Визуальная схема для ИИ-приложения: где она помогает, а где нужен код.
Выбираем среду и создаём безопасное учебное место.
Собираем минимальный путь и учимся видеть входы и выходы.
Читаем настройки блока, типы данных и логи до запуска всей схемы.
Делаем инструкцию проверяемой, а ответ пригодным для следующего блока.
Отличаем историю беседы от базы знаний и ограничиваем контекст.
Разбираем путь документа и причину, почему большой файл нельзя просто вставить в промпт.
Настраиваем поиск, цитирование и честный отказ при отсутствии данных.
Разрешаем модели выбирать действие, но не отдаём ей бесконтрольный доступ.
Подключаем flow к продукту без публикации ключа в браузере.
Проектируем интерфейс, контракт данных и наблюдаемость.
Превращаем «кажется, работает» в повторяемую проверку.
Не принимаем инструкции из документов за команды системы.
Считаем не только токены, но и последствия ошибок.
Расширяем flow осознанно: готовый инструмент, MCP или Python-код.
Сужаем задачу до проверяемого flow для FAQ, триажа или исследования.
Собираем минимальную работающую версию и прогоняем оценочный набор.
Защищаем решение честно: показываем ценность, границы и план улучшений.
Войдите и запишитесь, чтобы открывать уроки и сохранять прогресс.
Запишитесь на созвон с ментором: разбор кода, проекта, карьерного плана или практики с материалами платформы. Это часть консультационной услуги, не массовый онлайн-курс.
