VibecoderFullstack Engineer Level 1
Код пишет AI. Систему строишь ты.
За 12 недель соберёшь production-CRM: Telegram-бот, админка менеджеров, Supabase, AI-ответы по базе знаний — систему, которую сразу после курса можно внедрять в реальный бизнес. Научишься думать архитектурой — проектировать систему, ставить задачи AI-агенту и проверять результат тестами.
Этот курс для тебя?
- Фронтендер от полугода опыта, но backend, БД и деплой для тебя — «чёрный ящик»
- Бэкендер, который хочет понять систему целиком: от БД до UI. Не разбираешься в архитектуре, не знаешь, как тестировать систему, и ни разу не настраивал даже простой CI/CD-пайплайн — тебе сюда
- Уже потерял работу или боишься, что вот-вот уволят, — и хочешь перейти на уровень выше, начав мыслить архитектурой
- Уже пользуешься ChatGPT/Claude/Cursor, но не контролируешь процесс: AI генерирует, ты принимаешь — и не растёшь вместе с инструментом
- Не понимаешь, что такое архитектура и на какие принципы опираться
- Ты никогда не писал код — нужна база JS/TS и опыт хотя бы в одном фреймворке
- Ты уже senior (front или back) и регулярно проектируешь системы
- Ты считаешь, что профессионализм инженера не важен
- Ищешь поверхностный туториал для продуктологов-вайбкодеров
Узнаёшь
себя?
AI пишет код быстрее тебя — и непонятно, в чём теперь твоя ценность. Рынок сжимается, джунов сокращают первыми.
Сгенерированный проект работает — пока не нужно что-то поменять. Потом правка в одном месте ломает три других, и непонятно, где копать.
Backend, БД, авторизация, деплой — всё по отдельным туториалам. Как это складывается в одну систему, никто не показал.
На собеседовании просят «расскажи архитектуру своего проекта» — а показать нечего, кроме todo-листа, лендинга и CRUD-ендпоинтов
Все вокруг уже встраивают AI в продукты: настраивают RAG, пишут своих агентов, подключают OpenAI к бэкенду. А ты до сих пор не понимаешь, как это устроено и с чего начать.
Не только AI-инструменты.
Ещё и знакомство с архитектурой
Инструменты меняются каждые полгода, а принципы проектирования стабильны десятилетиями. По ходу курса знакомимся с основами Clean Architecture, C4, SOLID, GRASP, паттернов и ADR — не в теории, а на примерах из системы, которую строим. Рассматриваем практическое базовое применение — чтобы понимать, почему код устроен именно так.
Основы: слои и границы
Знакомимся с идеей: почему бизнес-правила стоит отделять от Supabase, Telegram и OpenAI и что это даёт системе.
Основы: система на разных уровнях
Учимся читать и рисовать context, container, component и deployment — чтобы видеть систему целиком и ставить AI задачу по схеме.
Знакомство с принципами
Разбираем базовые идеи на примерах из нашей системы — чтобы начать замечать, где код получился хрупким.
Знакомство с распределением ответственности
Первые ответы на вопрос «какой модуль за что отвечает» — на живых примерах из нашей системы.
Знакомство с паттернами
Несколько классических решений, которые встретятся в системе: что это за паттерн и зачем он здесь.
Основы: фиксируем решения
Architecture Decision Records: записываем, что выбрали, почему и какие были альтернативы — чтобы и ты, и AI-агент помнили контекст.
Архитектура — не модуль,
а способ думать
Смотри, как из простой идеи вырастает AI-система. Каждая технология появляется ровно тогда, когда без неё система не может расти дальше.
Мы строим CRM: с ней работают клиенты и менеджеры компании
Что ты сможешь делать
после курса
Думать архитектурой
Разложить систему по C4, провести границы слоёв и модулей, объяснить, почему она устроена именно так
Управлять AI-агентом
Ставить задачи через спецификации (основы SDD — spec-driven development), скиллы и rules, проверять результат, а не принимать всё подряд
Проектировать БД
PostgreSQL, связи, миграции, типы из схемы — Supabase как полноценный backend
Строить backend на Edge Functions
Use-case команды, бизнес-правила, интеграции с Telegram и OpenAI
Защищать систему
Auth, JWT, RBAC, RLS, publishable vs service-role key: понимаешь, кто и к каким данным имеет доступ, и почему ключ в браузере — не секрет
Встраивать AI в продукт
Summary, приоритеты, embeddings, pgvector, RAG-ответы и передача диалога человеку
Принимать решения без LLM
Разберёшься в новом тренде System One models и подключишь Jev: приоритет обращения, нужный менеджер и «передать ли человеку» — типизированными ответами с вероятностью
Покрывать систему тестами
Пирамида тестов: unit, integration, e2e — уверенность, что правка ничего не сломала
Довести продукт до прода
Realtime, фоновые задачи, CI/CD на GitHub Actions и деплой — на выходе рабочая CRM, которую можно сразу внедрить в бизнес
От Telegram-бота
до production-CRM с AI
* Программа — ориентир. Мы обновляем курс вслед за индустрией: темы могут немного меняться, что-то — добавиться, а что-то незначительное — уйти. Неизменными остаются система, которую ты строишь, и архитектурный фундамент.
Как проходит обучение
Смотришь, как система растёт
Каждое занятие — новый слой системы: разбираем архитектуру, C4 и готовый код, сгенерированный AI. Понимаешь, почему он такой.
Строишь свою версию с AI-агентом
Домашка — следующий шаг той же системы. Ни строчки руками: ставишь задачу через ТЗ, скиллы и rules, проверяешь результат тестами.
Разбираем на живых встречах
По понедельникам и четвергам с 21:00 до 23:00 по Минску — смотрим твои диаграммы и код, ищем, где AI срезал углы, помогаем не застрять.
Собираешь систему с нуля сам
Финал — reverse mode: от C4 и ТЗ до production-ready системы. Это твой дипломный проект — и готовая система, которую можно внедрять в бизнес сразу после курса.
Гибко и без одиночества
Курс длится 12 недель — 12 модулей в спокойном темпе. Живые встречи по понедельникам и четвергам с 21:00 до 23:00 по Минску, поддержка в чате. Каждую неделю — новый слой системы и домашка, которая готовит следующий шаг.
Программа курса
- Что такое backend: процесс, HTTP, эндпоинты
- Node.js и Fastify
- Telegram Bot API: webhook и polling
- Cloudflare Tunnel для локальной разработки
- Внешние API: конвертер валют
- Деплой
- C4: context, container, component, deployment
- Артефакт: работающий бот в проде + C4
- SQL vs NoSQL, нормализация, связи 1:N
- PostgreSQL в Supabase: таблицы, SQL runner
- supabase-js и генерация типов
- Миграции через Supabase CLI
- Артефакт: сообщения бота сохраняются в БД
- Deno vs Node.js
- Serverless и Edge Functions
- Бот как Edge Function
- CI/CD: первый pipeline на GitHub Actions — миграции и деплой Edge Functions на каждый push
- Артефакт: бот как Edge Function с автодеплоем
- React + Vite + TypeScript
- TanStack Query: queries, mutations, инвалидация
- Business API на Edge Functions: правила, маппинг, side effects
- Polling, SSE, WebSocket — и как работает Supabase Realtime
- Деплой SPA на Vercel
- Артефакт: админка, где сообщения приходят в реальном времени
- Supabase Auth как identity provider
- Регистрация, подтверждение email, вход, выход, восстановление пароля
- Session, JWT, access и refresh tokens
- Защищённые роуты
- Проверка JWT в Edge Functions
- Артефакт: закрытая админка
- Publishable key vs service-role key
- Row Level Security — и защита Realtime
- RBAC: super_admin, admin, manager
- Custom claims и Auth Hook
- Менеджеры, должности, отключение доступа
- Bootstrap первого superadmin
- Артефакт: админка с ролями и управлением сотрудниками
- Ответ клиенту от имени менеджера
- Назначение и переназначение обращений
- Блокировка ввода, если клиент у другого менеджера
- Статусы клиента и сессии обращений
- Realtime после бизнес-команд
- Артефакт: полный цикл обработки обращения
- OpenAI: summary обращения
- Тренд System One models: почему появился Jev и чем «модель, которая принимает решения» отличается от LLM
- Пробуем Jev на нашей системе: приоритет обращения, выбор менеджера, передача человеку
- Хранение AI-результатов
- Debounce, retry, фоновые пересчёты по расписанию
- Артефакт: AI-помощник менеджера
- CRUD базы знаний и права на редактирование
- Embeddings и pgvector
- Векторный поиск top-K
- AI-ответ по базе знаний
- Передача диалога человеку
- Артефакт: бот, который сам отвечает на простые вопросы
- Заметки менеджеров и права на них
- Файлы клиент → бот → админка и обратно
- Хранилище и метаданные файлов
- Блокировка клиента
- Артефакт: админка, готовая к реальной работе
- Скиллы, rules и AI-workflow: основы SDD (spec-driven development)
- UX/UI и дизайн с AI
- Пирамида тестов и верификация
- Полный delivery workflow: тесты, миграции, деплой — от PR до прода
- Артефакт: свой AI-workflow от спецификации до прода
- Как построить систему с нуля: от C4 и ТЗ
- Сборка своей системы с AI-агентом
- Разбор архитектуры на живых встречах
- Дипломный проект
- Артефакт: твоя production-ready система
Программа — ориентир. Мы обновляем курс вслед за индустрией: темы могут немного меняться, что-то — добавиться, а что-то незначительное — уйти. Неизменными остаются система, которую ты строишь, и архитектурный фундамент.
Дальше — Level 2.
Только для выпускников
К следующему уровню допускаются только те, кто прошёл Level 1. Там продолжим углубляться: harness-системы вокруг AI-агентов, system design и архитектура систем, которые растут.
Кто ведёт курс
Дмитрий Кузюбердин aka Димыч
Автор курса · CTO IT-IncubatorВ коммерческой разработке с 2009 года. Выпускник БГУ, факультет "Радиофизики и компьютерных технологий". Больше 10 лет менторит и обучает разработчиков.
«Фреймворки и библиотеки меняются каждый день, а принципы и фундамент стабильны десятилетиями. Я за компромисс между востребованным хайпом и базой.»
Выбери свой формат
Фундамент — в контексте AI-разработки. Одни курсы учат AI-инструментам, другие — классической базе. Здесь это одно целое: архитектура, принципы и тесты сразу в связке с AI-агентами и практикой.
Инженер, которого AI усиливает. Fullstack с архитектурным мышлением — это другой уровень на рынке: таких специалистов не сокращают, их зарплаты растут.
Технологии — за вечер. Фундамент — за годы. Любой стек поднимается по туториалу. Сложнее задать правильный вопрос о системе — на курсе мы учимся именно этому.
Новый поток стартует 16 ноября. Ранняя оплата даёт лучшую цену
Да, есть рассрочка на 2–3 месяца. На странице оплаты можно выбрать удобный формат.
Если ни один из предложенных способов не подошёл — напиши нам, менеджер постарается помочь. Сразу укажи, из какой страны платишь, тип карты и банк.
Подписку на AI-инструмент (Claude Code, Codex, Cursor или аналог) и $5–10 на токены OpenAI за весь курс. Supabase и Vercel — бесплатно на учебных объёмах.
Остались вопросы?
Нет. Курс начинается с вопроса «что такое backend» и доводит до production-системы. Нужна база JS/TS и опыт хотя бы в одном фреймворке.
Да. Frontend-часть генерирует AI, а мы разбираем, как она устроена. Основной фокус — архитектура всей системы.
Тому, что AI не умеет: проектировать систему, проводить границы, ставить задачи, проверять результат тестами и объяснять каждое решение. Это и отличает инженера от оператора чата.
Claude Code, Codex, Cursor или аналог — нужна платная подписка. На курсе разбираем, как настраивать скиллы и rules под свой проект.
Supabase и Vercel бесплатны на учебных объёмах. На токены OpenAI заложи $5–10 за весь курс.
Нет. Все встречи записываются. Можешь смотреть запись в удобное время. Также есть Базовый тариф — только записи и видеоматериалы, без живых созвонов.
Да, доступ к видеозаписям остаётся.
Новый поток стартует 16 ноября. Живые встречи проходят по понедельникам и четвергам с 21:00 до 23:00 по Минску.
Не нашёл ответ на свой вопрос?