Коммерческий опыт разработки full-stack
Реальные проекты «под ключ» c использованием ИИ в процессе разработки: идея -> код -> деплой -> поддержка
Опыт самостоятельных технических решений
Опыт работы с AI-инструментами разработки: постановка задач, разбор сгенерированного кода, отладка, ограничения, проверка результата
Умение объяснять инженерные решения студентам без глубокого технического бэкграунда, но с учетом терминологии курса
Понимание принципов: клиент-серверной архитектуры; REST и async-взаимодействий; базовой безопасности: auth, secrets, roles; локальной воспроизводимости проекта: зависимости, env, seed/reset, миграции, runbook; различие моделей llm; осознанного использования фреймворков
AI-workflow компетенции
Уверенная работа с VS Code; Git: ветки, PR, rebase / squash, code review; SourceCraft как учебный контур версионирования
Next.js + TypeScript (App Router; Server Components / Server Actions)
React
Tailwind CSS
Zod
SQLite (локальное хранение данных; простые схемы; сценарии сохранения и выгрузки данных)
Prisma (схемы, миграции, связи)
PostgreSQL (базовое проектирование схем, индексы, понимание производительности, локальный setup без зависимости от Docker)
Опыт в продуктовых проектах
Telegram, Python и агентный runtime (понимание устройства Telegram-бота; agent runtime; Python на уровне сборки и поддержки учебного Telegram AI-ассистента)
Деплой и сервер
VPS Linux: Hetzner, DigitalOcean или аналог
SSH
Env-переменные и secrets
Локальный и учебный контур без Docker: запуск веб-проектов через npm-команды и явные инструкции в README/runbook
Внешний контур на VPS без Docker: настройка окружения, запуск процесса, env/secrets, логи и проверка работоспособности
Логи и базовая диагностика runtime
Автоперезапуск процесса
Smoke-check после деплоя
Бэкап SQLite
Runbook запуска, обновления и восстановления
Автоматизация и интеграции: понимание интеграций между сервисами; понимание event-driven подхода как дополнительный плюс
Локальный AI: уверенный опыт работы с AI-ассистентами в IDE или CLI; понимание различий между локальными и облачными LLM