Открыто

Профессия Вайб-кодер [Тариф Бизнес] [Zerocoder] [Петр Петров]

Тема в разделе "Нейросети и искусственный интеллект", создана пользователем Топикстартер, 3 авг 2025.

Основной список: 24 участников

  1. 3 авг 2025
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: Профессия Вайб-кодер [Тариф Бизнес] [Zerocoder] [Петр Петров]

    2025-08-03_233708.png

    Научим решать реальные задачи с помощью кода и ИИ — не углубляясь в программирование, через практику, автоматизацию и инженерное мышление и начать на этом зарабатывать уже через 2 месяца!

    Что такое вайб-кодинг?
    Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта.
    Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
    Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
    Фактически вайб-кодинг — это Зерокодинг 2.0.

    Программирование без «обучения программированию»: ты не изучаешь язык — ты учишься думать как разработчик и использовать ИИ как партнёра.
    Курс не закапывает в теорию — он ведет от задачи к решению, от запроса к работающему проекту.
    Все проекты — настоящие мини-продукты, которые можно запустить, применить, показать в портфолио или использовать в жизни.

    Кому нужен этот курс?
    • Сотрудникам и руководителям малого и среднего бизнеса, желающим внедрить тестовые решения, оптимизировать рабочие процессы и повысить их эффективность
    • Предпринимателям и стартаперам, желающим кратно масштабировать результаты проекта как в деньгах, так и во впечатляющих результатах
    • Специалистам из смежных сфер (дизайн, маркетинг, управление), которые ежедневно сталкиваются с ручными задачами, табличками, чатами и ботами — и хотят научиться автоматизировать свою работу с помощью кода, без превращения в «классического разработчика».
    • Самоучкам и junior-разработчикам, застрявшим на «уровне синтаксиса» — тем, кто умеет писать функции и проходил Python-курсы, но не может применить это к реальной работе. Вам нужен системный подход, проекты, архитектура, практика на сервере, работа с API и LLM.
    • Всем, кто хочет попробовать себя в сфере IT и начать работать в формате удаленки
    • Фрилансерам, которым нужен понятный IT-стек под задачи заказчиков
    • И просто всем, кто интересуется технологиями и кому интересно разобраться, что такое настоящий вайб-кодинг!
    Программа
    Программа постоянно трансформируется, актуализируется и дополняется

    Модуль 1. Введение в профессию
    Модуль 2. Архитектура программ
    Модуль 3. Базы данных
    Модуль 4. Работа с API
    Модуль 5. Серверное развертывание
    Модуль 6. Внедрение ИИ
    Модуль 7. Работа с памятью LLM
    Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
    Карьерный модуль
    *Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.

    Модуль 1. Введение в профессию
    Кто такой вайбкодер: новое поколение разработчиков, работающих с ИИ и автоматизацией
    Чем вайбкодер отличается от классического программиста и от no-code специалиста?
    Как выглядит проект вайбкодера: от запроса заказчика до рабочего решения?
    Типы задач, с которыми работает вайбкодер: чат-боты, автоматизация, ИИ-помощники, API-сервисы
    Какие инструменты будут использоваться на курсе: Python, Cursor, Replit, OpenAI, API, LangChain, MCP, VPS?
    Зачем нужен инженерный подход даже в no-code мире?
    Как использовать AI-ассистентов (ChatGPT, Cursor Copilot) не как волшебную палочку, а как помощника?
    Как формулировать запросы к AI, чтобы получать качественный и понятный код?

    После прохождения модуля ты:
    – Поймешь, кто такой вайбкодер и какую роль он играет в цифровой трансформации
    – Увидишь, какие типы задач решает вайбкодер и в чём его ценность для бизнеса
    – Ознакомишься с ключевыми инструментами курса и понимает их назначение
    – Получишь первые навыки взаимодействия с AI в роли разработчика
    – Сформируешь инженерный подход: сначала думать, потом генерировать

    Модуль 2. Архитектура программ
    Как устроено программирование: код → исполнение → результат
    Архитектура приложений: фронтенд, бэкенд, клиент, сервер, база данных
    Основы объектно-ориентированного мышления: сущности, атрибуты, методы
    Что такое инкапсуляция, наследование, полиморфизм - простыми словами?
    Разница между скриптом и системой
    Как писать понятный, масштабируемый, поддерживаемый код?
    Что такое интерфейс, контроллер, бизнес-логика?
    Примеры архитектуры маленьких решений и как они вырастают

    После прохождения модуля ты:
    – Поймешь, как мыслят разработчики при проектировании решений
    – Умеешь описывать задачу через сущности и их поведение (объектная модель)
    – Отличаешь клиентскую и серверную логику, может разделить ответственность модулей
    – Понимаешь, что делает код удобным для масштабирования и доработки
    – Готов к освоению любого языка, понимая, что за синтаксисом стоят одинаковые концепции

    Модуль 3. Базы данных
    Что такое база данных и зачем она нужна?
    Разница между Excel-таблицей и настоящей БД
    Реляционная модель: таблицы, строки, связи между сущностями
    Основные типы данных (строки, числа, даты, булевы значения)
    Язык SQL: запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
    Как спроектировать структуру БД под задачу?
    Работа с SQLite и PostgreSQL
    Подключение к базе из Python через sqlite3 и psycopg2
    Как связать логику программы с базой данных: добавление, поиск, фильтрация, удаление?

    После прохождения модуля ты:
    – Понимаешь, что такое БД и когда она необходима
    – Умеешь проектировать структуру под задачу: сущности, связи, поля
    – Пишешь и умеешь корректировать основные SQL-запросы для чтения, добавления и изменения данных
    – Создаешь рабочие таблицы в SQLite и PostgreSQL, подключает их к Python-проектам
    – Можешь строить мини-сервисы с постоянным хранением информации

    Модуль 4. Работа с API
    Что такое API и зачем оно нужно?
    Что такое документация и как ее читать?
    Как найти нужное в документации к API (на примере OpenWeather, Telegram, OpenAI)?
    Обработка ответов: как понять, что вернул сервис и как это использовать
    Ошибки и как на них реагировать
    Использование requests и httpx в Python

    После прохождения модуля ты:
    – Понимаешь, как работает API и как по нему "разговаривают" сервисы
    – Можешь самостоятельно разобраться в документации к любому REST API
    – Умеешь подключаться к сторонним сервисам, обрабатывать ответы и ошибки
    – Пишешь скрипты, которые обмениваются данными с реальными системами
    – Получаешь навыки интеграции и расширения проектов через API

    Модуль 5. Серверное развертывание
    Что такое сервер, хостинг, VPS - в чём разница?
    Что происходит, когда пользователь "переходит по ссылке"?
    Как устроена архитектура деплоя: код → сервер → домен → пользователь?
    Что такое порты, процессы, фоновые задачи (daemon, background jobs)?
    Установка и настройка окружения на VPS: Python, зависимости, .env, базы данных
    Работа с файловой системой Linux: базовые команды, права, структура
    MCP-серверы: как работают, когда использовать
    Настройка и запуск проекта с использованием MCP (например, uvicorn + FastAPI)
    Обеспечение непрерывной работы: pm2, supervisor, crontab
    Простейшая система логирования и отслеживания ошибок

    После прохождения модуля ты:
    – Понимаешь принципы серверной архитектуры и развёртывания проектов
    – Умеешь настроить VPS с нуля: окружение, зависимости, безопасность
    – Устанавливаешь и запускает свои проекты на сервере, обеспечивает непрерывную работу
    – Умеешь логировать работу сервиса, диагностировать и устранять ошибки
    – Получаешь реальный опыт работы с продакшен-инфраструктурой — не локально, а как в бою

    Модуль 6. Внедрение ИИ
    Что такое LLM: как они работают и где применяются?
    Разница между моделями - в чём отличия, когда что использовать
    Что такое промптинг: управление моделью через ввод?
    Виды промптов: системный, пользовательский, zero-shot, few-shot, chain-of-thought
    Как задать поведение модели: стиль, формат ответа, ограничения?
    Как использовать LLM для генерации, классификации, извлечения и трансформации данных?
    Логика prompt engineering: как структурировать, тестировать и улучшать промпты
    Практика работы с OpenAI API и библиотекой openai в Python
    Лимиты токенов, стоимость, оптимизация запросов

    После прохождения модуля ты:
    – Понимаешь принципы работы языковых моделей и различия между ними
    – Умеешь задавать точное поведение модели с помощью системного и пользовательского промпта
    – Получаешь навык управления генерацией: текст, структура, стиль, формат
    – Можешь использовать LLM в задачах генерации, классификации, извлечения данных
    – Понимаешь ограничения моделей, стоимость и умеет оптимизировать работу через API

    Модуль 7. Работа с памятью LLM
    Почему LLM «забывает» факты и как дать ей доступ к актуальным данным?
    Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation): архитектура и принципы работы?
    Этапы работы RAG-системы: загрузка данных → индекс → поиск → генерация
    Виды векторных хранилищ: Chroma, FAISS, Weaviate (обзор)
    Индексация: как из текста получить вектора и почему это работает
    Векторизация и эмбеддинги: text-embedding-3-small, Instructor, BGE, e5
    Как происходит поиск по векторному индексу?
    LangChain как фреймворк: агенты, цепочки, память, инструменты
    Практика: как построить собственную RAG-систему на Python + LangChain

    После прохождения модуля ты:
    — Понимаешь, как устроена RAG-архитектура и зачем она нужна
    — Умеешь собирать систему, в которой LLM отвечает на основе локальных или корпоративных данных
    — Осваиваешь работу с эмбеддингами, векторными базами и поиском по ним
    — Получаешь базовые навыки работы с LangChain и проектирования цепочек
    — Можешь собрать MVP корпоративного помощника или документационного бота

    Модуль 8. Автоматизация бизнес процессов
    Что такое бизнес-процесс: вход, преобразование, выход?
    Основы системного анализа: как описывать процессы и выявлять узкие места
    Карта бизнес-процессов: как визуализировать и декомпозировать задачи
    Что такое рутинные операции и как определить, что можно автоматизировать?
    Типовые точки автоматизации: заявки, отчёты, уведомления, напоминания, синхронизация
    Построение технического решения: от процесса → к данным → к скриптам
    Как выбрать правильную архитектуру: нужен ли бот, API, база данных, LLM?
    Работа в локальных и защищенных проектах
    Обзор реальных кейсов автоматизации: от микробизнеса до отдела продаж
    Как презентовать свою работу: постановка задачи, демонстрация, результат?

    После прохождения модуля ты:
    – Понимаешь, как анализировать и описывать бизнес-процессы с технической точки зрения
    – Умеешь выявлять места, где ручной труд можно заменить кодом или ИИ
    – Проектируешь архитектуру решения под конкретный кейс: от задачи до реализации
    – Умеешь обосновать и защитить своё решение перед заказчиком или внутри команды
    – Формируешь мышление цифрового архитектора — системно, логично, ориентировано на результат

    Карьерный модуль
    *Этот модуль встроен в программу на протяжении всего периода обучения и дает возможность оказывать полный цикл поддержки по трудоустройству.
    Обзор платформ
    Какие заказы может выполнять вайбкодер
    Первая коммуникация — как правильно делать отклики
    Договоренности — как донести до заказчика, почему ты сможешь сделать заказ
    Правильное заполнение портфолио на гитхаб и не только
    Продвижение на рынки — навыки продажи себя в сети и в диалоге

    После прохождения модуля ты:
    — Получишь навыки поиска и оценки заказов, общения с заказчиком и продвижения

    Кейсы, которые ты реализуешь за период обучения
    • Напоминалка на рабочем столе
    • Генератор паролей с сохранением в файл
    • Генератор PDF-чеков
    • Система учёта бюджета
    • Трекер полезных привычек
    • Бот для записи на услуги
    • Хранилище заявок от клиентов
    • База пользователей и истории их действий
    • Мини-система бронирования переговорных комнат
    • Подключение к погодному API и создание погодного виджета
    • Создание Telegram-бота для получения курсов валют
    • Получение данных о товарах с Ozon или Wildberries по ключевому слову
    • Развёртывание Telegram-бота на VPS с автоперезапуском
    • API для получения данных о продуктах (например, склад или меню кафе)
    • Планировщик задач с запуском по расписанию
    • Генератор email-рассылок под разную аудитории
    • Классификатор отзывов клиентов
    • Извлечение ключевой информации из свободного текста
    • Бот для ответов на вопросы по PDF-документу
    • Помощник по материалам сайта компании
    • ИИ-консультант по внутреннему регламенту
    • Автоматизация отдела записи в клинике
    • Сбор и отчёт по продажам с разных площадок
    • ИИ-консультант по услугам компании
    • * Некоторые кейсы указаны как пример того, что можно реализовать во время обучения.
    Тариф Бизнес
    Доступ ко всем модулям

    Цена: 169000 руб.
    Скрытая ссылка
     
    2 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. Gustavo Lopes
      Gustavo Lopes участвует.
      10 авг 2025 в 06:42
    2. PumpkinCopyright
      PumpkinCopyright участвует.
      9 авг 2025 в 07:28
    3. Kosmonavt1984
      Kosmonavt1984 участвует.
      9 авг 2025 в 01:18
    4. Ya_test
      Ya_test участвует.
      7 авг 2025 в 09:42