Современные методы разработки программных продуктов с помощью методов искусственного интеллекта 2025

Общие сведения

• Семестр: 5/7
• Форма контроля: дифференцированный зачет
• Дни и время занятий: вторник, 17:05-18:30, УЛК-1 (Цифра), аудитория 2.36

Преподаватель

• Ахтямов Павел

Формат курса

В рамках курса студенты ознакомятся с основными принципами LLM-моделей и научатся использовать их в свою пользу. Студентам будет предложено разработать проект с использованием LLM и оценить все преимущества использования нового поколения генерации кода.

Регистрация на курс

Регистрация на курс проходит по ссылке: https://forms.yandex.ru/u/68b5cce75056902b66dd51fb

План курса

1. История развития ИИ. Базовые принципы работы больших языковых моделей.

2. Основные виды и параметры Больших Языковых Моделей. Каким образом выбирать LLM для решения задач?

3. Составные части приложений: Frontend, Backend, Веб-серверы. Применимость LLM для каждого из видов решения задач.

4. Проектирование стартовых шаблонов решений на основе LLM.

5. Инструменты для решения LLM-задач: IDE (Cursor/Copilot), CLI (Claude Code), чат-боты.

6. Генерация знаний для LLM: RAG-модели (Retrieval Augmentation), GraphRAG, KAG (Knowledge Augmentation Graph).

7. Model Context Protocol как универсальная база для создания решения. Популярные назначения MCP. Популярные серверы Model Context Protocol: Context7, Supabase.

8. Оптимизация кодовой базы при помощи LLM.

9. NoCode и LowCode-решения для создания фронтендов. Графовые методы для решения задач генеративного ИИ: ComfyUI, n8n.

10. Этика и безопасность использования LLM: служебные данные, ключи авторизации. Инструменты выявления уязвимостей.

11. Универсальные платформы для разработки кода: SourceCraft, OpenAI Codex.

12. Направления развития IT-отрасли: Bug Driven Development, Prompt Storytelling. Принципы написания системных промптов для IDE. Мультиагентные системы

Формат сдачи курса

Курс предполагает быструю разработку прототипа решений при помощи изученных инструментов в рамках курса. Необходимо подтвердить навыки эффективной работы с LLM-моделями.

Минимальные требования

Необходимо реализовать проект с минимальными компонентами:

• Frontend/Backend/DB
• Backlog проекта можно оценить в не менее 100 Story Points (в оценке человеческих ресурсов)

В качестве сдачи домашнего задания необходимо отправить ссылку на приватный репозиторий с отчетом по выполненному проекту:

• Спроектированный Product Backlog для решения
• Показать, какие компоненты пришлось дорабатывать руками
• Использовать MCP-серверы (указать, какие компоненты были использованы)
• Сообщить, какие LLM-модели были использованы для реализации задач

Бонусы: + Использование MultiAgent LLM (BMAD, Claude Flow) + Настройка агентов, в том числе, через LowCode-инструменты n8n / SourceCraft. + Интеграция систем с примерами использования и реализацией Test Driven Development

Примеры проектов

Можно выбрать на усмотрение один из проектов или реализовать свой собственный проект по согласованию с преподавателем.

Описание проекта дается в минимальном формате - Вашей целью является улучшение проекта с помощью LLM. Ваша цель - использовать и ограничивать воображение.

Простые проекты (удовлетворительно 3-4)

1. Kanban-доска (Упрощенный Trello):

• создание задач
• назначение задач для пользователей
• приглашение пользователей
• создание досок
• создание статусов задач
• ограничение по количеству задач с определенным статусом (основная идея Kanban)

2. Меню столовой с голосованием:

• Блюда по дням недели
• Голосование за блюдо
• Рейтинг блюд
• Фильтр по категориям

3. Dashboard успеваемость (Электронная ведомость):

• Студенты, предметы, оценки
• Средний балл по предмету
• График успеваемости студента
• Топ студентов

Задачи невысокой сложности (хорошо 5)

1. Мини маркетплейс объявлений:

• Создание объявлений с фото
• Категории и поиск
• Избранное
• Контакт продавца

2. Система для проведения турниров:

• Регистрация участников
• Генерация сетки
• Поддержка режима Double Elimination
• Визуализация сетки

Задачи с усложнениями (оценки 7-8)

1. Календарь событий с напоминаниями

• События с датой/временем
• Повторяющиеся события
• Напоминания в UI
• Приглашение участников

2. Форум с ветками обсуждений

• Разделы → Темы → Сообщения
• Ответы на сообщения (дерево)
• Пагинация
• Markdown в сообщениях

3. Трекер тренировок с аналитикой

• Логирование тренировок (тип, длительность, дистанция)
• Графики прогресса
• Цели и прогресс к ним
• Сравнение периодов

4. Система опросов с условной логикой

• Конструктор опросов
• Разные типы вопросов
• "Если ответ X → показать вопрос Y"
• Аналитика ответов

Задание на оценку 10

1. Простейший видехостинг

• Загрузка видео
• Стриминг воспроизведения
• Превью/thumbnail
• Комментарии + лайки

2. Карта мероприятий с геолокациями:

• События с координатами
• Отображение на карте
• Поиск "рядом со мной"
• Фильтры по дате/категории

3. A/B тестирование (Feature Flags)

• Создание экспериментов
• SDK для получения варианта
• сбор метрик
• Поддержка критериев и статзначимости

4. Realtime-доска для ретроспектив (Miro-lite)

• Стикеры на доске
• Realtime синхронизация
• поддержка нескольких пользователей
• Голосование за стикеры