Длительность1 мес.

ФорматОнлайн

УровеньСредний

ДокументСертификат школы

CI/CD Unit-тестирование Автоматизация Работа с AI-агентами Работа с базами данных Docker Git OpenRouter PostgreSQL Python VS Code

Мнение редакции

8.7/10

Формат необычный для каталога и в этом его достоинство: это не многонедельная программа, а плотный воркшоп на четыре часа практики, после которого у вас остаётся собранное рабочее место. Школа перечисляет результат конкретно: одна готовая среда, четыре часа практики и один готовый шаблон проекта.

Содержание попадает в реальную боль команд, где агенты уже используются. Проблема не в том, чтобы агент написал код, а в том, чтобы он писал его по стандартам проекта, не тащил секреты в репозиторий, покрывал написанное тестами и проходил ревью. Именно эти четыре сюжета и разбираются: правила и навыки агента, безопасность, автоматические проверки на каждом коммите и тесты с измерением покрытия.

Отдельно стоит блок про оценку вклада: как показать руководству долю кода, написанную агентом, в цифрах по коммитам. Это редкий и полезный сюжет для тимлида, которому нужно обосновать бюджет на инструменты, а не просто рассказать, что стало удобнее.

Спикер соответствует теме: отвечает за работу с данными для ИИ на платформе генеративного ИИ в Сбере, более 15 лет в бэкенд-разработке, в KION прошёл путь от старшего разработчика до Stream CTO и запускал агентов для автотестов и ускорения ревью, входит в программный комитет Highload++. За 12 000 рублей это самое плотное предложение в линейке по соотношению пользы и времени.

Вердикт: не курс, а воркшоп на два вечера: за четыре часа собирается рабочая среда, где агент пишет код по стандартам команды, проходит линтеры и сам покрывает всё тестами.

Плюсы

плотный формат: два вечера по два часа, а на выходе собранная рабочая среда и шаблон проекта
разбирается то, что обычно ломается: правила для агента, безопасность, проверки на коммите, тесты
code review силами агента по чеклисту архитектуры с отчётом по merge request
оценка вклада агента в цифрах по коммитам: аргумент для разговора с руководством
подключение десятков моделей одним ключом через OpenRouter с выбором по цене и качеству
ведёт практик из индустрии с 15-летним опытом бэкенда и запуском агентов в продакшене

Минусы

нужен рабочий Python: для начинающего разработчика формат бесполезен
четыре часа это плотный обзор, а не глубокое погружение в каждый инструмент
живая часть идёт по расписанию вечером, гибкости у формата мало
гарантия возврата и налоговый вычет на странице воркшопа не описаны

Кому подходит

Python-разработчикам

Тем, кто хочет, чтобы рутину закрывал агент, а самому заниматься архитектурой и сложными задачами.

Инженерам данных и ML-инженерам

Тем, кому нужен production-grade код, а не ноутбуки, и кто устал спорить с бэкендерами про качество.

DevOps и платформенным инженерам

Тем, кто выстраивает стандарты разработки в командах и хочет зашить их прямо в агента.

Тимлидам и техлидам

Тем, кому важно не просто внедрить ИИ, а показать руководству вклад агентов в цифрах по коммитам.

Кому курс не подойдёт

тем, кто не пишет на Python: воркшоп рассчитан на действующих разработчиков
тем, кто ищет длинную программу с сопровождением: здесь четыре часа практики
тем, кому неудобно вечернее расписание живых занятий

Чем отличается от других курсов направления

Соседи по направлению учат самому Python: «Основы языка программирования Python» у Слёрма за 18 000 рублей, «Python для инженеров» за 35 000, «Python: работа с фреймворками и API» за 100 000 и короткие курсы по чат-ботам за 3 250 рублей. Это программы для тех, кто осваивает язык. Воркшоп karpov.courses за 12 000 рублей адресован противоположному слушателю: человеку, который уже пишет код и хочет перестроить процесс работы вокруг агента. Пересечения по содержанию нет вообще, а по цене он оказывается одним из самых дешёвых предложений в подборке при том, что даёт готовую среду и шаблон проекта, а не набор лекций.

Обзор курса

Что это за формат

Воркшоп, а не курс: онлайн, 2 дня по 2 часа, с 19:00 до 21:00, живой формат с экспертом, запись остаётся доступна в системе обучения. Итог сформулирован школой как настроенная и собранная среда, в которой агент ежедневно закрывает инженерные задачи.

Кому адресован

Разработчикам на Python, которые хотят отдать агенту рутину и заниматься архитектурой и сложными задачами. Инженерам данных и ML-инженерам, которым нужен production-grade код, а не ноутбуки. DevOps и платформенным инженерам, выстраивающим стандарты разработки в командах и желающим зашить их прямо в агента. Тимлидам и техлидам, которым важно показать руководству вклад агентов в цифрах по коммитам.

Что внутри

Настройка окружения: VS Code, Python, uv, Docker, git, линтеры и проверка типов. Поднятие backend-проекта с правильной архитектурой на Litestar и PostgreSQL с миграциями через Alembic. Безопасность разработки: хранение ключей от программных интерфейсов, защита от утечек в git, проверка зависимостей на уязвимости и контроль безопасных паттернов в коде, который пишет агент. Подключение агента в VS Code через OpenRouter, где один ключ открывает десятки моделей и позволяет выбирать по соотношению цены и качества. Правила и навыки агента: регламенты по коду и архитектуре, набор навыков под типовые задачи, чтобы агент работал по стандартам команды, а не по своим догадкам. Автоматические проверки качества на каждом коммите, тесты и покрытие кода, code review силами агента по чеклисту архитектуры с отчётом по merge request и оценка вклада агентов по метрикам.

Кто ведёт

Алексей Жиряков: отвечает за работу с данными для ИИ на платформе генеративного ИИ в Сбере, более 15 лет в бэкенд-разработке, руководитель инженерных команд. В KION прошёл путь от старшего разработчика до Stream CTO, запускал ИИ-агентов для автотестов и ускорения ревью, строил высоконагруженные системы, вёл направления бэкенда, данных и экспериментов. Входит в программный комитет Highload++ и Agenticconf, бывший лидер Python-гильдии.

Что нужно на входе

Опыт с ИИ не нужен: агентная среда собирается с чистого листа, от пустого репозитория до полноценного рабочего места. Достаточно того, что вы пробовали хоть какой-то ИИ-ассистент хотя бы раз. А вот Python нужен: воркшоп адресован тем, кто на нём пишет.

Что если у вас другой стек

Школа отвечает на это отдельно: подход и агентная среда переносятся на любой Python-фреймворк, принципы универсальны. Litestar здесь пример, а не обязательное условие.

Деньги

12 000 рублей одним платежом вместо 16 900, в рассрочку от 704 рублей в месяц на 24 месяца без переплаты. В стоимость входит полный доступ к воркшопу, материалам и записи.

Итог

Лучшая покупка в линейке по соотношению цены и практической отдачи, если вы уже пишете на Python и работаете с агентом кое-как. Четыре часа и 12 000 рублей против недель самостоятельного подбора конфигурации.

Программа курса

1Окружение для разработки

Настраиваем VS Code, Python, uv, Docker, git, линтеры и проверку типов. К следующему шагу приходим с готовым окружением.

2Backend-проект на Litestar и PostgreSQL

Поднимаем приложение с правильной архитектурой и базой, миграции через Alembic. Забираем готовый шаблон под масштабирование.

3Безопасность разработки

Хранение ключей от программных интерфейсов, защита от утечек в git, проверка зависимостей на уязвимости, контроль безопасных паттернов в коде агента.

4OpenRouter: один ключ и десятки моделей

Подключаем агента в VS Code через OpenRouter и выбираем модель по соотношению цены и качества.

5Правила и навыки: агент как инженер команды

Собираем правила проекта, регламенты по коду и архитектуре, набор навыков под типовые задачи, чтобы агент работал по стандартам команды, а не по догадкам.

6Автоматические проверки качества

Линтеры и форматирование срабатывают на каждом коммите агента: грязный код физически не проходит в репозиторий.

7Тесты и покрытие кода

Учим агента писать unit- и integration-тесты по алгоритму и измеряем покрытие: страховка от того, что завтра он сломает работающий код.

8Code review и оценка вклада

Ревью силами агента по чеклисту архитектуры и читаемости с отчётом по merge request, а также подсчёт доли кода, написанной агентом и разработчиком.

Записаться на курс

Чему вы научитесь

собирать окружение с VS Code, uv, Docker, git, линтерами и проверкой типов
поднимать backend-проект на Litestar и PostgreSQL с миграциями Alembic
безопасно хранить ключи и защищать репозиторий от утечек
проверять зависимости на уязвимости и контролировать безопасные паттерны в коде агента
подключать агентов в VS Code через OpenRouter и выбирать модель по цене и качеству
описывать правила проекта и навыки, по которым работает агент
настраивать автоматические проверки качества на каждом коммите
получать от агента unit- и integration-тесты с контролем покрытия и ревью по чеклисту

Как проходит обучение

Два вечера по два часа

Онлайн с 19:00 до 21:00, живой формат с экспертом, запись остаётся доступной в системе обучения.

Практика с чистого листа

Агентная среда собирается от пустого репозитория до полноценного рабочего места.

Готовый шаблон проекта

После блока с backend-проектом остаётся шаблон под масштабирование.

Подготовка заранее почти не нужна

Школа отмечает, что заранее сделать нужно минимум: всё собирается на самом воркшопе.

Сертификат и портфолио

По итогам выдают сертификаты на русском и английском языках, опыт предлагается упаковать в портфолио.

Часто задаваемые вопросы

Какой уровень подготовки нужен?

Опыт с ИИ не нужен: агентную среду собирают с чистого листа. Достаточно того, что вы хотя бы раз пробовали какой-нибудь ИИ-ассистент. При этом воркшоп рассчитан на тех, кто пишет на Python.

Сколько длится воркшоп?

Два дня по два часа онлайн, с 19:00 до 21:00. Всего четыре часа практики, запись остаётся доступной.

Я работаю на FastAPI, а не на Litestar. Мне подойдёт?

Да. Школа отвечает прямо: подход и агентная среда переносятся на любой Python-фреймворк, все принципы универсальны.

Что останется после воркшопа?

Настроенная и собранная среда, в которой агент закрывает инженерные задачи, и готовый шаблон проекта под масштабирование.

Как решается вопрос безопасности?

Разбираются хранение ключей от программных интерфейсов, защита от утечек в git, проверка зависимостей на уязвимости и контроль безопасных паттернов в коде, который пишет агент.

Как проверяется качество кода агента?

Линтеры и форматирование настраиваются так, чтобы срабатывать на каждом коммите: грязный код не проходит в репозиторий. Плюс агент пишет unit- и integration-тесты, а покрытие измеряется.

Кто ведёт воркшоп?

Алексей Жиряков: отвечает за работу с данными для ИИ на платформе генеративного ИИ в Сбере, более 15 лет в бэкенд-разработке, в KION прошёл путь от старшего разработчика до Stream CTO. Входит в программный комитет Highload++ и Agenticconf.

Сколько стоит?

12 000 рублей одним платежом вместо 16 900 или 704 рубля в месяц в рассрочку на 24 месяца без переплаты. В стоимость входит полный доступ к воркшопу, материалам и записи.

Отзывы о курсе «AI-first разработка на Python»

4.5 2 отзыва

5★1

4★1

3★0

2★0

1★0

ИгорьНовосибирск11.08.2026

Достоинства: блок про подсчёт вклада агента

Недостатки: по каждой теме галопом

Техлид, брал ради аргументов для руководства: нужно было показать, что агенты действительно экономят время. Метрика по доле строк оказалась ровно тем, что просили. Минус в плотности: четыре часа на девять тем, часть пришлось доосваивать по записи.

👍 0👎 0

ВладимирМосква20.04.2026

Достоинства: за четыре часа собрал то, что сам ковырял бы месяц

Недостатки: формат вечерний, пришлось отпрашиваться

Пишу на Python восемь лет, агентом пользовался хаотично: он писал код, а я потом за ним переписывал. На воркшопе главным открытием стали правила проекта: как только регламенты по архитектуре зашиты в агента, качество вывода меняется принципиально. Ещё забрал настройку проверок на коммите, теперь мусор просто не проходит. За двенадцать тысяч это лучшая покупка за год.