Курс посвящён применению генеративного ИИ в enterprise-разработке на Java и Kotlin.

Вы освоите промпт-инжиниринг (Chain-of-Thought, ReAct), построение RAG-систем (Spring AI + PGVector) и создание агентов по протоколу MCP.

Практика включает миграцию Spring Boot 2→3, рефакторинг legacy с генерацией MapStruct-мапперов и DTO, написание JUnit-тестов, оптимизацию многопоточного кода (Virtual Threads). Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций, предотвращение утечек данных, лицензионная чистота кода.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты.

• Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct.
• Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI и терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG. Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол MCP (Model Context Protocol). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Prompt Injection в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Миграция с Spring Boot 2 на 3. Генерация мапперов (MapStruct) и DTO. Написание сложных JUnit / Mockito тестов. Оптимизация многопоточного кода (Virtual Threads).