Курс Engineering Front Scratch предлагает учиться через создание готовых к использованию AI-модулей и агентов, превращая теорию в практические инструменты. Такой подход закрывает разрыв между обучением и реальной профессиональной работой.
ai-engineering-from-scratch: учебный курс, который производит MCP-серверы
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и проблема
Большинство разработчиков не готовы к профессиональной работе с AI из-за разрыва между теорией и реальными задачами.
84% используют AI, но только 18% чувствуют себя готовыми к работе — огромный нереализованный потенциал.
Философия курса
Курс предлагает учиться через создание готовых к использованию блоков: промптов, навыков, агентов и MCP-серверов.
Эти блоки можно сразу интегрировать в проекты, что ускоряет развитие и уменьшает порог входа.
Структура и масштаб
Курс содержит 260 уроков и 20 фаз, охватывает Python, Typescript, Rust и Julia.
Обучение через практику: запуск кода, разбор документации, активное участие, а не пассивный просмотр.
Адаптивное обучение и AI-ассистент
Команды find your level и checkunderstanding помогают подобрать уровень и проверить понимание.
AI-ассистент выступает как ментор, который растёт вместе с учеником, повышая эффективность обучения.
Начало работы и ограничения
Три шага: клонировать репозиторий, запустить find your level, начать уроки.
Проект в разработке (37% готовности), требует времени (290 часов), но даёт возможность расти вместе с ним.