Собери 5 работающих AI-систем за 8 недель. Тариф Стартер (Никита Велс)

[Pac-Man]

Ссылка на картинку

С чем сталкиваются при работе с AI

• Результат есть — системы нет
  AI помогает фрагментарно, но каждый раз это новый подход, разные инструменты, разная логика. Нет повторяемого процесса, который работает на любую задачу
• Страшно, что через 2 месяца всё устареет
  AI меняется быстро. Если учат конкретным инструментам — знания станут неактуальными. Нужны принципы и методологии, которые работают независимо от апдейтов.
• Делаю по инструкции — но не могу адаптировать под свою задачу
  Следуешь туториалам, пока всё идёт по плану. Стоит отклониться — теряешься. Отсутствует архитектурное мышление, только копипаст.
• Умею — но не зарабатываю
  Создаёшь проекты, но не понимаешь, как упаковать навык в услугу. 32% нашей аудитории назвали это главной болью.
• Упираешься в токены, память, доступы, сервер
  Бот работает в демо, а в продакшене — ломается. Агент теряет контекст на второй итерации. Нет понимания, как это собрать в устойчивую систему.

Проблема не в инструментах.
Проблема — в отсутствии пошагового плана и практики внедрения

Какие проблемы решает программа?

Вам не нужен очередной курс «про инструменты».
Вам нужен понятный путь к рабочему результату.

• Результат есть — системы нет
  Сквозной 9-шаговый цикл внедрения:от задачи до рабочего продакшн-решения. Участник проходит его 5 раз — на разных проектах. К финалу это навык, не шаблон.
• Делаю по инструкции — не могу адаптировать
  Авторские методологии RALPH и DO-framework — учат не «как настроить инструмент», а «как думать при создании AI-решений». Работают на любую задачу.
• Всё устареет
  Методологии не устаревают
  Claude Code — самый актуальный инструмент на рынке. Закрытый чат выпускников: обновления бессрочно.
• Умею — но не внедряю и не зарабатываю
  Бизнес-анализ + монетизация
  Как правильно внедрять в свою работу и бизнес, как упаковать AI-навык в услугу, найти первых клиентов и монетизировать.
• Упираешься в токены, память, сервер
  RAG-паттерн, долгосрочная память, MCP и CLI, деплой с мониторингом
  Каждый проект сдаётся в продакшене — не в демо
• Далёк от разработки
  Вайб-кодинг: без единой строчки ручного кода
  Claude Code пишет код за тебя. 95% участников программы — не разработчики.

Кого я жду на курсе?

• Предприниматель, который хочет автоматизировать бизнес с AI
• Фрилансер, который хочет реализовывать AI-системы
• Наёмный специалист с амбицией на фриланс или внедрение агентов в свою работу
• Тот, кто уже пробовал AI и хочет перейти на уровень мультиагентных систем
• Тот, кому нужна практика, а не теория

Кого я не жду на курсе

• Не знаешь, что такое промпт
  Если ты ни разу не открывал ChatGPT — начни с YouTube
• Ищешь «волшебную кнопку»
  AI-агенты требуют настройки, тестирования, итераций. Это работа, а не магия
• Хочешь «посмотреть и решить потом»
  Курс требует 5–8 часов в неделю. Если не готов выделять время — результата не будет.

Программа:

Трек 0. Быстрый старт

• Промптинг, который работает: RCTC + Chain of Thought + мета-промпты
• Claude Code CLI: команды, флаги, интеграции, параллельные сессии
• Архитектура AI-проектов: CLAUDE.md, декомпозиция, системный подход
• Обзор экосистемы: когда Claude Code, а когда Cursor/ChatGPT/Gemini
• Первые автоматизации через Claude Code
• [Проект] Telegram-бот + мини-лендинг — полный цикл с деплоем

Результат:

• Рабочий Telegram-бот, который можно использовать в бизнесе

Трек 1. Вайб-кодинг: Claude Code + Antigravity

• Claude Code: глубокое погружение — контексты, Projects, продвинутые паттерны
• Antigravity: агентный менеджер, CLAUDE.md, конфигурация проектов
• Claude Skills: создание, использование, библиотека навыков
• Workflows и Rules: автоматизация рабочих процессов
• Мастер-гайд: Discovery Interview + RALPH — авторская методология написания ТЗ
• MCP (Model Context Protocol): подключение внешних инструментов
• Полный цикл разработки: PRD → TODO → subagent-driven development → тестирование → code review
• [Проект] Профессиональный лендинг — от Discovery Interview до деплоя

Результат:

• Рабочий Telegram-бот, который можно использовать в бизнесе

Трек 2. AI-агенты: от бота к системе

• Архитектура AI-агента: промпт + инструменты + память
• RAG-паттерн: базы знаний, Supabase, векторные хранилища
• Долгосрочная память агентов: контексты, файлы, базы данных
• Мультиагентные системы: оркестрация, параллельность, Agent Teams
• API-интеграции: webhook, REST, внешние сервисы
• Готовые бизнес-системы (live-сборка): система аналитики, бот-ассистент, агент для обработки заявок, AI-финансист
• [Проект + хакатон] Мультиагентная бизнес-система: 3–5 агентов, работающих командой

Результат:

• Мультиагентная бизнес-система из 3–5 агентов, работающих командой

Трек 3. Личная агентная система

• Архитектура AI-агента: промпт + инструменты + память
• RAG-паттерн: базы знаний, Supabase, векторные хранилища
• Долгосрочная память агентов: контексты, файлы, базы данных
• Мультиагентные системы: оркестрация, параллельность, Agent Teams
• API-интеграции: webhook, REST, внешние сервисы
• Готовые бизнес-системы (live-сборка): система аналитики, бот-ассистент, агент для обработки заявок, AI-финансист
• [Проект + хакатон] Мультиагентная бизнес-система: 3–5 агентов, работающих командой

Результат:

• Персональная агентная система на базе Claude Code + Codex — управляешь с телефона из Telegram. Все задачи не только на компьютере. Личная AI-система работает из любой точки
• Агентная система на базе Claude Code + Codex в Telegram
• Создание AI-агентов в веб-версии → использование с мобильного
• Управление личной агентной системой: делегирование рутины на ходу

Трек 4. Бизнес-анализ + монетизация

• Фреймворк анализа бизнес-процессов: как находить задачи для AI-автоматизации
• Автоматизации через Claude Code: бизнес-процессы без визуальных конструкторов
• Упаковка AI-навыка: фриланс vs агентство vs продукт. Ценообразование, оффер
• Поиск клиентов и первые заказы. Портфолио, канал привлечения
• Примеры готовых бизнес-решений для внедрения

Результат:

• Упакованный оффер AI-услуги + стратегия внедрения или поиска клиентов

Трек 5. Деплой + финальный проект

• Деплой AI-систем: хостинг, серверы, контейнеры
• GitHub: версионирование и деплой
• Мониторинг, логирование, безопасность кода при вайб-кодинге
• Выбор и планирование индивидуального финального проекта
• Сборка + peer-review + итерации
• Защита проектов перед группой

Результат:

• Индивидуальный проект, задеплоенный в продакшн — главный кейс для клиентов

Никита Велс

• Практик, а не теоретик
• 7 лет в бизнесе
• 5 лет в AI-автоматизациях
• Внедрил 200+ ИИ-агентов в бизнес
• Строю контент-заводы
  • Instagram, 32 тыс. подписчиков за 4 месяца
  • Threads, 1 млн просмотров в месяц спустя месяц ведения аккаунта
  • Telegram, 18k подписчиков в личном Telegram
  • YouTube, сеть каналов на 620k подписчиков, все автоматизировано

Тариф Стартер

• Если хочешь получить все знания и инструменты, но готов двигаться самостоятельно
• 2 месяца обучения
• Доступ к базе из 30+ уроков
• Модуль по монетизации
• Конспекты в Notion

Показать больше