AI-first разработка на Python

В 2026 году разработка без нейросетей становится анахронизмом, но простое копирование кода из чата — путь к техническому долгу. Воркшоп «AI-first разработка на Python» предлагает другой подход: превращение LLM в автономного агента, который соблюдает правила вашей команды, пишет тесты и проходит проверки безопасности. Это не лекции о будущем, а 4 часа практики в терминале и редакторе кода.

Программа ориентирована на создание среды, где агент — это не замена программиста, а квалифицированный подмастерье.

Кому подходит, а кому нет

Воркшоп рассчитан на специалистов, которые уже уверенно стоят на ногах в разработке и хотят ускорить производство кода без потери качества. Здесь не будут учить синтаксису Python или основам SQL.

Курс будет полезен следующим категориям:

• Python-разработчики уровня Middle и Senior, желающие автоматизировать написание тестов и документации.
• ML-инженеры, которым нужно упаковывать свои модели в надежный production-код на Litestar.
• Тимлиды, планирующие внедрить единые стандарты работы с AI для всей команды.
• DevOps-инженеры, отвечающие за безопасность и качество кода в CI/CD пайплайнах.

Кому точно не стоит тратить время:

• Новичкам, которые только начинают учить Python — вы просто не успеете за темпом спикера.
• Тем, кто принципиально не использует VS Code, так как многие инструменты настройки агентов завязаны на расширения этой IDE.
• Разработчикам, ожидающим глубокого погружения в архитектуру трансформеров — это курс про использование, а не про обучение моделей.

Для опытных инженеров это способ за один вечер получить настроенный комбайн для работы.

Программа курса

Обучение разбито на 12 логических этапов, которые проходят путь от пустого репозитория до работающего приложения с автоматизированным контролем качества. Важно, что в основе лежит современный стек: вместо тяжеловесного Django или привычного FastAPI используется Litestar — быстрый и современный асинхронный фреймворк.

Программа — самая сильная часть этого воркшопа.

Вы разберете не только генерацию кода, но и критически важные аспекты: безопасность и контроль. Агента научат проверять зависимости на уязвимости и следить, чтобы API-ключи не утекли в публичный доступ. Особое внимание уделено OpenRouter — сервису, который позволяет переключаться между GPT, Claude, DeepSeek и Qwen без смены кода, просто меняя название модели в конфиге. Это дает гибкость: для простых задач можно использовать дешевые модели, для архитектурных — топовые.

Школа также обещает научить измерять вклад AI в проект. Это полезно для тех, кому нужно обосновать покупку подписок перед руководством через реальные цифры покрытия кода и количество закрытых тикетов.

Что получите в итоге

Главный результат — не знания в голове, а конкретные артефакты в вашем распоряжении. Школа делает упор на то, чтобы после завершения созвона у вас осталась работающая система.

• Настроенная агентная среда в VS Code, которую можно перенести в любой рабочий проект.
• Готовый шаблон Backend-приложения на Litestar + PostgreSQL + Alembic в Docker.
• Набор промптов и правил (rules), которые заставляют AI писать код в стиле вашей компании.
• Скрипты для автоматического Code Review и генерации тестов.
• Сертификат школы на двух языках, подтверждающий прохождение воркшопа.

Это хороший набор для профессионального портфолио в 2026 году.

Стоимость и условия

Цена курса составляет 12 000 рублей, но часто доступна скидка 30% по промокоду, что снижает стоимость до 12 000 рублей Для тех, кто предпочитает платить частями, предусмотрена рассрочка на 24 месяца с платежом около 704 рубля/мес. в месяц.

В стоимость входит живое участие в двухдневном воркшопе по 2 часа в день, доступ к записям в LMS и все исходные коды шаблонов. Учитывая экспертизу спикера Алексея Жирякова, цена выглядит оправданной для рынка узкоспециализированных ИТ-интенсивов.

Чем отличается от аналогов

Большинство курсов по AI для разработчиков либо слишком поверхностны (учат писать промпты в ChatGPT), либо слишком академичны (учат обучать модели). Karpov.courses выбрали нишу инженерного подхода: как встроить AI в существующий процесс так, чтобы он не сломал прод.

Здесь не обещают магического «написания программ одной кнопкой». Вместо этого вам дают инструменты контроля: линтеры, тесты и чеклисты, через которые должен пройти код агента, прежде чем попасть в репозиторий. Это трезвый взгляд на технологии, который редко встречается на маркетинговых лендингах.

Курс проигрывает конкурентам только в длительности: за 4 часа невозможно разобрать нюансы настройки PostgreSQL или тонкости асинхронности в Litestar. Если вы не знакомы с этими инструментами, придется доучиваться самостоятельно.

Вердикт: это прикладной воркшоп для тех, кто хочет быстро проапгрейдить свой рабочий процесс до уровня AI-first.