Зачем этот урок: восемь уроков дали вам по кирпичу — теперь соберём из них здание. Такой завершающий проект в обучении называют «капстоун» (capstone — «замковый камень», завершающий камень арки): вместо экзамена — настоящая работа, собирающая весь курс. Результат — не знание, а артефакт: заполненное ТЗ на реальное агентное приложение для вашего бизнеса, которое можно прямо отдать Claude Code как первый промпт проекта. Это и есть миссия курса: говорить с агентом-разработчиком на одном языке.
Эти восемь вопросов — ваш «рентген» для любого архитектурного предложения. А шаблон ТЗ превращает их в документ.
Разминка: три сценария на сборку
Перед большой практикой — проверка, как кирпичи складываются вместе. Это сценарии «со звёздочкой»: в каждом работает несколько уроков сразу.
«Ассистент клуба»: отвечает участникам на вопросы по материалам клуба (~300 уроков, пополняются еженедельно), помнит контекст каждого участника, может оформить заморозку подписки. Какой план архитектуры самый разумный?
Отлично, это сборка из уроков 5+4+6+8! Типы запросов известны → маршрутизация; 300 живых документов → агентный поиск; профиль на участника → слой 3 памяти; заморозка — необратимое действие → человек в контуре.
Разберите по урокам: 30 инструментов — урок 3 (меньше — лучше); «все диалоги в контексте» — урок 2 (context rot) и 6 (память — вне окна); пять агентов на один ответ — урок 5 (write не параллелится). Вариант Б собирает кирпичи правильно.
«Аналитик запусков»: раз в неделю собирает данные из GetCourse, рекламных кабинетов и почтового сервиса, считает воронку, пишет отчёт с выводами. Что здесь верно?
Точно, урок 1 и 5 в связке! Маршрут известен заранее → конвейер-цепочка. Дешёвый, предсказуемый, легко отлаживается. LLM — там, где её сила: интерпретация и текст.
Маршрут этой задачи известен заранее и не меняется — признак workflow (урок 1). Свобода агента здесь не даёт пользы, а даёт непредсказуемость, фреймворки тем более ни при чём. LLM нужна только на шаге выводов.
Вы получили от разработчика предложение, и в нём: «агент будет читать комментарии из открытого Telegram-чата, имеет доступ к CRM, публикует ответы в чат; качество проверим на паре примеров; векторная база для памяти». Сколько проблем вы видите?
Превосходно — вы читаете архитектуру как рентген! Открытый чат (недоверенный контент) + CRM (данные) + публикация (канал наружу) = триада; «пара примеров» — не evals; память диалогов в векторной базе — паттерн 2023.
Присмотритесь с тремя линзами: урок 8 (что читает + к чему доступ + куда пишет = триада!), урок 7 (где тестовый набор?), урок 6 (память = структурированные заметки, а не векторная база диалогов). Модель тут ни при чём.
Главная практика: ваше первое настоящее ТЗ
🛠 Финальное задание на ~25 минут
Выберите приложение, которое реально нужно вашему бизнесу. Кандидаты из ваших же практик прошлых уроков: ассистент по базе знаний школы, обработчик обращений учеников, аналитик продаж, контент-конвейер для запусков.
Откройте шаблон ТЗ и заполните все 8 разделов своими словами. Где не знаете — честно пишите «обсудить». Черновики из практик уроков 3, 4, 5, 8 можно вставлять напрямую.
Отдайте ТЗ на разбор преподавателю: откройте Claude Code в папке курса и скажите: «Я написал финальное ТЗ курса, вот оно: [текст]. Проведи разбор как преподаватель: что сильно, что слабо, какие разделы выдадут во мне новичка, какие вопросы задаст разработчик».
Финальный тест реальностью: начните новый проект и отдайте ТЗ Claude Code как первый промпт: «Вот ТЗ на приложение. Предложи архитектуру и план реализации, задай уточняющие вопросы». Если его вопросы вам понятны и вы можете на них ответить — миссия курса выполнена. 🎓
Куда расти дальше
Обзорный блок закончен, но курс — нет. Дальше по плану — углубления по направлениям, выбирайте по потребности:
RAG-ассистенты в деталях — чанкинг, эмбеддинги и реранкеры на практике: когда будете строить ассистента по базе школы.
Автоматизация процессов — устойчивые конвейеры, расписания, интеграции с вашими сервисами.
Контент-конвейеры (content pipelines) — генерация с контролем качества: связки «генератор + судья» для писем и лендингов.
И не забывайте про сообщества — лучший источник чужого опыта: r/AI_Agents (реальные продакшн-кейсы), r/ClaudeAI (приёмы Claude Code), r/vibecoding (создание приложений без классического программирования — ваш профиль). Прочитанный там тред часто стоит урока.