AI вже вміє писати код. Наступне питання — як змусити його працювати системно.

Якщо ви Middle/Senior Developer або Tech Lead, ймовірно, стикаєтесь із таким:

⏺ 5 хвилин на код → година на review
⏺ контекст доводиться пояснювати знову
⏺ агенти помиляються без перевірки
⏺ більше AI → більше токенів і витрат

AI прискорює окремі задачі, але не обов’язково прискорює всю команду.

На практичному спринті AI Agentic Engineering ви побудуєте власний AI Engineering workflow для реальної задачі команди — від Harness і Skills до multi-agent систем, Spec-Driven Development, evals та Quality Gates.

⚡️Результат — реальний проєкт із вимірюваним impact, який можна перетворити на promotion case.

У фіналі — DevDigest, AI-платформа для code review, де власні агенти автономно рев’юять PR та запускаються у UI через MCP або прямо в CI.

🗣Іван Лапа — Senior UI Engineer у Netflix, 12 років в інженерії, Team/Tech Lead та AI-adoption консультант.
4 live Q&A з Іваном Лапою
Розбір реальних задач, челенджів та AI-workflow — до останнього питання.
5 тижнів · 8 занять · 70% практики

Детальніше про курс: https://cutt.ly/LybGnEXz