AI Product Engineer Vol. 2
Агенты, которым можно делегировать результат
Продвинутый курс для тех, кто уже построил AI-агента.
На первом курсе вы собрали AI-коллегу; здесь вы учитесь отдавать ему работу крупнее, дешевле и с меньшим количеством проверок - и принимать задачи от чужого AI: пользователя в ChatGPT или Claude, коллеги через issue или Slack. За 6 сессий разбираем, где большая LLM не нужна, как работать с данными больше контекста модели, как пережить падение агента без дублей, как проверить собственного AI-судью, как дорогая модель учит дешёвую и как довести нового пользователя до результата внутри чужого AI. Каждый приём - сначала на тренажёре с ловушками, затем на вашем workflow (или на готовом стартовом проекте, если своих данных нет), и каждый шаг измеряется: стало ли на самом деле дешевле и меньше ревью. Для выпускников AI Product Engineer любого потока и разработчиков, у которых уже есть работающий агент. Не подойдёт - вернём деньги: 14 дней, без вопросов.
Что такое AI Product Engineer Vol. 2?
AI Product Engineer Vol. 2 - продвинутый курс для разработчиков, которые уже строят AI-агентов, и продолжение курса AI Product Engineer. Первый курс учит построить AI-коллегу. Второй учит отдавать ему работу крупнее, дешевле и с меньшим количеством проверок - и измерять, произошло ли это на самом деле. За 6 сессий вы разбираете шесть приёмов: какому шагу нужна большая LLM, а какому хватит маленькой модели или правил; как агенту работать с данными больше своего контекста и помнить только проверенное; как пережить падение агента без дублей; как проверить собственного AI-судью; как дорогая модель настраивает дешёвую на исправлениях пользователей; как довести нового пользователя до результата внутри ChatGPT и Claude. Каждый приём - сначала на тренажёре с ловушками, затем на вашем workflow или на готовом стартовом проекте. Возврат денег в течение 14 дней - без вопросов.
Чему вы научитесь
- ▸Решать, какому шагу нужна большая LLM, а какому хватит маленькой модели, правил или кода, - и считать цену одного принятого результата в долларах и в минутах человека
- ▸Давать агенту работать с данными, которые не влезают в контекст модели, и строить память, которая хранит только проверенное и не путает клиентов
- ▸Собирать агентные системы, которые переживают падение воркера без дублей и без действий по отозванному согласованию
- ▸Проверять собственного AI-судью по человеческой разметке и находить, где хорошее среднее прячет пропущенные ошибки
- ▸Настраивать дешёвую модель с помощью дорогой на исправлениях пользователей - и принимать изменение, только если оно не хуже ни для одного клиента
- ▸Доводить нового пользователя до результата внутри ChatGPT или Claude, с честными статусами долгих задач
Что потребуется
- ✓Вы уже построили хотя бы одного AI-агента или AI-фичу и каждый день работаете с Claude Code
- ✓Выпускник AI Product Engineer любого потока - или проходите короткую практическую проверку готовности перед стартом
- ✓Свой проект или рабочие данные желательны, но не обязательны: для обоих треков есть готовые стартовые проекты
Расписание занятий
Что вы получите
Таблица делегирования
На вашем workflow или на готовом стартовом проекте: базовая линия и минимум два измеренных изменения: принятые результаты, серьёзные ошибки, цена и минуты ревью на принятый результат, время. Честное «не стало лучше, и вот почему» - тоже результат.
Шесть скиллов для Claude Code
По одному на каждый приём курса: сравнение архитектур, аудит памяти, проверка восстановления после сбоя, аудит судьи, приёмка изменений, проверка пути пользователя. Проверены за пределами тренажёра.
Тренажёр Lead Scout
Агент с данными, судьёй, фоновыми задачами и коннектором для ChatGPT и Claude - чтобы показать эти приёмы своей команде.
Путь нового пользователя внутри ChatGPT или Claude
Пройденный и записанный на тренажёре в реальном хосте (без доступа к хосту - на тестовом клиенте с записью хоста), с картой метрик: что вы видите, а что нет.
Разборы и демо-день
Два индивидуальных разбора ваших артефактов по 15 минут (после 3-й сессии и перед демо-днём), обратная связь по рубрике на каждое обязательное задание (первичную проверку делает AI-ревьюер, спорные случаи и все материалы демо-дня читает преподаватель) и демо-день.
Сообщество
Доступ к сообществу выпускников.
Программа курса
Сессия 1: Где большая LLM не нужна
Какие шаги должны генерировать текст, а какие - принять решение, найти данные или просто выполнить код? Сравниваете на одной задаче большую LLM, маленькую модель, правила и гибрид, который умеет отказаться от ответа. Считаете не цену токена, а цену принятого результата: все попытки, фолбэки и минуты человека. Правило остановки пишете до эксперимента - «оставить как было» тоже законный итог.
Сессия 2: Контекст как данные
Агент отвечает по данным, которые не влезают в его контекст: пишет в песочнице код, который фильтрует, соединяет и считает, а модели отдаёт только смысловые подвопросы. Сравниваете это с хорошим поиском. Затем память: находите инструкцию, которую агент принял из документа за факт, и правку одного клиента, утёкшую к другому, - и пишете политику записи, которая это останавливает.
Сессия 3: Состояние вне агента
Запускаете трёх воркеров и сами убиваете одного посреди работы. Добавляете журнал и ключи идемпотентности: работа продолжается, дублей нет, правка пользователя не теряется, а согласование, отозванное во время сбоя, не используется. Дома сравниваете одного агента и команду при равном бюджете - и честно признаёте, если один лучше.
Сессия 4: Кто проверяет проверяющего
Проверяете AI-судью, которому уже доверяете, по человеческой разметке - не в среднем, а по срезам клиентов и рисков. Находите срез, где он пропускает ошибки, чините и пересматриваете решение первой сессии. В домашнем задании в паре меряете, сколько минут ревью экономит пакет доказательств и сколько ошибок вы всё равно пропускаете.
Сессия 5: Дорогая модель учит дешёвую
Дорогая модель читает исправления пользователей и предлагает изменения для дешёвой: скилл скоринга или порог маршрутизации. Изменение принимается, только если оно не хуже ни для одного клиента на выборке, которую вы не видите. Считаете точку окупаемости против большой модели - включая честный ответ «не окупается никогда» - и делаете откат.
Сессия 6: Ваш продукт внутри чужого AI
Новый пользователь подключает коннектор к пустому аккаунту в ChatGPT или Claude, и стартовый промпт упирается в тупик. Чините онбординг, учите долгую задачу честно сообщать статус («ещё ищу», «нашёл часть», «ничего», «ошибка»), проверяете, что повтор не создаёт дубль. Дома сравниваете, что видит модель и что видит пользователь, и повторяете путь на своём продукте; если вы строите продукт с помощью агентов, то же самое - когда задачу вашему конвейеру ставит коллега через issue или Slack.
Стоимость участия
Загрузка цен...
Гарантия возврата: 14 дней после старта — вернём 100% без вопросов
Чем курс отличается от альтернатив
| Критерий | Empatika | AI Product Engineer (первый курс) | SHVM «Оценка AI-агентов» | Maven: Frontier Agentic Engineering |
|---|---|---|---|---|
| Для кого | Уже строили агента: выпускники AI Product Engineer и разработчики после проверки готовности | Разработчики мидл+ и техлиды, первый агент | AI-, ML- и backend-инженеры, AI PM, техлиды | Senior- и staff-инженеры, технические PM с агентами в продакшне |
| Фокус | Делегирование: архитектура и экономика, контекст как данные, восстановление после сбоя, аудит судьи, обучение на исправлениях, продукт внутри ChatGPT и Claude | Harness, MCP, evals, мульти-агенты, голосовые агенты | Оценка агентов: датасеты, трейсы, судьи, автопромптинг | Память, панели LLM-судей, контракты передачи задач, флот агентов |
| Формат | 6 live-сессий по 2 часа, тренажёр + ваш workflow | 5 live-сессий по 2 часа | 5 live-сессий, 7,5 часа | 6 недель: в неделю 2 часа live, 4 часа проекта и 2 часа самостоятельно |
| Язык | Русский (данные тренажёра на английском) | Русский | Русский | Английский |
| Цена | $500-700, участникам наших курсов -25% | $400-600 | 79 999 ₽ (~$950) | $2,750 |
Сравнение на основе публичной информации. Цены и программы конкурентов могут меняться.
Частые вопросы
Остались вопросы? Напишите в Telegram или свяжитесь с нами
Готовы начать обучение?
Присоединяйтесь к сообществу профессионалов, которые уже используют AI для ускорения своей работы
Если оплата не открывается, откройте страницу в Safari или Chrome.