Две недели живой работы: пять Zoom-встреч, Telegram между ними и закрытый кабинет с теорией, записями, находками и проверкой.
Вы приходите со своей бизнес-задачей и протаскиваете её через Claude Code или Codex: финансовую модель, презентацию, статью, бота, аналитику. Но и кодинг в том числе
По ходу этих двух недель у вас в голове пересобирается картина работы в 2026-м: что собирается руками за вечер, а что остаётся команде. Развидеть её нельзя — мир изменился, и это необратимо.
За последние полгода мы обратили в эту веру несколько сотен наших друзей — владельцев компаний различных размеров. Все прошли один и тот же путь — и вот три главных наблюдения:
Как и любую другую привычку, ее нужно сформировать — сгладить первичное требование и получить первый результат и первое удовольствие. Дальше — набор инструментов добирается сам. А если привычка не сформируется — никакой список или курс не помогут
Несколько сотен человек мы провели один-на-один. Дальше они научили свой ближайший круг, те — свой. Метод расходится без нашего участия — значит, работает механика, а не конкретный наставник.
Сложно — в первые сутки не забить, не бросить, прорваться через незнакомое и пугающее. Дальше входишь во вкус, и уже не нужен никакой «учитель» — только единомышленники, с кем можно находки обсудить
Две недели. Пять групповых Zoom в 20:00 МСК, обычно по 1,5–3 часа; первые встречи могут идти дольше. Первая встреча начинается с выравнивания базы и вопросов по рабочей среде. На следующих вы показываете, что уже сделали и где застряли. Zoom не сводятся к лекциям: вы продолжаете работу, обсуждаете проблемы группы и получаете наводки от менторов; короткие объяснения появляются там, где они нужны работе. Между встречами — самостоятельная работа по материалам кабинета и вопросы в Telegram. Каждый Zoom помогает выбрать следующий шаг, но сам результат собираете вы.
Вы начали работу над реальной задачей. Если упёрлись в настройку, понятно, что делать дальше.
Результат зафиксирован: его можно проверить, повторить и откатить, не начиная всё заново.
Новый чат продолжает проект: знает его историю, правила работы и критерии качества.
Есть схема автоматизации с метрикой и контрольными точками — либо честное решение пока не автоматизировать.
Проект показан. У вас есть самодиагностика и маршрут: оставить систему себе, передать инженерам или превратить в регулярный процесс.
Zoom помогают сверить маршрут, кабинет помогает его не терять. В нём лежат опорная теория, записи встреч, практические разборы и самодиагностика: можно вернуться к нужному месту, проверить себя и продолжить работу без пересказа всего курса.
Семь разделов дают язык, на котором можно разбирать любую работу с агентом: модель как двигатель, среда как корпус, данные как топливо, коннекторы как руки, скиллы как повторяемость, харнес как собранная машина и петля качества как способ не поставить на автомат хаос.
Что такое языковая модель, почему её знания заморожены датой обучения и почему ваша главная роль — менеджер контекста.
Чем чат отличается от кодинговой среды на вашем компьютере, откуда у агента берутся файлы, терминал, инструменты и часы автономной работы.
Какие данные модель читает легко, почему сканы и тяжёлые документы жгут контекст, и зачем переводить рабочие материалы в чистый текст.
Как агент ходит во внешний мир: от копипаста и браузера до MCP, API и командной строки сервиса. Под частоту задачи — своя точность.
Как одну и ту же работу один раз записать словами и запускать по имени: скиллом, отдельным агентом или несколькими помощниками.
Как собрать среду вокруг модели: инструкции проекта, коннекторы, выбранная среда, модель, мягкие правила и жёсткие хуки на опасное.
Лестница от «делаю руками» до «работает само». Сначала стабильный результат, потом скилл, потом расписание — без автоматизации хаоса.
Видео, главы и конспекты после каждого Zoom. Можно вернуться к месту, где упёрлись, а не искать нужный кусок в длинной записи.
Git, секреты, второй агент, MCP, деплой, пересборка, план-режим, харнес проекта и другие вещи, которые быстро становятся нужны.
Пять рабочих ситуаций и 40 вопросов. На выходе не оценка, а карта: где вы уже можете работать сами, а где ещё провисаете.
Типовые затыки группы превращаются в короткие объяснения, примеры и ответы. Они остаются рядом с основными материалами, а не теряются в переписке.
В кабинете лежат 15 подробных разборов — не список инструментов, а ответы на проблемы, которые возникают по ходу реальной работы. От первого безопасного коммита до среды, в которой агенту можно доверить больше. Между Zoom добавляем короткие видео, кружки и тексты под ход когорты.
Сначала собираете страховку: можете откатить неудачное изменение, не засветить доступы, проверить результат и подключать сервисы с понятными правами.
Git хранит историю проекта. Если новая попытка всё испортила, возвращаетесь к рабочему состоянию одной командой и продолжаете эксперимент.
Секреты выносятся в .env или отдельное хранилище. Они не попадают в код, историю Git и открытый репозиторий вместе с очередным коммитом.
Второй агент получает работу с чистым контекстом и проверяет план или готовый результат. Свежий взгляд замечает то, что первый агент уже перестал видеть.
MCP подключает Notion, базы и другие сервисы напрямую. Вы выбираете, какие данные агент может читать, что ему разрешено менять и где доступ заканчивается.
Дальше удачный приём превращается в инструкцию, проект открывается по ссылке, а неудачную первую версию можно спокойно пересобрать.
Скилл хранит повторяемый способ работы обычными словами. Вы один раз записываете правила и дальше запускаете их по имени в подходящей задаче.
Деплой переносит проект на постоянно работающий сервер. Его можно открыть с другого устройства, показать партнёру или отдать первым пользователям.
Если исправления стали дороже новой версии, агент помогает собрать проект заново. Из старой версии забираете требования, данные и решения, которые действительно работают.
Проект сохраняет правила, решения и визуальный язык. Новый чат понимает, где вы остановились, и не переделывает соседнее по собственной инициативе.
CLAUDE.md, AGENTS.md и файлы проекта хранят контекст, правила и карту местности. Новый чат читает их перед работой и быстрее понимает, куда попал.
GitHub Issues хранит решения, незакрытые вопросы и следующий шаг. Агент открывает журнал в новой сессии и продолжает с места остановки.
Tack прикрепляет замечание к конкретному месту на странице и передаёт агенту точный адрес элемента. Он меняет отмеченное, а не похожее рядом.
Дизайн-система записывает цвета, шрифты, компоненты и правила в понятном агенту виде. Новые страницы продолжают систему, а не начинают дизайн заново.
Когда базовый процесс держится, агенту можно дать больше свободы: реже отвечать на вопросы, контролировать расход и согласовывать замысел до начала работы.
Режимы разрешений определяют, что агент делает сам, где спрашивает и к чему не прикасается. Полный доступ остаётся последней ступенью, а не настройкой по умолчанию.
Терминал показывает расход подписки и контекста, а настройка рассуждения управляет глубиной работы. Эти приборы нужны в момент проблемы, а не весь день перед глазами.
План-режим временно запрещает агенту менять файлы. Сначала он изучает задачу и приносит план, который можно поправить до того, как начнётся реализация.
Харнес хранит требования, устройство проекта, проверки и правила выпуска. Агент работает по этому каркасу и не придумывает процесс заново на каждый запрос.
Автор метода
Основатель «Мосигры» — от нуля до 70 магазинов в 30 городах, потом продажа. Трижды строил компании с аудиторией больше миллиона. Мехмат МГУ, Stanford GSB.
Умеет довести сильную инженерную штуку до продукта и продаж, чтобы она не осталась внутренней победой команды разработки.
«Если вам хочется курс по AI — нагуглите, их миллион. Я могу поделиться другим — сменой майндсета».
Корпоративная глубина
Строил VK Cloud — корпоративную облачную платформу внутри VK. Работал с ВТБ, Газпромбанком, X5, Магнитом, Burger King, L'Oréal. Прошёл от Java-разработчика до руководителя платформы. ВМК МГУ.
Знает, как крупные компании покупают, запускают и эксплуатируют технологические платформы. И где всё разваливается.
На курсе — проверка реальности. Приносите задачу, он говорит, решается ли она сегодняшним AI или пока нет. Без этого можно потратить две недели на задачу, которая в принципе не работает.
CPO Manaraga.ai
Как CPO SKL.vc с нуля построил «фабрику проверки гипотез»: команда 75+ специалистов, больше 1 000 гипотез в год, прототип на рынке за 2–4 недели. Сейчас — CPO Manaraga.ai, отвечает за все продукты.
Продуктовая и инженерная стороны в одном человеке. Именно из этого стыка рождаются приёмы, как быстро пройти путь от первой рабочей версии до сильного результата, который не стыдно показать.
На курсе — практический слой: стек, находки, способы срезать угол. Чтобы первый продукт через короткие итерации доходил до версии, которой гордятся, а не оставался прототипом, который приходится оправдывать.
«Несмотря на всю сумбурность происходящего и довольно экспериментальный формат, это было самое лучшее обучение, которое я проходил. По итогу я запилил самый крутой продукт на рынке — по моему мнению, конечно же, — который сразу получилось внедрить в операционку без особых костылей, условностей и компромиссов. Останавливаться не планирую.»
«Для меня, как для замороченного текучкой бизнесмена, крайне важно было преодолеть этот входной порог. Сам не знаю, когда смог бы заставить себя разбираться. Сейчас я уже на 50% запрограммировал систему, в которой будет вестись производство продукции для Wildberries и Ozon, автоматически создаваться поставки и прогнозироваться количество. Агента, который переписывается с поставщиками, собирает предложения и планирует пробные закупки, я тоже уже сделал.»
«За вечер собрал CDP из открытых API всех наших сервисов. Claude Code посчитал, что за месяц мы потеряли минимум 45 миллионов рублей на невыжатых конверсиях.»
«В Claude Code сделал веб-сервис по скринингу бизнес-партнёрств с дорожной картой — на мероприятии менеджер пользовался им с клиентами у стенда. Отдельно собрал глубокое исследование наших сегментов и годовой план с помесячной нагрузкой по линейке продуктов.»
«Лидеры приносили свои таблички, каждый интерпретировал данные по-своему. С Claude Code под рукой появился качественный аналитик — консистентность встала сама.»
Пять групповых зумов в 20:00 МСК — включая день показа. Закрытый кабинет: 7 разделов теории, записи встреч, 15 находок и самодиагностика. Новые находки и ответы в Telegram две недели. Записи на шесть месяцев.
Два места в одной когорте для одного проекта: вы и партнёр, сооснователь или операционный руководитель. Оба участвуют в Zoom, получают кабинет и работают в Telegram. Удобно, когда второму человеку важно пройти тот же путь без догоняния курса по пересказам после созвонов.
Сверху — подписки на инструменты: Claude Code Max или Codex от 100 $ в месяц, плюс по мелочи — суммарно может выходить 300–400 $. Это регулярный расход, к которому стоит привыкнуть. Оплата курса: физлица и юрлица, счёт / договор / акт. Если цель не достигнута — деньги возвращаем. Эта страховка с нашей стороны: мы уверены, что будет наоборот, но так спокойнее.
Между когортами — общий чат владельцев, которые продолжают вайбкодить. Туда попадают не все: фильтр естественный, по факту работы за две недели. Кто поймал ритм и продолжает разбирать находки — остаётся на связи и делится приёмами с теми, кто уже в этом живёт.
«Блин, ты мне столько денег сэкономил. Я бы три-четыре тысячи евро заплатил, чтобы иметь возможность вот это вот проходить с тобой.»
Есть другие курсы про AI. Мы ни один из них не смотрели и конкретный рекомендовать не можем. Но часть авторов — нормальные ребята, программы выглядят адекватно задаче.
Здесь другое: двое стоят рядом две недели, пока вы разбираетесь сами. Плюс Летунов объясняет, где у AI реальные возможности, а где маркетинг.
Ближайшая когорта — 3–15 сентября 2026. Перед стартом — короткий отбор: и вам, и нам важно убедиться, что задача и настрой совпадают. Без этого совпадения две недели плотной работы не сработают ни для одной из сторон.
Без Telegram — пишите на kibkalo@gmail.com, найдём способ.