Практический курс по программированию AI-рабочих процессов: автоматизация с нуля
DeepSeek против Claude: 260 готовых навыков — дар или соблазн для новичка?
Курс учит самостоятельно собирать автоматизированные AI-рабочие процессы, а не просто пользоваться готовыми инструментами. В программе — локальный запуск моделей, облачное развёртывание, настройка базы знаний и памяти, проверка кода, автоматические тесты, исправление ошибок и разработка пакетных команд. Материалы включают уроки по Claude, Gemini и готовые навыки для автоматизации публикаций, сбора горячих тем и различных других задач. Авторы обещают практический формат без глубокого программирования, поэтому курс может подойти новичкам, которые хотят сократить повторяющуюся рутину и запускать собственные рабочие процессы.
Курс сосредоточен не на базовых запросах к нейросетям, а на создании собственных автоматизированных AI-рабочих процессов. В описании говорится, что умения просто писать промпты или генерировать тексты уже недостаточно для карьерного роста, запуска проектов и увеличения личной эффективности. Главная цель — научить настраивать, разрабатывать и развёртывать повторно используемые рабочие процессы. Программа построена как практический маршрут: от входа для новичков до освоения моделей, разработки собственных навыков и облачного запуска. В материалах выделено несколько направлений. Первое — автоматизация навыков. Среди примеров указаны сбор горячих тем для платформы Xiaohongshu, генерация изображений для постов, создание публикаций из URL и поиск интересных проектов на GitHub. Это полезно тем, кто ведёт контент или хочет убрать рутину при работе с разными платформами. Второе — уроки по Claude. Они охватывают установку и запуск, базовые команды, настройку памяти, создание навыков, использование субагентов, работу в командной строке, безопасность, контроль стоимости, непрерывную интеграцию и облачное развёртывание. Для разработчика это означает, что модель можно не просто спрашивать в чате, а встраивать в собственный процесс и управлять ею как инструментом. Третье — уроки по Gemini. В перечне упомянуты практические руководства, включая создание приложений без программирования, построение дашборда для финансовых рисков и настройку правил и рабочих процессов. Это направлено на тех, кто хочет использовать AI в прикладной разработке без глубокого погружения в код. Отдельно представлены материалы для участников. В них входят навыки для выбора товаров TikTok Shop, автоматизации WordPress, юридических консультаций, SEO-исследования ключевых слов, ведения аккаунта в WeChat, оптимизации статей, диагностики продуктов и создания изображений в разных стилях. Также есть набор из 260 открытых навыков и рабочий процесс для автоматического тестирования и исправления навыков. Это подчёркивает практическую направленность: почти каждый модуль завершается готовым архивом или инструкцией, которую можно применить. Раздел автоматического монтажа связывает видеоуроки, исходный код, локальный запуск, облачное развёртывание, память и базу знаний. Такой набор нужен, чтобы собрать собственный конвейер: код хранит логику, память — контекст пользователя и проекта, знания — инструкции, а облако делает процесс доступным с разных устройств. Для новичка важно, что авторы не требуют глубокой программистской подготовки, но при этом разбирают инженерные темы: проверку кода, автоматические тесты, исправление ошибок, пакетные команды и настройку прав.