Продвинутый курс для «чемпионов» цифровизации — сотрудников, которые после Уровня 2 готовы строить полноценные внутренние инструменты и осознанно управлять ИИ-разработкой. Курс включает весь материал Уровня 2 (Дни 1–3) и добавляет два дня продвинутой практики: техническое задание и декомпозиция, работа в среде разработки (VS Code, Claude Code, Gemini Code Assist, Google Antigravity), подключение ИИ к внутренним данным и сторонним сервисам через MCP и коннекторы, сборка реального внутреннего инструмента и знакомство с промышленным стеком (Python, Docker, Celery, PostgreSQL) и фреймворком агентов Google ADK на уровне «понимаю назначение, запускаю по инструкции и грамотно передаю в ИТ». Цель курса — вырастить не программиста, а заказчика и архитектора внутренней автоматизации.
Цель курса:
По окончании курса слушатель сможет (включая цели Уровней 1 и 2):
разрабатывать качественное техническое задание и декомпозировать сложную задачу на компоненты;
работать в среде разработки VS Code с ИИ-ассистентами (Claude Code, Gemini Code Assist) и агентной платформой Google Antigravity;
подключать ИИ к внутренним данным и сторонним сервисам через MCP и коннекторы;
проектировать связки автоматизации: ИИ + MCP + коннекторы + внешние сервисы;
собрать рабочий внутренний инструмент под реальный процесс подразделения;
понимать назначение промышленного стека (Python, Docker, Celery, PostgreSQL) и фреймворка агентов (Google ADK), запускать готовое решение и настраивать регулярные задачи;
применять всегда-включённые агенты (OpenClaw) для автоматизации через мессенджеры — ответственно и безопасно;
встраивать проверяемость, безопасность и сопровождение и грамотно передавать решение в ИТ.
Аудитория:
«чемпионы» цифровизации в подразделениях, прошедшие Уровень 2;
менеджеры и аналитики, отвечающие за автоматизацию процессов;
сотрудники, взаимодействующие с ИТ в роли заказчика разработки.
Необходимая подготовка:
Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:
Прохождение VC-200 «Практик автоматизации» (входит в состав данного курса как Дни 1–3) или эквивалентный практический опыт работы с ИИ-ассистентом. Программирование не требуется, однако необходима готовность работать в среде разработки по предоставленным инструкциям.
Практические приёмы автоматизации рабочих процессов:
На верхнем уровне (VC-300) слушатели осваивают типовые связки автоматизации, соединяющие ИИ-ассистента с корпоративными данными и сторонними сервисами через MCP и коннекторы. Ниже — приёмы и сценарии, которые отрабатываются на практике.
Сбор и подготовка данных: ИИ читает данные из хранилища или базы (через MCP/коннектор), очищает и приводит к нужной структуре, записывает результат обратно — без ручного экспорта и импорта.
Регулярная отчётность по расписанию: фоновая задача (Celery или планировщик) запускает обработку данных ИИ и формирует отчёт точно в срок, без участия человека.
Уведомления и рассылки в мессенджеры: связка ИИ + OpenClaw отправляет сводку или сигнал об отклонении в Slack/Telegram/Teams по событию или по расписанию.
Обработка входящих документов: при поступлении документа (письмо, файл) ИИ извлекает данные, проверяет их по правилам и заносит в таблицу или базу.
Связка с внешними сервисами и API: вызов стороннего сервиса (курсы валют, справочники, внутренние корпоративные API) и включение результата в рабочий процесс.
Многошаговые сценарии «найди — собери — оформи — уведоми»: агент (Cowork, Antigravity или ADK) выполняет цепочку шагов между несколькими источниками и сервисами.
Каждый приём отрабатывается с обязательным акцентом на проверяемость результата, ограничение прав доступа и безопасность данных. Сложные и критичные связки слушатель учится корректно ставить как задачу ИТ-команде.
Дни 1–3. Основы и практик автоматизации — входит курс VC-200
День 1 — Основы вайбкодинга: понятия, инструменты рынка, постановка задачи, первые результаты, риски и безопасность.
День 2 — Данные и документы: выбор своей задачи, анализ Excel/CSV, генерация отчётов, обработка документов, первый прототип.
День 3 — Инструменты и дашборды: Claude Artifacts, Google AI Studio, дашборды, связки (Cowork, коннекторы), проверяемость. Для VC-300 День 3 завершается не итоговой защитой, а контрольной точкой и выбором проекта продвинутого уровня.
День 4. Техническое задание, среда разработки и ИИ-агенты
От задачи к техническому заданию: бизнес-анализ процесса, декомпозиция на компоненты, оформление ТЗ на внутренний инструмент; выбор сквозного проекта курса.
Среда разработки без страха — VS Code: интерфейс, структура проекта, запуск; командная строка (CLI) в объёме необходимого минимума.
ИИ-ассистенты в среде разработки: Claude Code и Gemini Code Assist — генерация, объяснение, правка и ревью кода, проверка источников. С учётом консолидации индивидуального Gemini Code Assist и Gemini CLI в платформу Google Antigravity (июнь 2026).
Агентная разработка — Google Antigravity: агент самостоятельно планирует, пишет, запускает и проверяет задачу; режимы автономности (полный / с контрольными точками / пошаговый); менеджер агентов, параллельные и регулярные задачи, управление через браузер.
Практикум: первая сборка простого инструмента на Python по золотому пути.
День 5. Связки, автоматизация, эксплуатация и защита
MCP — подключение ИИ к внутренним данным и внешним сервисам: что это и зачем; безопасная настройка; коннекторы к корпоративным системам; вызов сторонних сервисов и API.
Практические приёмы автоматизации рабочих процессов: проектирование связок ИИ + MCP + коннекторы + третьи сервисы на реальных сценариях (примеры — в разделе «Практические приёмы автоматизации»). Практика на проекте слушателя.
Всегда-включённые агенты — OpenClaw: автоматизация через мессенджеры (Slack, Telegram, Teams), запуск по расписанию и по событию; обязательная рамка ответственного применения и безопасности (изоляция, ограничение прав, подтверждение действий, аудит навыков).
Промышленный стек на уровне пользователя: PostgreSQL (хранение данных), Docker (упаковка и запуск решения), Celery (фоновые и регулярные задачи); запуск готового решения по инструкции. Многоагентные и enterprise-системы — обзор Google ADK: когда нужен и как ставить задачу ИТ.
Надёжность, безопасность и передача: тестирование и проверяемость инструмента, управление доступом, сопровождение, грамотная передача решения в ИТ.
Сборка внутреннего инструмента (часть 2) и итоговая защита проекта: демонстрация, оценка эффекта, дорожная карта внедрения.
