обучение
Модули
Пошаговые модули по вайбкодингу — от основ до продвинутых техник. Каждый модуль содержит блоки с практикой и чек-листами.
Модуль 0: Основы вайбкодинга и настройка среды
Сформируйте точное понимание процессов вайбкодинга, освойте базовую терминологию ИИ-моделей, изучите экономику токенов, поймите логику работы Git/GitHub, MCP и Skills, а также настройте рабочий аккаунт на GitHub.
Модуль 1: Декомпозиция задач и составление ТЗ для ИИ
Научитесь переводить абстрактные идеи в четкие системные спецификации (PRD), проектировать границы MVP, разбивать крупные задачи на атомарные шаги и каскадно ставить задачи ИИ-агентам без написания кода.
Первые шаги с ИИ
Мини-курс из 3 уроков: промпты, итерации, безопасная работа с кодом.
Модуль 2: Управление контекстом и конфигурационные файлы
Освойте физику контекстного окна LLM, научитесь защищать проект от «забывчивости» и галлюцинаций ИИ, освоите точечное подключение файлов через расширенные символы @, внедрите модульные правила (.cursor/rules/*.mdc) и научитесь защищать конфиденциальные данные (.env) от утечек в контекст.
Модуль 3: Алгоритмы системного дебаггинга и выход из «петли ошибок»
Научитесь диагностировать и устранять сбои в проекте без написания кода, освойте чтение и очистку логов из консоли браузера и терминала, внедрите промпт-стратегию Root Cause Analysis (RCA), освоите протокол отката через Git и научитесь вовремя останавливать ИИ при зацикливании в «петле ошибок».
Модуль 4: GitHub и контроль версий как страховочная сетка вайбкодера
Освойте логику версионирования и контрольных точек проекта без использования консольных команд Git, научитесь применять правило «одна задача = один коммит», внедрите протоколы моментального отката при разрушительных действиях ИИ и освойте работу с изолированными ветками (branches) для безопасного проведения экспериментов.
Модуль 5: Оркестрация ИИ-инструментов и экономия ресурсов (Claude vs Cursor)
Освойте построение двухэтапной рабочей среды (Claude Web как «Архитектор» + Cursor как «Исполнитель»), научитесь выбирать оптимальную модель под тип задачи, освоите методику передачи контекста между независимыми ИИ-сервисами без потери логики, а также внедрите продвинутые алгоритмы экономии токенов и обхода системных лимитов API.