DORA & Accelerate
Воркшопы опираются на десятилетние исследования Google Cloud (DORA), которые доказывают: высокая производительность IT-команд достигается через малые батчи и быструю обратную связь.
KT.Teamcopy as .md
Внедряем ИИ в инженерные процессы бизнеса
Сокращаем Time-to-Use — время от старта обсуждения требований до момента, когда функционалом начинают пользоваться. Опираемся на десятилетние исследования DORA, Google SRE и QSM.
10+лет исследований DORA & SRE
TTUключевая метрика — Time to Use
7–9человек — оптимальный размер команды
DORATTUAgentsPlan
Фундамент
Научный подход и мировые стандарты
Time-to-Use как метрика
Мы не учим писать код ради кода. Мы учим сокращать TTU — время от идеи до момента, когда реальный пользователь начинает получать ценность от функции в продакшене.
Loose Coupling
Используем ИИ для обеспечения архитектурной чистоты. Слабая связанность — единственное статистически подтверждённое свойство эффективных архитектур.
Каталог
Воркшопы
Ускорение разработки крупных проектов с помощью ИИ
Как перестать тонуть в legacy и начать доставлять ценность быстрее.
Ускорение всего цикла разработки (Time-To-Use) с помощью ИИ
От «ИИ как чат-бот» к «ИИ как инженерный акселератор» — интеграция ИИ в методологию TTU.
Персональный ИИ-ассистент с OpenClaw
От нуля до цифрового работника за 2 часа — self-hosted, мультиканальный, ноль рутины.
AI-SecOps: автономные агенты кибербезопасности
Как ускорить ИБ-проверки в 10 раз без потери качества — от ручного аудита к агентам 24/7.
ИИ-сотрудник технической поддержки
Микс из OpenClaw и AI-IDE (Claude Code), который закрывает базовые вопросы техподдержки: от ответов пользователям до автоматической настройки продукта.
Продвинутая настройка Claude Code
Продвинутые инструменты и подходы Claude Code — высокоэффективная ИИ-агентная разработка.
AI Native документы и отчётность для разработчиков
LLM Wiki + SurfSense: корпоративная база знаний, которая собирается и обновляется автоматически.
ИИ-психолог: знания о себе, команде и менторинг
Соберём личного агента на Claude Code или Codex, который помогает анализировать коммуникацию, чаты и голосовые заметки.
Методология
Plan-driven AI
Мы обучаем системе автономных агентов с жёсткой структурой. Это снимает страх того, что ИИ «нагаллюцинирует» лишнего или потеряет контекст.
Главное — не чат, а план
Внедрение файла AGENTS.md в корень проекта задаёт цели, фокус и критерии качества, за рамки которых агент не выходит.
Верификация результата
Обучаем разработчиков не доверять ИИ на слово, а использовать цепочку: «агент → вопросы → план → подтверждение → выполнение».
Парадигма
От «кодера» к «архитектору»
Primary Implementer
Опираемся на опыт лидеров индустрии (Andrej Karpathy, Simon Willison), которые зафиксировали переход: инженер больше не пишет код вручную — он становится архитектором, спецификатором и ревьюером.
Суперразработчик 2026
К концу 2026 года навыки ручного написания кода станут вторичными. Мы учим управлять «намерением» (Clarity of Intent) — ключевой компетенцией инженера ближайших лет.
Ценность
Добавленная ценность для бизнеса
↓ Costs · Экономия на масштабе
Внедрение ИИ позволяет малым командам (7–9 человек) сохранять эффективность, которая в обычных условиях падает экспоненциально при росте сложности проекта.
↓ Risks · Снижение рисков
Использование ИИ для автоматической генерации и валидации документации в форматах .md + .json делает проект прозрачным и легко передаваемым между командами.
Команда
Эксперты
Сергей Коршунов
Преодоление сопротивления команды, быстрый переход на full-stack и независимая оценка качества крупных проектов на основе практик Amazon и Google.
Александр Становой
С помощью ИИ (Codex и Opus) вошёл в проект, развивавшийся 5+ лет без документации, и поднял dev-окружение за часы вместо недель.
Андрей Путин
Внедрение ИИ в инженерные и продуктовые процессы enterprise-команд, методология Time-to-Use.
Алексей Швец
Автоматизация инженерных процессов и агентная разработка на реальных enterprise-задачах.
Дмитрий Крымский
AI-driven архитектура, статический анализ legacy и объективный контроль качества.
Расписание
Ближайшие воркшопы
10 июняУскорение разработки крупных проектовсреда, 12:30 МСК20 000 ₽ / чел.
17 июняУскорение разработки крупных проектовсреда, 12:30 МСК20 000 ₽ / чел.
24 июняУскорение разработки крупных проектовсреда, 12:30 МСК20 000 ₽ / чел.
12 июняИИ-сотрудник техподдержкипятница, 14:00 МСК20 000 ₽ / чел.
19 июняИИ-сотрудник техподдержкипятница, 14:00 МСК20 000 ₽ / чел.
26 июняИИ-сотрудник техподдержкипятница, 14:00 МСК20 000 ₽ / чел.
О нас
Мы не обучаем AI. Мы ускоряем бизнес через AI.
Более 13 лет мы ежедневно делаем крупные IT-проекты для enterprise-сегмента. Используем собственные воркшопы для обучения внутренних команд — поэтому уверены в их эффективности.
Фокус
Изменение поведения команд, а не просто знания об AI.
Метод
Реальные задачи → внедрение → измеримый результат (TTU).
Опора
DORA, McKinsey, GitHub Copilot Research — данные, а не маркетинг.
90% AI-обучений не меняют бизнес. Потому что не меняют систему работы.
01 · Через реальные задачи
Работаем с конкретными бизнес-задачами команды, а не с абстрактными примерами.
02 · Минимум теории
Встраиваем AI в процессы с немедленным измеримым результатом.
03 · Изменение системы
Перестраиваем роли, ответственность и принятие решений в команде.
РольДоПосле
РазработчикПишет код вручнуюУправляет AI-агентом как архитектор
МенеджерСобирает статусы вручнуюПолучает их автоматически
КомандаДолго доносит ценностьБыстрее выпускает и получает обратную связь
DORA / Google
Высокая производительность команд связана со скоростью обратной связи.
McKinsey 2023–2025
AI может увеличить производительность knowledge workers на 20–40%.
GitHub Copilot
Разработчики выполняют задачи быстрее на ~55%.
Подходит
- Компании с IT-продуктом или внутренней разработкой
- Команды от 5+ человек
- Есть проблема со скоростью поставки
- Готовность менять процессы
Не подходит
- Хотят только обучение без внедрения
- Нет реальных задач
- Нет готовности менять процессы
01 · Диагностика
Изучаем систему работы и определяем точки приложения AI.
02 · Воркшоп
Практическая работа с реальными задачами команды.
03 · Внедрение
Опциональное сопровождение и масштабирование результата.
Контакты
Обсудить сотрудничество
Оставьте актуальные контакты и опишите задачу. Мы вернемся с уточняющими вопросами и предложением по следующему шагу.