«Проведи масштабное исследование и собери максимально полную, проверенную и практически полезную базу авторитетных источников для обучения по двум направлениям: 1. Вайб-кодинг, AI-assisted development и разработка программных продуктов с AI-агентами. 2. AI-консалтинг: диагностика бизнеса, поиск сценариев применения ИИ, оценка экономики, проектирование и внедрение решений, управление изменениями и развитие консалтинговой практики. География: Россия и международный рынок. Основные языки поиска: русский и английский. Язык итогового исследования: русский».
На 2026-10-24 проверено 156 уникальных ресурсов на 116 независимых хостах: 67 по AI-разработке, 84 по AI-консалтингу, 5 на стыке; 29 источников российского рынка, 2 русскоязычных международных и 125 международных. Уровни проверки: V1 — 144, V2 — 12; V0 в реестр не включён. Ни один URL не поддерживает более 0,64% строк. База широкая, но не исчерпывающая: исследование остановлено на пределе объёма и доступности страниц после четырёх широких матричных проходов и прохода по артефактам, а не из-за доказанного насыщения.
Итеративная разработка через намерение и промпты, часто с ослабленной явной спецификацией. Годится для прототипов; критикуется как антипод системной инженерии в udemy.com и русскоязычном разборе на habr.com.
Более широкая инженерная практика: ИИ ускоряет работу, но ответственность, ревью и тесты остаются за человеком — см. плейбук github.com.
Многошаговое выполнение задач агентом с инструментами: делегирование, верификация, guardrails. Учебная дисциплина оформлена в arxiv.org и курсах docs.smarter.sh.
Интегрированные low/no-code среды для сборки приложений и агентов без классического программирования — например программа myfreedom.education.
Управление инструкциями, документацией, памятью и доступным контекстом агента: деградация контекста, hot/cold-память, маршрутизация — github.com и arxiv.org.
Спецификация как долговечный проверяемый артефакт, из которого ведётся разработка и проверка: alicantetechvibes.com, практический отчёт внедрения — arxiv.org.
Новичок без программирования: основы агентов на русском (microsoft.github.io) → no/low-code сборка (myfreedom.education) → границы подхода из критики vibe coding (habr.com).
Технический предприниматель / PM: спецификации и декомпозиция (udemy.com) → прототип c агентом → оценка агентов (opensource.microsoft.com).
Разработчик: университетская база (heyuan110.com) → инженерные скиллы (ai-master.dev) → контекст-инжиниринг (github.com) → агент с нуля (github.com).
Команда: агент-дружественная кодовая база и ревью (docs.smarter.sh) → production-guardrails (youtube.com) → CI-ревью PR (yandex.cloud).
Новичок без программирования: AI-грамотность и responsible AI (cdn-dynmedia-1.microsoft.com) → канва и discovery сценариев (clearwork.io).
Технический предприниматель / PM: readiness-оценка (ovaledge.com) → приоритизация use-case (umbrex.com) → экономика (digitalapplied.com).
Консультант-практик: SOW и контрактование пилотов (dev.to, mondaq.com) → governance по NIST/ISO (courses.foundation101.org) → полная трансформационная рамка (coursera.org).
Команда / корпоративное обучение: риск-реестр и политики (polygovern.ai, nextstart.ai) → бенчмарки внедрения (deloitte.com).
Взяты все 15 строк со статусом shortlist_candidate=yes, затем состав дополнен до 25 наиболее высоко оценёнными взаимодополняющими источниками с контролем вендорного разнообразия. Эвристический балл S — исследовательская оценка (A·25% + B·25% + C·20% + D·15% + E·15%), не объективный рейтинг; источники сопоставимы только внутри своей роли.
29 строк — российский рынок, 2 — русскоязычные международные материалы (их не следует считать российскими: например, русский перевод курса Microsoft — машинный). Российское покрытие заметно слабее по независимой проверке, production-grade AI coding, открытым ROI/SOW-шаблонам и измеренным enterprise-кейсам: почти все строки — самоотчёты школ и интеграторов.
Включены только программы, чьи страницы дают проверяемое содержание и практику. Для коммерческих курсов без внешнего подтверждения действует формула: «Оценка основана на материалах поставщика; независимое подтверждение не найдено».
Оценки нагрузки, где автор её не указал, — исследовательская оценка, не данные поставщика.
Маркировка: прямой шаблон только методика пробел. Где сильного прямого шаблона нет — показан пробел, ничего не додумано.
Источники, покрывающие работу в существующей кодовой базе: тестирование, безопасные данные и секреты, ревью, Git/PR, deploy/CI/CD, observability и поддержку. Отмечено, где обучение переносимо, а где product-locked.
Измеренные результаты, самоотчёты, демонстрации и гипотетические кейсы в реестре не смешиваются: тип доказательств зафиксирован в каждой строке и показан в таблице. «Не применимо» — стандарты, шаблоны и справочные материалы, где кейс не является форматом. Даты индексации не выдаются за даты публикации.
Поисковые кластеры: AI-assisted / agentic / spec-driven / context engineering; production, security, testing, deployment; AI readiness, use-case prioritization, ROI/TCO; discovery, SOW, pilot, evals; governance — AI Act, NIST, ISO; change management и adoption; Россия и русский рынок; университеты, docs, GitHub, консалтинг, стандарты и шаблоны.
Дедупликация: один самостоятельный ресурс — одна строка; зеркала, переводы и рекламные страницы счёт не увеличивают. V0 в реестр не включён. Доступность из России считается подтверждённой только при явных данных, иначе «не проверено». Неопубликованная цена помечается как «not published». Старые фундаментальные источники сохранены с объяснением ценности.
| № | Ресурс | Направление | География | Тип | S | V | Доказательства | Ссылка |
|---|
Клик по строке раскрывает полное описание: чему учит, результат, ограничение, артефакты, цена, доступность из России.
Метод: полный проверенный реестр исследования источников обучения AI-разработке и AI-консалтингу — 156 строк (по одной на уникальный ресурс, 116 независимых хостов), собран четырьмя матричными поисковыми проходами и проходом по артефактам, проверка страниц на 2026-10-24. Балл S (0–100) — эвристика 20×(0,25A+0,25B+0,20C+0,15D+0,15E): авторитетность, применимость, глубина, актуальность, прозрачность; это не объективный рейтинг качества. Итоговые счётчики (156/116/67/84/5/29/2/125/144/12) взяты из агрегатных полей реестра. Для компактности в таблице сокращены длинные тексты полей; полные значения этапов траекторий и покрытия артефактов сжаты в раскрываемые описания. Даты индексации не являются датами публикации.