Cпікер
Іван Лапа
UI Engineer L5 у Netflix · 12 років як Engineer / Team & Tech Lead
Будував AI-продукти в єдинорогах DataRobot і Gelato (AI-агенти)
AI-adoption консультант для Google, МЗС України, Skelar, Obrio, GR8
У цій частині:
Чи готова ваша команда до Agent Teams? 5 сигналів, які допоможуть це визначити
Як насправді працюють Agent Teams під капотом: Subagents, Team Lead Session, Shared Task List і Mailbox System?
Як розподіляти ролі між implementer, reviewer, verifier і tester?
Що таке Definition of Done для AI-агентів і чому він критично важливий?
Як побудувати workflow Spec → Plan → Tasks → Implement без хаосу в промптах?
Як працюють Quality Gates і чому Agent Teams потребують більше токенів, але окуповують ці витрати?
НАСТУПНИЙ РІВЕНЬ ПІСЛЯ ПРАКТИКУМУ
На курсі ви будуєте ці agent teams власноруч
4-тижневий спринт AI Agentic Engineering: Hub-and-Spoke vs Peer Mesh топології, 5 subagents з dispatch matrix, spec.md + plan.md і quality gates, які блокують merge поганого коду
- 4-pillar harness: Skills · Subagents · MCP · Hooks
- Spec-Driven Development на реальній фічі — $17.42 за feature
- Hooks + plan-verifier + evals у вашому CI
- Distributable plugin — команда ставить одним файлом
Створіть AI Engineering workflow на 4-pillar harness framework із задеплоєним продуктом у портфоліо
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.