Есть такой момент, когда ты запускаешь курс и морально готовишься к раскачке: «давайте поставим IDE», «установим Claude Code», «не бойтесь терминала, он не кусается». Первые занятия обычно уходят на «а куда нажимать».
Так вот. Не в этот раз.
Мы запустили первый поток AI Native Developer, провели четыре вебинара — и уже сидим и смотрим на то, что сдают студенты, с лицом человека, который заказал кофе, а ему принесли завод по обжарке.
Давай покажем, о чём речь. А потом объясним, почему это не то, о чём ты сейчас подумал.
Экспонат №1. Лендинг стримингового сервиса. С IT-болью вместо сюжета
Первое же задание — собрать видимую, живую страницу. Не «Hello World» серым шрифтом на белом фоне, а нормальный лендинг, который не стыдно показать.
Мы просили сверстать промо-страницу онлайн-кинотеатра. Студенты сделали RushFlix — «нетфликс для разработчиков». И вот тут понеслось.
Главный баннер: «Crunch the Red Build» — «когда полуночный деплой пошёл не так, сеньор должен пройти через легаси-спагетти, пропущенную точку с запятой и продакт-менеджера с „одной маленькой правкой“ — пока спринт-ревью не рухнул». 98% Match. 2026. Рейтинг 16+.
Дальше по каталогу — раздел «Sci-Fi — Code in the Void» с постерами: The Null Pointer Event. A void in the code. Terraform Planet X. Infrastructure as reality. The Docker Horizon. Containers of the unknown. Error 404: Stars — not found in this galaxy.
А один студент ушёл в хоррор и сделал DeployNight с главным фильмом «Legacy Code»: «Никто не знает, кто это написал. Никто не знает, почему это работает. Все боятся это трогать. Но каждый месяц от этого зависит весь бизнес». Жанр — Horror / Mystery. Severity — SEV-UNKNOWN.
Экспонат №2. Симуляции и игры. Настоящие, со сложным управлением
Второй блок — про то, как превратить идею в работающую механику. Мы дали задачу посерьёзнее: реализовать интерактивные симуляции — например, визуализацию «Дилеммы заключённого» из теории игр. Звучит как что-то из университетского учебника, который никто не дочитал.
Студенты запилили полноценные интерфейсы. Не картинку — работающий симулятор: играешь против AI-стратегии Tit-for-Tat, руками крутишь матрицу выигрышей (temptation, reward, punishment, sucker), запускаешь турниры, смотришь эволюцию стратегий на 200 раундов, подмешиваешь шум. С переключателем языков и CRT-эффектом «под старый монитор» — потому что могли.
А по пути кто-то, разогнавшись, сделал ещё и пиксельную рыбалку — лодка, леска, десяток видов рыб на разных глубинах, медузы, сундуки на дне, таймер. Восьмибитная, милая, полностью играбельная. Просто чтобы было.
И тут важно вспомнить: часть этих людей пару недель назад впервые в жизни открыла редактор кода. Не все новички — на курсе есть и практикующие разработчики. Но и вчерашние абсолютные новички — тоже здесь. И вот это сдают именно они.
Экспонат №3. Full-stack. По-взрослому
Дальше — проект, который отделяет «я потыкал» от «я умею вести разработку». Небольшой, но честный full-stack справочник локалей: backend с API GET /locales, интерфейс, поиск, тесты, Git-чекпоинты.
Звучит скромно? В этом и фокус. Здесь студент впервые проходит длинную задачу по шагам: план → API → UI → поиск → тесты → передача работы. Не «сгенерировал всё одним промптом и зажмурился», а понятные milestones, как у нормального инженера.
Именно так выглядит работа, за которую платят — а не «оно вроде запустилось, не трогайте».
Экспонат №4. AI-приложение и вход в чужой код
И вишенка. Haiku 50 — генератор хайку на OpenAI API. Вводишь пару слов — «money, million, billion» — крутишь уровень «остроты» (буквально ползунок «wasabi»), и на выходе получаешь трёхстрочное хокку в 5-7-5. С историей, языками и приятной типографикой.
Но фишка даже не в этом. Этот проект студенты получали почти готовым и чужим — и должны были в него войти: провести аудит, найти дыры, проверить связку frontend/backend, защитить API-ключ и довести приложение до состояния, когда оно честно выполняет ТЗ.
А вход в чужой незнакомый код — это, между прочим, 80% реальной работы разработчика. Не написать с нуля, а разобраться в том, что уже написано до тебя.
И они не останавливаются
Отзывы, если честно, топовые — но интереснее не «спасибо, всё понравилось», а то, что стоит за ними. Многие студенты успевают пройти все задачи и проекты потока — и начинают придумывать своё: докидывают фичи, лепят собственные игры, свои сервисы, свои эксперименты. Просто потому что вошли во вкус и уже не могут остановиться.
И вот деталь, без которой это всё не работало бы так плотно: мы даём каждому студенту доступ к нашим учебным моделям — свой ключ. Практикуй сколько влезет: ошибайся, переделывай, ломай, чини, экспериментируй. Именно так и появляются навыки — не от прочитанной теории, а от сотни итераций руками. Мы эти итерации не считаем — считаем результат.
А теперь — почему это не то, о чём ты подумал
Сейчас у половины читателей в голове мысль: «Ну понятно, нейросеть всё сгенерировала, а они кнопку нажали».
Нет. И это самое важное во всей истории.
За каждым из этих проектов — не магия, а инженерный процесс. Студенты не просят AI «сделай красиво». Они:
- задают правила проекта через
CLAUDE.md, чтобы агент играл по их нотам; - осознанно выбирают permission mode — где AI можно, а где сначала спроси;
- пишут
TASK_SPEC.mdс критериями приёмки — то есть заранее решают, что считается «готово»; - смотрят diff перед тем, как принять изменения, а не верят на слово;
- ведут Git-чекпоинты, чтобы можно было откатиться;
- проверяют результат тестами, а не радостным «AI сказал, что работает».
Это и есть разница между вайб-кодером и AI-native разработчиком. Первый жмёт «принять» и надеется. Второй ставит задачу, контролирует границы, проверяет результат и отвечает за него.
Инструмент можно дать кому угодно. Но фундамент — умение думать как инженер — превращает этот инструмент из игрушки в мультипликатор. Именно поэтому за четыре вебинара новичок делает то, на что раньше уходили месяцы. Не потому что «AI за него». А потому что его научили водить, а не просто дали ключи.
И это только первые шаги
Самое смешное (или страшное — зависит от того, конкурент ты или студент): это ещё разминка.
Дальше в программе — то, от чего у нас самих чешутся руки: agents и subagents, MCP и hooks, работа с legacy-кодом, миграции, DevOps-автоматизация, полный цикл issue → PR, ревью, CI/CD и финальный capstone-проект, который не стыдно положить в портфолио и показать работодателю.
Если за четыре занятия получается такое, мы, честно, уже боимся представить, что будет на выпуске.
Второй поток. Открываем набор — и это лучший момент зайти
Первый поток мы набрали — и, судя по тому, что творится, желающих оказалось сильно больше, чем мест. Мест не осталось, а заявки всё шли. Поэтому объявляем честно: открываем набор на второй поток AI Native Developer.
Если ты хотел, но не попал в первый — вот он, твой момент. Причём момент буквально лучший:
- Стартовые условия — самые выгодные за всё время. На старте набора цена зафиксирована на минимуме. Дальше она только растёт — это не маркетинговая страшилка, а обычная арифметика: чем ближе поток, тем дороже вход.
- Мест снова ограниченное количество. Мы не раздуваем группы до состояния «вебинар на стадионе» — иначе ментор физически не дотянется до каждого. А в этом курсе разбор твоего кода — половина ценности.
- Окно на рынке открыто прямо сейчас. Компаниям нужны не те, кто умеет просить AI написать код, а те, кто умеет этим процессом управлять. Через год таких будет много. Сейчас — почти нет. Это твоя фора.
Проще говоря: дешевле, чем сейчас, уже не будет. Свободнее в группе, чем сейчас, — тоже.
Оставляй заявку — и заходишь во второй поток на лучших условиях. Будет мега круто. Мы, кажется, уже это доказали. За четыре вебинара.
ПЕРЕЙДИТЕ В ПОЛНУЮ ВЕРСИЮ