Занятие №1. Уровни работы с ИИ (26 октября)Поговорим о способах работы с ИИ и чем разовый чат отличается от Project, промпт-процесса, Custom GPT, Skills и вайбкодинга. Разберем, зачем маркетологу и аналитику именно вайбкодинг, а не только «поговорить с нейросетью».
Результат после занятия:
поймете лестницу уровней ИИ, где на ней ваша текущая работа и куда идете на курсе.Занятие №2. Выбор технологий для разработки (29 октября)Разберем программы для вайбкодинга: чем отличаются, сколько стоят, что нужно оплачивать. Простыми словами пройдем то, с чем будем работать дальше: сайт, база данных, сервер, GitHub. Зафиксируем набор (стек) технологий.
Результат после занятия: определитесь с набором инструментов, с которыми будете работать в будущем, не только на этом онлайн-курсе.Занятие №3. Поиск продукта для разработки (2 ноября)Поговорим о типах продуктов: утилита, сервис, приложение, SaaS. Определим, кто делает продукт для себя, а кто - в команде. Одно приложение - одна прикладная задача.
Результат после занятия: определимся с утилитой, которую будем разрабатывать в течение всего обучения.Занятие №4. Подготовительные работы (5 ноября)Установим и настроим нужные программы, чтобы начать вайбкодить: IDE с ИИ-агентом и все необходимое для локальной работы. Создадим приложения в кабинетах аналитики и рекламы, получим токены API и ключи LLM, если они нужны внутри продукта.
Результат после занятия: ваш компьютер готов к разработке, доступы к кабинетам и ключи на месте.Занятие №5. Создание пользовательского интерфейса (9 ноября)Спроектируем экраны входа и регистрации, пользовательский интерфейс, личный кабинет и раздел под вашу утилиту. Каркас кабинета собираем вместе, чтобы не утонуть в «красивостях».
Результат после занятия: есть интерфейс, в котором уже можно жить: вход, кабинет, место под ваше приложение.Занятие №6. Разработка приложения. Часть I (12 ноября)Вайбкодинг в прямом эфире. Собираем сердце продукта: подключаем кабинет и выводим данные на экран.
Результат после занятия: в приложении видны живые данные из аналитики или рекламы - не учебная картинка.Занятие №7. Разработка приложения. Часть II (16 ноября)Вайбкодинг в прямом эфире. Доводим сценарий, который потом покажете на защите: отчет, проверка, кнопка, сообщение пользователю.
Результат после занятия: готов основной пользовательский сценарий вашего приложения. То, что можно использовать лично или продавать другим.Занятие №8. Публикация приложения (19 ноября)Зарегистрируем домен, арендуем сервер, настроим доступ по HTTPS и опубликуем проект в сети, чтобы по ссылке могли зайти вы и другие пользователи. Коротко пройдем бэкапы и базовую проверку, что сервис жив.
Результат после занятия: ваше приложение открывается в интернете по ссылке.Занятие №9. Продвижение проекта (23 ноября)За сколько продавать решение? Считаем юнит-экономику и простую SaaS-модель: сколько клиентов нужно, чтобы выйти в плюс. Разберем каналы привлечения: теплая база, блоги, парсинг и прогрев аудитории.
Результат после занятия: есть расчет экономики вашего проекта и список каналов, с которых начнете привлечение новых пользователей.Занятие №10. Оценка созданного приложения (26 ноября)Обсуждаем итоги в формате круглого стола: каждый показывает свое приложение, группа дает обратную связь. Разбираем, что зашло, что доработать и есть ли потенциал для продажи.
Результат после занятия: обратная связь от группы и понимание следующего шага - доработать для себя или упаковывать для клиентов. Общение и вайб!Бонус-лекция. Будущее работы интернет-маркетолога- MCP (Model Context Protocol) - подключение LLM к своим внешним сервисам, инструмент перехода от простого «общения» с нейросетью к автоматическому управлению маркетингом
- ИИ-агенты - как устроены ИИ-агенты и как продвинуться в работе с ChatGPT Codex, Claude Cowork, Claude Code и Gemini Spark
- RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) - генерация, дополненная поиском. Нужно интернет-маркетологам для того, чтобы обучить искусственный интеллект опираться на реальные данные компании и точные факты, полностью исключая выдумки нейросети