За 5 дней команда проходит путь от идеи на салфетке до развёрнутого работающего приложения: full-stack MVP с базой данных, авторизацией и (по желанию) платежами — за дни, а не за недели. Каждый участник выпускает в прод собственный продукт.
5 дней · 5 сессий
5 дней (1–2 недели интенсива) · 5 сессий · 30–40 ак. часов. Гибрид: живые сессии + проектная лаборатория со сборкой реального приложения.
Команды, которым нужно быстро выпускать собственные приложения и внутренние инструменты: продакты, операционщики, аналитики, начинающие разработчики, внутренние инноваторы. Опыт кода желателен, но не обязателен.
import { db } from '@/lib/supabase'const tasks = await db.from('tasks').select()return <Dashboard tasks={tasks} />
За 48–72 часа проектной лаборатории каждый участник (или мини-команда) выпускает в прод реальное full-stack приложение: фронтенд на Next.js, база данных и авторизация (Supabase/Clerk), по необходимости платежи (Stripe), тесты и деплой на Vercel. Защита — живая демонстрация продукта и метрика ускорения разработки.
Смена роли: от кодера к креативному директору AI
- Мышление вайбкодинга: вы — тех-лид, AI — команда разработки
- Оценка AI-партнёров: Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Windsurf, Lovable
- Настройка окружения: Node.js, Git/GitHub, AI-IDE
- AI-first архитектура: проектируем приложение, используя AI как ведущего разработчика
- Лаборатория: идея → ТЗ → каркас приложения за день; первый деплой
Результат: Участник управляет AI-ассистентом как тех-лид, настроил окружение и превратил идею в ТЗ и работающий каркас приложения.
Фронтенд и интерфейс с AI-генерацией кода
- React / Next.js под управлением AI: страницы, компоненты, состояние
- Быстрый UI: v0 by Vercel, shadcn UI — от наброска к готовому интерфейсу
- Итеративная работа с AI: как давать фидбэк, чтобы код улучшался, а не ломался
- Git-воркфлоу с AI: коммиты, ветки, откаты
- Лаборатория: многостраничный интерфейс приложения с навигацией
Результат: Участник собирает рабочий фронтенд на Next.js, итеративно улучшая его через AI, и ведёт проект в Git без потери контроля.
Бэкенд, база данных и данные через MCP
- Архитектура бэкенда с AI: Supabase / PostgreSQL — проектирование схемы
- Авторизация и пользователи: Clerk / Supabase Auth
- Бэкенд без тяжёлого кода: n8n как оркестратор бизнес-логики
- MCP для интеграции данных: подключение к корп- и внешним источникам
- Лаборатория: подключить БД, авторизацию и сохранять реальные данные пользователей
Результат: Приложение получает полноценный бэкенд: база данных, авторизация и подключение к данным через MCP.
Монетизация, тестирование и production-готовность
- Платежи и монетизация: интеграция Stripe, паттерны micro-SaaS
- Тестирование и отладка AI-кода: когда доверять AI, а когда проверять вручную
- Production-готовность: безопасность, логирование, обработка ошибок
- Governance: когда нужно человеческое код-ревью
- Лаборатория: добавить оплату/подписку, покрыть тестами, подготовить к выпуску
Результат: Приложение готово к продакшену: с платежами (по необходимости), тестами, логированием и понятными границами доверия к AI-коду.
Деплой, масштабирование и защита продукта
- Деплой и публикация: Vercel / хостинг, CI/CD под управлением AI
- Масштабирование SaaS-приложений, собранных с AI
- PWA и offline-first для надёжности внутренних инструментов
- Проектная лаборатория: финальная сборка, исправление по фидбэку, демо
- Капстоун: защита развёрнутого приложения с метриками скорости разработки
Результат: Каждый участник публикует работающее приложение в прод и формулирует, во сколько раз AI ускорил разработку.
Запустить программу для команды
60 000 ₸ за человека онлайн · 120 000 ₸ офлайн (группа ~20–25 чел.). Индивидуальная программа под ваш стек — по запросу.