Что внутри программы ЛЕРН ВАЙБКОДИНГ

Подробный обзор платформы: 4 трека, 5 курсов, практики, агенты и инструменты для создания AI-продуктов — от идеи до готового MVP.

Вайбкодинг — это создание продуктов с помощью ИИ без глубокого знания программирования. Звучит просто, но на практике у большинства возникает один вопрос: с чего начать и в каком порядке. Именно это решает ЛЕРН ВАЙБКОДИНГ — бесплатная образовательная платформа, которая собирает персональный маршрут под вашу цель и уровень.

Для кого платформа

ЛЕРН ВАЙБКОДИНГ рассчитан на предпринимателей, продакт-менеджеров, маркетологов и всех, кто хочет создавать продукты с помощью ИИ без знания программирования. Более 13 000 учеников прошли обучение на платформе с 2024 года.

  • Предприниматели и стартаперы — хотят запустить MVP без найма разработчика
  • Продакт-менеджеры — внедряют ИИ в процессы команды
  • Маркетологи и аналитики — автоматизируют рутинные задачи
  • Специалисты любой сферы — хотят понять, как работают LLM, и использовать это в работе

Платформа работает и на веб, и в мобильном приложении. Уроки рассчитаны на 10, 30 или 60 минут в день — зависит от вашего расписания.

Персональный маршрут под вашу цель

При регистрации платформа задаёт три вопроса — уровень, цель и время в день — и собирает персональный трек. Доступны три цели обучения: создать продукт, разобраться в технологиях или внедрить ИИ в бизнес.

Создать продукт — от идеи до рабочего прототипа. Сначала продуктовое мышление: как выбрать нишу, сформулировать ценность, выйти на рынок. Потом технический фундамент: как устроена разработка, как работать с базами данных и API.

Разобраться в технологиях — понять, как устроены LLM, почему модели галлюцинируют, как писать промпты, чем агенты отличаются от чат-бота.

Внедрить ИИ в бизнес — найти точки применения в команде, выстроить процесс, снизить риски, соблюсти безопасность данных.

Что внутри: пять курсов

Основы ИИ (11 уроков)

Курс «Основы ИИ» — 11 уроков о том, как работают LLM, токены, память, температура генерации и промпт-инженерство. Стартовый курс для всех треков, не требует знания кода.

Темы: история от Data Science до LLM, как устроены трансформеры и токены, что такое контекст и память, параметры генерации (температура, top-p), где ИИ силён и где ошибается, промпт-инженерство, галлюцинации и предвзятость, четыре компетенции AI-грамотности.

После этого курса вы понимаете, почему модель иногда «выдумывает», как на это влиять и как формулировать задачи, чтобы получать полезный результат.

Продуктовый подход (12 уроков)

Практический курс для тех, кто хочет запустить свой продукт. Каждая тема — теория плюс практическое задание.

Темы: как превратить идею в бизнес, выбор микро-ниши, где можно выигрывать, уникальное конкурентное преимущество, анализ конкурентов, окно возможностей («почему сейчас»), Go-to-Market стратегия, определение MVP.

На выходе — оформленный бриф: ниша, целевая аудитория, УТП, первые каналы и то, что вы запускаете в первую очередь.

От идеи к окупаемому AI-продукту (8 уроков)

Мост между продуктовым мышлением и технической реализацией. На реальных примерах (SiteGPT, PDF.ai, TrendFeed) разбирается, как solo-фаундеры строят AI-продукты с нуля.

Темы: как выбрать идею AI-продукта, структура AI-продукта, метрики и окупаемость (MRR, CAC, LTV), минимальный набор интеграций и API, которые нужно понимать основателю.

Основы разработки (12 уроков)

Первый урок бесплатный, остальные — в платном доступе. Здесь начинается работа с реальными инструментами.

Темы: как устроены клиент, сервер и база данных, API и интеграции, безопасность при работе с данными, SQL и базы данных, Git и контроль версий, подготовка рабочего окружения.

Инструменты: Cursor (основная IDE для вайбкодинга), Supabase (база данных и авторизация), Vercel / Railway (деплой), GitHub (хранение кода).

Создание своего агента (15 модулей)

Продвинутый трек для тех, кто хочет строить автономные AI-системы.

Темы: что такое агенты и чем они отличаются от обычных LLM, как работают инструменты (tools), цикл «мысль — действие — наблюдение», паттерн ReAct, создание первого рабочего агента, контроль качества в продакшене, мультиагентные системы, RAG и Agentic RAG (когда агент сам ищет нужную информацию).

Инструменты, с которыми работаете

Платформа не привязывает к одному инструменту — даёт понимание экосистемы:

  • Cursor — IDE для вайбкодинга с встроенным ИИ
  • Claude, ChatGPT, Gemini — основные модели, их отличия на практике
  • Lovable, v0 — AI-билдеры для быстрых прототипов
  • Supabase — база данных, авторизация, хранилище файлов
  • GitHub — контроль версий, деплой через CI/CD
  • Vercel — деплой фронтенда за минуты
  • Telegram, Slack, Google Sheets — интеграции в примерах автоматизаций

Также в каталоге платформы собраны открытые курсы от OpenAI, Google, Anthropic, Microsoft и Hugging Face — первоисточники, на которых основаны уроки.

Еженедельные челленджи

Помимо курсов на платформе есть практические задания — еженедельные челленджи. Они закрепляют теорию в конкретных действиях: сформулировать проблему пользователя, написать промпт для своей задачи, набросать GTM-план, выбрать точку внедрения ИИ в свою работу.

Платный доступ

Базовые курсы бесплатные. Полный доступ открывает продвинутые блоки: автоматизация встреч и таблиц, создание сайтов от лендинга до продукта, боты и мультиагентные системы. Программа построена на реальных кейсах — платформа внедряла AI-автоматизации в крупных компаниях, в том числе Сбер и Финам.

Как начать

  1. Зайдите на learnvibecoding.ru
  2. Нажмите «Начать путешествие»
  3. Ответьте на три вопроса — уровень, цель, время в день
  4. Получите персональный маршрут и начните первый урок

Если не знаете, с чего начать — выбирайте цель «Создать продукт» и трек начнётся с основ ИИ, а потом плавно перейдёт к продуктовому мышлению и инструментам.