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:
Live Demo: крок за кроком пройдемо весь AI Engineering workflow — Requirement Planner → Specification → Plan → Parallel Agents → Code Review
Чому навіть 200K токенів контексту недостатньо для великих проєктів — і як це вирішує Context Engineering
Як Skills допомагають економити контекст і масштабувати AI-розробку
Де проходить межа між vibe coding і production engineering?
Які задачі варто делегувати AI, а які назавжди залишаються відповідальністю інженера
Чому фундаментальні інженерні знання стали ще ціннішими в епоху AI
НАСТУПНИЙ РІВЕНЬ ПІСЛЯ ПРАКТИКУМУ
За 4 тижні ви побудуєте production-ready AI Engineering систему
— від Spec-Driven Development до задеплоєного DevDigest
- AI SaaS для автоматичного PR Review з власним конструктором AI-агентів
- Повний 4-Pillar Harness: Skills · Subagents · MCP · Hooks у реальному production-проєкті
- Multi-Agent AI workflow з пам'яттю, evals, Repo Intelligence та CI/CD
- Production-ready capstone, який можна демонструвати в портфоліо або використовувати у власних проєктах
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.