[Vibecoding1c] Внедрение разработки с ИИ в командах

Разработка — процесс коллективный. Индивидуальная подписка на ИИ ещё не означает, что команда стала работать быстрее. Постройте управляемый контур: MCP, общие правила и Skills, контроль бюджета и безопасности, оркестрация вызовов. Выстройте процессы SDLC с ИИ. Посчитайте экономику и скорректируйте текущие процессы.

Для кого этот курс:

Для тех, кому нужно превратить индивидуальные эксперименты с ИИ в управляемый командный процесс.

1. Руководителям ИТ-компаний
   Нужно сохранить устойчивость бизнеса, получить преимущество до того, как разработка с ИИ станет промышленным стандартом и найти реальный потенциал снижения затрат.
2. Руководителям отделов и тимлидам
   Backlog растёт, сотрудники используют ИИ по-разному, измеримого эффекта нет, а ИБ и инфраструктура не готовы к корпоративному внедрению. Это про вас? Тогда вы по адресу.
3. Специалистам
   Хотите стать амбассадором внедрения, не повторять чужие ошибки и укрепить своё положение на меняющемся рынке труда. Курс поможет вам оставаться востребованным специалистом.

Что должно измениться в команде:

• Единый рабочий контур
  Общий слой с MCP, Guardrails, памятью, правилами и Skills. Контроль бюджета и безопасность передаваемой информации.
• Обновлённый SDLC
  Работа со спецификациями, контролируемые агентские циклы. Решения для применения ИИ на разных этапах разработки.
• Процессы эксплуатации
  Не только разработка, но эксплуатация. Часть задач можно полностью делегировать ИИ и «забыть» про них.

Программа:

12 модулей командного внедрения ИИ. От выбора моделей и корпоративного доступа — к безопасному SDLC, общей памяти, экономике, автономным агентам и масштабированию. Рассмотрим LiteLLM, Cognee, OpenViking, Headroom, vLLM, Hermes, OpenClaw и многое другое.

1. Введение и диагностика
   Почему внедрение не равно покупке подписки, что считать результатом, уровни зрелости и самодиагностика команды.
2. Модели и подписки
   Общее и индивидуальное использование, локальные и российские модели, vLLM, оборудование и полная стоимость владения.
3. Доступ и агрегация моделей (LiteLLM)
   Корпоративные и личные аккаунты, VPS, LiteLLM, лимиты и бюджеты на сотрудника, OmniRouter, 9Router и связанные риски.
4. Кодовая база и стартовый репозиторий
   EDT или Конфигуратор, обычные формы, Git, работа с пустого репозитория и стартовые rules для команды.
5. Инфраструктура MCP, CI и доступы
   Развёртывание и оркестрация MCP, CI, доступы, автоматические обновления, рабочие репозитории и сетевая доступность.
6. Безопасность, право и персональные данные
   PII, 152-ФЗ, обезличивание баз, guardrails, логирование, DLP, код заказчика, NDA, права на сгенерированный код.
7. Полный SDLC: от задачи до релиза
   Постановка задач через MCP и агентов, спецификации, SDD, связка аналитика и разработчика, контроль, ревью ИИ-кода и Definition of Done.
8. Командный контекст и память
   Общие rules, каталог skills, личная и командная память, общая база знаний и корпоративный RAG.
9. Экономика ИИ-разработки
   Токены, привязка расходов к заказчикам и проектам, бюджеты, экономия контекста, стоимость подписок, VPS и оборудования.
10. Автономные агенты (Hermes/OpenClaw)
    Поддержка, обновление документации, контроль регламентных операций и граница между разработкой и эксплуатацией.
11. Люди, роли и ритуалы
    Сопротивление и возражения, лидеры направлений, новые scrum-ритуалы, интеграция в процессы и инструменты для разных ролей.
12. Пилот и масштабирование
    Состав пилота, выбор задач, метрики до и после, волны внедрения и итоговый регламент.

Бонус:

1. План внедрения на 90 дней
   Краткий, но достаточно детальный план внедрения, который позволит начать уже сразу после покупки курса, просматривая лекции и изучая материал параллельно.
2. MeetUP примерно через месяц после даты старта курса (конец октября 2026).