Перейти к содержимому

Курс

AI Product Builder строй продукты с AI-агентами

От идеи до запущенного продукта за 8 недель. Преподаёт Назар Мазур — Senior Technical Product Manager с 10+ годами опыта, который сам, за несколько месяцев и без команды разработчиков, построил маркетплейс svio.com.ua с Claude Code.

  • 15 000 8 900 грн
  • Длительность: 8 недель
  • Формат: online, live-сессии + практика
Регистрация
Claude Code
Agentic CLI от Anthropic
OpenAI Codex
Агентный код-ассистент от OpenAI
Google Antigravity
Агентная среда разработки на базе Gemini
Cursor
AI-IDE для ежедневной разработки с агентами
Lovable
Быстрое прототипирование приложений с AI

Цель программы

Научить системному подходу к построению цифровых продуктов с AI-агентами как активными членами команды разработки — от идеи к требованиям, от требований к архитектуре, от архитектуры к запущенному продукту.

Кому подойдёт этот курс

Практичный, если вы строите реальный продукт — а не просто изучаете теорию.

После прохождения курса участники смогут:

Чему вы научитесь в рамках курса?

  • Основы LLM и agentic AI

    Как на самом деле работают Claude, GPT, Gemini: tokens, context windows, tool use, reasoning. Когда использовать чат, а когда — агента.

  • Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor, Lovable

    Детальный разбор каждого инструмента на реальных примерах: Claude Code с MCP и Git-интеграцией, Codex и Cursor для агентных задач, Lovable для быстрого прототипирования, Antigravity — агентная среда Google. Сравнительная матрица выбора.

  • Prompt Engineering & Context Design

    Как структурировать промпты и контекст, чтобы результат был предсказуем. Few-shot, chain-of-thought, шаблоны инструкций для реальных задач.

  • Product Architecture & Spec Writing

    От идеи к технической спецификации, понятной AI. User flows, модели данных, API-контракты — чтобы агент не напутал с первой итерации.

  • Verification & Quality Assurance

    Как проверять код, написанный AI: линтинг, тесты, код-ревью. Когда он готов к продакшену, а когда нужна переработка.

  • Запуск реального продукта

    От идеи к продукту с реальными пользователями: база и авторизация на Supabase, деплой на Vercel, мониторинг в Sentry, email через Resend. Capstone — не учебный, а реальный проект.

  • Безопасность AI-продукта

    Секреты, ключи доступа, типичные уязвимости AI-кода, Row-Level Security и чек-лист безопасности перед запуском.

  • Мобильное приложение как дополнение к веб

    Мобилка на том же бэкенде через Expo.dev (React Native): сборка EAS и публикация в App Store и Google Play.

Каких результатов вы достигнете?

  • ⭐Запустите свой первый цифровой продукт (или внутренний инструмент для бизнеса) — от идеи до первых реальных пользователей
  • ⭐Сократите время разработки с месяцев до недель благодаря эффективной работе с AI-агентами
  • ⭐Научитесь писать спецификации и задачи, дающие AI чёткую цель без лишних итераций
8

недель интенсивного обучения

16

live-сессий (2 в неделю)

1

production-ready продукт на выходе

Назар Мазур

Преподаватель

Назар Мазур

PhD · Senior Technical Product Manager

10+ лет в продукт-менеджменте на стыке digital-маркетинга, big data и аналитики. Прошёл путь от Product Owner в N-iX (web и big data проекты) и US HealthConnect до Virtuozzo/OnApp, BrandShelter (Team Internet, направление brand protection) и Upday (1,5M+ трафика). Ежедневно строит реальные продукты с agentic AI — Claude Code, Codex, Antigravity — и на курсе делится именно этим процессом, а не теоретическими best practices.

  • ✓PhD: «Управление мультикультурной командой в ИТ-проектах»
  • ✓10+ лет в продукт-менеджменте
  • ✓Опыт: N-iX, US HealthConnect, Virtuozzo, BrandShelter, Upday
  • ✓Стек: Claude Code · Codex · Antigravity · Supabase · Vercel
  • ✓Ниши: AI, e-commerce, big data, cloud, real estate
LinkedIn Назара →

Доказательство, а не обещание

Курс ведёт тот, кто сам это сделал

Лучшее доказательство, что метод работает — реальный продукт. За несколько месяцев, сам, без команды разработчиков, Назар построил svio.com.ua — маркетплейс доверия, полностью с агентной разработкой. Не лендинг, а работающую платформу с платежами, верификацией и рейтингами.

  • Escrow-защита сделок

    Безопасные расчёты между незнакомыми сторонами.

  • Верификация через Дія

    Продавцы подтверждены через государственный сервис Дія.

  • Рейтинговая система доверия

    Репутация участников как основа маркетплейса.

  • Несколько вертикалей

    Товары, услуги, вакансии, недвижимость, волонтёрство.

  • Time-banking

    Обмен услугами и временем внутри сообщества.

  • Благотворительность в покупках

    Часть транзакций идёт на добрые дела.

svio.com.ua изнутри — и где это в программе курса

  • Escrow и платежи → Модуль 12: Stripe, webhooks, безопасные расчёты
  • Верификация через Дію, авторизация → Модули 6 и 8: Supabase Auth, RLS, безопасность
  • Рейтинги и несколько вертикалей → Модуль 5: проектирование данных и спецификация
  • Деплой, мониторинг, стабильность → Модули 7 и 10: тесты, CI, Vercel, Sentry

Тот же стек и тот же процесс, который вы пройдёте на курсе.

Посмотреть svio.com.ua →

Программа обучения

8 недель · формат — online

Модуль 1. LLM, agentic AI и первые инструменты (неделя 1)
  • ·Как работают большие языковые модели: tokens, context windows, fine-tuning vs prompting
  • ·Разница между чатом, агентом и многоагентной системой
  • ·Когда какую модель использовать: cost / quality tradeoff
  • ·Первая практическая сессия: промпт → результат → анализ ошибок
  • ·Обзор agentic-инструментов: Claude Code, OpenAI Codex, Google Antigravity

Результат: выбрана модель под задачу и пройден первый цикл «промпт → результат → анализ ошибок»

Модуль 2. Claude Code + GitHub — agentic-разработка (неделя 1-2)
  • ·Claude Code как локальный инструмент: установка, настройка, MCP (Model Context Protocol)
  • ·GitHub с нуля: репозитории, ветки, коммиты, pull requests — даже если вы никогда не видели git
  • ·Как Claude Code читает и пишет код в контексте версионированного проекта
  • ·Ревью AI-сгенерированных diff'ов перед мержем: что именно проверять
  • ·Практика: первая веб-страница с нуля, закоммиченная в собственный GitHub-репозиторий

Результат: первая веб-страница, закоммиченная в собственный GitHub-репозиторий

Модуль 3. Codex, Antigravity, Cursor и Lovable — экосистема AI-инструментов (неделя 2)
  • ·OpenAI Codex: агентный CLI и облачный агент для написания, рефакторинга и ревью кода
  • ·Google Antigravity: агентная среда разработки от Google на базе Gemini — когда выбирать вместо Claude Code
  • ·Сравнительная матрица: Claude Code vs Codex vs Antigravity — сильные и слабые стороны каждого
  • ·Структурированный output: JSON schemas, function calling, повторяемость результатов
  • ·Cursor: AI-IDE для ежедневной работы — inline-правки, agent mode, когда удобнее CLI
  • ·Lovable: быстрое прототипирование UI и целых приложений из текста — и где предел no-code
  • ·Практика: одна и та же задача через эти инструменты — сравнение результата

Результат: одна и та же задача, решённая в нескольких инструментах — и обоснованный выбор своего стека

Модуль 4. Контекст, md-файлы и Prompt Engineering (неделя 2-3)
  • ·Управление context window: что агент реально «видит», а что нет — и почему от этого зависит результат
  • ·CLAUDE.md / AGENTS.md: инструкции для агента как «конституция проекта»
  • ·Разбиение работы на md-файлы: спецификации, task-листы, план, память проекта
  • ·Few-shot, chain-of-thought и шаблоны инструкций для предсказуемого результата
  • ·Практика: настроить контекст так, чтобы агент не «терялся» на большой кодовой базе

Результат: настроенный контекст (CLAUDE.md, спецификации), в котором агент не теряется

Модуль 5. Product Spec, требования и UI через AI-линзу (неделя 3)
  • ·От идеи к требованиям: как получить чёткие требования без бизнес-аналитика
  • ·User flows, wireframes, модели данных: что нужно AI для правильного кода
  • ·Дизайн и UI с AI: Tailwind, shadcn/ui, v0.dev — профессиональный вид без дизайнера
  • ·Техническая спецификация, понятная агенту: API-контракты, error cases, edge cases
  • ·Документация как "source of truth": README, API docs, architecture docs, которые прочитает AI
  • ·Практика: написание спецификации для целого веб-приложения

Результат: готовая техническая спецификация целого веб-приложения

Модуль 6. Бэкенд, база данных и авторизация — Supabase / Firebase (неделя 4)
  • ·Supabase vs Firebase: когда что выбирать и чем они отличаются
  • ·Проектирование схемы базы данных вместе с AI-агентом
  • ·Авторизация и регистрация пользователей: email, OAuth, magic links
  • ·Row-Level Security и права доступа — чтобы данные пользователей были в безопасности
  • ·Storage для файлов и serverless / edge-функции для логики
  • ·Практика: подключить базу, авторизацию и хранилище к своему продукту

Результат: подключены база данных, авторизация и хранилище к вашему продукту

Модуль 7. Verification, Testing & QA + GitHub Actions (неделя 4-5)
  • ·Как проверять код, написанный AI: линтинг, unit- и интеграционные тесты
  • ·GitHub Actions: автоматический CI на каждый push и pull request
  • ·Vercel preview deployments: проверка изменений до релиза в продакшн
  • ·Чек-лист код-ревью + verification loop: агент исправляет себя сам по фидбеку
  • ·Когда агент ломается: выдуманные API, бесконтрольные правки, «он удалил мой код» — и откат через git
  • ·Production readiness: когда код готов, а когда нужна переработка

Результат: тесты и CI на GitHub Actions, ловящие поломки до продакшна

Модуль 8. Безопасность AI-продукта — секреты, ключи, уязвимости (неделя 5)
  • ·Почему AI-сгенерированный код чаще содержит уязвимости — и как это компенсировать
  • ·Секреты и ключи доступа: .env, environment variables, что никогда не попадает в git
  • ·Типичные дыры: открытые API-ключи, небезопасные дефолты, лишние права доступа
  • ·Row-Level Security и контроль доступа к данным пользователей на практике
  • ·Базовое сканирование уязвимостей и security-чек-лист перед запуском
  • ·Практика: аудит безопасности собственного продукта по чек-листу

Результат: продукт, прошедший security-чек-лист, без открытых секретов

Модуль 9. Multi-Agent Workflows & Scaling (неделя 5-6)
  • ·Single-agent vs multi-agent: когда одного агента недостаточно
  • ·Специализированные агенты: code writer, code reviewer, architect, product manager
  • ·Синхронизация: как агенты обмениваются контекстом и артефактами (код, спецификации, отчёты)
  • ·Orchestration patterns: sequential, parallel, conditional flows между агентами
  • ·Практика: архитектура, кодирование и ревью через 3 агента

Результат: рабочий multi-agent workflow: агенты пишут, проверяют и оптимизируют вместе

Модуль 10. Запуск и эксплуатация: Vercel, Sentry, Resend (неделя 6)
  • ·Деплой на Vercel: CI/CD, environment variables, secrets, собственный домен
  • ·Sentry.io: отслеживание ошибок и производительности в реальном времени
  • ·Resend: транзакционные email — подтверждения, уведомления, magic links
  • ·Мониторинг, логи и алерты: узнать о поломке раньше клиента
  • ·Итерация: запрос пользователя → задача для агента → фикс в продакшне

Результат: продукт в продакшне с мониторингом ошибок и транзакционными email

Модуль 11. Мобильное приложение как дополнение к веб — Expo.dev (неделя 6-7)
  • ·Стратегия web-first: сначала веб-продукт, потом мобильное приложение на том же бэкенде
  • ·Expo.dev (React Native): почему это самый быстрый путь к мобилке для agentic-разработки
  • ·Общий бэкенд для web и mobile: один Supabase / API — два клиента
  • ·Отличия от web: навигация, состояние, офлайн, разрешения, адаптация под экраны
  • ·Публикация через Expo (EAS Build): App Store Connect и Google Play — иконки, скриншоты, процесс проверки
  • ·Практика: добавить мобильное приложение к своему веб-продукту и подготовить к публикации

Результат: мобильное приложение на общем бэкенде, готовое к подаче в App Store и Google Play

Модуль 12. Платежи и монетизация — Stripe и украинские шлюзы (неделя 7)
  • ·Stripe для мирового рынка + LiqPay / Fondy / WayForPay для Украины: когда что выбирать
  • ·Разовые платежи, подписки и тарифные планы — что подходит вашему продукту
  • ·Checkout, webhooks и запись транзакций в базу — надёжно и безопасно
  • ·Escrow-логика безопасных расчётов в маркетплейсе (кейс svio.com.ua)
  • ·Тестовый режим, ключи и безопасность платежей — без утечки секретов
  • ·Практика: подключить приём оплаты к своему продукту

Результат: подключён приём оплат (Stripe + украинский шлюз) с записью транзакций

Модуль 13. AI Product Management Skills (неделя 7-8)
  • ·Написание спецификаций как non-engineer: чёткая задача для инженеров/агентов
  • ·Трейдоффы: cost vs quality vs speed при выборе модели и архитектуры
  • ·Evals: как измерять качество работы AI-агента, а не только "код выполняется"
  • ·Analytics & metrics: какие метрики кроме bug-фиксов важны для AI-продуктов
  • ·Практика: спецификация для 3-модульной системы, поданная трём вариантам агентов

Результат: спецификация и evals, которыми можно управлять качеством AI-агента

Модуль 14. Capstone-проект и портфолио (неделя 8)
  • ·Выбор проекта: собственная идея или одно из 5 предложенных направлений
  • ·Полный стек: GitHub + Supabase/Firebase + Vercel + Sentry + Resend
  • ·Разработка: параллельное использование всех инструментов (Claude Code, Codex, Antigravity)
  • ·Деплой: запуск в продакшн, первые 50-100 пользователей, первый feedback loop
  • ·Презентация и портфолио: documentation, представление проекта

Результат: запущенный продукт с первыми 50-100 пользователями и портфолио-кейс

Как проходит обучение

  • 16 live-сессий

    2 сессии в неделю по 90 мин — теория и практика вживую, а не записанные лекции.

  • Домашние задания + фидбек

    После каждого модуля — практика на своём проекте с персональным фидбеком.

  • Закрытый чат (Telegram / WhatsApp)

    Вопросы между сессиями, поддержка сообщества и куратора — быстрые ответы.

  • Сквозной capstone

    Один реальный проект, растущий с каждым модулем — от идеи до запуска.

  • Записи навсегда

    Все сессии и материалы остаются у вас — можно возвращаться в любое время.

  • Сертификат

    Документ о завершении курса после защиты capstone-проекта.

Стоимость обучения

  • Курс

    8 900 грн

    или 3 платежа по 2 967 грн

    • ✓ 8 недель (16 live-сессий по 90 мин, пн-ср 19:00–20:30 по Киеву)
    • ✓ Записи всех сессий + материалы в закрытом чате (Telegram / WhatsApp)
    • ✓ Домашние задания + фидбек от Назара Мазура
    • ✓ Персональный фидбек на ваш capstone-проект
    • ✓ Шаблоны промптов, specification documents, чек-листы
    • ✓ Сертификат завершения курса

    Осталось

    6 МЕСТ

    Зарегистрироваться
  • Популярный

    Курс + Менторство

    16 990 грн

    или 4 платежа по 4 247 грн

    • ✓ Всё из первого плана +
    • ✓ 1-на-1 менторинг с Назаром: 8 сессий по 30 мин в течение курса
    • ✓ Приватные консультации по специфике вашего проекта
    • ✓ Более глубокое сопровождение capstone: 6 персональных итераций фидбека
    • ✓ Помощь с запуском: шаблоны лендинга, сбора email, аналитики
    • ✓ Пост-курс: 3 месяца лёгкой поддержки для запущенного продукта
    • ✓ Гарантия возврата средств — до 7 дней после старта курса

    Осталось

    3 МЕСТА

    Зарегистрироваться

Частые вопросы

Это «вайб-кодинг» или что-то серьёзнее?

Коротко: это agentic engineering, а не «вайб-кодинг». Вайб-кодинг — это «наспех собрать прототип на ощущениях, не понимая, что внутри». Мы учим обратному: управлять AI-агентами (Claude Code, Codex, Antigravity) системно и проверять каждый шаг — тестирование и CI (модуль 7), безопасность (модуль 8), мониторинг (модуль 10), реальный capstone с 50-100 пользователями (модуль 14). Лучшее доказательство разницы — svio.com.ua: полноценный маркетплейс, который Назар построил сам с Claude Code, а не прототип на localhost.

Нужны предыдущие знания программирования?

Нет. Курс рассчитан на людей без кода — мы учим управлять AI-агентами, а не писать код самостоятельно. Базовое знание HTML/CSS или JavaScript поможет ориентироваться быстрее, но не обязательно.

А если я уже разработчик?

Отлично — вы сразу перейдёте на уровень "как эффективно работать с AI, чтобы ускориться в разы". Курс даёт систему, а не хаотичное промптирование.

Что такое "agentic AI"? Это просто ChatGPT?

Нет. ChatGPT — это чат: вы пишете промпт, он отвечает. Agentic AI — система, которая сама принимает решения, читает контекст, пишет код, тестирует его и проверяет результат. Claude Code, Codex и Antigravity — классические примеры таких систем.

Будут ли записи сессий?

Да. Все 16 live-сессий записываются и остаются у вас навсегда, вместе с материалами и шаблонами в приватном канале.

Какое время сессий?

Понедельник и среда, 19:00–20:30 по Киеву (UTC+2). Если ваш часовой пояс другой — запись доступна на следующий день.

Capstone-проект обязательно моя идея?

Можно взять собственную идею или выбрать из 5 предложенных направлений. Главное условие — это должен быть реальный, запущенный продукт, а не проект на localhost.

Сколько времени нужно в неделю вне сессий?

Планируйте 5-7 часов дополнительно на домашние задания и работу над capstone-проектом — суммарно это около 16 часов в неделю.

Оплата

Реквизиты и способы оплаты

Принимаем оплату

  • ✓Оплата картой Visa / Mastercard (WayForPay, LiqPay)
  • ✓Оплата по счёту через банк
  • ✓Безналичный расчёт для юридических лиц
VISA

Реквизиты получателя

Название:
ФОП Мазур Назарий Ярославович
ЕГРПОУ:
3266004391
Юридический адрес:
79068, Львовская обл., г. Львов, ул. Мазепы И. Гетмана, д. 3А, кв. 85
Телефон:
+380632066147
Банк:
АО «УКРСИББАНК»
IBAN:
UA433510050000026005879057363
МФО:
351005

Плательщик единого налога 3 группы (5%), НДС не начисляется.

Условия оплаты · Условия возврата средств · Публичная оферта

Регистрация

Заполните форму и забронируйте место

Перезвоним в течение одного рабочего дня.