Новые складчины | страница 12

​

Курс включает в себя 12 частей:
1. Формирование идеи и цели съемки (13:08 мин)
2. Проработка сценария для сюжета (14:53 мин)
3. Прописывание персонажа (7:27 мин)
4. Создание персонажа (19:01 мин)
5. Подготовка товара (9:18 мин)
6. Одежда и образ для персонажа (11:50 мин)
7. Создание локации (8:51 мин)
8. Тестовые прогоны (8:46 мин)
9. Раскадровка сюжетной линии (12:21 мин)
10. Практика генераций (39:35 мин)
11. Доработка генераций (18:21 мин)
12. Сборка финальной версии (5:37 мин)

Также вы получаете:

• Набор необходимых промптов.
• Все референсы и базовые кадры для практики.
• Дополнительные уроки по созданию нейромодели и переносу образов, настройке позирования.
• Инструкцию по созданию кадров в гипервысоком разрешении (9200 мегапикселей — 9.2 гигапикселя внутри одной зоны)

Эти знания позволят вам получить основу для создания коммерческих съемок, а также частных. Сейчас специалистов, которые могут делать Ai съемки на подобном уровне мало, а спрос на такой продукт растет с каждым днем и вот 5 причин на это:

• Высокий уровень реализма, сравнимый с реальной фотографией, а порой вообще не отличимый.
• Доступ к локациям и любого уровня. В живой съемке большинство идей либо невозможно реализовать, либо они слишком дорогие в реализации.
• Одежда и образы любого уровня. Раньше это было проблемой и опять же несло финансовые затраты. Сейчас вы можете одевать модель в любую одежду любой стоимости.
• Предсказуемость. Клиентам надоело получать фотографии, которые не сходятся с портфолио, ИИ дает больше контроля и возможностей «переиграть».
• Низкая стоимость относительно живых съемок. Многие бизнесы будут выбирать заплатить Ai-специалисту, чем отдать 100+ тысяч на проект и оплату десятков пунктов по смете.

Такой набор плюсов переворачивает рынок с ног на голову и уже скоро ИИ съемок станет больше чем живых. Будьте в числе тех, кто сможет вовремя предложить продукт рынку.

Общая продолжительность всех видео — 2 часа 49 минут 8 секунд.

​

В интернете есть лишь один актив, который будет всегда в цене.
Именно на нём строится абсолютно любая площадка:

• Реклама.
• Крипта.
• Продажа товаров.
• Продажа услуг.

Это - человеческое внимание. Оно всегда конвертируется в деньги, когда:

• Человек смотрит.
• Человек кликает.
• Человек покупает.

Самое простое в этом списке - первое. Человек тратит своё время(а тратить его он очень любит), а кто-то зарабатывает на этом деньги.

Примеры?

• Чтение статей.
• Просмотры фильмов.
• Игры.
• Ролики.

Дальше - уже. Кликнет - часть из них. Купит - часть из кликнувших.
Но если ты умеешь генерировать внимание - клики и продажи неминуемы. Просто потому, что это статистика и математика, ничего личного)

Где за это платят больше всего?

Там, где от времени на сайте зависит доход компании. Самый простой пример - ютуб.
Человек находится на сайте, смотрит ролики, в них рекламу. Переходит по рекламе или не переходит, но ютуб получает отчисления от рекламодателей и платит тем, на чьих роликах была эта реклама(то есть ваших). Все в выигрыше.

В чём главная проблема?

Мало кто знает как генерировать такие ролики. Ролики, которые будут:

• Привлекать платёжеспособную аудиторию.
• Удерживать внимание.
• Которые будут досматривать.
• И которые легки и просты в производстве.

Но мы знаем как сделать процесс создания таких роликов простым и предсказуемым.

Есть два подхода для создания таких видеороликов.

• Монтаж.
• Полная нейрогенерёжка.

Я не умею монтажить!

• Вам не надо будет ничего снимать.
• Вам не надо будет работать с фрилансерами.

Всё, что вам нужно будет сделать - склеить ролик из подручных средств, которых просто десятки и сотни в интернете по готовой проверенной схеме.
Процесс склейки, обрезки и компоновки готового материала(которого в сети просто тонны) показан в нашем курсе от и до.
А также добавить туда наш фирменный нейросоус. Это специальные авторские промпты, которые превратят даже скучный ролик про монтаж трубопровода в видеобоевик, который будут досматривать до конца.
Я хочу работать через нейросети! Не хочу монтажить!
Не вопрос. Это второй подход в курсе и вы можете работать через них.

И для этого:

• Не надо будет оплачивать 100500 нейронок на все случаи жизни.
• Не надо будет путаться в десятках сайтов и создавать себе идиотские "дорожные карты" создания роликов.
• Не надо иметь миллионы на счету для старта.

Простой секрет создания взлетающих нейророликов
Конечно он кроется в промптах. И эти промпты не про то, что "ты - величайший сценарист из голливуда". Нам нужно не кино. Нам нужно, чтобы человек прилип к экрану на минуту. Этого достаточно.
С нашими промптами результат гарантирован.

Прекрати учиться и начни получать результаты!

Меня тошнит от курсов, которые длятся по несколько часов, модулей, недель, лет.
У нас с тобой может быть много денег, здоровья, любви, но у нас всегда мало времени!
Поэтому этот курс мы решили сделать максимально коротким.
Посмотреть его весь от и до ты сможешь за 1 вечер буквально.
Ты начнёшь внедрять этот курс в этот же день или на следующий. Никакого недельного изучения. Оставим это на тех, кто продаёт своим ученикам обёртку. Мы - результаты.
Первые результаты в виде просмотров и растущих каналов - через месяц(причём 2 недели ты будешь просто заниматься простой "ерундой").
И уже к лету ты сможешь построить свою империю на просмотрах таких роликов.

Я хочу больше денег!

Просмотры - вершина айсберга. Ведь если ты можешь генерировать просмотры - можешь генерировать и клики, а значит переходы человека с ютуб, а значит и продажи. Аксиома.
Первое, что надо будет сделать - получить переходы и подписки в телеграм.
Если у тебя будут просмотры, то будут и подписки. Это просто теория вероятности и статистка. Результат неизбежен.
Мы научим тебя переливать трафик грамотно(чтобы окупать его СРАЗУ после попадания людей в телеграм).

Ты получишь три способа монетизации через телеграм каналы

Специально для тебя мы создали уроки по трём способам монетизации трафика через телеграм каналы.

Теперь ты сможешь не только зарабатывать на ютуб-монете, но и внутри телеги.

• Народ сам набивается в телеграм.
• Ты действуешь по заранее проверенным алгоритмам.
• Складываешь деньги в карман.

Ты не будешь программировать, ты будешь тупо зарабатывать!

Ну кому этот кодинг сейчас нужен, серьёзно?) Время обучения кодингу прошло. Учить вайбкодить не будем, потому что ценим время своих клиентов.
Забирай готовые телеграм скрипты для автоматического заработка!
Мы создали для тебя ряд скриптов, которые помогут автоматизировать всю рутину в телеграм и отдадим их совершенно бесплатно.

А точнее:

Скрипт для ведения неограниченного количества телеграм каналов
С его помощью ты сможешь вести десятки и сотни телеграм каналов, уделяя этому 10 минут в день!

• Ты просто настраиваешь его под себя.
• Устанавливаешь на сервер по инструкции.
• Отдыхаешь, в то время как твои каналы наполняются свежим контентом каждый день.

Скрипт для рассылки рекламных сообщений
Продавать рекламу в каналах не просто. И либо ты уделяешь этому несколько часов времени в день, либо нанимаешь "менеджера по рекламе", которому ты обязан платить.
Забудь про эту ерунду. Это не для наших клиентов. Для них - лучшее.
Мы выдадим тебе скрипт, который будет рассылать рекламные сообщения по телеграм каналам на полном автомате - тебе останется просто обрабатывать заявки и складывать деньги в карман.

Скрипт секретарь
Простой скрипт, который будет пересылать сообщения с рекламного акка на твой основной.
Не все заявки целевые и не всегда ты можешь сидеть и мониторить их. Мы создали скрипт, который перешлёт заявки и уже только ты решишь на которые стоит отвечать, а на какие нет.

Софт для автоматической генерации видеороликов

А также самый главный наш апдейт - софт для генерации видеороликов на полном автомате.
Создан для тех, кто вообще не хочет работать и просто хочет выкладывать готовые ролики на свои каналы и получать практически полностью пассивный доход.
Софт полностью бесплатный, работает на доступных из России нейронках.
Позволяет генерировать ролики в формате пулемётной очереди.
Работает по принципу стиральной машинки.

• Загрузил сценарий(тоже делается нейронкой).
• Запустил.
• Забрал.
• Выложил на каналы.

Всё. К такому скромному перечню будет сводиться твоя работа.
Для тебя софт достаётся совершенно бесплатно.

Итого у тебя будет 5 способов монетизации.

• Зарабатывай официально через ютуб на просмотрах роликов.
• Продавай рекламу в телеграм каналах.
• Продавай трафик с ютуб в телеграм каналы.
• Продавай СРА товары.
• Продавай инфоподписки.

Даже если твои ролики не смогут по какой-то причине генерить трафик в телеграм - ты всегда сможешь зарабатывать на официальной монетизации ютуб.

Вот как устроен курс

Сам курс будет располагаться на обучающей платформе. Доступ к урокам возможен из под mac и windows.
Всё общение в канале и чате телеграм. Мы на связи по будням с 9-17(но вообще стараемся отвечать в любое время кроме выходных).
Доступ к материалам - бессрочный.
Внутри - никаких абонентских плат и допродаж.
В общем всё традиционно, ты нас знаешь)
Сколько денег понадобится для старта?
Всего есть два пути. Первый - практически бесплатный(я сижу именно на нём).
Условно бесплатный
Для старта тебе понадобится всего лишь 150 рублей в месяц на канал. Всё. Больше ничего. Я сижу именно на нём, потому что мне так удобнее и я не веду десятки каналов. А так как ролики делаются по 20 минут - я могу уделять час в день для работы над тремя каналами легко.
С минимальным бюджетом
Если хочешь вести пару каналов - это выйдет 6500 рублей в месяц(автомат на 95%).

Полная занятость

Так же есть вариант, где ты работаешь полностью на эту тему и ведёшь почти десятки каналов в месяц.
Сама нейронка требует 10к в месяц. Через неё ты можешь вести десятки каналов. По сути это единственная трата.
Симка(можно и лучше РФ) - в зависимости от того, какой тариф берёшь.
Прокси - 166 рублей. А также оплата отдельного сервиса по озвучке.
В данном случае получается, что чем больше - тем дешевле. Но этого надо дойти.
Научим экономить на нейронке 50%
Мы расскажем как тратить на создание роликов в два раза меньше денег с помощью одного простого трюка, который будет доступен только участникам курса.

​

Ваши результаты после Computer Vision School:

• Портфолио из 4 реальных web-приложений с CV проектами.
• Сертификат о прохождении программы.
• Навык моментального создания мощных приложений с CV через vibe coding.

Программа:
Занятие 1. Object Detection и Tracking.

• Детекция объектов на изображениях и видео с использованием готовых моделей.
• Поиск и классификация объектов, отслеживание перемещения в кадре и подсчет их количества.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки и обработки изображений и видео с визуализацией результатов.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): генерация кода для инференса моделей, обработки видео и трекинга объектов.

Занятие 2. Сегментация изображений.

• Выделение объектов на уровне пикселей с помощью современных моделей сегментации.
• Интерактивное выделение объектов, получение масок и работа с изображениями для удаления фона и точного выделения элементов сцены.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для работы с изображениями и получения масок.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): обработка изображений, вызов моделей сегментации и возврат результатов в интерфейс.

Занятие 3. Обучение нейросети с нуля для классификации изображений.

• Полный цикл обучения модели классификации: подготовка датасета, разделение на обучающую и тестовую выборки, обучение модели и оценка качества.
• Основные метрики, визуализация процесса обучения и результатов.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для загрузки изображений и получения предсказаний.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): настройка обучения моделей, сохранение весов и инференс для новых данных.

Занятие 4. Большое исследования рынка CV и разбор ключевых CV задач.

• Анализ рынка CV, обзор всех типов СV задач, ключевые области применения.
• Примеры использования в разных отраслях, разбор ТОП мировых и российских кейсов внедрения CV.
• Возможности и перспективы направления CV в 2026 году.
• Оценка текущего рынка вакансий и требований к специалистам.

Дополнительный модуль:

• Временные ряды и табличные данные: анализ и прогнозирование.
• Работа с табличными данными и временными рядами, включая подготовку данных, построение моделей и оценку качества прогнозов.
• Разработка web-приложения в Google AI Studio для ввода параметров и получения прогнозов.
• Backend разработка в Google Colab с помощью GPT (vibe coding): загрузка данных, обучение модели и генерация прогнозов на новых значениях.

Спикер Computer Vision School - Дмитрий Романов

• Senior AI
• Senior .net в Luxoft
• AI разработчик с 2003 года
• Руководитель IT проектов с 2011 года
• Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс

​

Научитесь использовать искусственный интеллект для автоматизации уроков, проверки работ и персонализации обучения.

Что мешает вам эффективно применять нейросети в обучении:

• Недостаток времени и перегруженность рутиной
  • Постоянная подготовка уроков, проверка работ – на инновации просто не остается времени.
• Сложности с выбором инструментов
  • Слишком много сервисов – какие действительно работают?
• Отсутствие четкого понимания, с чего начать
  • Нейросети кажутся сложными, а учебники по ним перегружены теорией.
• Ощущение, что ИИ – это только для программистов
  • Везде сложные термины, код, технические нюансы.
• Страх, что технологии вытеснят педагога
  • Кажется, что машины заменят учителя, а живое общение исчезнет.
• Нет поддержки и готовых решений
  • Остается только самостоятельно разбираться, теряя время и мотивацию.

Как я упростила работу с нейросетями:

Раньше освоение нейросетей для преподавания казалось сложным:

• десятки инструментов, технические нюансы, страх «что-то сломать» и отсутствие понятных инструкций.

Но я нашла решение.

• Я разработала чёткую систему, которая позволяет легко и без стресса внедрять AI в учебный процесс.

Почему это работает:

• Простые шаги – без сложных терминов, только нужные инструменты и практические кейсы.
• Проверено на практике – я сама использую нейросети в работе и делюсь тем, что реально помогает.
• Снимает страх перед технологиями – больше никаких догадок, что и как применять.

Теперь даже те, кто считал, что «нейросети – это не для них», создают учебные материалы в разы быстрее и делают уроки интереснее.

Вот что ты получишь после прохождения курса:

• Освоите пошаговый процесс работы с нейросетями, избавившись от страха перед технологиями и неопределённости.
• Быстро разберётесь с инструментами и научитесь применять нейросети для автоматизации рутинных задач: от создания материалов до проверки работ.
• Получите понятное и структурированное руководство по внедрению AI в образовательный процесс: какие сервисы использовать, как адаптировать их под разные задачи и уровни учеников.
• Сможете быстрее готовить уроки, экономя часы на подготовке, тестах и обратной связи, повышая продуктивность и вовлечённость студентов.
• Избавитесь от перегруженности и рутины, ведь теперь у вас будет чёткая система и готовые инструменты, которые работают за вас.

Программа:

• Введение. Приветственное слово.
• Расширения Google
  • DeepL
  • Merlin
  • Jungleai
  • Brisk Teaching
• Планы уроков
  • Roshi.ai
  • School.ai
  • Copilot
• Викторины и тесты
  • NoleJ
  • Conker
  • Prep AI
  • QuestionWell
  • Quiz Wizard
  • Quizalize
  • Twee
  • MagicFormApp
• Презентации
  • Beautiful AI
  • SendSteps
  • Slides AI
  • Curipod
  • SlidesGPT
  • Classpoint
• Создание изображений
  • Craiyon
  • Stable Diffusion
  • RunWay
  • Leonardo AI
• Изучение языков
  • Soofy
  • GPTionary
  • TalkPal
• Управление классом
  • Formative AI
  • Parlay
• Чаты
  • Perplexity.ai
  • ChatGPT
  • Consensus
  • Character.ai
• Дополнительно
  • QuillBot
  • Chat PDF
  • Crossplag
  • Random Face Generatior
  • Summarize.tech
  • Super Meme
  • Essay Grader

Тариф Базовый

• 44 видеоурока

​

Как заставить ИИ слушаться? Как приучить его к глоссарию? Как ускорить перевод и не тормозить на пост-редактуре? Как скрестить ИИ с CAT-системой? Большой курс о том, как построить и настроить конвейер переводов из CAT + ИИ + базы знаний + Python.

Этот курс про то, как объединить передовые технологии работы с текстом в конвейер качественного и быстрого письменного перевода.

В этом курсе мы научимся сочетать возможности разных подходов и технологий:

• CAT — для единства терминологии и перевода предложений;
• ИИ — для интеллектуальной, ускоренной и стабильной подготовки чернового перевода с учетом базы знаний, наработок и терминов;
• Python — для автоматизации извлечения терминов и обработки файлов глоссария.

Самое важное, что в этой схеме конвейер не заменяет переводчика, а лишь оптимизирует его работу, всегда оставляя последнее слово за ним.

Программа предназначена для профессиональных переводчиков, студентов лингвистических вузов и всех тех, кто хотел бы глубже ознакомиться с инструментами автоматизации работы с текстами и повысить эффективность использования ИИ.

Программа:

1. Введение в экосистему
   • Обзор рабочих процессов и применяемых инструментов.
2. Ваш ИИ-помощник
   • Знакомство c ИИ-ассистентом и базовыми техниками промптинга для перевода.
3. Механизм RAG
   • База знаний и терминов для ИИ-ассистента.
4. Python
   • Знакомство с онлайн-редактором скриптов, настройка параметров извлечения терминов, получение списка частотных терминов.
5. Доработка глоссария с Python и ИИ-ассистентом
   • Подготовка структурированного списка терминов, перевод терминов, подготовка глоссария в приемлемых форматах для ИИ и для CAT.
6. Настройка CAT
   • Создание проекта, настройка и импорт структурированного глоссария, подключение глоссария и базы переводов, настройка параметров редактора.
7. Интеграция подготовленных инструментов
   • CAT + глоссарий → ИИ-ассистент + глоссарий и база знаний → CAT + пост-редактирование
8. Контроль качества и сдача проекта
   • Инструменты QA в CAT, выгрузка и редактирование финального перевода.

Лектор Евгений Бартов - редактор-переводчик, главред бюро ИТ-переводов, автор курсов по машинному обучению, ИИ, компьютерным сетям, а также кардиологии и неврологии. Член Союза переводчиков России.

​

Программа:
День 1 – Теория и глубокое понимание
База: как все устроено внутри

• Как LLM получает свои знания: три ключевых этапа обучения
• Как устроено «мышление» ИИ и почему он может быть гениальным в одном и путать простые факты в другом
• Концепция alien mind: что на самом деле внутри современных моделей и почему это остается «черным ящиком»
• Главная разница в обработке информации: модель vs человек

Ключевые понятия, которые нужны каждый день в работе

• Разные режимы «мышления» модели: Standard Thinking vs Deep Thinking. Когда и как переключаться, чтобы ИИ работал на тебя эффективнее человека
• Как на самом деле работает «память» ИИ и почему она может давать сбои
• Динамика смысла в длинных чатах: как сохранять контекст, использовать его на полную и избегать типичных рисков
• Эмерджентное поведение: почему кажется, что модель «понимает» и как это работает на самом деле

Осознанное и мощное использование ИИ

• Язык – главный инструмент настройки модели (промптинг как искусство)
• Как включается режим эмпатии и что именно запускает фильтры безопасности
• Искажения как встроенная фича: как предотвратить чрезмерную лесть и галлюцинации
• Скрытые опасности ИИ: когнитивная перегрузка, зависимость, изменения в собственном мышлении – и как их минимизировать

Секретный блок

• Проверка гипотез в реальном времени
• Деэскалация: как быстро выводить модель из эмоционального или зацикленного состояния
• Быстрая и мощная настройка любой модели через кастомные инструкции (шаблоны, которые работают сразу)

День 2 – Практика и персональная работа

• Личностные тесты через ИИ + глубокая кастомизация модели под ваш стиль мышления и задачи
• Разбор вашей реальной карьерной / продуктовой задачи с полной декомпозицией по слоям (от high-level до конкретных шагов)
• Анализ вашей личности и сборка персональной стратегии коммуникации, переговоров и влияния (с ИИ как коучем)
• 15+ полезных лайфхаков и приемов, которые реально экономят время каждый день при работе с разными моделями
• Короткий, но очень свежий обзор обновлений топовых моделей (на февраль 2026) – что нового появилось, в чем каждая модель сейчас объективно сильнее других.

Бонусы, которые вы получите сразу после вебинара:

• PDF с полным набором промптов с вебинара + 10 дополнительных мощных промптов специально для ускорения карьеры в IT / стартапах (экономия 5–10 часов в неделю уже через пару дней)
• Кураторский список книг по ИИ — те, которые стоит прочитать уже в 2026 году, чтобы быть впереди
• Подборка видео и каналов, которые помогут оставаться в курсе самых важных новостей и трендов без потери времени

Кому этот воркшоп будет максимально полезен:

1. Разработчикам, аналитикам, продактам, дизайнерам, тимлидам и инженерам в IT-компаниях и стартапах, которые уже используют ИИ, но хотят выжать из него в 2-3 раза больше ценности.
2. Специалистам внутри продуктовых команд (от инженеров до growth/marketing / ops /data), которые хотят делегировать рутину ИИ и получать результаты без «фантазий» и переделок.
3. Людям, которые принимают решения и влияют на продукт / бизнес, и хотят, чтобы ИИ помогал думать стратегически, а не просто генерировал текст.
4. Глубоким и системным специалистам, которые уже разбираются в сложных темах и используют ИИ не только для задач, но и для лучшего понимания себя, своих сильных сторон и зон роста.
5. Коучам и психологам, которым важно понимать возможности и риски, а также давать адекватную обратную связь клиентам, которые уже используют ИИ для усиления терапии.

Об авторе:

• 7 лет в корпоративной среде Европы
• Работа в компаниях лидерах индустрии
• Личный опыт прохождения испытательных сроков, сложных переговоров, повышений с поднятием зарплаты x2 от стандартного уровня
• Работа в качестве коуча с клиентами из топовых корпораций — Unity, Microsoft, Twitter, Amazon, Porsche, T-банк, Сбербанк, Яндекс — я знаю, с какими блоками сталкиваются люди на разных этапах карьеры и как их преодолеть
• Специалист по коммуникации с 20-летним стажем

​

Подписка 1 месяц

Что входит:

• Все курсы сразу: N8N, ChatGPT, Claude Code и вайбкодинг. Новые добавляю постоянно.
• Живые сессии: смотришь как я строю реальные проекты и задаёшь вопросы.
• Шаблоны, воркфлоу и скиллы для Claude Code. Берёшь и запускаешь.
• Закрытый Telegram-чат с людьми, которые реально применяют AI.
• Онбординг на 4 недели: 15-20 минут в день, понятное следующее действие с первого дня.
• Все записи сессий. Смотришь когда удобно, ничего не теряешь.

Частые вопросы

А вдруг не подойдёт?
Отменяешь в один клик. Без звонков и объяснений. Попробуй первый месяц и реши сам.

У меня совсем нет технического образования
Это нормально. Большинство участников начинают с нуля. Онбординг построен так, чтобы первые результаты были уже в первую неделю.

Чем это отличается от обычного курса?
Я строю реальные проекты прямо сейчас, ты видишь как это происходит. Записи тоже есть, но основа это живые сессии на текущих задачах.

​

За 8 недель научитесь с нуля собирать и запускать IT‑продукты — без разработчиков, только с помощью нейросетей:

• Программа 2026 года, 70% — практика
• 7+ ИИ-инструментов, в том числе бесплатные и доступные в РФ
• 3+ проекта: лендинг, CRM‑система, сервис бронирования и телеграм-боты
• Необязательно уметь писать код или работать с нейросетями
• 4 воркшопа, а в максимальном тарифе — +3 индивидуальные встречи с наставником
• Продуманная нагрузка, чтобы совмещать курс с работой

Вайбкодинг — разработка, которая не требует навыков программирования:

• Вы описываете идею и логику проекта, а нейросети — технически реализуют
• Благодаря ИИ вы будете делать готовые к реальной работе сайты и сервисы, которые можно развивать, масштабировать и связывать между собой

Кому подойдёт курс:

• Предпринимателям
  • Сможете быстро выводить на рынок новые продукты, проверять бизнес‑гипотезы и экономить на аутсорс‑разработке
• Продактам, проджектам, маркетологам
  • Научитесь создавать рабочие прототипы, снизите зависимость от разработчиков и автоматизируете рутинные задачи
• Тем, кто уже пробовал вайбкодинг
  • Перейдёте от создания чат-ботов к более сложным IT‑продуктам, настроите профессиональное окружение и сможете деплоить свои проекты

Соберёте 3+ продукта, полностью готовых к работе:

• Лендинг
  • С дизайн-системой, интерфейсными компонентами и обработкой лидов
• CRM-система
  • С админпанелью, логированием событий и автоматическими уведомлениями
• Сервис бронирования
  • С проверкой статусов, верификацией ошибок и панелью управления для администратора
• Телеграм-боты
  • В расширенном и максимальном тарифах — с аналитикой, уведомлениями и валидацией событий

Чему научитесь:

• Генерировать технические спецификации и программный код
• Создавать интерфейсы, добавлять интерактивные элементы
• Настраивать базовые интеграции по API
• Проектировать архитектуру и подключать базы данных
• Добавлять админпанели для управления бизнесом
• Автоматизировать сбор заявок, настройку уведомлений и подготовку отчётов
• Размещать проекты на облачных серверах
• Использовать GitHub для отслеживания изменений в коде
• Тестировать и рефакторить сгенерированный код, исправлять ошибки

С какими инструментами будете работать:

• Replit/Lovable
• Cursor
• DeepSeek
• Giga Code
• Alice AI LLM
• VS Code + AI-плагины
• GitHub
• Vercel
• Render
• PostgreSQL
• VPS
• Webhooks
• n8n
• Next.js
• Prisma

Курс рассчитан на 8–12 недель, нагрузка — 8–10 часов в неделю.

Программа:

• Знакомство с курсом и первая практика вайбкодинга:
  • Это бесплатная часть, чтобы вы освоились на платформе и определились, подходит ли вам программа
• Цикл и инструменты вайбкодинга:
  • Соберёте основу для вайбкодинг-проектов: проработаете структуру, выполните базовые настройки и подключите хранение данных.
• Сборка и развёртывание лендинга:
  • Соберёте посадочную страницу, проработаете дизайн‑систему и добавите интерфейсы компонентов. Настроите первую интеграцию и опубликуете проект.
• Создание CRM-системы:
  • Соберёте систему учёта лидов и сделок под свой продукт — с админпанелью, логированием событий и автоматическими уведомлениями.
• Разработка сервиса бронирования:
  • Настроите сценарии бронирования на основе динамической статусной модели — с верификацией ошибок и панелью управления для администратора.
• Бизнес-развитие MVP-версий. Телеграм-боты:
  • Подготовите свои проекты к применению в реальной бизнесе-среде: реализуете функциональность приёма платежей, настроите поисковую индексацию, автоматизируете рутинные операции.

Тариф Расширенная версия

• 10 недель обучения
• 5 воркшопов и 3 сессии ответов на вопросы
• 4 проекта с ревью: лендинг, CRM‑система, сервис бронирования и телеграм-боты
• Подключение биллинга, SEO‑оптимизация, аналитика и автоматизация рутинных операций

​

Станьте востребованным специалистом по созданию умных нейро-помощников за 2 месяца, даже если вы никогда не работали в ИТ.
Вы пройдете путь от первого запуска программы до получения реальных заказов и выйдете на стабильный доход от 150 000 руб./мес. при регулярной работе.

Что такое ИИ-конструктор? Это современный метод создания умных систем, где вы не пишете сложный код, а собираете рабочие решения из готовых блоков, как в конструкторе LEGO.

Вы просто соединяете визуальные элементы на экране, чтобы «научить» систему общаться с клиентами, обрабатывать заявки или вести социальные сети.

После курса у вас будет не просто диплом, а готовый набор инструментов, которые вы сможете сразу предложить бизнесу:

• Умный администратор для соцсетей
  Бот, который сам общается с людьми, отвечает на вопросы и записывает на услуги.
• Автоматический отдел продаж
  Система, которая собирает данные из заявок и аккуратно раскладывает их по таблицам.
• ИИ-копирайтер
  Помощник, который по расписанию генерирует и публикует посты в Telegram.
• Калькулятор стоимости
  Бот, который моментально рассчитывает цену услуги для клиента, снимая нагрузку с менеджера.

Программа обучения
Неделя 1. Первый запуск
Установка программы и создание самого простого помощника, который умеет передавать информацию.
Неделя 2. Первый ИИ-агент
Подключаем нейросеть (мозг) к нашему боту. Теперь он умеет «думать» и вести осмысленный диалог.
Неделя 3. Решения для бизнеса
Собираем 3 самых востребованных проекта: поддержку клиентов, сбор заявок и автопостинг.
Неделя 4. Работа с таблицами
Учим бота работать с Google Таблицами и базами данных, чтобы он мог сохранять и использовать информацию.
Неделя 5. Деньги и оценка
Учимся считать стоимость своей работы и составлять предложения, от которых клиенту сложно отказаться.
Неделя 6. Поиск клиентов
Оформляем профили на Авито и других площадках по проверенной схеме эксперта.
Неделя 7. Первый созвон и заказ
Как общаться с заказчиком, как составить договор и сделать так, чтобы вам доверяли.
Неделя 8. Масштабирование
План развития на будущее. Как вести несколько проектов одновременно и увеличивать свой доход.

​

Тариф Creator Pack

Набор workflow для ComfyUI для качественного создания фото и видео персонажа SFW и NSFW (OFM, AI инфлюенсер, ИИ модель)
Реалистичные фотографии
NSFW Высококачественные танцевальные видео
Точная синхронизация лиц и губ
Видео длительностью до 1-2 минут
Низкое количество артефактов

​

Программа курса:
УРОК 1. ЗНАКОМСТВО С КУРСОМ И ВВЕДЕНИЕ В РАБОТУ Начни с этого.
УРОК 2. ТЕХНИЧКА ДЛЯ БЫСТРОГО СТАРТА Техничка для подготовки и быстрого старта. Регистрация и прогрев новых аккаунтов.
УРОК 3. ПОЗИЦИОНИРОВАНИЕ И УПАКОВКА ПРОФИЛЯ Готовим аккаунт перед водопадом трафика.
УРОК 4. ФОРМАТЫ КОРОТКИХ РОЛИКОВ ДЛЯ ВЫКЛАДКИ Формула роликов на миллионы просмотров.
УРОК 5. ИДЕИ, КОТОРЫЕ ТОЧНО ЗАЛЕТЯТ В РЕКОМЕНДАЦИИ Где искать идеи для заголовков, которые точно залетят на миллионы просмотров.
УРОК 6. КАК СОЗДАВАТЬ ЦЕПЛЯЮЩИЕ РОЛИКИ С ПОМОЩЬЮ ИИ-АГЕНТА Скринкаст работы с обученным ИИ-агентом в чате GPT для создания заголовков роликов формата нейроописаний.
УРОК 7. СОСТАВЛЯЕМ ОПИСАНИЯ К РОЛИКАМ С ПОМОЩЬЮ ИИ-АГЕНТА Скринкаст работы с обученным ИИ-агентом нейроописаний, которые реально вовлекают. УРОК 8. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ. КАК УСИЛИТЬ ОТВЕТЫ ОТ CHATGPT Промпты для усиления заголовков и описаний.
УРОК 9. ВИДЕО-ПОДЛОЖКИ Типы видео-подложек для наших роликов нейроописаний, которые цепляют с первых секунд.
УРОК 10. ОЖИВЛЯЕМ VEO3 И СОЗДАЕМ ВИРУСНЫЙ ИИ-РОЛИК Два видеоурока, в которых ты разберешься с генерацией видео через VEO 3.
УРОК 11. МОНТАЖ И ВЫКЛАДКА Выкладываем первый ролик формата НейроОписаний.
УРОК 12. ФИШКИ ПО РАЗГОНУ ПРОСМОТРОВ REELS Продвинутый уровень контент-завода.
УРОК 13. НЕЙРОВОРОНКА Масштаб и автосистема контент-завода через подключение чат-бота.
УРОК 14. МАСШТАБИРОВАНИЕ ИИ-КОНТЕНТ-ЗАВОДА Контент-ферма, TikTok, YouTube.
УРОК 15. КАРУСЕЛИ Масштабирование охватов через карусели.
УРОК 16. ПАРСЕР ДЕФИЦИТНЫХ ИДЕЙ Автоматизация поиска заголовков для Reels и идей для каруселей.
УРОК 17. МАССЛУКИНГ - ПРИВЛЕКАЙТЕ ЕЩЕ БОЛЬШЕ ЦЕЛЕВЫХ ЛИДОВ Новый способ привлечения лидов в воронку, который не зависит от алгоритмов соцсетей. УРОК 18. ДЕНЕЖНЫЕ ВИДЕО Масштабирование за счет выкладки роликов на узкую тему
УРОК 19 Модуль про создание нейроконтента. Создание реалистичного ИИ аватара для ведения блога

Это единственный способ заработка в интернете, который я знаю, где даже новичок может легко и интересно зарабатывать 5−10−20−30 и даже 50 тысяч рублей в день.
И при этом деньги приходят каждый день, а не раз в месяц, как привычная зарплата на работе.
Пока соцсети отчаянно сражаются за формат коротких видео, у нас есть возможность совершенно бесплатно привлекать тысячи клиентов и зарабатывать суммы, которые даже неприлично озвучивать вслух.
Просто выкладываешь видео -> получаешь деньги.
Вот и вся работа.
Если ты умеешь копировать текст и вставить его куда-то в интернете, поздравляю — ты уже квалифицирован для этой работы.
Да, это не сложнее, чем отправить мем другу, а результат может быть в разы круче любой работы в найме.
Конечно, при условии, что ты будешь уделять этому достаточное количество времени и системно выкладывать ролики по моей формуле.

​

Научитесь создавать и внедрять ИИ-продукты: от LLM и RAG до агентных архитектур и продакшен-инфраструктуры.

ИИ-инженер превращает мощь нейросетей в рабочие бизнес-решения.

Сегодня любой бизнес хочет использовать ИИ, но просто подключить LLM уже недостаточно. Компаниям нужны полноценные ИИ-решения, которые встроены в процессы компании и становятся частью продукта: работают с данными, отвечают на запросы и выполняют задачи.

Именно это и делает ИИ-инженер — проектирует и внедряет надёжные, управляемые и масштабируемые решения на основе LLM: от точной генерации и RAG до агентов с доступом к инструментам и интернету.

Чему научитесь:

• Научитесь превращать LLM в работающие ИИ‑продукты
• Настроите и оптимизируете LLM под бизнес‑условия
• Построите RAG-систему с точным поиском и оценкой релевантности
• Разработаете AI-агентов с инструментами, памятью и контролем поведения
• Организуете оркестрацию ИИ-компонентов и асинхронную обработку запросов
• Выведете ИИ-сервис в продакшн с мониторингом и версионированием

Курс подойдёт тем, у кого есть опыт работы с данными, Machine Learning и Deep Learning:

• ML-инженеры
  • Научитесь проектировать и внедрять ИИ-системы на базе LLM: от управления качеством генерации до построения полноценных сервисов. Расширьте классический ML-подход в сторону современных ИИ‑продуктов
• DL-инженеры и NLP-специалисты
  • Разберётесь, как превращать модели и эксперименты в работающие ИИ-решения: строить системы поиска и генерации, проектировать поведение агентов и интегрировать их в продукты
• MLOps специалисты
  • Освоите специфику эксплуатации LLM-систем: научитесь управлять стабильностью, производительностью и качеством генерации в продакшен-среде и поддерживать ИИ-продукты на всех этапах их жизненного цикла

Программа курса:

Спринт 1. LLM в ИИ-продукте: управление генерацией, качеством и контекстом
3 недели — 6 тем — 1 проект Модуль посвящён использованию LLM как управляемого генеративного компонента в продуктах.

Вы разберётесь, как устроена генерация текста, длинный контекст и инференс. Научитесь управлять качеством, стабильностью и стоимостью генерации, а также выбирать оптимальные настройки моделей под бизнес-ограничения.

• Тема 1. Архитектура LLM и генерация текста. Разбор decoder-only архитектуры, механизма attention и автогрессивной генерации. Как проходит один шаг генерации токена и из каких этапов складывается инференс модели.
• Тема 2. Управление генерацией и качеством ответов. Temperature, top-p, top-k, repetition penalty и другие параметры генерации. Как они влияют на стиль ответов, устойчивость и воспроизводимость результатов в продукте.
• Тема 3. Длинный контекст как продуктовая проблема. Проблемы генерации на длинных последовательностях: деградация качества, рост latency и ошибки внимания. Подходы к проверке стабильности и качества вывода на длинных входах.
• Тема 4. Позиционное кодирование и масштабирование контекста. RoPE, ALiBi и YaRN: как разные способы кодирования позиций влияют на доступный контекст, качество генерации и совместимость с готовыми моделями.
• Тема 5. Инференс LLM в реальных системах. Онлайн-инференс, batching и работа с KV-cache. Использование vLLM, flash-attention и квантизации для ускорения инференса и снижения стоимости.
• Тема 6. Когда не нужно дообучение. Инженерный взгляд на адаптацию LLM: почему в большинстве продуктовых задач fine-tuning избыточен. Как отличить проблему генерации, которую решает настройка инференса, от задачи, где действительно требуется отдельная модель.
• Практическая работа по спринту
• Соберёте LLM-сервис для генерации текстов по конкретному бизнес-кейсу, оцените качество и производительность модели на реальном наборе данных, настроите оптимальные параметры генерации для продакшен-сценария.

Спринт 2. Путь от данных до ответа в RAG
3 недели — 5 тем — 1 проект

Модуль посвящён построению систем поиска и генерации на основе RAG и векторных представлений. Вы разберётесь, как устроены внутренние механизмы поиска, ранжирования и генерации, а также освоите эффективное использование готовых библиотек и инструментов для быстрого внедрения решений в продуктах.

• Тема 1. Подготовка данных для RAG. Очистка, нормализация, создание чанков и обработка pdf, txt, html.
• Тема 2. Эмбеддинги и векторное представление. Создание векторов с помощью трансформеров и OpenAI API, применение снижения размерности через PQ, понимание различий bi- и cross-encoder.
• Тема 3. Векторные базы и индексы. FAISS (IVF, HNSW, IndexFlat), Chroma, Qdrant, настройка поиска и ранжирования, выбор стратегии под бизнес-задачу.
• Тема 4. Архитектура RAG. Построение полного retrieval и генеративного пайплайна, интеграция поиска и генерации, гибридные подходы для повышения качества и скорости.
• Тема 5. Оценка качества RAG. Метрики retrieval и генерации, эксперименты с ранжированием, использование LLM-as-judge для проверки релевантности и точности ответов.
• Практическая работа по спринту
• Создадите рабочий RAG-пайплайн: подготовите данные, создадите векторную базу, реализуете поиск и генерацию ответов с помощью LLM, проведёте оценку качества и протестируете систему на реальных данных.

Спринт 3. Агентные системы и их оркестрация
3 недели — 5 тем — 1 проект

Модуль посвящён созданию и координации AI-агентов: от single-agent систем до мультиагентных архитектур с инструментами и внешними сервисами. Вы научитесь проектировать агенты, организовывать их взаимодействие и управлять их поведением в продуктах, обеспечивая согласованную работу нескольких сервисов.

• Тема 1. Function calling и внешние инструменты. Использование функций OpenAI и LangChain, structured output, настройка безопасных вызовов и обработка ошибок.
• Тема 2. ReAct и агентные системы. Построение ReAct-агента с набором инструментов, создание мультиагентных систем, LLM-as-judge для оценки качества и релевантности ответов.
• Тема 3. AI guardrails и контроль поведения. Фильтрация действий агента, предотвращение галлюцинаций, ограничение и проверка корректности поведения.
• Тема 4. Интеграция с интернетом. Взаимодействие с веб-контентом, реализация функций на примере Wikipedia и Deep Research, использование API внешних сервисов.
• Тема 5. Оркестрация LLM. Chaining, пайплайны, управление последовательностью вызовов и интеграция нескольких агентов через LangChain и LangGraph.
• Практическая работа по спринту
• Разработаете AI-агента, который выполняет цепочку задач с внешними инструментами и интернетом, оценивает свои ответы и интегрируется в рабочий сервис.

Спринт 4. Продакшен и MLOps ИИ-систем
4 недели — 6 тем — 1 проект

Вы изучите, как собрать ML/LLM-пайплайн в продакшен, включая оркестрацию моделей, API-интеграции, асинхронные вычисления и мониторинг. Модуль направлен на практическое внедрение LLM-решений, fine-tuning, оценку качества и эксплуатацию систем в реальных бизнес-кейсах.

• Тема 1. Деплой и контейнеризация. Создание API, упаковка моделей в Docker, настройка параметров инференса, подготовка модели к боевому использованию.
• Тема 2. Асинхронность и батчинг. Ускорение обработки запросов, управление нагрузкой и latency, оптимизация потоков данных.
• Тема 3. MLOps и мониторинг. Контроль версий моделей, MLflow для трекинга экспериментов, Prometheus и Grafana для мониторинга метрик и ошибок.
• Тема 4. Интеграция внешних сервисов. Вызовы API, пайплайны LLM + RAG + агенты, обработка ошибок, контроль корректности и качества.
• Тема 5. Безопасность и надёжность LLM-систем. Prompt injection и джейлбрейк, утечки данных через контекст, контроль рисков ИИ-систем.
• Тема 6 Оценка и улучшение. Метрики качества генерации, RAG и агента, оптимизация производительности под реальные бизнес-кейсы.
• Практическая работа по спринту
• Соберёте продакшен-сервис AI, объединяющий LLM, RAG и агента, с мониторингом, версионированием и асинхронной обработкой реальных запросов.

Финальный проект
2 недели — 1 дипломный проект

Вы создадите AI-ассистента для службы поддержки компании с LLM, RAG, агентом и продакшен-инфраструктурой: от данных до мониторинга.

​

На этом мастер-классе вы научитесь использовать искусственный интеллект на полную мощность для решения реальных задач в работе и жизни.

Под руководством Анастасии Бунак разберём, как правильно формулировать запросы к нейросетям, чтобы получать точные и полезные ответы.

Самое главное — сразу перейдём к практике: эксперт разберет ваши кейсы и на каждом конкретном примере расскажет, как подходить к задаче, какие инструменты использовать, как выстраивать цепочку действий с ИИ для достижения результата.

Вы узнаете:

— где можно использовать нейросети максимально эффективно;

— как составлять запросы к нейросети, чтобы получать релевантные и точные ответы;

— какие ограничения нейросетей нужно учитывать, чтобы избежать типичных ошибок при работе с ними;

— как встроить ИИ в свои рабочие и жизненные процессы без лишних усилий.

«Будем работать с ИИ в режиме реального времени. Погрузимся в мир нейросетей, чтобы открыть для себя новые инструменты для роста эффективности и вдохновения на каждый день».

Анастасия Бунак — ИИ-энтузиаст и автор корпоративных курсов по обучению нейросетям для крупных финтех-компаний. 20 лет опыта в финансовой индустрии в ролях операционного директора, руководителя департамента, руководителя ИТ проектов. Фаундер&CEO компании по разработке и внедрению ИИ-решений. Автор телеграм-канала «Бунак и цифра: chatGPT/ AI в бизнесе».

​

ИИ для анализа данных

Авторский курс для аналитиков, продакт-менеджеров и всех, кто работает с данными.
Научитесь эффективно использовать существующие ИИ-сервисы в работе и ускорять решение аналитических задач.

Что вы сможете в результате?
• Быстрее решать рабочие задачи
Узнаете все особенности работы с ИИ-сервисами и начнёте получать от нейросетей быстрый и качественный результат для своих запросов в области анализа данных

• Делегировать рутину, сфокусироваться на главном
Выделите время на стратегически важные задачи и делегируете нейросетям стандартную работу: написание кода и создание визуализаций

• Использовать новые инструменты
Разберётесь в многообразии нейросетей, освоите современные техники промптинга и поймёте, какой ИИ-сервис применять в зависимости от запроса

Программа курса
Урок 1. Современные подходы в промптинге, современные модели
Нейросети: DeepSeek, Gemini, chatGPT, GigaChat, Алиса
• Что такое LLM (языковые модели)
• Базовые паттерны промптов
• Системный промт и промт для проектов
• Типовые ошибки: галлюцинации, “забытые” ограничения и как с ними бороться
• Обзор индустрии
• Чек-лист качества ответа

Урок 2. Работа с текстом и документацией для проектирования процесса
Нейросети: DeepSeek, chatGPT, GigaChat
• Сбор и структура требований к проекту (бриф → PRD/техзадание)
• Как делать A/B-тестирование: гипотеза → дизайн эксперимента → выбор метрик → риски → критерии успеха
• Описание и подсчёт метрик для проекта
• “ИИ-редактор”: улучшение ясности, снятие неоднозначностей, контроль терминологии
• UML-диаграммы и как их рисовать

Урок 3. Скрипты на pandas через вайбкодинг
Нейросети: Google Colab + Cursor
• Вайбкодинг: основные принципы и опасности
• Работа в Google Colab + AI assistant
• Cursor для аналитика: генерация и рефакторинг кода, объяснение чужого кода, быстрый поиск по проекту, правки “по месту”
• Отладка с ИИ
• Контроль качества: проверка логики, простые тест-кейсы

Урок 4. Вайбкодинг SQL-запросов с учётом модели и СУБД
Нейросети: Claude, chatGPT, Gemini
• Как правильно задавать контекст для SQL: схема, ключи, фильтры, временная логика
• Диалекты и нюансы (PostgreSQL / BigQuery / ClickHouse)
• Проверка корректности запросов
• Оптимизация запросов (EXPLAIN ANALYSE)
• Как просить ИИ объяснить запрос и потенциальные ошибки

Урок 6. Визуализация данных с ИИ (от графика к истории)
Нейросети: chatGPT, NotebookLM, Gemini
• Визуализация под задачу и данные
• Генерация кода визуализаций (matplotlib / plotly - на уровне примеров)
• Структура сторителлинга для визуализации через ИИ

Автор Марина Ермак

• Руководитель отдела аналитики и машинного обучения.
• Прошла путь от стажёра до руководителя отдела аналитики и машинного обучения: с нуля сформировала отдел, выстроила процессы между аналитикой, бизнесом и разработкой.
• Внедряла нейросетевые решения в процессы карьерных специалистов.
• Выступала на конференциях карьерных специалистов API и Skolkovo Startup Village, публиковалась на Хабре.
• Работала в Курчатовском институте, сотрудничала с ЦЕРН, выступала на конференциях МФТИ, «Ломоносов», ИТЭФ. Выпускница МФТИ с красным дипломом. Ведёт тренинги по системному и критическому мышлению.

​

​

​

Делаем с нуля свой сайт с нуля без навыков программирования (вайбкодинг). Дизайн, фронтенд, база данных, автоматизиции с помощью n8n. Публикация сайт в интернете и SEO продвижение. Самые современные инструменты на начало 2026.

Этот курс — это пошаговый гайд, с помощью которого за 3-5 часов любой студент собирает продающий сайт на Lovable с качественным дизайном --> подключает базу данных (Supabase) --> бизнес логику (на n8n) --> способы оплаты, а затем настраивает базовое SEO (поиск в интернете) и домен сайта. Практика исключительно на реальных боевых примерах.

Почему вам стоит пройти наш курс?

• Фокус на свежем стеке 2025–2026 года: Lovable, MCP, n8n, актуальные платёжные системы для РФ и всего мира.
• Формат “сделай и запусти за 3 часа”: минимум теории, максимум практических one‑shot действий.

Для кого этот курс

Этот курс для тех, кто хочет быстро запускать продающие сайты без погружения в программирование: предпринимателей, фрилансеров‑маркетологи, продюсеров, дизайнеров, SMM‑специалистов, и для новых веб‑фрилансеров.

Чему вы научитесь

• Управлять ИИ‑инструментами (Lovable, Supabase, n8n), а не писать код вручную.
• Доводить проект от идеи до первого работающего лендинга с приёмом платежей и базовой автоматизацией.
• Делать дизайн в Figma, без необходимости обращаться к дизайнеру
• Добавлять на сайт бизнес логику с помощью n8n
• Подключать базу Supabase для хранения данных
• Регистрировать домен и оптимизировать его выдачу по поисковым запросам SEO
• Подключать оплату для приема платежей в России и других странах, чтобы начать зарабатывать свои первые денежки

Что вы получаете

• Готовый продающий сайт на собственном домене с подключенными методами оплаты для РФ и всего мира (CloudTips/ЮKassa/Stripe/крипта), базой заявок в Supabase и автоматизацией бизнес логики через n8n.
• Понимание, как быстро собирать новые проекты в том же стеке и упаковывать свои услуги/курсы.
• Чёткий пошаговый чек‑лист: как за 3 часа собрать следующий лендинг под новый продукт или клиента в том же стеке.
• Понимание, как настроить SEO, домен и аналитику, чтобы сайт не просто существовал, а начинал ловить трафик и заявки из поиска.
• Навык управления AI‑инструментами (Lovable, MCP, Nim, n8n), который можно продавать как услугу «сделаю сайт под ключ».
• Свой проект в портфолио, которым не стыдно делиться с клиентами или работодателем.

Начальные требования

• Курс не требует технической подготовки: достаточно базового пользовательского уровня и желания повторять шаги за инструкцией + умения заходить в интернет

Спойлер: Программа курса:

Вайбкодинг как новая религия

1. Введение + знакомство с преподами и коммьюнити
2. Гараж инструментов, что есть на рынке сейчас?

Let's build something Lovable

1. Идея, концепт, визуал и дизайн
2. Обзор Lovable, Visual Edit и первый one-shot лендинг
3. Любовь для продвинутых: Lovable Cloud, Lovable AI

Supabase: раздаем базу

1. Что такое бекенд и зачем он нам нужен?
2. База в Supabase и ее подключение к Lovable

n8n: мозг и автоматизация

1. Настройка n8n вебхука и других автоматизаций вручную

Bitch better have my money

1. Магия MCP серверов: n8n, Notion, Linear, Miro
2. Stripe решение для оплаты из коробки
3. CloudTips, YooKassa для приема платежей из России
4. Платежи криптой

SEO - Взламываем ранжирование в поисковике

1. Мифы о SEO, sitemap, meta-tags и Open Graph
2. Домен, DNS и Search Console

Завершение курса и пример на $1000