Перейти до контенту

Курс

AI Product Builder будуй продукти з AI-агентами

Ваша ідея вже могла б бути робочим продуктом — якщо керувати AI-агентами системно, а не хаотичними промптами. За 1 місяць ви пройдете шлях від ідеї до запущеного продукту з реальними користувачами: без коду, без команди розробників і без місяців очікування — лише ви, AI-агенти та чіткий процес.

  • 15 000 4 800 грн
  • Набір у групу відкритий
  • Тривалість: 1 місяць
  • Формат: online, live-сесії + практика
Реєстрація
Claude Code
Agentic CLI від Anthropic
OpenAI Codex
Агентний код-асистент від OpenAI
Google Antigravity
Агентне середовище розробки на базі Gemini
Cursor
AI-IDE для щоденної розробки з агентами
Lovable
Швидке прототипування застосунків з AI

Досвід викладача — продуктові команди

  • N-iX
  • US HealthConnect
  • Virtuozzo
  • BrandShelter
  • Upday

Ціль програми

Навчити системному підходу до побудови цифрових продуктів з AI-агентами як активними членами команди розробки — від ідеї до вимог, від вимог до архітектури, від архітектури до запущеного продукту.

Кому підійде цей курс

Практичний, якщо ви будуєте реальний продукт — а не просто вивчаєте теорію.

Після проходження курсу учасники зможуть:

Чого ви навчитесь у рамках курсу?

  • Основи LLM і agentic AI

    Як насправді працюють Claude, GPT, Gemini: tokens, context windows, tool use, reasoning. Коли використовувати чат, коли — агента.

  • Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor, Lovable

    Детальний розбір кожного інструменту на реальних прикладах: Claude Code з MCP і Git-інтеграцією, Codex і Cursor для агентних задач, Lovable для швидкого прототипування, Antigravity — агентне середовище Google. Порівняльна матриця вибору.

  • Prompt Engineering & Context Design

    Як структурувати промпти й контекст, щоб результат був передбачуваним. Few-shot, chain-of-thought, шаблони інструкцій для реальних задач.

  • Product Architecture & Spec Writing

    Від ідеї до технічної специфікації, яку розуміє AI. User flows, моделі даних, API-контракти — щоб агент не наплутав з першої ітерації.

  • Verification & Quality Assurance

    Як перевіряти код, написаний AI: лінтинг, тести, код-рев'ю. Коли він готовий до продакшену, а коли потрібна переробка.

  • Запуск реального продукту

    Від ідеї до продукту з реальними користувачами: база й авторизація на Supabase, деплой на Vercel, моніторинг у Sentry, email через Resend. Capstone — не навчальний, а реальний проєкт.

  • Безпека AI-продукту

    Секрети, ключі доступу, типові вразливості AI-коду, Row-Level Security і чек-лист безпеки перед запуском.

  • Мобільний застосунок як доповнення до веб

    Мобілка на тому самому бекенді через Expo.dev (React Native): збірка EAS і публікація в App Store та Google Play.

Яких результатів ви досягнете?

  • ⭐Запустите свій перший цифровий продукт (або внутрішній інструмент для бізнесу) — від ідеї до перших реальних користувачів
  • ⭐Скоротите час розробки з місяців до тижнів завдяки ефективній роботі з AI-агентами
  • ⭐Навчитесь писати специфікації й задачі, що дають AI чітку мету без зайвих ітерацій
1

місяць інтенсивного навчання

16

live-сесій (4 на тиждень)

1

production-ready продукт на виході

Назар Мазур

Викладач

Назар Мазур

PhD · Senior Technical Product Manager

10+ років у продукт-менеджменті на перетині digital-маркетингу, big data й аналітики. Пройшов шлях від Product Owner у N-iX (web і big data проєкти) та US HealthConnect до Virtuozzo/OnApp, BrandShelter (Team Internet, напрям brand protection) і Upday (1,5M+ трафіку). Щодня будує реальні продукти з agentic AI — Claude Code, Codex, Antigravity — і на курсі ділиться саме цим процесом, а не теоретичними best practices.

  • ✓PhD: «Управління мультикультурною командою в ІТ-проєктах»
  • ✓10+ років у product-менеджменті
  • ✓Досвід: N-iX, US HealthConnect, Virtuozzo, BrandShelter, Upday
  • ✓Стек: Claude Code · Codex · Antigravity · Supabase · Vercel
  • ✓Ніші: AI, e-commerce, big data, cloud, real estate
LinkedIn Назара →

Доказ, а не обіцянка

Курс веде той, хто сам це зробив

Найкращий доказ, що метод працює — це реальний продукт. За кілька місяців, сам, без команди розробників, Назар побудував svio.com.ua — маркетплейс довіри, повністю з агентною розробкою. Не лендінг, а працюючу платформу з платежами, верифікацією та рейтингами.

  • Escrow-захист угод

    Безпечні розрахунки між незнайомими сторонами.

  • Верифікація через Дію

    Продавці підтверджені через державний сервіс Дія.

  • Рейтингова система довіри

    Репутація учасників як основа маркетплейсу.

  • Кілька вертикалей

    Товари, послуги, вакансії, нерухомість, волонтерство.

  • Time-banking

    Обмін послугами й часом усередині спільноти.

  • Благодійність у покупках

    Частина транзакцій іде на добрі справи.

svio.com.ua зсередини — і де це у програмі курсу

  • Escrow і платежі → Модуль 4: Stripe, webhooks, безпечні розрахунки
  • Верифікація через Дію, авторизація → Модулі 4 і 5: Supabase Auth, RLS, безпека
  • Рейтинги і кілька вертикалей → Модуль 3: проєктування даних і специфікація
  • Деплой, моніторинг, стабільність → Модулі 5 і 6: тести, CI, Vercel, Sentry

Той самий стек і той самий процес, який ви пройдете на курсі.

Подивитись svio.com.ua →

Програма навчання

1 місяць · формат — online

Модуль 1. LLM, agentic AI та вибір інструментів (тиждень 1)
  • ·Як працюють великі мовні моделі: tokens, context windows, fine-tuning vs prompting
  • ·Різниця між чатом, агентом і багатоагентною системою
  • ·Коли яку модель використовувати: cost / quality tradeoff
  • ·Огляд і порівняльна матриця agentic-інструментів: Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity, Cursor, Lovable
  • ·Структурований output: JSON schemas, function calling, повторюваність результатів
  • ·Практика: та сама задача через кілька інструментів — промпт → результат → аналіз помилок

Результат: обрано стек інструментів під задачу і пройдено перший цикл «промпт → результат → аналіз помилок»

Модуль 2. Claude Code + GitHub — перший agentic-проєкт (тиждень 1)
  • ·Claude Code як локальний інструмент: встановлення, налаштування, MCP (Model Context Protocol)
  • ·GitHub з нуля: репозиторії, гілки, коміти, pull requests — навіть якщо ви ніколи не бачили git
  • ·Як Claude Code читає і пише код у контексті версійованого проєкту
  • ·Рев'ю AI-згенерованих diff'ів перед мержем: що саме перевіряти
  • ·Практика: перша веб-сторінка з нуля, закомічена у власний GitHub-репозиторій

Результат: перша веб-сторінка, закомічена у власний GitHub-репозиторій

Модуль 3. Контекст, Prompt Engineering та Product Spec (тиждень 2)
  • ·Керування context window: що агент реально «бачить», а що ні
  • ·CLAUDE.md / AGENTS.md: інструкції для агента як «конституція проєкту»
  • ·Few-shot, chain-of-thought і шаблони інструкцій для передбачуваного результату
  • ·Від ідеї до вимог: user flows, wireframes, моделі даних
  • ·Дизайн і UI з AI: Tailwind, shadcn/ui, v0.dev — професійний вигляд без дизайнера
  • ·Технічна специфікація, зрозуміла агенту: API-контракти, error cases, edge cases
  • ·Практика: налаштований контекст + написана специфікація цілого веб-застосунку

Результат: готова технічна специфікація і налаштований контекст (CLAUDE.md), на якому агент не губиться

Модуль 4. Бекенд, дані, авторизація і платежі (тиждень 2)
  • ·Supabase vs Firebase: коли що обирати і чим вони відрізняються
  • ·Проєктування схеми бази даних разом з AI-агентом
  • ·Авторизація: email, OAuth, magic links, Row-Level Security
  • ·Storage для файлів і serverless / edge-функції для логіки
  • ·Stripe для світового ринку + LiqPay / Fondy / WayForPay для України
  • ·Checkout, webhooks і запис транзакцій у базу — надійно й безпечно
  • ·Практика: підключити базу, авторизацію і прийом оплати до свого продукту

Результат: підключені база даних, авторизація і прийом оплат (Stripe + український шлюз)

Модуль 5. Verification, Testing, QA та безпека (тиждень 3)
  • ·Як перевіряти код, написаний AI: лінтинг, unit- та інтеграційні тести
  • ·GitHub Actions: автоматичний CI на кожен push і pull request
  • ·Vercel preview deployments: перевірка змін до релізу в продакшн
  • ·Чому AI-згенерований код частіше містить вразливості — і як це компенсувати
  • ·Секрети і ключі доступу: .env, environment variables, що ніколи не потрапляє в git
  • ·Row-Level Security і контроль доступу до даних користувачів на практиці
  • ·Практика: тестове покриття й аудит безпеки власного продукту за чек-листом

Результат: тести, CI на GitHub Actions і security-чек-лист пройдені, без відкритих секретів

Модуль 6. Multi-Agent Workflows, запуск і моніторинг (тиждень 3)
  • ·Single-agent vs multi-agent: коли одного агента недостатньо
  • ·Спеціалізовані агенти: code writer, code reviewer, architect, product manager
  • ·Orchestration patterns: sequential, parallel, conditional flows між агентами
  • ·Деплой на Vercel: CI/CD, environment variables, secrets, власний домен
  • ·Sentry.io та Resend: моніторинг помилок і транзакційні email
  • ·Практика: архітектура, кодування і рев'ю через кілька агентів + запуск у продакшн

Результат: робочий multi-agent workflow і продукт у продакшні з моніторингом помилок

Модуль 7. Мобільний застосунок (Expo.dev) і AI Product Management (тиждень 4)
  • ·Стратегія web-first: спершу веб-продукт, потім мобільний застосунок на тому самому бекенді
  • ·Expo.dev (React Native) і публікація через EAS Build у App Store та Google Play
  • ·Написання специфікацій як non-engineer: чітка задача для інженерів/агентів
  • ·Трейдоффи: cost vs quality vs speed при виборі моделі й архітектури
  • ·Evals: як вимірювати якість роботи AI-агента, а не лише "код виконується"
  • ·Практика: додати мобільний застосунок до продукту і підготувати evals для нього

Результат: мобільний застосунок, готовий до публікації, і evals для контролю якості агента

Модуль 8. Capstone-проєкт і портфоліо (тиждень 4)
  • ·Вибір проєкту: власна ідея або один із 5 запропонованих напрямків
  • ·Повний стек: GitHub + Supabase/Firebase + Vercel + Sentry + Resend
  • ·Розробка: паралельне використання всіх інструментів (Claude Code, Codex, Antigravity)
  • ·Деплой: запуск у продакшн, перші 50-100 користувачів, перший feedback loop
  • ·Презентація і портфоліо: documentation, представлення проєкту

Результат: запущений продукт із першими 50-100 користувачами і портфоліо-кейс

Capstone: що ви збудуєте

Власна ідея або один із 5 запропонованих напрямків — головне, щоб продукт реально запустився.

  • SaaS-інструмент за підпискою

    Нішевий сервіс зі Stripe-підпискою: генератор документів, трекер, планувальник — те, за що платять щомісяця.

  • Маркетплейс або дошка оголошень

    Оголошення, профілі, рейтинги й безпечні угоди — за моделлю svio.com.ua, тільки у вашій ніші.

  • AI-асистент або чат-бот

    Продукт на LLM API: консультант для ніші, генератор контенту, помічник підтримки клієнтів.

  • Внутрішній інструмент для бізнесу

    CRM-лайт, дашборд, автоматизація рутинного процесу — інструмент, який економить години вашій команді.

  • Веб-продукт + мобільний застосунок

    Сервіс із мобілкою через Expo.dev на спільному бекенді — одразу в App Store і Google Play.

  • Ваша власна ідея

    Найкращий capstone — той, який вам болить. Викладач допоможе звузити скоуп до запускабельного за 1 місяць.

Як проходить навчання

  • 16 live-сесій

    4 сесії на тиждень по 90 хв — теорія і практика наживо, а не записані лекції.

  • Домашні завдання + фідбек

    Після кожного модуля — практика на своєму проєкті з персональним фідбеком.

  • Закритий чат (Telegram / WhatsApp)

    Питання між сесіями, підтримка спільноти й куратора — швидкі відповіді.

  • Наскрізний capstone

    Один реальний проєкт, що росте з кожним модулем — від ідеї до запуску.

  • Записи назавжди

    Усі сесії й матеріали лишаються у вас — можна повертатись будь-коли.

  • Сертифікат

    Документ про завершення курсу після захисту capstone-проєкту.

Вартість навчання

  • Курс

    4 800 грн

    або 3 платежі по 1 600 грн

    • ✓ 1 місяць (16 live-сесій по 90 хв, пн-чт 19:00–20:30 за Києвом)
    • ✓ Записи всіх сесій + матеріали в закритому чаті (Telegram / WhatsApp)
    • ✓ Домашні завдання + фідбек від Назара Мазура
    • ✓ Персональний фідбек на ваш capstone-проєкт
    • ✓ Шаблони промптів, specification documents, чек-листи
    • ✓ Сертифікат завершення курсу

    Залишилось

    КІЛЬКА МІСЦЬ

    Зареєструватись
  • Популярний

    Курс + Менторство

    10 000 грн

    або 4 платежі по 2 500 грн

    • ✓ Усе з першого плану +
    • ✓ 1-на-1 менторинг з Назаром: 8 сесій по 30 хв протягом курсу
    • ✓ Приватні консультації щодо специфіки вашого проєкту
    • ✓ Глибший супровід capstone: 6 персональних ітерацій фідбеку
    • ✓ Допомога із запуском: шаблони лендінгу, збору email, аналітики
    • ✓ Пост-курс: 3 місяці легкої підтримки для запущеного продукту

    Залишилось

    3 МІСЦЯ

    Зареєструватись

🛡️ Гарантія повернення коштів: повний рефанд до 7 днів після старту потоку — умови повернення

Часті запитання

Це «вайб-кодинг» чи щось серйозніше?

Коротко: це agentic engineering, а не «вайб-кодинг». Вайб-кодинг — це «нашвидкоруч зібрати прототип на відчуттях, не розуміючи, що всередині». Ми вчимо протилежного: керувати AI-агентами (Claude Code, Codex, Antigravity) системно й перевіряти кожен крок — тестування і CI (модуль 7), безпека (модуль 8), моніторинг (модуль 10), реальний capstone із 50-100 користувачами (модуль 14). Найкращий доказ різниці — svio.com.ua: повноцінний маркетплейс, який Назар побудував сам з Claude Code, а не прототип на localhost.

Потрібні попередні знання програмування?

Ні. Курс розрахований на людей без коду — ми вчимо керувати AI-агентами, а не писати код власноруч. Базове знання HTML/CSS чи JavaScript допоможе орієнтуватись швидше, але не обов'язкове.

А якщо я вже розробник?

Чудово — ви одразу перейдете до рівня "як ефективно працювати з AI, щоб прискорити роботу в рази". Курс дає систему, а не хаотичне промптування.

Що таке "agentic AI"? Це просто ChatGPT?

Ні. ChatGPT — це чат: ви пишете промпт, він відповідає. Agentic AI — система, що сама приймає рішення, читає контекст, пише код, тестує його і перевіряє результат. Claude Code, Codex і Antigravity — класичні приклади таких систем.

Чи будуть записи сесій?

Так. Усі 16 live-сесій записуються і залишаються у вас назавжди, разом із матеріалами й шаблонами в приватному каналі.

Які часи сесій?

Понеділок, вівторок, середа, четвер — 19:00–20:30 за Києвом (UTC+2). Якщо ваш часовий пояс інший — запис доступний наступного дня.

Capstone-проєкт обов'язково моя ідея?

Можна взяти власну ідею або обрати з 5 запропонованих напрямків. Головна умова — це має бути реальний, запущений продукт, а не проєкт на localhost.

Скільки часу потрібно на тиждень поза сесіями?

Формат інтенсивний — весь курс проходить за 1 місяць замість звичних 2-3. Плануйте 10-12 годин додатково на домашні завдання й роботу над capstone-проєктом — разом із сесіями це приблизно 16-18 годин на тиждень.

Оплата

Реквізити та способи оплати

Приймаємо оплату

  • ✓Оплата карткою Visa / Mastercard (WayForPay, LiqPay)
  • ✓Оплата по рахунку через банк
  • ✓Безготівковий розрахунок для юридичних осіб
VISA

Реквізити отримувача

Назва:
ФОП Мазур Назарій Ярославович
ЄДРПОУ:
3266004391
Юридична адреса:
79068, Львівська обл., м. Львів, вул. Мазепи І. Гетьмана, буд. 3А, кв. 85
Телефон:
+380632066147
Банк:
АТ «УКРСИББАНК»
IBAN:
UA433510050000026005879057363
МФО:
351005

Платник єдиного податку 3 групи (5%), ПДВ не нараховується.

Умови оплати · Умови повернення коштів · Публічна оферта

Реєстрація

Заповніть форму і забронюйте місце

Зателефонуємо протягом одного робочого дня.

Залишилось кілька місць на курс і 3 на менторство