Навык Срок обучения от 2 месяцев

Вайбкодинг

Разберитесь, как использовать ИИ для быстрой разработки: от формулировки идеи до проверки гипотезы на работающем MVP.

Записаться на курс
Разработка IT-продукта с помощью ИИ

Кому подойдёт курс

Тем, кто хочет создавать без кода

Если вы давно хотите сделать сайт, бота, сервис или простое приложение, курс поможет превратить идею в рабочий прототип с помощью ИИ.

Предпринимателям и экспертам

Если у вас есть идея продукта, курс поможет быстро собрать MVP, проверить гипотезу и не ждать, пока появится разработчик.

Product и Project менеджерам

Если вы управляете задачами и продуктами, курс поможет лучше понимать разработку и быстрее проверять идеи на простых прототипах.

Аналитикам и дизайнерам

Если вы описываете решения, интерфейсы или требования, курс поможет делать интерактивные прототипы, а не только схемы и документы.

Чему вы научитесь на курсе

Формулировать задачи для ИИ

Научитесь описывать идею так, чтобы ИИ понял контекст, логику, ограничения и помог собрать рабочее решение.

Создавать сайты и интерфейсы

Будете собирать лендинги, страницы, формы и простые интерфейсы без глубокого погружения в классическую разработку.

Собирать MVP продукта

Научитесь быстро превращать идею в прототип, который можно показать пользователям, команде или потенциальным клиентам.

Работать с кодом через ИИ

Разберетесь, как читать, изменять и улучшать код с помощью AI-инструментов, даже если раньше вы не программировали.

Исправлять ошибки и дорабатывать проект

Научитесь находить проблемы, задавать ИИ правильные вопросы и постепенно доводить прототип до рабочего состояния.

Публиковать готовый результат

Поймете, как подготовить проект к демонстрации: проверить, оформить, запустить и показать его другим.

Новые навыки и инструменты в вашем резюме после обучения

Навыки:

  • Формулирую задачи для ИИ-редактора кода
  • Создаю лендинги и простые веб-приложения
  • Собираю MVP продукта с помощью ИИ
  • Работаю с HTML, CSS и базовым JavaScript
  • Дорабатываю интерфейсы, формы и пользовательские сценарии
  • Исправляю ошибки в проекте через AI-инструменты
  • Подключаю простые API и внешние сервисы
  • Публикую проект для демонстрации и тестирования

Инструменты:

Cursor ChatGPT Claude GitHub HTML CSS JavaScript Figma REST API

Как проходит обучение

Короткие онлайн уроки

Без длинных лекций и лишней теории.

Практические задания

После каждой важной темы вы создаете рабочий артефакт.

Разбор работ

Вы получаете обратную связь по всем заданиям в курсе.

Фокус на реальных задачах

В основе курса - ситуации из реальных IT-команд.

Программа курса

  1. 1. Что такое вайбкодинг и чем он отличается от классической разработки
  2. 2. Какие задачи можно решать с помощью вайбкодинга
  3. 3. Роль человека: идея, постановка задачи, проверка логики и результата
  4. 4. Ограничения ИИ: где он помогает, а где может ошибаться
  5. 5. Как выглядит путь от идеи до рабочего прототипа
  6. 6. Обзор будущих проектов курса: сайт, прототип, бот, автоматизация
  1. 1. Что такое LLM простыми словами
  2. 2. Чем отличаются текстовые, кодовые и мультимодальные AI-модели
  3. 3. ChatGPT, Claude, Gemini и другие AI-помощники
  4. 4. Cursor и AI-редакторы кода
  5. 5. Как правильно ставить задачу ИИ
  6. 6. Контекст, ограничения, примеры и критерии результата
  7. 7. Как проверять ответы ИИ и не доверять им вслепую
  8. 8. Безопасность: какие данные нельзя отправлять в ИИ
  1. 1. Как описать идею продукта или инструмента
  2. 2. Пользователь, проблема, сценарий и ожидаемый результат
  3. 3. Минимальный набор функций для первой версии
  4. 4. Что такое MVP
  5. 5. User Flow: путь пользователя в будущем решении
  6. 6. Функциональные требования простым языком
  7. 7. Как написать ТЗ для AI-инструмента
  8. 8. Как дробить большую задачу на маленькие шаги
  1. 1. Что такое UX и зачем он нужен при создании прототипов
  2. 2. Пользовательская задача и пользовательский сценарий
  3. 3. Как не перегружать интерфейс лишними действиями
  4. 4. Навигация, формы, кнопки, ошибки и пустые состояния
  5. 5. CJM и User Flow в простом формате
  6. 6. Как ИИ может помочь с пользовательскими сценариями
  7. 7. Типовые UX-ошибки в прототипах новичков
  8. 8. Как проверять удобство решения без сложных исследований
  1. 1. Что такое UI и чем он отличается от UX
  2. 2. Основные элементы интерфейса: блоки, кнопки, формы, карточки, меню
  3. 3. Базовая композиция: отступы, сетка, выравнивание
  4. 4. Цвет, типографика и визуальная иерархия
  5. 5. Как быстро собрать экран в Figma
  6. 6. Как использовать ИИ для генерации структуры страницы
  7. 7. Как описывать макет для AI-редактора кода
  8. 8. Как подготовить прототип для дальнейшей разработки
  1. 1. Как устроен web-сайт: страница, стили, логика
  2. 2. HTML: структура страницы
  3. 3. CSS: внешний вид, отступы, цвета, адаптивность
  4. 4. JavaScript: базовая логика и действия пользователя
  5. 5. Компоненты интерфейса: header, карточки, формы, кнопки, footer
  6. 6. Адаптивная верстка для desktop и mobile
  7. 7. Как просить ИИ создать страницу по макету или описанию
  8. 8. Как проверять и дорабатывать сгенерированный код
  1. 1. Как поставить ИИ задачу на создание сайта
  2. 2. Структура лендинга: intro, преимущества, карточки, FAQ, CTA
  3. 3. Как переносить идею из Figma в код
  4. 4. Как менять тексты, блоки, изображения и стили
  5. 5. Как сделать страницу адаптивной
  6. 6. Как добавить форму заявки
  7. 7. Как проверить сайт перед публикацией
  8. 8. Как подготовить сайт к демонстрации
  1. 1. Что такое AI-редактор кода
  2. 2. Как открыть проект и понять структуру файлов
  3. 3. Как просить ИИ изменить конкретный блок
  4. 4. Как дорабатывать верстку, тексты и поведение элементов
  5. 5. Как исправлять ошибки через диалог с ИИ
  6. 6. Как работать маленькими итерациями
  7. 7. Как не ломать уже работающий проект
  8. 8. Как сохранять версии проекта
  1. 1. Какие задачи можно решать Telegram-ботом
  2. 2. Логика работы бота: команды, кнопки, сценарии, ответы
  3. 3. Как описать сценарий бота до разработки
  4. 4. Создание простого Telegram-бота
  5. 5. Меню, кнопки и ветвления диалога
  6. 6. Сбор заявок и данных от пользователя
  7. 7. Подключение бота к внешним таблицам или сервисам
  8. 8. Проверка, тестирование и доработка сценария
  1. 1. Что можно автоматизировать в работе аналитика
  2. 2. Сбор и структурирование данных из таблиц
  3. 3. Анализ пользовательских отзывов и текстовой обратной связи
  4. 4. Генерация сводок, отчетов и выводов
  5. 5. Подготовка требований и задач на основе данных
  6. 6. Автоматизация повторяющихся действий
  7. 7. Связка таблиц, форм, ботов и AI-инструментов
  8. 8. Как проверять корректность автоматизации
  1. 1. Что такое API простыми словами
  2. 2. Как сайт, бот или сервис получает данные извне
  3. 3. GET и POST на базовом уровне
  4. 4. JSON как формат обмена данными
  5. 5. Что такое webhook
  6. 6. Как описать ИИ задачу на подключение внешнего сервиса
  7. 7. Типовые ошибки при работе с API
  8. 8. Безопасность токенов и ключей доступа
  1. 1. Лендинг + форма заявки + Telegram-уведомление
  2. 2. MVP web-сервиса с несколькими экранами
  3. 3. Telegram-бот для консультации, записи или сбора данных
  4. 4. Инструмент для аналитика

Практика, которую можно показать

Во время курса студент не просто изучает AI-инструменты, а собирает реальные проекты: от идеи и прототипа до сайта, Telegram-бота и простой автоматизации. В результате остаются материалы, которые можно показать как практику, портфолио или MVP своей идеи.

  • Прототип продукта или сервиса в Figma
  • Лендинг созданный с помощью ИИ
  • MVP-проект с понятной логикой и пользовательским сценарием
  • Telegram-бот для заявок, консультаций или сбора данных
  • Автоматизация аналитической задачи через ИИ и внешние сервисы
Примеры проектов для портфолио

Сертификат после обучения

После успешного прохождения курса и выполнения практических заданий вы получите именной сертификат, подтверждающий освоение навыка работы с AI инструментами.

  • Именной сертификат о прохождении курса
  • Подтверждает освоенные навыки и инструменты
  • Можно добавить в резюме, портфолио и LinkedIn
Сертификат о прохождении курса «Вайбкодинг»

Тарифы на обучение

Курс "Вайбкодинг"

  • онлайн лекции с автором в рамках программы курса
  • доступ к записи лекций в течении 2 лет после окончания курса
  • обратная связь по темам и заданиям от автора
  • доступ в закрытый чат студентов

119 000 ₽

Часто задаваемые вопросы

Да, курс можно проходить без опыта. В каждом курсе мы начинаем с базовых понятий, постепенно объясняем логику и показываем, как это применяется на практике. Главное - проходить материалы последовательно и выполнять задания, а не просто посещать уроки.

Нет, это не обязательно. Курсы подойдут и тем, кто только присматривается к IT, и тем, кто уже работает в смежной роли: аналитиком, тестировщиком, менеджером, product-специалистом, разработчиком или специалистом поддержки. Если опыт уже есть, курс поможет быстрее связать знания в систему.

Для большинства курсов программирование не требуется. Но важно быть готовым разобраться в логике IT-систем: данных, процессах, интерфейсах, API, требованиях или инструментах. Если в курсе встречаются технические темы, они объясняются с позиции аналитика или пользователя инструмента, а не как глубокая разработка.

Обучение построено по принципу “разобрали тему - применили на практике”. Сначала мы изучаем короткий теоретический блок, затем смотрим примеры и вы выполняете практические задания. Такой формат помогает не просто запомнить термины, а понять, как использовать навык в реальной работе.

Оптимально заниматься несколько раз в неделю и не откладывать практические задания. Точная нагрузка зависит от курса и вашего опыта: новичкам обычно нужно больше времени на разбор терминов и примеров, а тем, кто уже в IT, проще быстрее переходить к практике.

Да, практика - ключевая часть обучения. В зависимости от курса вы будете готовить рабочие артефакты: требования, схемы, SQL-запросы, API-описания, прототипы, документы, разборы кейсов, ответы для интервью или другие материалы, которые похожи на реальные задачи специалиста.

Если формат курса предусматривает проверку работ, вы получите обратную связь по выполненным заданиям. Нам важно не просто указать на ошибку, а объяснить, что можно улучшить, почему это важно и как сделать работу ближе к реальному рабочему уровню.

После курса у вас останутся учебные и практические материалы + примеры выполненных работ. Это могут быть документы, диаграммы, запросы, прототипы, описания решений, разборы задач или итоговый проект. Такие материалы можно использовать как основу для портфолио, подготовки к собеседованию или применения в работе.

Да, курс можно проходить параллельно с работой или учёбой. Лучше заранее выделить регулярное время на обучение: пусть это будут небольшие, но стабильные учебные сессии. Так материал усваивается спокойнее, а задания не накапливаются в последний момент.

Ориентируйтесь на свою цель. Если хотите освоить профессию шире - выбирайте курс по роли: бизнес-аналитик, системный аналитик или fullstack-аналитик. Если нужно усилить конкретный навык - подойдут короткие курсы по SQL, BPMN, API, моделированию систем или другим инструментам. Если цель - подготовка к собеседованию, лучше выбрать практику технического интервью.