Final Project & Resources · AI Engineering Roadmap

Capstone execution checklist

Capstone

Выбрать один production-like сценарий

Лучше узкий и реальный: code review, incident triage, migration helper, support classifier, docs maintainer.

Capstone

Описать tool contract и threat model

Для каждого tool: входы, выходы, права доступа, опасные операции, ошибки, audit log.

Capstone

Собрать минимальный вертикальный slice

Один request проходит весь путь: input → model → tool → structured output → trace → response.

Capstone

Добавить 20-30 eval cases

Включить happy paths, edge cases, prompt injection, noisy inputs и expected failure cases.

Capstone

Подключить observability и сохранить 3 trace-разбора

Один хороший run, один плохой run, один спорный run с ручным решением.

Capstone

Поставить eval gate в CI

Любое изменение prompt/model/tool code должно показывать diff качества, latency и cost.

Capstone

Написать README на английском

Problem, architecture, setup, evals, observability, safety, limitations, roadmap.

Capstone

Записать demo и one-page architecture note

Короткое видео или asciinema + схема компонентов без лишнего маркетинга.

Capstone

Провести postmortem обучения

Что стало быстрее, что всё ещё опасно доверять агенту, какие навыки надо добрать в следующем цикле.

Подкасты (EN)

Podcast

Latent Space

Главный AI-инженерный подкаст. Swyx, Alessio.

Podcast

The Pragmatic Engineer

Гергей Орос. Выпуски про Claude Code и другие AI-инструменты.

Podcast

Lenny's Podcast

Продуктовые разборы AI-инструментов.

Podcast

Dwarkesh Podcast

Глубокие интервью с исследователями. Не для слабонервных.

Blog Simon Willison

simonwillison.net

Ежедневные заметки самого читаемого практика agentic coding: именно здесь паттерны вроде vibe coding и параллельных агентов получают имена раньше всех.

YouTube (EN)

YouTube

Andrej Karpathy

Эталон образовательного контента. Идеально для тренировки слуха.

YouTube

AI Engineer

Записи конференции AI Engineer Summit.

YouTube

Anthropic

Короткие технические видео. Хороший вход в экосистему.

Русскоязычные ресурсы

Сиолошная

Игорь Котенков. Лучший аналитический канал по AI на русском.

эйай ньюз

Технический канал с регулярными обзорами статей.

Podcast

Подлодка

Выпуски про LLM и AI-агентов. Инженерный уровень.

Community

Open Data Science (ods.ai)

Крупнейшее русскоязычное ML-сообщество: митапы, курсы и общение.

Инструменты для английского

Browser

Immersive Translate

Параллельный перевод абзацами. Самый важный инструмент.

Audio

ElevenReader

Озвучивает любой текст голосом высокого качества.

Browser

Language Reactor

Двойные субтитры в YouTube и Netflix.

Writing

DeepL Write

Лучшая редактура английского. Использовать вместо Grammarly.

Официальные OpenAI источники

Docs OpenAI

Agents SDK guide

Reading path по agent definitions, orchestration, guardrails, state, observability и evaluation workflows.

Docs OpenAI

Using tools, MCP and hosted tools

Смотреть как reference для tool contracts, hosted tools, MCP connectors и локальных function tools.

Docs OpenAI

Evals and graders

Официальный слой для test data, testing criteria, graders и evaluation runs.

Track OpenAI

Building agents learning track

Официальный 1-3 hour track: concepts, tools, orchestration, practical use cases and guardrails.

Resources OpenAI

OpenAI Learn hub

Learning tracks, demo apps, videos and cookbook links. Использовать как monthly refresh source.

Docs OpenAI

Graders for model optimization

Как формализовать quality checks для fine-tuning, RFT, eval loops и regression gates.

Resources OpenAI

OpenAI Academy

Бесплатные self-paced курсы, включая новые OpenAI Certifications — шире, чем developer-треки.

Changelog OpenAI

Codex changelog

Источник для ежемесячной сверки фич Codex CLI/cloud — та же роль для OpenAI-стека, что и остальные changelog-пункты.

Anthropic / Claude learning path

Courses Anthropic

Anthropic Developer Academy

Официальная платформа обучения Anthropic: основы API, prompt engineering, оценка промптов, интеграция инструментов и разработка агентов.

Docs Anthropic

Prompt engineering overview

Начинать с success criteria, evals и первой версии prompt, а не с хаотичного подбора формулировок.

Docs Anthropic

Tool use with Claude

Client tools, server tools, structured tool calls, MCP connector and strict schema conformance.

Docs Anthropic

Using the Evaluation Tool

Prompt test sets, variables and manual review loop in Claude Console before pushing changes into app code.

Docs Claude Code

Claude Code overview

Управление проектом из терминала: repo context, tool permissions, terminal loop, review and handoff discipline.

Cookbook Anthropic

Anthropic Cookbook

Практические notebooks для tool use, extraction, RAG, multimodal and advanced Claude patterns.

Course Anthropic · Free · ~1ч

Claude Code in Action

Официальный бесплатный курс с сертификатом: context management, кастомные команды, MCP, skills, hooks, интеграция с GitHub.

Blog Anthropic

Anthropic Engineering Blog

Самый высокосигнальный фид по агентным паттернам 2025–2026: context engineering, agent evals, sandboxing, мультиагентные кейсы.

Google / Gemini / ADK

Docs Google ADK

Agent Development Kit

Production agent framework: graph workflows, multi-agent orchestration, sessions, memory, deployment and observability.

Docs Google ADK

Agents in ADK

Разобрать структуру agent definition, model selection, instructions, tools, state and runtime.

Docs Google ADK

Custom tools for ADK

Function tools, agents-as-tools, tool context, auth, error handling and sequential tool use.

Docs Google ADK

Evaluate agents in ADK

Trajectory, tool-use quality, final response quality, pytest integration and CI-friendly regression checks.

Docs Gemini API

Function calling with Gemini

Function declarations, call IDs, parallel/compositional calls and connecting Gemini to external systems.

Docs Gemini API

Code execution with Gemini

Когда model-run code execution полезнее обычного tool call и как ограничивать такой capability.

Microsoft / GitHub Agentic AI

Study guide Microsoft Learn

GH-600: Developing in Agentic AI Systems

Использовать как внешний skill map: SDLC, tools/MCP, memory/state, evals, multi-agent coordination и guardrails.

Module Microsoft Learn

Foundations of Agentic AI in GitHub

Plan → act → evaluate, GitHub as system of record, contributor model, risks and traceability.

Module Microsoft Learn

Designing Agent Architecture and SDLC Integration

Agent responsibilities, inputs/outputs, planning vs execution, PR governance, checks, CODEOWNERS and environment gates.

Module Microsoft Learn

Tooling, MCP, and Agent Execution Environments

Tools, APIs, MCP servers, GitHub Actions, execution boundaries, branch restrictions and environment safeguards.

Practice GitHub

Сверить capstone с GH-600 skill weights

Отдельно отметить: architecture/SDLC, tools/MCP, memory, evals, multi-agent and guardrails. Это хороший финальный self-review.

Portfolio GitHub

Добавить GitHub governance в README финального проекта

PR template, required checks, branch/ruleset policy, CODEOWNERS, artifacts, eval report and human review boundaries.

Docs GitHub Copilot

GitHub Copilot cloud agent

Background agent workflow: repo research, implementation plan, branch changes, tests, PR and review loop.

Docs GitHub Copilot

Extend Copilot Chat with MCP

Подключение MCP servers к Copilot Chat как практический слой context and tool governance.

Docs Microsoft

Semantic Kernel Agent Framework

Python/.NET agent abstractions, orchestration and Azure/OpenAI agent types for enterprise apps.

Docs Microsoft Foundry

Microsoft Foundry Agent Service

Managed platform for prompt agents, workflow agents and hosted code agents with identity, observability and enterprise controls.

Обзор рынка агентов

Tool Google · Open Source

Gemini CLI

Открытый терминальный агент Google — третий CLI-агент для картины рынка рядом с Claude Code и Codex. Активно развивается.

0 / 58 материалов завершено

Финальный проект под ваш профиль плюс фоновое обучение: соберите agentic-сервис, который встраивается в ваш текущий стек и показывает в портфолио всё сразу — prompt engineering, паттерны, evals, MCP, observability. Параллельно слушайте подкасты, читайте русскоязычные ресурсы и проходите официальные треки Anthropic, OpenAI, Google и Microsoft. Не делайте английский отдельной задачей — все материалы и так на английском.