Сборка с AI: рабочее место, сервис на FastAPI, данные и чтение сгенерированного кода
Код пишет модель. Вы решаете, что должно получиться, и проверяете, что получилось на самом деле.
Недели 5–7блок 3 из 5
24 ч6 уроков
16материалов, из них видео: 2
1тренажёров в браузере
Результат блокаУ вас есть небольшой работающий сервис, понятная структура данных и привычка замечать, где сгенерированный код делает вид, что всё в порядке.
Уроки
1. Рабочее место: Python, редактор с AI, секреты · 2 ч
На вашем компьютере запускается пустой проект с отдельным окружением, AI-ассистентом и защищёнными ключами.
Главная мысль: Всё, что нужно проекту, перечислено в requirements.txt. Если проект запускается только у вас, это пока черновик.
2. Сервис как договор с внешним миром · 6 ч
Умеете сделать несколько адресов сервиса, описать данные запроса и коды ответа. Учить фреймворк целиком не нужно.
Главная мысль: Код ответа и форма данных — договор. По нему другие программы понимают, получилось или нет.
3. Данные: таблицы под задачу, а не под библиотеку · 4 ч
Нарисуете три-четыре таблицы и напишете четыре запроса, которые отвечают на вопросы о продукте.
Главная мысль: Сначала вопросы («сколько идей закрыли за неделю»), потом поля в таблицах.
4. Читать сгенерированный код, а не переписывать · 6 ч · тренажёр
Проверяете изменения: спрятанные ошибки, неверные коды ответа, случайные пароли в коде, лишние файлы.
Главная мысль: Стиль вторичен. Ищите места, где код делает вид, что всё получилось, хотя это не так.
5. Интерфейс: сгенерировать и пройти самому · 4 ч
У вас есть один путь пользователя до конца. Учебник по фронтенду при этом не нужен.
Главная мысль: Генератор интерфейса снимает с вас вёрстку, но не вкус и не понимание задачи.
6. Правила проекта для модели · 2 ч
В проекте лежит короткий файл с правилами: что за технологии, как запускать тесты, что нельзя трогать, как оформлять коммиты.
Главная мысль: Правила, записанные в проект, работают каждый раз. Правила из личного чата уедут вместе с вами.
Разборы, пошаговая практика, типичные ошибки, материалы и тренажёры — внутри курса после входа.
Первый блок занимает пару вечеров. После него станет понятно, чем работа продуктового инженера отличается от «попросить нейросеть написать код и надеяться на лучшее».