Вайб-кодинг

Курс Вайб-кодинг

На курсі ти «з нуля» навчишся створювати повноцінні додатки за допомогою AI-інструментів і будеш готовий до реальної роботи.

Хто такий Vibe Coder?  Vibe Coder – це спеціаліст, який створює повноцінні цифрові продукти за допомогою інструментів штучного інтелекту. Це підхід, що поєднує проєктне мислення та сучасні AI-інструменти, щоб швидко та ефективно перетворювати ідеї на робочі додатки.

Чому варто обрати курс Вайб-кодинг:

Низький поріг входу. Вайб-кодинг – це підхід, з яким можна почати без досвіду в програмуванні: достатньо зацікавленості, уважності та бажання вчитися.

Попит і дохід. Попит на спеціалістів, які вміють створювати додатки за допомогою AI, стабільно зростає, а зарплати від $800-$1000 і зростають з досвідом.

Гнучкість і свобода. Vibe Coding дає гнучкість: ти можеш працювати віддалено, обирати проєкти та планувати свій час.

Конкурентна перевага. Кожному продукту потрібна своя програма - вміння створювати його швидко через AI і формує конкурентну перевагу і визначає успіх продукту на ринку.

Вплив на користувачів. Твої рішення впливають на людей – саме ти визначаєш, наскільки легко та зручно користувачу взаємодіяти з продуктом.

AI є новим стандартом професії.

Наша програма - AI-native. У той час як інші лише додають модуль про ШІ, ми будуємо навчання так, що ШІ - це фундаментальний елемент усіх напрямків.

Ми не просто навчаємо технологіям - ми адаптуємо студентів до реальності, в якій ШІ уже є стандартом професії.

Наші студенти щодня працюють з AI-інструментами, інтегрують ШІ у всі етапи роботи.

Ми навчаємо мислити їх як фахівці, що вміють автоматизувати, оптимізувати й прискорювати роботу за допомогою сучасних технологій

Програма курсу:

Вступ до штучного інтелекту та цифрових продуктів 3 теми

• Що таке ШІ
• Напрями (ML, CV, NLP, генеративний ШІ)
• Основні терміни: модель, підказка, контекст, токен, результат

Генеративний ШІ, LLM та принципи роботи сучасних моделей4  теми

• Як працює LLM
• Галюцинації
• Температура та контекст
• Сильні та слабкі сторони LLM

Prompt Engineering: основи постановки завдань для ШІ 3 теми

• Структура хорошого промпта: мета, контекст
• Обмеження
• Формат результату. Zero-shot, one-shot, few-shot

Перевірка, етика, безпека та відповідальна робота з ШІ 3 теми

• Навіщо перевіряти відповіді ШІ
• Методи перевірки результату
• Етика та конфіденційність даних

Що таке Vibe Coding і чим він відрізняється від класичної розробки 2 теми

• Еволюція підходів: ручне програмування → low-code → AI-assisted → Vibe Coding.
• Переваги та обмеження.

Інструменти Vibe Coding та карта сучасного AI workflow 10 тем

• ChatGPT
• Gemini
• Claude
• Cursor
• GitHub
• Copilot
• Bolt
• Lovable
• Claude Code
• Codex

З чого складаються різні типи додатків 7 тем

• Static page
• Interactive front-end
• Full stack
• Database-backed
• Admin panel
• AI-enabled application
• Типовые пользовательские сценарии

Архітектура web-додатків: browser, front-end, back-end, database, deployment 4 теми

• Як працює web-додаток
• Роль кожного рівня
• Потік даних
• Де виникають помилки

Основи HTML для розуміння структури AI-генерованого коду 4 теми

• Структура HTML-документа
• Базові теги
• Форми
• Читання та зміна AI-генерованого HTML

CSS база для розуміння оформлення інтерфейсу 6 тем

• Селектори
• Кольори
• Шрифти
• Box model
• Flexbox
• Grid на базовому рівні

База JavaScript для розуміння логіки програми 8 тем

• Змінні
• Типи даних
• Умови
• Цикли
• Функції
• масиви
• Об'єкти
• Читання AI-генерованого JavaScript

JavaScript в інтерфейсі: DOM, події, форми та зберігання даних 4  теми

• Робота з DOM
• Події (click, input, submit)
• Форми та Валідація
• LocalStorage

Читання, пояснення та точкова правка AI-генерованого коду 3 теми

• Читати незнайомий код
• Вносити малі зміни без поломки системи
• Порівнювати версії коду

Git для безпечного Vibe Coding 5 тем

• Version Control
• Repository
• Commit
• History
• Збереження робочого стану та повернення до попередньої версії.

GitHub і базовий workflow студента 6 тем

• Clone
• Push
• Pull
• Branch
• README
• Використання GitHub спільно з Cursor і GitHub Copilot

Проєктне мислення для Vibe Coding: проблема, аудиторія, MVP 5 тем

• Problem statement
• Target audience
• User need
• Що таке MVP, як скоротити ідею до першого релізу, що реалізується.
• Feature prioritization

Проєктування програми: user flow, screens, aceptance criteria 6 тем

• User flow
• Screen map
• Feature list
• Data objects
• Acceptance criteria. Декомпозиція на завдання для AI
• Коли використовувати Bolt/Lovable, а коли Cursor та GitHub Copilot

Створення front-end частини програми з Cursor та GitHub Copilot 7 тем

• Структура front-end проєкту
• Базові екрани
• Компоненти інтерфейсу
• Навігація
• Форми
• Empty/loading/error state.
• Поліпшення UI через AI промпти

Back-end основи для full stack додатка 5 тем

• Роль server-side логіки
• Структура простого API
• Маршрути та endpoints
• CRUD-операції
• Валідація даних

Database layer і робота з даними 8 тем

• Реляційний та NoSQL-підхід
• Таблиці
• Записи
• Поля
• Зв'язки
• Схема даних
• Підключення back-end до database
• Seed data

Інтеграція front-end, back-end та database у full stack додаток 4 теми

• Зв'язок інтерфейсу з API
• Отримання та надсилання даних
• Синхронізація UI та стану
• Обробка мережевих помилок

Тестування, налагодження та рефакторинг AI-генерованої програми 4 теми

• Пошук помилок у console і terminal
• Debugging workflow
• Чеклісти якості
• Типові помилки front/back-end та database integration

Deployment, публікація та супровід програми 2 теми

• Deployment
• Публікація та супровід програми

Claude Code і Codex: наступний рівень AI-assisted і agentic development4 теми

• Що таке Claude Code та Codex
• Аналіз існуючого проєкту AI agent
• Debugging repoinstructions
• Порівняння Claude Code, Codex, Cursor і GitHub Copilot

Підсумковий проєкт: створення закінченого full stack додатка5 тем

• Вибір теми
• Формування MVP
• User flow и feature set
• Реалізація front-end + back-end + database
• Підготовка до deployment, оформлення README