**AI вже вміє писати код. Наступне питання — як змусити його працювати системно. **

Якщо ви Middle/Senior Developer або Tech Lead, ймовірно, стикаєтесь із таким:

> ⏺5 хвилин на код → година на review
> ⏺контекст доводиться пояснювати знову
> ⏺агенти помиляються без перевірки
> ⏺більше AI → більше токенів і витрат

AI прискорює окремі задачі, але не обов’язково прискорює всю команду.

На практичному спринті AI Agentic Engineering ви побудуєте власний AI Engineering workflow для реальної задачі команди — від Harness і Skills до multi-agent систем, Spec-Driven Development, evals та Quality Gates.

**Результат — реальний проєкт із вимірюваним impact, який можна перетворити на promotion case.**

У фіналі — **DevDigest**, AI-платформа для code review, де власні агенти автономно рев’юять PR та запускаються у UI через MCP або прямо в CI.

**Іван Лапа **— Senior UI Engineer у Netflix, 12 років в інженерії, Team/Tech Lead та AI-adoption консультант.
**4 live Q&A з Іваном Лапою**
Розбір реальних задач, челенджів та AI-workflow — до останнього питання.
**5 тижнів · 8 занять · 70% практики**

Детальніше про курс: [https://cutt.ly/LybGnEXz](https://cutt.ly/LybGnEXz)