Открыто

Vibecoder Fullstack Engineer Level 1 [Тариф Базовый] [it-incubator] [Дмитрий Кузюбердин]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 31 окт 2026 в 16:28.

Основной список: 4 участников

  1. 31 окт 2026 в 16:28
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер Член клуба

    Складчина: Vibecoder Fullstack Engineer Level 1 [Тариф Базовый] [it-incubator] [Дмитрий Кузюбердин]

    cover-final.png

    В учебной CRM бот отвечает на вопросы клиентов по базе знаний и передаёт диалог человеку. Вы разберётесь, как устроены такие ответы с помощью RAG, и научитесь проектировать систему с AI-агентом и проверять её тестами. Для курса нужны знания JS/TS и опыт работы хотя бы с одним фреймворком.

    Код пишет AI. Систему строишь ты.

    За 12 недель соберёшь production-CRM: Telegram-бот, админка менеджеров, Supabase, AI-ответы по базе знаний — систему, которую сразу после курса можно внедрять в реальный бизнес. Научишься думать архитектурой — проектировать систему, ставить задачи AI-агенту и проверять результат тестами.

    Плюс основы архитектуры: Clean Architecture, C4, SOLID, GRASP, Patterns, ADR.

    Аудитория:

    Этот курс для тебя?

    Подойдёт, если ты:
    • Фронтендер от полугода опыта, но backend, БД и деплой для тебя — «чёрный ящик»
    • Бэкендер, который хочет понять систему целиком: от БД до UI. Не разбираешься в архитектуре, не знаешь, как тестировать систему, и ни разу не настраивал даже простой CI/CD-пайплайн — тебе сюда
    • Уже потерял работу или боишься, что вот-вот уволят, — и хочешь перейти на уровень выше, начав мыслить архитектурой
    • Уже пользуешься ChatGPT/Claude/Cursor, но не контролируешь процесс: AI генерирует, ты принимаешь — и не растёшь вместе с инструментом
    • Не понимаешь, что такое архитектура и на какие принципы опираться
    • Никогда не встраивал AI внутрь продукта и не представляешь, как это делать
    Не подойдёт, если:
    • Ты никогда не писал код — нужна база JS/TS и опыт хотя бы в одном фреймворке
    • Ты уже senior (front или back) и регулярно проектируешь системы
    • Ты постоянно создаёшь архитектурные диаграммы, свободно читаешь UML и уже внедряешь AI в продукты — с кастомным харнесом и своими агентами
    • Ты считаешь, что профессионализм инженера не важен
    • Ищешь поверхностный туториал для продуктологов-вайбкодеров
    Боли:

    Узнаёшь себя?
    1. AI пишет код быстрее тебя — и непонятно, в чём теперь твоя ценность. Рынок сжимается, джунов сокращают первыми
    2. Сгенерированный проект работает — пока не нужно что-то поменять. Потом правка в одном месте ломает три других, и непонятно, где копать
    3. Backend, БД, авторизация, деплой — всё по отдельным туториалам. Как это складывается в одну систему, никто не показал
    4. На собеседовании просят «расскажи архитектуру своего проекта» — а показать нечего, кроме todo-листа, лендинга и CRUD-ендпоинтов
    5. Все вокруг уже встраивают AI в продукты: настраивают RAG, пишут своих агентов, подключают OpenAI к бэкенду. А ты до сих пор не понимаешь, как это устроено и с чего начать
    Основы архитектуры:

    Не только AI-инструменты. Ещё и знакомство с архитектурой

    Инструменты меняются каждые полгода, а принципы проектирования стабильны десятилетиями. По ходу курса знакомимся с основами Clean Architecture, C4, SOLID, GRASP, паттернов и ADR — не в теории, а на примерах из системы, которую строим. Рассматриваем практическое базовое применение — чтобы понимать, почему код устроен именно так.
    1. Clean Architecture. Основы: слои и границы
      Знакомимся с идеей: почему бизнес-правила стоит отделять от Supabase, Telegram и OpenAI и что это даёт системе
    2. C4. Основы: система на разных уровнях
      Учимся читать и рисовать context, container, component и deployment — чтобы видеть систему целиком и ставить AI задачу по схеме
    3. SOLID. Знакомство с принципами
      Разбираем базовые идеи на примерах из нашей системы — чтобы начать замечать, где код получился хрупким
    4. GRASP. Знакомство с распределением ответственности
      Первые ответы на вопрос «какой модуль за что отвечает» — на живых примерах из нашей системы
    5. Patterns. Знакомство с паттернами
      Несколько классических решений, которые встретятся в системе: что это за паттерн и зачем он здесь
    6. ADR. Основы: фиксируем решения
      Architecture Decision Records: записываем, что выбрали, почему и какие были альтернативы — чтобы и ты, и AI-агент помнили контекст
    Что ты построишь:

    Архитектура — не модуль, а способ думать

    Смотри, как из простой идеи вырастает AI-система. Каждая технология появляется ровно тогда, когда без неё система не может расти дальше.

    Мы строим CRM: с ней работают клиенты и менеджеры компании.
    • C4 на каждой неделе
    • Слои и границы
    • SOLID · GRASP · DRY
    • Пирамида тестов
    • CI/CD
    • ТЗ · скиллы · rules
    Результат:

    Что ты сможешь делать после курса:
    1. Думать архитектурой
      Разложить систему по C4, провести границы слоёв и модулей, объяснить, почему она устроена именно так
    2. Управлять AI-агентом
      Ставить задачи через спецификации (основы SDD — spec-driven development), скиллы и rules, проверять результат, а не принимать всё подряд
    3. Проектировать БД
      PostgreSQL, связи, миграции, типы из схемы — Supabase как полноценный backend
    4. Строить backend на Edge Functions
      Use-case команды, бизнес-правила, интеграции с Telegram и OpenAI
    5. Защищать систему
      Auth, JWT, RBAC, RLS, publishable vs service-role key: понимаешь, кто и к каким данным имеет доступ, и почему ключ в браузере — не секрет
    6. Встраивать AI в продукт
      Summary, приоритеты, embeddings, pgvector, RAG-ответы и передача диалога человеку
    7. Принимать решения без LLM
      Разберёшься в новом тренде System One models и подключишь Jev: приоритет обращения, нужный менеджер и «передать ли человеку» — типизированными ответами с вероятностью
    8. Покрывать систему тестами
      Пирамида тестов: unit, integration, e2e — уверенность, что правка ничего не сломала
    9. Довести продукт до прода
      Realtime, фоновые задачи, CI/CD на GitHub Actions и деплой — на выходе рабочая CRM, которую можно сразу внедрить в бизнес
    Процесс:

    Как проходит обучение:
    1. Смотришь, как система растёт
      Каждое занятие — новый слой системы: разбираем архитектуру, C4 и готовый код, сгенерированный AI. Понимаешь, почему он такой
    2. Строишь свою версию с AI-агентом
      Домашка — следующий шаг той же системы. Ни строчки руками: ставишь задачу через ТЗ, скиллы и rules, проверяешь результат тестами
    3. Собираешь систему с нуля сам
      Финал — reverse mode: от C4 и ТЗ до production-ready системы. Это твой дипломный проект — и готовая система, которую можно внедрять в бизнес сразу после курса
    Формат:

    Курс длится 12 недель — 12 модулей в спокойном темпе. Каждую неделю — новый слой системы и домашка, которая готовит следующий шаг.
    • Видеоуроки 24/7
    • Одна система от и до
    • Домашка — следующий шаг системы
    • 12 недель — одна система
    • 1 система, готовая к внедрению в бизнес
    Почему это честная цена:
    1. Фундамент — в контексте AI-разработки
      Одни курсы учат AI-инструментам, другие — классической базе. Здесь это одно целое: архитектура, принципы и тесты сразу в связке с AI-агентами и практикой
    2. Инженер, которого AI усиливает
      Fullstack с архитектурным мышлением — это другой уровень на рынке: таких специалистов не сокращают, их зарплаты растут
    3. Технологии — за вечер. Фундамент — за годы
      Любой стек поднимается по туториалу. Сложнее задать правильный вопрос о системе — на курсе мы учимся именно этому
    1. Что ещё придётся оплатить?

    Подписку на AI-инструмент (Claude Code, Codex, Cursor или аналог) и $5–10 на токены OpenAI за весь курс. Supabase и Vercel — бесплатно на учебных объёмах.

    Программа:

    Путь курса: от Telegram-бота до production-CRM с AI. Программа — ориентир. Мы обновляем курс вслед за индустрией: темы могут немного меняться, что-то — добавиться, а что-то незначительное — уйти. Неизменными остаются система, которую ты строишь, и архитектурный фундамент.
    • 01. Telegram-бот в проде
      Backend с нуля, Node.js, webhook, деплой, первые C4-диаграммы
    • 02. Supabase и PostgreSQL
      БД, связи, миграции, типы из схемы
    • 03. Edge Functions и CI/CD
      Deno, бот как Edge Function, первый pipeline на GitHub Actions
    • 04. Админка и Realtime
      React/Vite SPA, TanStack Query, Business API, живые обновления
    • 05. Авторизация
      Регистрация, вход, восстановление пароля, JWT, защищённые роуты
    • 06. Security и роли
      RBAC, RLS, ключи Supabase, менеджеры и superadmin
    • 07. Работа менеджера
      Назначение, ответы клиенту, блокировки, статусы и сессии
    • 08. AI в продукте
      OpenAI summary, Jev: приоритет и маршрутизация, фоновые задачи
    • 09. База знаний и RAG
      Embeddings, pgvector, AI-ответы, передача человеку
    • 10. Файлы и заметки
      Заметки, файлы в обе стороны, блокировка клиента, UX
    • 11. AI-workflow и тесты
      SDD, скиллы и rules, пирамида тестов, delivery от PR до прода
    • 12. Reverse mode
      От C4 и ТЗ до production-ready системы с AI-агентом
    01. Telegram-бот в проде:

    Backend с нуля, Node.js, webhook, деплой, первые C4-диаграммы
    • Что такое backend: процесс, HTTP, эндпоинты
    • Node.js и Fastify
    • Telegram Bot API: webhook и polling
    • Cloudflare Tunnel для локальной разработки
    • Внешние API: конвертер валют
    • Деплой
    • C4: context, container, component, deployment
    • Артефакт: работающий бот в проде + C4
    02. Supabase и PostgreSQL:

    БД, связи, миграции, типы из схемы
    • SQL vs NoSQL, нормализация, связи 1:N
    • PostgreSQL в Supabase: таблицы, SQL runner
    • supabase-js и генерация типов
    • Миграции через Supabase CLI
    • Артефакт: сообщения бота сохраняются в БД
    03. Edge Functions и CI/CD:

    Deno, бот как Edge Function, первый pipeline на GitHub Actions
    • Deno vs Node.js
    • Serverless и Edge Functions
    • Бот как Edge Function
    • CI/CD: первый pipeline на GitHub Actions — миграции и деплой Edge Functions на каждый push
    • Артефакт: бот как Edge Function с автодеплоем
    04. Админка и Realtime:

    React/Vite SPA, TanStack Query, Business API, живые обновления
    • React + Vite + TypeScript
    • TanStack Query: queries, mutations, инвалидация
    • Business API на Edge Functions: правила, маппинг, side effects
    • Polling, SSE, WebSocket — и как работает Supabase Realtime
    • Деплой SPA на Vercel
    • Артефакт: админка, где сообщения приходят в реальном времени
    05. Авторизация:

    Регистрация, вход, восстановление пароля, JWT, защищённые роуты
    • Supabase Auth как identity provider
    • Регистрация, подтверждение email, вход, выход, восстановление пароля
    • Session, JWT, access и refresh tokens
    • Защищённые роуты
    • Проверка JWT в Edge Functions
    • Артефакт: закрытая админка
    06. Security, роли и RLS:

    RBAC, RLS, ключи Supabase, менеджеры и superadmin
    • Publishable key vs service-role key
    • Row Level Security — и защита Realtime
    • RBAC: super_admin, admin, manager
    • Custom claims и Auth Hook
    • Менеджеры, должности, отключение доступа
    • Bootstrap первого superadmin
    • Артефакт: админка с ролями и управлением сотрудниками
    07. Работа менеджера:

    Назначение, ответы клиенту, блокировки, статусы и сессии
    • Ответ клиенту от имени менеджера
    • Назначение и переназначение обращений
    • Блокировка ввода, если клиент у другого менеджера
    • Статусы клиента и сессии обращений
    • Realtime после бизнес-команд
    • Артефакт: полный цикл обработки обращения
    08. AI в продукте:

    OpenAI summary, Jev: приоритет и маршрутизация, фоновые задачи
    • OpenAI: summary обращения
    • Тренд System One models: почему появился Jev и чем «модель, которая принимает решения» отличается от LLM
    • Пробуем Jev на нашей системе: приоритет обращения, выбор менеджера, передача человеку
    • Хранение AI-результатов
    • Debounce, retry, фоновые пересчёты по расписанию
    • Артефакт: AI-помощник менеджера
    09. База знаний и RAG:

    Embeddings, pgvector, AI-ответы, передача человеку
    • CRUD базы знаний и права на редактирование
    • Embeddings и pgvector
    • Векторный поиск top-K
    • AI-ответ по базе знаний
    • Передача диалога человеку
    • Артефакт: бот, который сам отвечает на простые вопросы
    10. Файлы, заметки и UX:

    Заметки, файлы в обе стороны, блокировка клиента, UX
    • Заметки менеджеров и права на них
    • Файлы клиент → бот → админка и обратно
    • Хранилище и метаданные файлов
    • Блокировка клиента
    • Артефакт: админка, готовая к реальной работе
    11. AI-workflow, тесты и delivery:

    SDD, скиллы и rules, пирамида тестов, delivery от PR до прода
    • Скиллы, rules и AI-workflow: основы SDD (spec-driven development)
    • UX/UI и дизайн с AI
    • Пирамида тестов и верификация
    • Полный delivery workflow: тесты, миграции, деплой — от PR до прода
    • Артефакт: свой AI-workflow от спецификации до прода
    12. Reverse mode:

    От C4 и ТЗ до production-ready системы с AI-агентом
    • Как построить систему с нуля: от C4 и ТЗ
    • Сборка своей системы с AI-агентом
    • Дипломный проект
    • Артефакт: твоя production-ready система

    Автор Дмитрий Кузюбердин
    • Дмитрий Кузюбердин aka Димыч
    • Автор курса
    • CTO IT-Incubator
    • В коммерческой разработке с 2009 года
    • Выпускник БГУ, факультет «Радиофизики и компьютерных технологий»
    • Больше 10 лет менторит и обучает разработчиков
    • 15+ лет в коммерческой разработке
    • 10+ лет менторства и обучения
    • 100 000+ учеников по всему миру
    «Фреймворки и библиотеки меняются каждый день, а принципы и фундамент стабильны десятилетиями. Я за компромисс между востребованным хайпом и базой.»

    Тариф Базовый
    • Записи
    • Видеоматериалы
    Старт 16 ноября.

    Цену поставит организатор
    Скрытая ссылка
     
    1 человеку нравится это.
  2. Последние события

    1. Serg-PSA13
      Serg-PSA13 участвует в складчине.
      1 ноя 2026 в 12:09
    2. jcobson
      jcobson участвует в складчине.
      31 окт 2026 в 18:33
    3. Sherdog
      Sherdog участвует в складчине.
      31 окт 2026 в 17:02
    4. myseoseo
      myseoseo участвует в складчине.
      31 окт 2026 в 16:36