Открыто

Веб-разработка с Claude Code (обновленный) [Дмитрий Лаврик] [Повтор]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 20 окт 2026 в 22:44.

Основной список: 1 участников

  1. 20 окт 2026 в 22:44
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер Член клуба

    Складчина: Веб-разработка с Claude Code (обновленный) [Дмитрий Лаврик] [Повтор]

    2026-10-21_020952.jpg

    Разумное использование нейросетей в программировании от Дмитрия Лаврика

    Что могут нейросети?
    Большой философский видеоролик с моим взглядом на место и возможности нейросетей в программировании. Видео про сам курс, его структуру и изучаемые темы вы найдёте ниже, под расписанием.

    ИИ не заменит разработчиков.
    Но разработчики, которые используют ИИ, будут быстрее и продуктивнее тех, кто его полностью отрицает.

    Для кого этот курс
    Исключительно для тех, кто уже умеет программировать и хочет работать с ИИ системно и грамотно. Главные критерии для участников:
    • Понимание клиент-серверного взаимодействия
      Курс именно по веб-разработке. Не так важно, заходите вы со стороны бэкенда или фронтенда, главное, чтобы было понимание общих принципов и терминологии этой сферы.
    • Умение писать работающий код, решающий задачи
      Конкретный стек технологий не важен. Vue или React — не принципиально. Главное уже быть адекватным программистом: тогда принципы построения работы с Claude будут понятны.
    • Любовь к строгому порядку в коде
      Прежде всего — строгая типизация: TypeScript вместо JS. Один лишь TypeScript убирает добрую половину проблем нейросетей, особенно в сочетании с линтером.
    • Реалистичные ожидания от ИИ
      Мы не мечтаем, что нейросетка напишет за нас весь код, мы просто получаем помощника — сообразительного и неутомимого джуна, которому можно делегировать массу задач.
    Что даёт курс
    За четыре недели вы построите рабочий workflow и получите чёткую модель действий для каждого следующего проекта с ИИ. По итогу вы сможете:
    • Грамотно работать с Claude Code
      Сессии, контекстное окно, постоянная память и Claude.md, субагенты, хуки и скилы — всё это перестанет быть абстрактными словами.
    • Создавать рамки, которые не позволяют ИИ тупить
      Бэкенд или фронтенд — нужны точные инструкции и ограничения. Если у нейросети будет возможность сделать лишний шаг в сторону, то она найдёт, где ошибиться.
    • Эффективно организовывать рабочий процесс
      Claude — это джун, а мы наставники. Его вход в проект должен быть плавным. Задача, ошибки, обратная связь, исправление инструкций — только так можно обучить нашего джуна.
    • Правильно относиться к месту ИИ в разработке
      Как бы ни был хорош Claude, ответственность за код остаётся на программисте. Сбросить рутину на помощника и забить на ревью — большой соблазн, которого мы не допустим.
    Программа курса
    1. Основы работы с Claude
    2. Продвинутая настройка Claude
    3. Выравнивание знаний участников
    4. Принципы разработки с ИИ
    5. Начало проекта: выбор стека и архитектуры
    6. Документирование проекта
    7. Автоматизация проверки результатов
    8. Место программиста в процессе вайб-кодинга
    Это не поурочный план. Курс построен по спиральному принципу: мы разрабатываем проект с нуля, постоянно возвращаясь к механикам Claude, работе с промптами и философии взаимодействия с ИИ на протяжении всего процесса.

    1. Основы работы с Claude

    Начало работы и настройка Claude Code
    • Создание аккаунта Anthropic и выбор тарифного плана
    • Установка Claude Code CLI
    • Рабочий процесс только через CLI, минусы GUI
    • Расширение для VS Code: установка и подключение
    Сессии: как Claude запоминает контекст
    • Что такое сессия и как она работает
    • Очистка сессии: когда и зачем
    • Возврат к предыдущей сессии
    • Просмотр истории и статистики сессий
    Контекстное окно
    • Что такое контекстное окно и почему оно важно
    • Как контекст заполняется во время сессии
    • Стратегии контроля размера контекстного окна
    Технические файлы
    • .claude/settings.json — настройки проекта
    • Как закрыть от Claude ненужные и секретные файлы
    • Claude.md — стабильные инструкции для Claude
    Эффективность промптов
    • Как работают ограничения на тарифах
    • Примеры задач, которые быстро съедают лимиты
    • Как формулировать задачи, чтобы оставаться в рамках
    Выбор подходящей модели
    • Opus, Sonnet, Haiku — обзор возможностей и стоимости
    • Изменение модели в Claude Code
    • Мощь или скорость — выбор модели в зависимости от задач
    2. Продвинутая настройка Claude
    • Вложенные файлы Claude.md
    • Как Claude читает и объединяет инструкции
    • Инструкции на уровне проекта и на уровне подкаталога
    • Общие правила и переопределения на основе контекста
    Память и Claude.md
    • Как работает система постоянной памяти Claude
    • Явная инструкция в Claude.md или накопленный контекст / память
    • Практические правила: что кладём в память, а что в Claude.md
    Субагенты
    • Что такое субагенты и когда Claude их запускает
    • Субагенты и контекстное окно
    • Обзор популярных готовых субагентов
    Пользовательские субагенты
    • Управление поведением и областью видимости субагентов
    • Принципы создания пользовательских субагентов
    • Написание эффективных промптов для субагентов
    Скилы, команды и воркфлоу
    • Что такое скилы и как Claude их применяет
    • Встроенные и кастомные слэш-команды
    • Компоновка субагентов и скилов в воркфлоу
    MCP-серверы
    • Что такое MCP и как он расширяет возможности Claude
    • Подключение MCP-сервера к проекту
    • Популярные MCP-серверы для веб-разработки
    Хуки
    • Что такое хуки и когда они срабатывают
    • Практические сценарии: автоформатирование, логирование
    • Написание и регистрация собственных хуков
    Понимание мышления Claude
    • Внутренний цикл рассуждений Claude: планирование → вызовы инструментов → синтез
    • Структурирование запросов для минимизации расхода токенов
    3. Выравнивание знаний участников
    • Архитектура: отдельные репозитории или монорепозиторий
    • Раздельная разработка фронтенда и бэкенда
    • Что такое монорепозиторий и когда это имеет смысл
    • Как этот выбор влияет на разработку с ИИ
    Главная серверная триада
    • Валидация: проверка и очистка входных данных
    • Сериализация: фильтрация и проверка ответа
    • Документация: понятное описание API для клиента
    DTO и документация
    • Что такое DTO: request DTO и response DTO
    • Почему важно разделять схемы запроса и ответа
    • Виды документирования: DTO, OpenAPI, типы TypeScript
    TypeScript как лучший друг Claude
    • Почему типизированный код резко улучшает результаты ИИ
    • Как Claude читает типы для определения интерфейса
    • Правильные привычки: строгий режим, явные типы, ноль any
    Шаринг типов между сервером и клиентом
    • Ручная сборка и автотрансформеры
    • Типизированные fetch-клиенты
    • Выбор подхода в зависимости от архитектуры
    Основы безопасности: что может пойти не так
    • ENV в клиентских бандлах и публичных репозиториях
    • SQL-инъекции и подводные камни ORM
    • Claude как ассистент при аудите безопасности
    4. Принципы разработки с ИИ
    • Ограничения снижают количество ошибок ИИ
    • Организуем жёсткие архитектурные рамки
    • Объясняем структуру проекта, описываем ключевые сущности
    • Пишем инструкции так, чтобы у типичных задач был ровно один стиль решения
    По образцу ИИ делает лучше, чем без него
    • Сами строим скелет приложения, затем призываем Claude
    • Показываем на одной доменной сущности, как кодим сами
    • Для любых велосипедов (например, свои хуки / композаблы) создаём примеры использования
    Начинаем с контрактов, размещаем их отдельно
    • Определяем механику взаимодействия клиента и сервера
    • Создаём абстракцию, отвечающую только за взаимодействие
    • Изменение API начинается с контракта, а не с кода
    Декларативный стиль — друг нейросетки
    • Описание результата, а не процесса проще для ИИ
    • Предпочитаем схемы, конфиги, декораторы и т. п.
    • Декларативные фреймворки (Vue / React) — короли фронтенда
    Маленькие шаги — предсказуемый результат
    • С увеличением контекста нейросетки теряют точность
    • Разбиваем задачу на шаги, затем делегируем
    • Каждый шаг должен иметь понятный и проверяемый результат
    Большие задачи — режим планирования
    • Просим нейросетку составить план
    • Изучаем, редактируем, обсуждаем с Claude
    • Выполняем шаг за шагом, оценивая промежуточные результаты
    5. Начало проекта: выбор стека и архитектуры
    • Какой стек удобен для Claude
    • TypeScript — один язык на сервере и клиенте
    • Популярные технологии — их больше в обучающих данных
    • Декларативный фреймворк на фронтенде, Node.js на бэкенде
    Архитектура, которая держит ИИ в рамках
    • Структура проекта, понятная с первого взгляда
    • Отдельные фронтенд и бэкенд или монорепозиторий
    • Типизированные контракты между фронтендом и бэкендом
    Диалог с нейросетью
    • Поиск популярных скилов под выбранные стеки
    • Обсуждение с Claude полезности инструкций и архитектуры
    • Сборка каркаса инструкций под выбранный стек шаг за шагом
    Что умышленно не раскрывается до курса
    • Конкретика стека: Next, Nuxt или Nest / Vue, React или Angular
    • Мы изучаем приёмы взаимодействия с Claude, не привязывая их к конкретному стеку
    6. Документирование проекта

    Техническая документация
    • Структура, стиль кода, прямые запреты
    • Где что хранить: CLAUDE.md, правила, скилы
    • Обновление документации после реализации задач
    Жизненный цикл сущностей
    • Состояния доменных сущностей и переходы между ними
    • Сценарии изменения состояний
    • Как описание lifecycle удерживает Claude от лишних шагов
    Бизнес-процессы для агента
    • Зачем ИИ понимать, что делает продукт и для кого
    • Описание ключевых сценариев и ролей пользователей
    • Бизнес-правила, которые нельзя вывести из кода
    Ключевые точки тестирования
    • Критические сценарии, которые мы обязаны тестировать
    • Как описывать процессы, чтобы Claude сочинял проверки сам
    • MCP для упрощения запуска тестов
    7. Автоматизация проверки результатов

    Тесты бэкенда и фронтенда
    • Что тестировать в первую очередь, а что лишь улучшает статистику code coverage
    • Тесты как обязательный шаг каждой задачи
    Тесты как спецификация
    • Первичная реализация тестов на уровне идеи
    • Выполнение задачи: Claude пишет код, не меняя смысла тестов
    • Перекладка идеи на конкретный код и проверка гипотезы
    E2E-тесты в браузере
    • Скил, который запускает приложение в headless-режиме
    • Скриншоты и сравнение с макетом
    • Проверка ключевых сценариев перед сдачей задачи
    Перекрёстное ревью нейросетей
    • Натравливаем одну модель на код другой
    • Свежий контекст замечает то, что пропустил автор
    • Что ревьюер-ИИ ловит хорошо, а что всё равно остаётся на нас
    8. Место программиста в процессе вайб-кодинга

    Начинаем каждый проект, считая Claude джуниором
    • Claude изначально ничего не знает о наших предпочтениях
    • Роль программиста на старте: наставник, а не босс
    • Без образца от нас Claude не угадает стиль и требования — скелет и примеры реализуем сами
    Цикл улучшений
    • Рабочий режим: задача → ошибка → обратная связь → результат → новое правило в Claude.md
    • Когда цикл правильный, Claude делает всё меньше ошибок
    • Инструкции накапливаются, образуя полноценный гайд
    Ловушка shift-tab
    • Что происходит, когда Claude становится достаточно хорош, чтобы ревью казалось ненужным
    • Незаметная деградация разработчика: от доверия Claude к лени проверять его результат
    • На дистанции нейросетка ошибётся — вопрос не «если», а «когда»
    Ответственность никогда не переходит к Claude
    • Claude может писать код, а уволить могут только программиста
    • Относимся к результату ИИ как к PR джуниора — всегда стоит окинуть критическим взглядом
    • Как оставаться искренне вовлечённым в процесс, даже если Claude не ошибался давным-давно
    Взгляд в будущее
    • Траектория развития возможностей моделей
    • Оценка риска полной замены программистов
    • Глубокое понимание инструмента по мере роста его мощи
    Риски внезапного повышения цен
    • Математика ИИ-компаний: пузырь или путь к AGI
    • Что может произойти с воркфлоу, полностью построенными вокруг дорогой модели

    Преподаватель курса - Дмитрий Лаврик
    Профессиональный веб-разработчик
    Больше 15 лет занимаюсь веб-разработкой — от вёрстки до серверной части. Основной стек: Vue, React на фронтенде, PHP, Node.js на бэкенде.
    Опытный преподаватель. Преподаю с 2011 года: за это время тысячи учеников прошли со мной путь от новичков до уверенных веб-разработчиков. Если мы ещё не знакомы, загляните на мой YouTube-канал (@dmitrylavrik): там много полезных видео, по ним легко составить впечатление о моём стиле преподавания.

    Старт 19 ноября
    Цена: 16800 руб.
    Скрытая ссылка


    Повтор (обновленный): Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. Квентин
      Квентин участвует в складчине.
      20 окт 2026 в 23:26