Crash Course: Agentic Engineering
Ментор - Вʼячеслав Колдовський, Founder Dev AI Consulting
Сумніваєтесь, що саме варто віддати агентам в роботу, а що треба контролювати самому? Якщо довірите замало — платите за AI, а більшість роботи, як і раніше, робите вручну. Якщо довірите забагато — отримаєте код, за який доведеться червоніти на рев'ю.
Запрошуємо опанувати шість рівнів довіри до Agentic Engineering на курсі від Вʼячеслава Колдовського, засновника Dev AI Consulting!
Ви поступово пройдете шлях від першого агента-асистента, де кожну дію контролює людина, до фабрики проєктів — системи автономних агентів, яка сама веде роботу під наглядом guardrails.
Вас чекає live-coding на кожному занятті: почергово в Claude Code, Cursor та ChatGPT Codex, без заздалегідь підготовлених відео.
Після курсу, ви отримаєте:
- - Власну фабрику проєктів: правильно налаштований репозиторій і harness навколо нього, збудовані на ваших очах з нуля
- - Той самий підхід, перевірений на коді, який ви не писали — на brownfield-репозиторії
- - Повну observability: ви завжди бачите, що агент зробив, чому саме так і скільки це коштувало
- - Практику Spec-Driven Development (SDD) і делегування на всіх шести рівнях довіри — у трьох різних інструментах
- - Capstone-проєкт із сертифікатом і журналом автономності — артефактом, який можна показати команді
- - Керування витратами: model routing і бюджети токенів, щоб автономність не означала неконтрольовані рахунки
Цей курс дасть вам систему для прийняття свідомих та безпечних рішень на кожному рівні!
Формат:
Платформа: 6 онлайн-сесій по вівторках та четвергах в 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.
Дати: 8-24 вересня: 18:30-21:00
Тривалість кожного заняття: ~2,5 години.
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
Для кого буде корисним цей курс:
- - Розробники та тімліди, які хочуть перейти від разових промптів і постійного нагляду до делегування, яке приносить докази й observability, а не обіцянки.
- - Архітектори та інженерні менеджери, які хочуть побудувати harness і гейти якості для команди — не особисту звичку, а систему, яку можна передати іншим.
- - Технічні засновники та продукт-менеджери, які хочуть розуміти, де саме можна довіряти агенту без нагляду, а де довіра коштуватиме дорого.
Програма
- Перші п'ять занять будують фабрику проєктів на новому коді — від першого агента-асистента до harness автономних агентів. Шосте заняття переносить усе на brownfield — код, який ви не писали. Кожне заняття — один живий показ перед групою, почергово в Claude Code, Cursor та ChatGPT Codex, щоб дисципліна, а не інтерфейс конкретного інструмента, лишалась у центрі уваги. Жодне заняття не будується на заздалегідь підготовленому відео замість роботи наживо.
День 1: Швидкий старт: агент, Rules, Skills і MCP
- Перший контакт: агент пропонує, ви вирішуєте — і вчитесь бачити, коли він помиляється впевнено.
- Живий показ: Із порожньої теки до підключеного, правильно налаштованого репозиторію: чистий Next.js, AGENTS.md і Rules як статичний контекст, реальний skill, MCP-конектор для актуальної документації — усе будується на очах групи, з observability (лог кожної дії агента) від першого коміту.
- Репозиторій, налаштований так, що агент корисний з першої години
- Різниця між «агент запропонував» і «агент зробив» — і коли яка потрібна
День 2: Context Engineering: статичний і динамічний контекст
- Агент рівно настільки розумний, наскільки якісний контекст ви йому підготували — і саме тут більшість втрачає результат.
- Живий показ: Будуємо контекст як інженерний артефакт: статичний (AGENTS.md, Rules — те, що агент знає завжди) проти динамічного (Skills, MCP — те, що підвантажується за потреби), плюс перший subagent з власним ізольованим контекстом для вузької підзадачі. Потім одна реальна вимога делегується від початку до кінця; валюта довіри — тести, типи, лінт, скриншот, structured output із чіткою схемою, а не людина, яка стежить у процесі. І перші guardrails: що агенту заборонено чіпати.
- Статичний проти динамічного контексту: що агент знає завжди, а що підвантажує за потреби
- Як сформулювати задачу так, щоб агент міг довести, що виконав саме її
День 3: Spec-Driven Development
- Від «зроби цю задачу» до «дійди до цієї мети» — якісно інший тип делегування.
- Живий показ: Вимога стає доказом за принципами Spec-Driven Development (SDD): спершу специфікація з вимірною метою (строга TypeScript-збірка без жодного явного any, час до інтерактивності нижче 1 секунди) — не фіксований список задач. Агент ітерує без нагляду в межах agentic loop (план → дія → тест → перевірка), з наперед заданим бюджетом ітерацій і токенів, щоб цикл не пішов у розгін.
- Специфікація до коду: мета, обмеження, вимірний критерій готовності — замість розпливчастого «покращ це»
- SDD-цикл: propose → apply → archive та детерміновані quality gates
День 4: Workflow паралельних сабагентів
- Коли одного агента вже не досить — і як побудувати workflow, що координує кількох subagents, не втрачаючи контроль.
- Живий показ: Карта залежностей між частинами роботи — спрямований ациклічний граф (Directed Acyclic Graph): що можна робити паралельно, а що тільки послідовно — стає прописаним workflow. Агент-оркестратор розподіляє незалежні частини між кількома subagents, кожен у власному ізольованому sandbox (паралельні worktree) — класичний патерн orchestrator-worker. Навмисно спровокований false parallelism — два subagents зіштовхуються на одному файлі — і виправлення через правильну декомпозицію workflow, наживо. Тут же — керування витратами: model routing (дешева модель на механічну частину, сильна — на верифікацію) і бюджет токенів на кожного subagent'а.
- Патерн orchestrator-worker: один агент розподіляє, кілька subagents виконують
- Різниця між імпровізацією в чаті й прописаним workflow, який можна відтворити
День 5: Harness автономних агентів: фабрика проєктів
- Тут закінчується «користуватись агентом» і починається «керувати фабрикою, що працює, поки ви спите».
- Живий показ: Subagents-виконавці із заняття 4 і агент-перевірник з'єднуються в один цілісний, задокументований workflow: оркестратор запускає виконавців, передає результат перевіряючому агенту на іншій моделі, і весь ланцюг детермінованих guardrails-гейтів спрацьовує без втручання людини, поки не трапиться виняток. Повна observability на кожному кроці — трасованість, telemetry, eval-звіти і вартість: скільки токенів коштувала кожна зміна. Перевірка — у стилі red-team (навмисно шукає, що зламано), структурно не може просто погодитись. Circuit breaker зупиняє цикл при повторній невдачі й ескалює до людини. Окремо — 15–20 хвилин про ризик, межі впливу зміни (blast radius) і швидкий rollback.
- Ланцюг guardrails з повною observability, який не пропустить непідтверджену роботу
- Роль людини, що звужується до «лише за винятком» — і чому це насправді сильніше рішення
День 6: Agentic Engineering для brownfield-проєктів
- Усе, що ви щойно навчились робити — перевірене на реальнішому й складнішому матеріалі: коді, який писала не ваша команда, а можливо, вже й ніхто активно не підтримує.
- Живий показ: Один наскрізний сценарій на підготовленому brownfield-репозиторії: швидке відновлення контексту, делеговане завдання зі скоупом і доказами, і той самий ланцюг guardrails-гейтів — тепер у sandbox-гілці з обережністю до чужого blast radius і миттєвим rollback за потреби. Завершується чесною розмовою про те, що саме важче на чужому коді і чому.
- Завершення курсу: Розбір рубрики capstone, включно з журналом автономності, на реальному прикладі. Що лишається людським на будь-якому рівні автономності: чи достатньо доказів, щоб випустити зміну; фінальне рішення «так, ні чи переробити»; здатність пояснити команді, що саме змінилось і чому це безпечно. І чому пояснення рішень — навіщо, а не лише що — стає дорожчим активом, коли агент не пам'ятає попередньої сесії.
- Швидке відновлення контексту в коді, який ви не писали
- Той самий процес, застосований з обережністю до чужого blast radius
Ментор: Вʼячеслав Колдовський
— Founder Dev AI Consulting
— 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 6 онлайн-трансляцій (~15 годин)
Презентації та матеріали
Доступ до запису курсу на навчальній платформі
Доступ до чату в ТГ, де спікер буде відповідати на питання
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.