Фронтенд на автопилоте: AI / HTML Academy - агенты на практике

Фронтенд на автопилоте: AI-агенты на практике (2026)

Слив курса Фронтенд на автопилоте: AI-агенты на практике [HTML Academy]

Первый русскоязычный курс по AI-агентам для фронтенд-разработчиков

Освойте навык разработки фронтенда с использованием AI-агентов GPT-5, GitHub Copilot и Cursor.

Научитесь доверять рутину искусственному интеллекту и автоматизируйте ежедневные задачи, ускоряя работу минимум в 2 раза.

Необходимые знания: JavaScript

Гибкие сроки: начинайте прямо сейчас и двигайтесь в комфортном режиме

Курс поможет вам получить востребованный навык и повысить свою ценность на рынке

Программирование из будущего с нейросетями уже здесь.

Запишись на первый русскоязычный курс по практическому применению AI-агентов именно для фронтенд-разработчиков

и начни использовать технологии будущего уже сегодня!

Создай фронтенд-проект вместе с нейросетью

Интегрируй несколько AI-ассистентов в рабочий процесс

Получи навыки, которые скоро станут отраслевым стандартом

Необходимые знания и сроки:

• Необходимые знания: JavaScript

• Гибкие сроки: начинайте прямо сейчас и двигайтесь в комфортном режиме

Преимущества курса:

• Получение востребованного навыка и повышение ценности на рынке

• Программирование из будущего с нейросетями

• Создание фронтенд-проекта вместе с нейросетью

Типовые задачи:

• Грамотное встраивание ИИ в повседневный цикл разработки

• Ускорение работы над проектом

• Избегание ошибок и сохранение качества

• Прототипирование функций и интерфейсов

• Генерация шаблонного кода и компонентов

• Автоматизация написания тестов

• Рефакторинг и улучшение кода

• Документирование кода

• Интеграция сторонних API и библиотек

• Поиск и устранение ошибок

• Повышение эффективности командной работы

Программа курса:

В течение курса вы создадите сквозной проект — интернет-магазин с корзиной.

Вы будете применять AI на каждом этапе: при настройке окружения, написании функциональности, создании тестов, документировании и при добавлении внешних интеграций.

К концу курса у вас будет полноценный проект, созданный в «сотрудничестве» с ИИ, и опыт применения AI-ассистента в реальных сценариях.

Для проекта используем готовую дизайн-систему по типу MUI.

Раздел 1. Оптимизация рабочего окружения

Подготовим базу для эффективного кодинга с AI-асситентами.

Узнаем, какие существуют AI-инструменты для разработчиков и как интегрировать их в своё рабочее окружение.

Настроим среду разработки под совместную работу с ИИ: установим и сконфигурируем плагины, развернём заготовку проекта.

Особое внимание уделим тому, как правильно формулировать запросы (промпты) для ассистента и получать от него результат на этапе начальной настройки проекта.

Обзор популярных AI-ассистентов для кодинга (GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor и др.) и их возможности.

Обзор Cursor: Работа с режимами, взаимодействие с терминалом, знакомство с горячими клавишами, выбор ИИ-моделей.

Создание нового проекта на базе шаблона: инициализируем приложение «Интернет-магазин» (Фронтенд фреймворк + Vite).

Конфигурирование окружения: генерация типовых конфигурационных файлов (например, vite.config.js).

Установка редактора кода Cursor и настройка AI-ассистента. Разворачивание с помощью этого ассистента начального проекта интернет-магазина. Создание базовых правил по работе AI-асситента при созаднии новой функциональности.

Тестирование по основным возможностям AI-инструментов, принципам настройки окружения, правилам формулирования запросов.

Раздел 2. Разработка и рефакторинг

Переходим к практической разработке функциональности.

Начнём реализовывать ключевые возможности нашего интернет-магазина, активно привлекая AI к написанию кода и его улучшению.

Научимся правильно описывать требуемую функциональность, чтобы ассистент генерировал нужный результат, и разберёмся, как вносить правки в предложенный AI-код.

Рассмотрим сценарии рефакторинга: когда у нас уже есть написанный код, как попросить AI улучшить его структуру, убрать дублирование или повысить производительность.

Техники эффективного «prompt engineering»: как сформулировать запрос к AI, чтобы получить корректный и оптимальный код.

Реализация UI и бизнес-логики.

Контроль качества ответов: стратегии проверки сгенерированного кода.

Рефакторинг с подсказками: практикуем улучшение существующего кода.

Реализация возможности добавления товаров в корзину и удаления из неё, в агентском режиме.

Тестирование по основам генерации кода по запросу, методам проверки AI-кода, приёмам рефакторинга с помощью ассистента.

Раздел 3. Тестирование и качество кода

Научимся обеспечивать надежность и чистоту кода. Фокус смещается на тестирование написанного функционала и автоматизированный контроль качества.

Мы сгенерируем ряд тестов для нашего интернет-магазина – проверим работу корзины, корректность расчетов, реакцию на неверные данные.

AI поможет придумать сценарии, которые разработчик мог упустить.

Также рассмотрим, как ассистент может выступать в роли «умного линтера»: выявлять потенциальные ошибки, указывать на уязвимости

и давать рекомендации по улучшению кода с точки зрения архитектуры.

Генерация unit-тестов средствами AI с использованием описания функциональности или контрактов функций.

Тестирование краевых случаев: привлечение AI для придумывания нетривиальных сценариев.

Инструменты в тестировании: обзор возможностей фреймворков (Jest, Vitest) в сочетании с AI.

Code Review: применение ассистента для анализа готового кода на наличие проблем.

Написание тестов с помощью AI для функциональности корзины и каталога, проверка тестов с помощью умышленных ошибок.

Тестирование по покрытию кода тестами, типам граничных случаев, использованию AI для улучшения надежности и качества кода, основам AI-assisted code review.

Раздел 4. Документация и интеграции

Рассмотрим, как AI упрощает сопровождение проекта и работу с внешними инструментами.

У нашего приложения уже есть функциональность и тесты; теперь важно уметь доносить информацию о коде другим разработчикам и подключать дополнительные сервисы.

Мы изучим, как генерировать документацию при помощи AI.

Также на практике выполним интеграцию внешнего API в проект с подсказками AI, ускоряя разбор новой для нас библиотеки.

Автодокументирование кода: генерацияю описания функций и компонентов.

Подготовка пользовательской документации.

Подключение стороннего API.

Обработка ответов и ошибок интеграции.

Дополнение проекта интеграцией геокодинга адресов доставки.

Генерация с помощью AI раздела «API» в документации проекта, описывающий новый модуль.

Тестирование по генерации документации, шагам интеграции