Є такий момент, коли ти запускаєш курс і морально готуєшся до розгойдування: «давайте поставимо IDE», «встановимо Claude Code», «не бійтеся терміналу, він не кусається». Перші заняття зазвичай ідуть на «а куди тиснути».
Так от. Не цього разу.
Ми запустили перший потік AI Native Developer, провели чотири вебінари — і вже сидимо й дивимося на те, що здають студенти, з обличчям людини, яка замовила каву, а їй принесли завод з обсмажування.
Покажемо, про що мова. А потім пояснимо, чому це не те, про що ти зараз подумав.
Експонат №1. Лендинг стримінгового сервісу. З IT-болем замість сюжету
Перше ж завдання — зібрати видиму, живу сторінку. Не «Hello World» сірим шрифтом на білому тлі, а нормальний лендинг, який не соромно показати.
Ми просили зверстати промо-сторінку онлайн-кінотеатру. Студенти зробили RushFlix — «нетфлікс для розробників». І ось тут понеслося.
Головний банер: «Crunch the Red Build» — «коли опівнічний деплой пішов не так, сеньйор має пройти крізь легасі-спагеті, пропущену крапку з комою та продакт-менеджера з „однією маленькою правкою“ — доки спринт-ревʼю не завалилося». 98% Match. 2026. Рейтинг 16+.
Далі за каталогом — розділ «Sci-Fi — Code in the Void» з 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 пішов у горор і зробив DeployNight з головним фільмом «Legacy Code»: «Ніхто не знає, хто це написав. Ніхто не знає, чому це працює. Усі бояться це чіпати. Але щомісяця від цього залежить увесь бізнес». Жанр — Horror / Mystery. Severity — SEV-UNKNOWN.
Ми не писали їм сценарії. Це вони самі. За перше заняття.
Експонат №2. Симуляції та ігри. Справжні, зі складним керуванням
Другий блок — про те, як перетворити ідею на робочу механіку. Ми дали завдання серйозніше: реалізувати інтерактивні симуляції — наприклад, візуалізацію «Дилеми вʼязня» з теорії ігор. Звучить як щось з університетського підручника, який ніхто не дочитав.
Студенти запиляли повноцінні інтерфейси. Не картинку — робочий симулятор: граєш проти AI-стратегії Tit-for-Tat, руками крутиш матрицю виграшів (temptation, reward, punishment, sucker), запускаєш турніри, дивишся еволюцію стратегій на 200 раундів, підмішуєш шум. З перемикачем мов і CRT-ефектом «під старий монітор» — бо могли.
А дорогою хтось, розігнавшись, зробив ще й піксельну рибалку — човен, волосінь, десяток видів риб на різних глибинах, медузи, скрині на дні, таймер. Восьмібітна, мила, повністю грабельна. Просто щоб було.
І тут важливо згадати: частина цих людей пару тижнів тому вперше в житті відкрила редактор коду. Не всі новачки — на курсі є й практикуючі розробники. Але й учорашні абсолютні новачки — теж тут. І ось це здають саме вони.
Експонат №3. Full-stack. По-дорослому
Далі — проєкт, який відділяє «я потикав» від «я вмію вести розробку». Невеликий, але чесний full-stack довідник локалей: backend з API GET /locales, інтерфейс, пошук, тести, Git-чекпоінти.
Звучить скромно? У цьому й фокус. Тут студент уперше проходить довгу задачу за кроками: план → API → UI → пошук → тести → передача роботи. Не «згенерував усе одним промптом і заплющив очі», а зрозумілі milestones, як у нормального інженера.
Саме так виглядає робота, за яку платять — а не «воно ніби запустилося, не чіпайте».
Експонат №4. AI-застосунок і вхід у чужий код
І вишенька. Haiku 50 — генератор хайку на OpenAI API. Вводиш пару слів — «money, million, billion» — крутиш рівень «гостроти» (буквально повзунок «wasabi»), і на виході отримуєш трирядкове хоку в 5-7-5. З історією, мовами та приємною типографікою.
Але фішка навіть не в цьому. Цей проєкт студенти отримували майже готовим і чужим — і мали в нього увійти: провести аудит, знайти діри, перевірити звʼязку frontend/backend, захистити API-ключ і довести застосунок до стану, коли він чесно виконує ТЗ.
А вхід у чужий незнайомий код — це, до речі, 80% реальної роботи розробника. Не написати з нуля, а розібратися в тому, що вже написано до тебе.
І вони не зупиняються
Відгуки, якщо чесно, топові — але цікавіше не «дякую, все сподобалося», а те, що стоїть за ними. Багато студентів встигають пройти всі задачі та проєкти потоку — і починають вигадувати своє: докидають фічі, ліплять власні ігри, свої сервіси, свої експерименти. Просто тому що ввійшли у смак і вже не можуть зупинитися.
І ось деталь, без якої це все не працювало б так щільно: ми даємо кожному студенту доступ до наших навчальних моделей — свій ключ. Практикуй скільки влізе: помиляйся, переробляй, ламай, лагодь, експериментуй. Саме так і зʼявляються навички — не з прочитаної теорії, а зі сотні ітерацій руками. Ми ці ітерації не рахуємо — рахуємо результат.
А тепер — чому це не те, про що ти подумав
Зараз у половини читачів у голові думка: «Ну зрозуміло, нейромережа все згенерувала, а вони кнопку натиснули».
Ні. І це найважливіше в усій історії.
За кожним із цих проєктів — не магія, а інженерний процес. Студенти не просять AI «зроби красиво». Вони:
- задають правила проєкту через
CLAUDE.md, щоб агент грав за їхніми нотами; - свідомо обирають permission mode — де AI можна, а де спершу спитай;
- пишуть
TASK_SPEC.mdз критеріями приймання — тобто заздалегідь вирішують, що вважається «готово»; - дивляться diff перед тим, як прийняти зміни, а не вірять на слово;
- ведуть Git-чекпоінти, щоб можна було відкотитися;
- перевіряють результат тестами, а не радісним «AI сказав, що працює».
Це і є різниця між вайб-кодером і AI-native розробником. Перший тисне «прийняти» і сподівається. Другий ставить задачу, контролює межі, перевіряє результат і відповідає за нього.
Інструмент можна дати будь-кому. Але фундамент — уміння думати як інженер — перетворює цей інструмент з іграшки на мультиплікатор. Саме тому за чотири вебінари новачок робить те, на що раніше йшли місяці. Не тому що «AI за нього». А тому що його навчили керувати, а не просто дали ключі.
І це лише перші кроки
Найсмішніше (або найстрашніше — залежить від того, конкурент ти чи студент): це ще розминка.
Далі у програмі — те, від чого в нас самих сверблять руки: agents і subagents, MCP і hooks, робота з legacy-кодом, міграції, DevOps-автоматизація, повний цикл issue → PR, ревʼю, CI/CD і фінальний capstone-проєкт, який не соромно покласти в портфоліо та показати роботодавцю.
Якщо за чотири заняття виходить таке, ми, чесно, вже боїмося уявити, що буде на випуску.
Другий потік. Відкриваємо набір — і це найкращий момент зайти
Перший потік ми набрали — і, судячи з того, що коїться, охочих виявилося значно більше, ніж місць. Місць не залишилося, а заявки все йшли. Тому оголошуємо чесно: відкриваємо набір на другий потік AI Native Developer.
Якщо ти хотів, але не потрапив у перший — ось він, твій момент. Причому момент буквально найкращий:
- Стартові умови — найвигідніші за весь час. На старті набору ціна зафіксована на мінімумі. Далі вона тільки зростає — це не маркетингова страшилка, а звичайна арифметика: що ближче потік, то дорожчий вхід.
- Місць знову обмежена кількість. Ми не роздуваємо групи до стану «вебінар на стадіоні» — інакше ментор фізично не дотягнеться до кожного. А в цьому курсі розбір твого коду — половина цінності.
- Вікно на ринку відкрите просто зараз. Компаніям потрібні не ті, хто вміє просити AI написати код, а ті, хто вміє цим процесом керувати. Через рік таких буде багато. Зараз — майже немає. Це твоя фора.
Простіше кажучи: дешевше, ніж зараз, уже не буде. Вільніше в групі, ніж зараз, — теж.
Залишай заявку — і заходиш у другий потік на найкращих умовах. Буде мега круто. Ми, здається, вже це довели. За чотири вебінари.
ПЕРЕЙДІТЬ В ПОВНУ ВЕРСІЮ