Вайб-кодинг, API, MCP, AI-агенты, Git, Docker, работа с файлами и таблицами, локальные модели, деплой.

Python, Cursor, CrewAI / CrewAI Flows, Telegram Bot API, ProxiAPI, GigaChat, Yandex AI, Docker, Neon Postgres, Tilda, Excel / CSV / PDF, MCP, API и интеграции с внешними сервисами.

Создала и протестировала:

1. Ипотечный калькулятор на Python — расчет кредита, первоначального взноса, рассрочки, досрочных платежей, графика и экспорт в Excel.
2. Telegram-бот для подбора рецептов из разных кухонь мира — поиск, избранное, рейтинг, видеорецепты и AI-подбор по ингредиентам.
3. AI SEO Copilot для интернет-магазина — анализ сайта и генерация SEO-рекомендаций с использованием команды AI-агентов.
4. Анализатор данных о продажах — загрузка Excel, CSV и PDF, расчет метрик, визуализация, AI-анализ и экспорт отчета в PDF.
5. Telegram-бот для создания описаний новогодних игрушек по фотографии и названию — описание товара, SEO-текст и ключевые слова.
6. Веб-приложение для превращения экспертных статей на Дзене в короткие социальные посты — от анализа материала до готового текста.
7. SeedKeys + Telegram-бот для ниши стеклянных новогодних игрушек — сбор SEO-ключей, генерация описаний и SEO-текстов, интеграция сервисов.
8. Конвертер CSV-выгрузок Tilda в Excel с корректной русской кодировкой.

Впечатления от курса

Больше всего меня впечатлили возможности Cursor. Я начинала воспринимать его не просто как инструмент для написания кода, а как настоящего помощника, которому можно поставить вполне конкретную задачу и вместе с ним найти решение.

Причем полезен он оказался не только в учебных проектах. Я попробовала использовать Cursor для своих личных задач: с его помощью почистила компьютер от ненужных файлов, разобралась с дублями фотографий, привела файлы в порядок и разложила их по папкам. А когда компьютер стал медленно загружаться, Cursor помог разобраться в возможных причинах и найти, что именно тормозило работу.

Именно этот опыт оказался для меня особенно важным: я увидела, что возможности таких инструментов гораздо шире, чем просто генерация кода.

Поэтому после завершения курса я решила не останавливаться и пошла на следующий — «Вайб-кодинг на Claude Code». Хотелось глубже разобраться в том, как использовать AI для создания собственных инструментов и автоматизации реальных задач.

Освоила создание AI-агентов и мультиагентных систем в Claude Code, подключение MCP и работу с внешними инструментами и данными. Научилась создавать собственные цифровые продукты с помощью AI — от анализа данных и автоматизации файлов до сайтов и контент-систем, а также организовывать их в работающие автоматизированные процессы.Вайб-кодинг, API, MCP, AI-агенты, Git, работа с файлами и таблицами, локальные модели, деплой.

Claude Code, AI-агенты и мультиагентные системы, MCP, Claude Skills, HTML, CSS, JavaScript, Git, Excel, анализ данных, автоматизация работы с файлами и изображениями, VK, Dzen, инструменты контент-маркетинга.

Создала агентов и протестировала:

1. Анализ отчетности: проанализировала Excel-данные о продажах, определила наиболее эффективные категории по товарообороту и валовой прибыли, отобрала категории с совокупной долей не менее 70% и составила комбинированный рейтинг с выделением Топ-5.
2. Лендинг курса «Ассортиментная стратегия в e-commerce»: разработала продающий лендинг авторского курса в фирменном стиле RazborExpert — от структуры и текстов до HTML/CSS/JS-реализации. Создала готовый самостоятельный сайт с адаптивным премиальным дизайном и системой правил для дальнейшей разработки.
3. Проект «Игрушки»: создала рабочего AI-агента для каталогизации тысяч фотографий новогодних игрушек. Агент распознает товары по прайс-листу, присваивает артикулы, сортирует и переименовывает файлы, ищет дубли и контролирует полноту каталога.
4. RazborExpert Media: разработала и запустила работающий мультиагентный AI-контент-завод для своего сообщества VK. Агенты с использованием MCP собирают и проверяют фактуру, готовят посты, адаптируют их под площадку и после моего одобрения публикуют по графику.
5. RazborExpert Content Factory: на основе работающего контент-завода разработала учебный прототип мультиагентной системы с двумя сценариями: профессиональные разборы для сообщества VK и личные публикации эксперта для канала сообщества.

Этот курс дал мне гораздо больше, чем просто новые навыки. В результате я получила двух постоянно работающих AI-агентов, которые уже решают мои рабочие задачи и помогают вести социальные сети.

Поскольку агенты только созданы, я продолжаю их обучать, наращивать им навыки, создавать новых субагентов для оркестратора и постепенно расширять их возможности. По сути, я теперь не просто пользуюсь готовыми AI-инструментами, а создаю собственную рабочую AI-среду.

Я в восторге от результата. И, кажется, это только начало — поэтому я сразу записалась на следующий курс, где буду получать профессию вайб-кодера.