Воркшоп по AI-разработке. Часть 2 [CutCode] [Данил Щуцкий]

[Fargo]

Складчина: Воркшоп по AI-разработке. Часть 2 [CutCode] [Данил Щуцкий]


Коротко напомню, что внутри.

На первом воркшопе мы разобрались как работать с LLM и сделали важную вещь - собрали правильный процесс разработки с AI руками:

research → постановка задачи → декомпозиция → план → реализация → проверка
и главное — сохраняли артефакты и использовали их в последующей работе в качестве контекста

Это был фундамент. Но когда задача становится сложнее, то время на сам процесс управления теряется куча времени.

▪️Каждую новую сессию нужно заново вводить в контекст
▫️следить, чтобы ничего не сломалось
▪️напоминать, что уже пробовали
▫️проверять каждый шаг

По сути, становишься нянькой для агента.

И в этот момент становится понятно:

проблема не в том, что AI плохо пишет код
проблема в том, что у тебя нет системы, в которой он работает под твоим контролем.

Воркшоп #2 — это следующий шаг.

Не про “лучшие секретные промпты”, а про инженерный процесс:
MCP, workflow, роли, субагенты и quality gates

Мы уже научились делать процесс разработки руками, теперь пора масштабироваться и построить систему, которая будет делать задачи с предсказуемым результатом по workflow, который настраиваете вы!

На практике разберем как создать свой таск-менеджер :

1 часть:
— workflow и разделение ролей
— субагентов (планирование, реализация, проверка)
— артефакты как источник правды
— quality gates и контроль качества
— backend на Go + Postgres + HTTP API
— свой MCP-сервер поверх backend

2 часть:
— AI Workspace как точка объединения всех проектов
— проверка созданного MCP через MCP Unit
— создание frontend поверх готовых контрактов
— сборку всего пайплайна через AI Factory


Продажник:




СКАЧАТЬ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться