Crash course: Agentic Engineering для "Greenfield" проєктів
Ментор - Вʼячеслав Колдовський, Competence Manager в SoftServe
Чому одні AI-first проєкти злітають, а інші так і залишаються демо? Секрет не лише в інструментах, а в тому, як саме збудована інженерія навколо них.
Claude Code та OpenClaw – яскраві приклади того, що greenfield-підхід дає змогу використати потенціал агентів на максимум: закласти правильну архітектуру, продумати правила взаємодії, під'єднати потрібні інструменти й рухатися до production із зовсім іншою швидкістю.
На цьому курсі ви розберете підходи, які стоять за такими AI-first рішеннями, і навчимося застосовувати їх на практиці для створення власних production-ready продуктів.
Ментор - Вʼячеслав Колдовський, Competence Manager в SoftServe
Важливо: як правильно працювати з AI агентами?
- ❌Неправильно:
- хаотичне використання агентів в "режимі вайб-кодингу" швидкий старт без продуманої архітектури і оптимального технічного стеку
- генерація коду без специфікацій і критеріїв приймання
- паралельна робота агентів без координації
- прискорений delivery ціною технічного боргу
- відсутність надійних guardrails та механізму рев'ю
- ✅ Що працює:
- свідомий вибір технологій, фреймворків і архітектури під AI-first delivery
- побудова системи правил, ролей і навичок для агентів із самого старту
- пошук балансу в підключенні необхідних MCP для зовнішніх інструментів, середовищ і джерел даних
- Spec Driven Development як основа керованої реалізації
- multi-agent orchestration для паралельної роботи над різними частинами системи
- безперервний шлях від ідеї та специфікації до production
- нові процеси розробки для нової ери інженерії з AI агентами
За правильного підходу AI в greenfield-проєктах дає не просто «швидшу генерацію коду», а принципово інший темп створення продукту: коли команда фокусується на функціях, бізнес-логіці та рішеннях, а значну частину технічної реалізації беруть на себе агенти. Ви навчитеся керувати вашими агентами локально, в хмарі, і навіть зі смартфону і зможете деліверити фічі звідки завгодно і коли завгодно.
Курс буде практичним, ви послідовно побудуєте фуллстек веб проєкт з нуля, використовуючи найкращі сучасні практики Agentic Engineering і навіть вбудуєте в наше рішення агента на базі OpenClaw / NanoClaw.
Під час практичних завдань ви реалізуєте власну ідею чи стартап у вигляді готового продукту.
Для демо ви будете використовувати Cursor, але загалом підходи універсальні і підійдуть для будь-якої Agentic IDE, зокрема Claude Code / GitHub Copilot і т.д.
- стартувати новий AI-first проєкт і задеплоїти його на прод уже в перший день
- нарощувати продукт через Spec Driven Development з rules, skills, MCP і мультиагентною оркестрацією
- тримати якість і уникати технічного боргу за рахунок guardrails, code review та fast feedback loops
- вбудовувати у свій продукт агента на базі OpenClaw / NanoClaw і переводити окремі фічі у формат Agent Skills
- прискорювати delivery до production без втрати якості та керованості
Після курсу, ви зможете:
Формат:
Crash course: 3 онлайн-сесії
Дати:
23 та 25 червня: 18:30-21:00
27 червня: 11:00-14:00
Тривалість кожного заняття: ~3 години.
Платформа: Zoom. Ви отримаєте посилання на трансляцію перед початком курсу, а також воно буде доступне на цьому лендінгу. Крім того, всі матеріали та записи лекцій будуть доступні на навчальній платформі.
Підготовка: Перед стартом курсу учасники отримають інструкції для підготовки середовища, інструментів та базового набору сервісів для роботи.
Практичне завдання:Для закріплення матеріалу і отримання сертифікату учасники мають створити проєкт відповідно до вимог програми курсу, який перевірить ментор (дедлайн: один тиждень після останньої сесії).
Мова заходу: українська
Мова презентації: українська з англійськими термінами
Кому буде цікаво?
- Розробникам усіх рівнів, які хочуть запускати нові продукти з AI не хаотично, а через інженерний підхід, що відповідає найкращим сучасним практикам.
- Tech Leads, Solution Architects та Founding Engineers, які проєктують нові системи та хочуть одразу адаптувати їх під ефективну роботу агентів.
- Startup founders та product builders, які хочуть скоротити шлях від ідеї до working product і production deployment.
- DevOps / Platform Engineers, які хочуть побудувати швидкий delivery pipeline для AI-assisted та agent-driven розробки.
- Engineering Managers, менторам і тимлідам, які хочуть стандартизувати роботу з AI-інструментами на нових проєктах.
- Продакт-менеджерам та бізнес-аналітикам, які хочуть самостійно імплементувати свої ідеї та релізити їх в production.
Програма
- Ментор протягом занять веде один показовий проєкт, а кожен учасник паралельно розвиває власний продукт за тим самим підходом.
День 1: Відправляємо в продакшн перший робочий продукт
- Стартуємо наш наскрізний Next.js-проєкт, задаємо AI-friendly структуру і доводимо його до першого деплою на Vercel уже в кінці заняття.
- Чому greenfield — найкращий сценарій для Agentic Engineering і як зробити "ship on day one" реальністю
- Як рухатися від ідеї до короткої спеки і AI-friendly структури репозиторія
- Next.js + Vercel як дефолт для AI-first greenfield: коли саме цей стек, а коли інший
- Базовий engineering context, rules і підключення Vercel React best practices skills
- Як розробляти mobile-first і використовувати AI-агентів як multiplier поза робочим столом
День 2: Нарощуємо продукт через SDD, бекенд і guardrails
- Додаємо бекенд, фічі й дисципліну. Практикуємо Spec Driven Development, розширюємо систему rules/skills/MCP під задачі проєкту і зшиваємо процес з code review та іншими guardrails.
- Spec Driven Development як основа керованої розробки і цикл Plan → Spec → Implement → Verify
- Ролі агентам, власні Agent Skills під ваш домен, MCP для зовнішніх інструментів і джерел даних
- Multi-agent orchestration: розподіл задач між агентами та збірка результату в єдину систему
- Додавання бекенду до Next.js-проєкту під контролем агентів
- Guardrails: автоматичний code review, контроль якості, захист від технічного боргу; fast feedback loops і деплой у прод
День 3: Вбудовуємо агента на базі OpenClaw / NanoClaw
- Показуємо парадигму skill-based programming у дії. Одну з фіч, реалізованих на Дні 2 звичайним детермінованим кодом, переводимо в агента на базі OpenClaw / NanoClaw й інтегруємо з нашим веб-інтерфейсом — отримуємо гібридну архітектуру "веб + агент-runtime".
- OpenClaw / NanoClaw / NemoClaw: коротко про підходи і коли що обирати
- Skill-based programming як парадигма: коли бізнес-логіка краще живе як Agent Skills, а не як код
- Від детермінованої фічі до Agent Skill: переписуємо шматок коду з Дня 2 у формат skill
- Інтеграція агента з веб-інтерфейсом; опціонально — додатковий канал через месенджер
- Безпека, моделі, вартість і ліміти: на що дивитись, коли ставиш агента у прод
Ментор: Вʼячеслав Колдовський
— Competence Manager в SoftServe
— 20+ років в IT, сертифікований Google Cloud Professional Cloud Architect, nVidia Generative AI LLMs
— Ph.D / кандидат економічних наук, доцент, керівник Центру Gen AI в IT STEP Університеті
— Засновник YouTube та Telegram-каналів Programming Mentor
— Активний спікер: виступ на iForum, DOU Day та ін.
— Лідер AI-спільноти на DOU, автор публікацій
— Має реалізовані проєкти з Gen AI та AI-генерованим кодом, які успішно працюють у продакшені
— Консультує компанії з трансформації процесів SDLC з використанням AI
Вартість участі
Доступ до 3 онлайн-трансляцій (~10 годин)
Презентації та матеріали
Доступ до запису курсу на навчальній платформі (1 рік)
Доступ до чату в ТГ, де спікер буде відповідати на питання (1 місяць)
Сертифікат учасника (за умови виконання домашніх завдань)
Безкоштовний місяць в Fwdays Club
Учасники курсу отримують знижку 10% на участь в конференціях Fwdays
Доступна оплата частинами від Monobank та покупка частинами від ПриватбанкуЯкщо після першого заняття ви зрозумієте, що очікування не співпадають, ми повертаємо гроші в повному обсязі.