. В отличие от Bot API работает как полноценный клиент под пользовательским аккаунтом: читать историю чатов и каналов, выгружать сообщения и медиа, автоматизировать. Установка, api_id/api_hash, файл сессии, базовые операции, риски бана, лимиты и прокси из России.
n8n - открытая платформа автоматизации: визуально соединяешь сервисы в цепочки-воркфлоу (триггер и действия) без кода, как Zapier/Make, но open-source и можно self-host. Узлы, триггеры, ИИ-узлы (LLM и агенты в цепочке) и как начать - облако или self-host через Docker.
Готовые сервисы для данных, моделей и медиа по API.
Что такое Apify: облачная платформа веб-скрейпинга и автоматизации. Готовые акторы (Actors) и Apify Store, как собрать данные без кода и как интегрировать по API (apify-client) в свой проект или AI-агента.
OpenRouter с нуля: единый шлюз к сотням LLM от разных провайдеров через один OpenAI-совместимый API и один счёт. Зачем нужен, как начать, интеграция в код (curl, Python), маршрутизация и фолбэки, оплата из России.
Что такое fal.ai: платформа быстрого инференса генеративных медиа-моделей (картинки FLUX, видео, аудио) по API. Каталог моделей, как использовать и как интегрировать через fal-client в свой проект.
Что такое SerpAPI: получение выдачи поисковиков (Google, Bing, Yandex, YouTube) в структурированном JSON по API, без парсера и капчи. Движки, как начать и как интегрировать в код и AI-агента для веб-поиска.
Как видеть и контролировать расходы и балансы по всем AI/API-сервисам сразу: ручные лимиты, мониторинг (Helicone, Langfuse), шлюзы (LiteLLM, OpenRouter) с бюджетами и виртуальными ключами и как снизить траты.
Zoom API с нуля: что умеет (встречи, вебинары, пользователи, записи, отчёты, вебхуки), авторизация через Server-to-Server OAuth, примеры запросов (curl, Python) и события через webhooks.
Как автоматически скачивать облачные записи Zoom к себе на сервер: получить список через API, скачать файл по download_url с токеном, сложить в S3 и забирать сразу по webhook recording.completed.
Где разместить продукт, как подключиться и привязать домен.
Концептуальный обзор серверов для чайников: физический и виртуальный сервер (VPS), из чего состоит (vCPU, RAM, диск, сеть, ОС), типы хостинга, объектное хранилище и S3, сводные таблицы провайдеров РФ и глобал, как выбрать под задачу.
Ключевые ресурсы сервера простыми словами: что такое CPU, RAM и диск, на что влияют, от чего зависит нагрузка, сколько стоит и как пошагово наращивать мощность (resize), когда сервер упёрся.
Как подключиться к серверу по SSH: вход по паролю и по SSH-ключу (пара приватный+публичный), генерация ключа, копирование на сервер, файл ~/.ssh/config с алиасами и безопасность. Простыми словами, с командами и плейсхолдерами.
Локальный сервер простыми словами для вайбкодеров: как запустить проект у себя на компьютере до выкладки в интернет. Что такое localhost (127.0.0.1) и порты, что значит localhost:3000 и «порт занят», как поднять dev-сервер (npm run dev, python -m http.server), показать другим через туннель (ngrok) и починить частые проблемы.
Docker простыми словами: контейнер - приложение со всем окружением в одной коробке, «работает у меня = работает везде». Образ, контейнер, Dockerfile, docker-compose, и зачем это вайбкодеру - изоляция и простой деплой на сервер.
Практический гайд по Selectel: регистрация и проект, создание облачного сервера со стартовой конфигурацией, доступ по SSH-ключам с генерацией для macOS/Windows, базовая настройка и домен, объектное хранилище S3 и масштабирование по мере роста.
Практический гайд по DigitalOcean: регистрация, создание Droplet со стартовой конфигурацией, доступ по SSH-ключам, базовая настройка и домен, DigitalOcean Spaces (S3) и масштабирование Droplet. С честным разбором нюанса доступа из РФ.
Как задеплоить фронтенд через Vercel за минуты. Что такое хостинг, деплой из Git (preview vs production), свой домен и бесплатный SSL, переменные окружения и секреты, serverless-функции, лимиты бесплатного плана и альтернативы (Netlify, Cloudflare Pages, GitHub Pages).
Что такое домен и DNS, где купить домен (регистратор), записи A/AAAA/CNAME/MX/TXT/NS, как направить домен на сервер, поддомены и бесплатный SSL (HTTPS). Практический гайд по подключению.
Certbot с нуля: бесплатный HTTPS на своём сервере через Let's Encrypt. Что такое SSL и зачем замок в адресе, как работает подтверждение домена (ACME), установка и получение сертификата (nginx, standalone), автопродление и обслуживание, частые ошибки и rate limits, и когда Certbot не нужен (Vercel, Cloudflare, Caddy).
Практическая обвязка: подключиться, оплатить, пройти верификацию, проксировать.
Как из России подключаться к зарубежным AI: логика подключения (клиент + конфиг), приложение Happ, установка, поставщик конфигов на примере 220v, подключение и проверка, проблемы и FAQ.
Как оплатить ChatGPT Plus, OpenAI API, Claude, Midjourney и другие зарубежные сервисы из России: виртуальная зарубежная карта на примере Zarub, привязка к AI, безопасность и альтернативы, FAQ.
Как получить SMS-код на виртуальный зарубежный номер для верификации в зарубежных сервисах: логика сервисов приёма SMS, пример hero-sms, выбор страны и сервиса, тонкости и FAQ.
Что такое прокси и зачем оно для нейронок: зарубежные LLM API не пускают российские IP. Типы прокси, как организовать доступ через зарубежный VPS (DigitalOcean) для РФ-сервера (Selectel), безопасность.
Другие готовые курсы базы знаний.
Откуда берутся траты на AI (подписки, API по токенам, агрегаторы, хостинг), как считать и прогнозировать бюджет, где смотреть баланс и ставить лимиты, и как экономить. С числами-ориентирами и чек-листом.
Образовательный разбор скрейпинга: что разрешено и что нет (ToS, robots.txt, персональные данные), технические ограничения (rate limits, капчи, бан), серые зоны и как снижать риски через официальные API и аккуратность. Нейтрально, без обхода защит.
Инструменты, которые пишут код за вас.
Конкурент Cursor с фокусом на агентский режим (Cascade). Бесплатный план мощнее, чем у Cursor.
Облачная среда с AI-агентом, который сам поднимает приложение, БД и деплоит. Не нужно ничего ставить локально.
Главные LLM через веб-интерфейс.
Основы работы с ChatGPT: режимы (GPT-5, o4), Projects, Custom GPTs, Canvas, Code Interpreter, work with files.
Работа с Claude через веб-интерфейс. Projects, Artifacts, Computer Use, Skills, MCP в Claude Desktop.
Приложения без кода - один промпт, готовый продукт.
Генерирует production-ready React/Next.js компоненты по описанию. Один из самых сильных no-code инструментов 2026 года.
Создаёт полноценные web-приложения (фронт + бэк + БД) по одному описанию. Конкурент Bolt.new и v0.
Открыли страницу - получили работающий проект. WebContainers внутри браузера, можно сразу запускать без установки.
Универсальные знания: промпты, агенты, MCP.
Что такое агент, чем отличается от чат-бота. Tool use, memory, planning, multi-agent системы. Без привязки к конкретной модели.
Если вы пользуетесь AI-инструментом, по которому ещё нет курса, и хотите чтобы он появился - напишите в Telegram-чат AI Community. Соберём интерес - сделаем курс.