Vibecoding для инженеров: Claude Code, Cursor и Copilot на практике
Доведёте функцию от постановки задачи до релиза вместе с AI-агентом так, чтобы код прошёл ревью, а не только тесты агента. Агент пишет быстро, но отвечать за результат вам: выдуманные функции, тесты, подогнанные под код, и правки за границами задачи всплывают уже в продакшене. Все лабораторные на одном настоящем репозитории, приёмы работают в Claude Code, Codex CLI, Cursor и Copilot. Свои ключи и подписки не нужны, ставить ничего не нужно.
Чему вы научитесь
- Ставить задачу агенту так, чтобы спорные случаи, границы правки и способ проверки были названы заранее: спека, примеры, запреты, критерии приёмки как тесты.
- Читать дифф агента по чек-листу и находить выдуманные функции и пакеты, тесты, подогнанные под код, правки за пределами задачи и отчёты без запуска.
- Писать тесты до кода и проверять их силу мутационным тестированием, чтобы агент не мог «пройти» слабый тест.
- Настраивать агента под проект: CLAUDE.md и AGENTS.md, правила Cursor, команды, скиллы, хуки, разрешения, свой MCP-сервер.
- Отлаживать вместе с агентом: минимальный пример, трейсбек и логи, цикл «запусти, прочитай ошибку, исправь», стоп-сигналы, когда агент ходит кругами.
- Вести git в эпоху агентов: маленькие коммиты, worktree для нескольких агентов параллельно, откат и bisect, когда агент что-то сломал.
- Считать контекст и стоимость: токены, кэш, короткие сессии, дешёвая модель исполняет, дорогая решает.
- Вводить агента в команду и CI: ревью pull request агентом, автопочинка тестов, документация и ADR, правила команды, онбординг агента в чужой репозиторий.
- Закрывать риски: инъекции в инструкции через файлы и веб, секреты и песочницы, подмена пакетов, лицензии и ответственность за код.
Как проходит работа с агентом
Один круг повторяется в каждой лабораторной: вы ставите задачу с критериями приёмки, агент читает проект, правит код и гоняет тесты, вы читаете дифф по чек-листу и решаете, что идёт в релиз. Курс учит шагам, которые остаются за человеком: формулировке, ревью и решению.
Что вы найдёте в диффе агента
В лабораторных модуля 3 правка агента уже лежит в репозитории, и в ней дефекты из этих четырёх классов. Вы ревьюер: находите их, пишете запрос на доработку или чините код. Дальше ставите автоматический надзор: линтеры, типы, хуки перед коммитом, проверки безопасности.
Правила вместо надежды
Агент читает память проекта в начале каждой сессии, поэтому правила живут в CLAUDE.md, AGENTS.md и правилах Cursor, а не в голове. Хуки запускают линтер и тесты после каждой правки и сверяют отчёт агента с журналом действий. Разрешения отвечают на вопрос, что агенту нельзя. Свой MCP-сервер с двумя инструментами вы пишете за один урок.
Контекст и стоимость
Один и тот же результат можно получить за разные деньги: разница в том, сколько контекста агент таскает с собой. В модуле 6 вы считаете токены и кэш, режете сессии, отдаёте типовую работу дешёвой модели и держите мини-набор своих запросов с эталонами, чтобы замерять качество при смене модели или правил.
Как устроена практика
Все лабораторные на одном проекте: консольные заметки notes, CLI на Python без внешних зависимостей, хранилище в JSON-файле, тесты на unittest. К третьему уроку вы знаете, где что лежит, и видите, когда агент трогает лишнее.
Настоящая модель в песочнице не запускается, и это сделано намеренно. Агента имитирует детерминированный скрипт, который действует по вашим правилам: спеке, CLAUDE.md, политике разрешений, хуку. Поведение воспроизводимо, поэтому проверка показывает, что именно в ваших правилах сработало, а что нет. Проверка смотрит на результат: состояние репозитория, тесты, журнал действий.
Свои ключи и подписки на модели не нужны, ставить ничего не нужно: код пишется и проверяется в браузере.
Карта курса
Модули идут в порядке работы над задачей: что такое агент и где он ломается, постановка задачи, контроль и отладка, git и стоимость, расширение агента и команда, большие изменения и риски. Поздние модули опираются на приёмы ранних, поэтому уроки проходят подряд. В последнем модуле вы ведёте новую функцию проекта notes от спецификации и тестов до выпуска с документацией, миграцией и планом отката.
Кому подойдёт
Разработчикам junior и middle, которые уже пользуются Claude Code, Cursor или Copilot и хотят принимать их код без страха, что в main уехало лишнее.
Тем, кто пробовал агентов и отложил: код получался быстро, а чинить его приходилось дольше, чем писать самому.
Тимлидам, которым нужно ввести агентов в команду: правила, ревью, CI, что отдавать агенту, а что нет.
Что нужно знать
Уверенно читать Python: на нём написаны примеры и лабораторные. Сами приёмы от языка не зависят.
Пользоваться git на уровне ветки, коммита и слияния.
Опыт работы с AI-агентами не нужен.
Поддержка
Вы также можете задать любой вопрос по курсу у поддержки t.me/mentorix_support
Программа курса
Модулей: 11, уроков: 62. Задачи с кодом проверяются автоматически.
Вайбкодинг: что это и где ломается
- Приветствие и карта курса
- Автодополнение, ассистент, агент: что умеет каждый
- Как агент видит проект: контекст, файлы, инструменты
- Первый цикл: задача, план, правка, проверка
- Типовые провалы агента и как их узнать по симптомам
Постановка задачи агенту
- Спека вместо просьбы: цель, границы, критерии приёмки
- Примеры, формат ответа, запреты
- Критерии приёмки как тесты
- Декомпозиция: задачи на двадцать минут
- Память проекта: CLAUDE.md, AGENTS.md, правила Cursor
- Запросы на рефакторинг и работу с чужим кодом
- Контекст для агента: что показать, а что нет
- Уточнение в диалоге: когда спека не помогает
Контроль того, что написал агент
- Ревью диффа: что смотреть первым
- Галлюцинации: несуществующие функции и пакеты
- Тесты до кода: TDD с агентом
- Мутационное тестирование: сильные тесты против слабых
- Линтеры, типы и хуки: автоматический надзор
- Безопасность кода от агента: секреты, инъекции, права
- Тесты, которые написал агент: как их проверять
- Производительность кода агента
Отладка с агентом
- Воспроизведение: минимальный пример и логи
- Трейсбек и журнал: что отдавать агенту
- Цикл «запусти, прочитай ошибку, исправь»
- Когда агент ходит кругами: стоп-сигналы
- Флаки-тесты и недетерминизм
- Отладка по логам и метрикам продакшна
Git и история в эпоху агентов
- Ветки, маленькие коммиты, откат
- Сообщения коммитов и описание PR от агента
- Worktree: несколько агентов параллельно
- Откат и bisect: найти, где агент сломал
Контекст и стоимость
- Токены, контекст, кэш: из чего складывается цена
- Короткие сессии, компакт, память между сессиями
- Модель под задачу: дешёвая исполняет, дорогая решает
- Замер качества: мини-набор проверок для своих запросов
Расширение агента
- Команды, скиллы, хуки и правила: где что живёт
- MCP: внешние инструменты для агента
- Разрешения: что агенту нельзя
- Субагенты и параллельные задачи
- Скрипт вместо запроса: когда агент не нужен
- Свой MCP-сервер: два инструмента за час
Агенты в команде и CI
- Ревью кода агентом в pull request
- Агент в CI: автопочинка тестов и генерация документации
- Документация и ADR с агентом
- Правила команды: что отдавать агенту, что нет
- Онбординг агента в существующий репозиторий
- Метрики: помогает ли агент команде
Большие изменения и чужая кодовая база
- Знакомство с незнакомым репозиторием через агента
- Рефакторинг по частям: план, серия PR, проверки
- Миграции данных и формата с агентом
- Архитектурные решения: что агенту не доверять
- Тесты в код без тестов
- Типизация легаси с агентом
Риски и безопасность
- Инъекции в инструкции: файлы, веб, зависимости
- Секреты, права и песочницы для агента
- Лицензии, чужой код и ответственность
- Подмена пакетов и утечки данных в запросах
Итоговый проект
- Спека и тесты для новой функции
- Реализация, ревью, релиз
- Ревью и доводка: вторая итерация
- Выпуск: документация, миграция, откат
- Ретроспектива и чек-лист инженера
Стоимость курса: 9990 ₽
Открыть курс на Mentorix · Все курсы