Результаты студентов BRIQ.TEAM: что можно собрать за 2 месяца

«Что я реально смогу делать после курса?» — самый частый вопрос от тех, кто рассматривает BRIQ.TEAM. Вместо обещаний и маркетинговых фраз — конкретика. Вот что студенты создают, проходя self-paced курс в своём темпе: 6 проектов, от landing page до мульти-агентной системы. Каждый задеплоен, каждый работает, каждый в портфолио.

Первый проект — и первый деплой в жизни многих студентов. За первую неделю каждый создаёт полноценный landing page: responsive дизайн, анимации, контактная форма, деплой на Vercel. Контент генерируется с помощью AI, дизайн — через промпт-инженерию.

Чему учит

• Vibe Coding: формулировка промптов для генерации кода
• HTML/CSS основы через Tailwind CSS
• React/Next.js компоненты
• Деплой на Vercel: от localhost до продакшна
• Git basics: commit, push, работа с репозиторием

Для человека без опыта это момент откровения: за 3-5 дней вы создали сайт, который живёт в интернете. С вашим доменом. Который могут открыть друзья и семья. Это мотивация, которая заряжает на оставшиеся 7 недель.

Второй проект переводит навыки в бизнес-контекст. Студенты создают Telegram-бота, который интегрирован с AI: отвечает на вопросы, обрабатывает запросы, выполняет автоматизацию. Это может быть: бот для клиентской поддержки, AI-ассистент для бизнеса, автоматизация рутинных процессов.

Чему учит

• API-интеграция: Telegram Bot API, Claude/OpenAI API
• Серверная логика: обработка вебхуков, маршрутизация сообщений
• Промпт-инженерия для product: системные промпты, контекст, ограничения
• Работа с базой данных: хранение контекста разговора
• Деплой серверного приложения

Telegram-боты — один из самых востребованных навыков на рынке. Малый бизнес в CIS-регионе активно ищет разработчиков ботов. После этого проекта студенты уже могут брать первые заказы.

Самый масштабный проект первого месяца. Полноценное веб-приложение с авторизацией, базой данных, dashboard, CRUD-операциями. Это может быть: task manager, CRM, инструмент для ведения блога, analytics dashboard — студент выбирает тему, которая ему интересна.

Чему учит

• Full-stack архитектура: frontend + backend + database
• Аутентификация: JWT, sessions, middleware
• Prisma ORM + PostgreSQL: модели, миграции, запросы
• Server Actions и API routes в Next.js
• UI/UX: dashboard, формы, таблицы, фильтры
• Безопасность: валидация, CORS, защита эндпоинтов

Четвёртый проект — вход в agentic engineering. Студенты создают MCP-сервер: набор инструментов, которые AI-модели могут использовать. Это может быть: интеграция с CRM-системой, инструмент для работы с базой данных, сервер для взаимодействия с внешним API.

Чему учит

• Model Context Protocol: архитектура, транспорты, tool описания
• Проектирование API для AI: как описать инструмент так, чтобы AI мог его использовать
• JSON-RPC: протокол коммуникации
• TypeScript: строгая типизация для надёжности
• Тестирование MCP-серверов

MCP-серверы — это building blocks agentic мира. Каждый MCP-сервер расширяет возможности AI-агентов. Студенты, создающие MCP-серверы, не просто учатся — они создают инфраструктуру для AI-экосистемы.

Пятый проект собирает всё воедино: студенты строят AI-агента, который использует инструменты для решения задач. Reasoning loop, tool calling, memory management. Агент может: анализировать данные, генерировать отчёты, автоматизировать workflow, взаимодействовать с внешними системами.

Чему учит

• Архитектура AI-агента: Plan → Execute → Verify
• Tool use: интеграция инструментов через MCP
• Memory management: краткосрочная и долгосрочная память
• Error handling: retry, fallback, human-in-the-loop
• Промпт-инженерия для агентов: системные промпты, chain-of-thought

Финальный проект — вершина курса. Студенты проектируют и реализуют систему из нескольких AI-агентов, которые координируются для решения сложной задачи. Оркестратор, специализированные агенты, A2A-коммуникация. Это проект, который демонстрирует полный спектр навыков, полученных за 2 месяца.

Чему учит

• Мульти-агентная архитектура: оркестратор, pipeline, peer-to-peer
• A2A протокол: agent cards, task lifecycle, JSON-RPC
• Координация агентов: распределение задач, обработка результатов
• Масштабирование: как система ведёт себя под нагрузкой
• Системное мышление: проектирование сложных систем

За 2 месяца студенты осваивают не набор изолированных технологий, а связную систему навыков, где каждый элемент усиливает остальные.

Технические навыки

• Vibe Coding и промпт-инженерия для разработки
• TypeScript / JavaScript на уровне уверенного использования
• React / Next.js: компоненты, routing, server actions
• Tailwind CSS: responsive дизайн, тёмные темы
• PostgreSQL + Prisma: моделирование данных, миграции, запросы
• Аутентификация: JWT, OAuth, sessions
• API-разработка: REST, webhooks, middleware
• MCP: построение инструментов для AI
• AI-агенты: reasoning loop, tool use, memory
• Git + CI/CD + деплой на Vercel
• Безопасность: OWASP, security review, валидация
• Telegram Bot API

Мета-навыки

• Декомпозиция сложных задач на управляемые шаги
• Архитектурное мышление: как проектировать системы
• Code review: навык читать и оценивать чужой код
• Self-debugging: навык находить и исправлять ошибки
• Продуктовое мышление: от идеи до задеплоенного продукта

Выпускники BRIQ.TEAM выходят с 6 проектами в портфолио, GitHub с чистым кодом, и навыками, которые позволяют начать карьеру в нескольких направлениях.

• Junior AI Developer в компании — с портфолио из 6 проектов резюме выделяется
• Фриланс — Telegram-боты и автоматизация для малого бизнеса с первой недели после курса
• Собственный продукт — навыки позволяют создать MVP за неделю
• Автоматизация в текущей компании — внедрение AI-инструментов на рабочем месте

До BRIQ.TEAM

• «Программирование — это сложно и долго»
• «AI — это ChatGPT и генерация картинок»
• «Мне нужно 2 года, чтобы стать разработчиком»
• «Деплой — это что-то непонятное для DevOps-инженеров»
• «У меня нет портфолио, нечего показать»

После BRIQ.TEAM

• «Я могу создать продукт за неделю с AI-инструментами»
• «AI — это Claude Code, MCP, агенты, мульти-агентные системы»
• «У меня 6 проектов в портфолио, и я знаю, как строить новые»
• «Деплой — это git push, и Vercel делает остальное»
• «Я уже работаю над реальными проектами / беру заказы»

Курс открыт всегда — нет наборов и стартовых дат. Оплатил, получил доступ, учишься в своём темпе. В тарифе Pro AI Тьютор на Claude помогает прямо в уроке: видит код, отвечает по делу, объясняет ошибки.

Basic — 150 000 ₸ (полный курс). Pro — 250 000 ₸ (полный курс + AI Тьютор). Рассрочка на 12 месяцев доступна. Инвестиция, которая окупается с первого фриланс-заказа или нового оффера.