Практический курс по созданию AI-систем, ИИ-агентов и автоматизаций для бизнеса: за 8 недель вы пройдёте путь от идеи и технического задания до продакшн-решения, которое можно использовать в работе, показывать клиентам или упаковывать в услугу. Фокус программы — не на копировании туториалов, а на системном мышлении, архитектуре AI-решений, внедрении и монетизации навыка.
С чем чаще всего сталкиваются при работе с AI
Многие уже пробовали ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor или другие AI-инструменты, но не могут превратить разовые эксперименты в устойчивую систему. Проблема обычно не в самих сервисах, а в отсутствии понятного процесса внедрения.
- Результат есть — системы нет. AI помогает фрагментарно: каждый раз новый подход, разные инструменты и разная логика. Нет повторяемого процесса, который работает на разные задачи.
- Страшно, что всё устареет через 2 месяца. AI-инструменты быстро меняются. Если учиться только конкретным кнопкам, знания быстро теряют актуальность. Нужны принципы, методологии и архитектурное мышление.
- Делаю по инструкции, но не могу адаптировать под свою задачу. Туториалы работают, пока всё идёт по плану. Как только задача отличается от примера, становится непонятно, как перестроить решение.
- Умею создавать проекты, но не зарабатываю. Есть навык, но нет понимания, как упаковать его в услугу, найти первых клиентов и внедрять AI-решения в бизнес.
- Бот работает в демо, но ломается в продакшене. Возникают ограничения по токенам, памяти, доступам, серверу, логированию и деплою. Агент теряет контекст, а система не выдерживает реального использования.
Главная проблема — не в инструментах. Главная проблема — в отсутствии пошагового плана, практики внедрения и понимания, как собирать AI-системы, которые работают не только в демонстрации, но и в реальных задачах.
Какие задачи решает программа
Это не очередной курс «про инструменты». Программа выстроена как практический путь к рабочему результату: от промптинга и Claude Code до мультиагентных систем, деплоя, бизнес-анализа и монетизации.
- Даёт систему вместо разовых экспериментов. Участник проходит сквозной 9-шаговый цикл внедрения: от бизнес-задачи и архитектуры до рабочего продакшн-решения.
- Развивает архитектурное мышление. Методологии RALPH и DO-framework помогают не просто повторять инструкции, а проектировать AI-решения под конкретные задачи.
- Снижает риск устаревания знаний. В основе курса — принципы, паттерны и методологии, которые можно применять независимо от обновлений инструментов.
- Помогает внедрять и зарабатывать. В программе есть бизнес-анализ, упаковка AI-навыка в услугу, поиск первых клиентов и стратегия монетизации.
- Переводит проекты из демо в продакшн. Участники изучают RAG-паттерн, долгосрочную память, MCP, CLI, API-интеграции, деплой, мониторинг и безопасность.
- Подходит не только разработчикам. Благодаря вайб-кодингу и Claude Code можно собирать решения без ручного написания кода. Программа ориентирована на практиков, предпринимателей и специалистов, которые хотят внедрять AI в работу.
Кому подойдёт курс
Курс рассчитан на тех, кто уже знаком с базовым использованием AI и хочет перейти от промптов к полноценным AI-системам, агентам и автоматизациям.
- Предпринимателям, которые хотят автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI.
- Фрилансерам, которые хотят реализовывать AI-системы для клиентов.
- Наёмным специалистам, которые хотят внедрять ИИ-агентов в свою работу или выйти на фриланс.
- Маркетологам, продактам, операционным менеджерам и экспертам, которым нужны рабочие AI-инструменты для задач бизнеса.
- Тем, кто уже пробовал AI и хочет перейти на уровень мультиагентных систем, RAG, API-интеграций и деплоя.
- Тем, кому нужна практика, а не набор теоретических лекций.
Кому курс не подойдёт
- Тем, кто ни разу не пользовался ChatGPT или Claude. Если вы не знаете, что такое промпт, лучше начать с базовых бесплатных материалов.
- Тем, кто ищет «волшебную кнопку». AI-агенты требуют настройки, тестирования, итераций и понимания логики процесса.
- Тем, кто не готов практиковаться. Для результата нужно выделять примерно 5–8 часов в неделю.
- Тем, кто хочет просто посмотреть уроки. Программа построена вокруг проектов, внедрения и самостоятельной сборки решений.
Что вы соберёте за время обучения
За 8 недель участник проходит несколько практических проектов и формирует портфолио AI-решений, которые можно использовать в собственном бизнесе, работе или продажах услуг.
- Telegram-бот с мини-лендингом и деплоем.
- Профессиональный лендинг, созданный через Claude Code и агентный подход.
- Мультиагентная бизнес-система из 3–5 агентов.
- Персональная агентная система с управлением через Telegram.
- Финальный индивидуальный проект, задеплоенный в продакшн.
- Упакованный оффер AI-услуги и стратегия внедрения или поиска клиентов.
Программа курса
Трек 0. Быстрый старт
На стартовом треке вы выравниваете базу, осваиваете рабочий промптинг, Claude Code CLI и первый полный цикл создания AI-проекта.
- Промптинг, который работает: RCTC, Chain of Thought и мета-промпты.
- Claude Code CLI: команды, флаги, интеграции и параллельные сессии.
- Архитектура AI-проектов: CLAUDE.md, декомпозиция и системный подход.
- Обзор экосистемы: когда использовать Claude Code, Cursor, ChatGPT или Gemini.
- Первые автоматизации через Claude Code.
- Проект: Telegram-бот и мини-лендинг с полным циклом до деплоя.
Результат трека: рабочий Telegram-бот, который можно использовать в бизнесе или показать как первый практический кейс.
Трек 1. Вайб-кодинг: Claude Code и Antigravity
Трек посвящён созданию проектов через AI-ассистированную разработку: от постановки задачи до тестирования, ревью и деплоя.
- Claude Code: контексты, Projects и продвинутые паттерны работы.
- Antigravity: агентный менеджер, CLAUDE.md и конфигурация проектов.
- Claude Skills: создание, использование и библиотека навыков.
- Workflows и Rules для автоматизации рабочих процессов.
- Discovery Interview и RALPH — авторская методология написания технического задания.
- MCP (Model Context Protocol): подключение внешних инструментов.
- Полный цикл разработки: PRD → TODO → subagent-driven development → тестирование → code review.
- Проект: профессиональный лендинг от Discovery Interview до деплоя.
Результат трека: готовый лендинг, собранный через Claude Code и агентный подход, плюс понимание полного цикла AI-разработки.
Трек 2. AI-агенты: от бота к системе
На этом этапе вы переходите от простых ботов к AI-агентам и мультиагентным системам, которые используют память, инструменты, базы знаний и внешние сервисы.
- Архитектура AI-агента: промпт, инструменты и память.
- RAG-паттерн: базы знаний, Supabase и векторные хранилища.
- Долгосрочная память агентов: контексты, файлы и базы данных.
- Мультиагентные системы: оркестрация, параллельность и Agent Teams.
- API-интеграции: webhook, REST и внешние сервисы.
- Live-сборка бизнес-систем: аналитика, бот-ассистент, агент для обработки заявок, AI-финансист.
- Проект и хакатон: мультиагентная бизнес-система из 3–5 агентов, работающих командой.
Результат трека: мультиагентная бизнес-система, которую можно адаптировать под реальные процессы компании или клиентский проект.
Трек 3. Личная агентная система
Этот трек помогает собрать персональную AI-систему, которая работает не только на компьютере, но и с мобильного телефона через Telegram.
- Проектирование личной агентной системы под ваши задачи.
- Связка Claude Code, Codex и Telegram для управления агентами.
- Создание AI-агентов в веб-версии и использование с мобильного.
- Делегирование рутины: задачи, заметки, анализ, подготовка материалов и операционные действия.
- Настройка сценариев, контекстов и правил работы персональных агентов.
- Практика управления агентной системой из любой точки.
Результат трека: персональная агентная система на базе Claude Code и Codex с управлением через Telegram.
Трек 4. Бизнес-анализ и монетизация
На этом этапе вы учитесь находить задачи для AI-автоматизации, оценивать ценность решений и превращать навык в понятную услугу.
- Фреймворк анализа бизнес-процессов: как находить задачи для AI-автоматизации.
- Автоматизации через Claude Code: бизнес-процессы без визуальных конструкторов.
- Упаковка AI-навыка: фриланс, агентство или продукт.
- Ценообразование, оффер и структура предложения для клиента.
- Поиск первых заказов: портфолио, каналы привлечения и первые переговоры.
- Примеры готовых бизнес-решений для внедрения.
Результат трека: упакованный оффер AI-услуги и стратегия внедрения в свой бизнес или поиска клиентов.
Трек 5. Деплой и финальный проект
Финальный трек посвящён переводу AI-системы в рабочее состояние: деплой, мониторинг, безопасность, ревью и защита проекта.
- Деплой AI-систем: хостинг, серверы и контейнеры.
- GitHub: версионирование, совместная работа и деплой.
- Мониторинг, логирование и безопасность кода при вайб-кодинге.
- Выбор и планирование индивидуального финального проекта.
- Сборка, peer-review и итерации.
- Защита проектов перед группой.
Результат трека: индивидуальный проект, задеплоенный в продакшн, который можно использовать как главный кейс для клиентов или собственного бизнеса.
Методологии и подход курса
Программа построена вокруг практики и повторяемого процесса. Участник не просто смотрит уроки, а несколько раз проходит полный цикл создания AI-системы: анализ задачи, проектирование, сборка, тестирование, деплой и улучшение.
- 9-шаговый цикл внедрения — путь от задачи до продакшн-решения.
- RALPH — методология для сбора требований, Discovery Interview и подготовки технического задания.
- DO-framework — подход к мышлению при проектировании AI-решений.
- Вайб-кодинг — создание приложений и автоматизаций с помощью AI без ручного написания всего кода.
- Продакшн-подход — деплой, мониторинг, безопасность, память, API и устойчивость решений.
Автор курса
Никита Велс
Никита Велс — практик в области AI-автоматизаций, внедрения ИИ-агентов и построения систем для бизнеса и контента.
- 7 лет в бизнесе.
- 5 лет в AI-автоматизациях.
- Внедрил 200+ ИИ-агентов в бизнес-процессы.
- Строит контент-заводы и автоматизированные системы создания контента.
- Развил Instagram до 32 тыс. подписчиков за 4 месяца.
- Получил 1 млн просмотров в месяц в Threads спустя месяц ведения аккаунта.
- Развил личный Telegram до 18 тыс. подписчиков.
- Построил сеть YouTube-каналов на 620 тыс. подписчиков, где процессы автоматизированы.
Тариф «Стартер»
Тариф подойдёт тем, кто хочет получить знания, инструменты и структуру программы, но готов двигаться самостоятельно.
- 2 месяца обучения.
- Доступ к базе из 30+ уроков.
- Практические материалы по созданию AI-систем.
- Модуль по монетизации AI-навыка.
- Конспекты и материалы в Notion.
Итог обучения
К финалу курса вы понимаете, как проектировать, собирать, тестировать и внедрять AI-системы: от Telegram-ботов и лендингов до мультиагентных бизнес-решений. Главный результат — не набор разрозненных инструментов, а практический навык создания рабочих AI-решений под реальные задачи.
- 5 практических AI-проектов за 8 недель.
- Понимание архитектуры ИИ-агентов и мультиагентных систем.
- Навык работы с Claude Code, MCP, RAG, API и деплоем.
- Готовый кейс для портфолио или внедрения в бизнес.
- Понимание, как монетизировать навык и предлагать AI-услуги клиентам.
