Практика первее теории
Теория появляется тогда, когда уже нужна — так она остаётся.
симулятор профессии
Prompting Sentinel
Самый жёсткий симулятор промптинга в мире. Спеки, контекст, регуляторы, примеры, схемы, ложь, противники, шип.
$799· от $33/месБесплатно · Гл 18 глав · ~9,7ч
~60 мин · работает с любым агент-раннеромПервая глава бесплатна. Платишь — только когда решишь продолжить.
Задание 3 из 7
Кай читает твой eval-набор и говорит: «ок, понял, eval первым. Но модель хорошая — Claude реально силён в этом. Зачем мы три часа пишем тесты вместо того, чтобы просто итерировать промпт и смотреть на вывод?» Ты должен ответить ему одним чётким аргументом.
Какой из этих аргументов САМЫЙ ОСТРЫЙ в пользу eval-first подхода?
AПотому что модели иногда галлюцинируют — eval ловит плохие выводы
BПотому что юристы отклонят любую систему без задокументированного тест-покрытия
CПотому что eval — это контур обратной связи. Без него контур разомкнут — каждое изменение промпта это пожелание, не измерение, и ты не можешь отличить улучшение от регрессии быстрее чем за неделю.
DПотому что писать тесты в любой системе — хорошая практика, и промптинг — не исключение
Автопроверка: верно
ПочемуВерификатор — это сердцебиение. Каждая другая техника в этом курсе вторична по отношению к одному факту: нельзя улучшать то, что нельзя измерить за секунды.
Это не онлайн-курс с лекциями — это симулятор реальной работы.
80% практики · 20% теории×2 к стоимости твоего часа
- Глава 1 бесплатна навсегда
- Без карты
- Отмена в любой момент
- Прогресс сохраняется
Подход
Почему это работает
Верифицируемый сертификат
Подтверждает навыки — ссылку можно проверить прямо из резюме.
Данные рынка
Зарплаты: медианы ремоут-рынка и hh.ru / Хабр Карьеры — оба рынка.
Прогресс и стрики
Сохраняются между сессиями, мотивируют продолжать.
Удобная оплата
Банковская карта · криптовалюта.
Сверхпрофессия
Prompt / AI-Quality Engineer — это сверхпрофессия: один человек закрывает работу автора промптов, QA-тестировщика, ревьюера безопасности и релиз-инженера сразу. Ты не просто пишешь промпты — ты шипишь LLM-фичи, которые регулируемый бизнес реально согласует.
Что ты сможешь закрывать в одиночку
- Писать промпт + его eval-набор как единый зашипляемый артефакт — каждый раз
- Ловить галлюцинации именованными защитами, а не ощущениями
- Держать оборону против prompt injection, не сливая системный промпт
- Гнать модель к верифицируемому результату, которому доверяет парсер
- Версионировать промпт и гонять regression-on-replay до релиза
- Объяснять Legal ровно, почему модель не сольёт и не соврёт — с доказательствами
- Выставлять регулятор thinking-budget / reasoning-effort осознанно, а не по умолчанию
- Подниматься по 5-уровневой лестнице red-team и документировать защиты, которые держат
Шкала владения AI
Где ты на шкале владения AI?
Большинство людей так и остаются на уровне «иногда спросить ChatGPT». Верхние уровни — автоматизировать свою работу и строить AI-системы — встречаются редко, и именно поэтому они так ценны. Вот в этот диапазон тебя выводит школа.
Нажми на уровень, чтобы увидеть, какие навыки он открывает
Проценты — иллюстрация, оценка распределения рынка, а не точные данные.
Какую задачу это решает
В регулируемом бизнесе промпт, который «обычно работает», — это бомба замедленного действия. Бот сливает PII, соглашается с любым утверждением пользователя и с полной уверенностью называет неверное число — а узнаёшь ты об этом, когда Legal блокирует запуск или клиент присылает скриншот провала. Подкручивать формулировки по ощущениям не масштабируется: ты не можешь доказать, что новая версия лучше, не ловишь регрессию и не можешь объяснить Legal, почему модель больше не соврёт.
Что меняется для тебя
Ты перестаёшь угадывать и начинаешь инженерить: каждый промпт шипится вместе с eval, который доказывает, что он работает; защиты — с именами вместо надежды; артефакт версионирован, и его можно откатить. Это дисциплина, на которой работает настоящая AI-команда — разница между тем, кто «хорошо промптит», и тем, кого Legal реально согласует.
Кому подойдёт
AI-инженеры, кто шипит промпты в продакшен
Замени «обычно работает» на eval, который это доказывает. Ты ловишь регрессии раньше пользователей и защищаешь каждое изменение фактами.
Продакты и фаундеры, кто ставит LLM перед клиентом
Пойми, что вообще значит «хороший» промпт, чтобы заспецить его, проверить и объяснить Legal, почему модель не сольёт и не соврёт.
Security и trust-and-safety, кто закаляет агентов
Поднимись по 5-уровневой лестнице red-team — prompt injection, jailbreak, эксфильтрация — и освой именованные защиты, которые реально держат.
Все, кто называет себя «хорошим в промптинге» по ощущениям
Обменяй интуицию на метод: eval до промпта, примеры как тест-кейсы, схемы, которые парсятся, регуляторы, выставленные осознанно.
Кому не подойдёт
- Тем, кто ищет список магических фраз — здесь строится метод, и он переживёт любой отдельный трюк.
- Тем, кто хочет шпаргалку под конкретную модель: дисциплины намеренно переносимы между Claude, GPT и Gemini.
- Тем, кто не готов писать eval до промпта — эта инверсия и есть суть, и курс на неё крепко опирается.
Как устроено обучение
Это симулятор, а не курс
Первая неделя в Sentinel и живой инбокс: текущий PII-бот, нетерпеливый CFO, Legal, который не согласует лжеца. Ты принимаешь решение и живёшь с ним.
Реальные кейсы, реальные противники
Попытки prompt injection, модель, уверенно выдумывающая число, регулятор, которому нужны доказательства. Сценарии собраны из того, на чём AI-команды реально обжигаются.
Сначала ответ, потом теория
Каждая глава заставляет принять одно несущее решение до того, как появится объяснение. Ты фиксируешь, потом узнаёшь почему — именно это превращает совет в рефлекс.
Теория приходит ровно тогда, когда нужна
Никакого обзора всей области в начале. ~150 слов теории прилетают в момент, когда задание делает их важными, и ты снова в инбоксе.
В своём ритме, с трекингом ментора по желанию
Прогресс сохраняется на каждом шаге. Проходи соло или в потоке с ментором, где ревьюер читает твой зашипленный артефакт «промпт + eval».
Чему ты научишься
Спека до промпта
- Писать eval-набор до промпта — каждый раз
- Выбирать few-shot-примеры так же, как выбираешь тест-кейсы
- Инженерить контекст: что класть, что выкидывать, когда компактить
Управлять моделью осознанно
- Выставлять регулятор thinking-budget / reasoning-effort осознанно, а не по умолчанию
- Проектировать схемы вывода, которым может доверять парсер
- Сравнивать два промпта и обосновывать победителя по eval
Защищаться от отказов
- Называть и контрить галлюцинацию, sycophancy и преждевременную уверенность
- Переживать prompt injection, не сливая системный промпт
- Вести мультитёрн-диалог к верифицируемому целевому состоянию
Шипить как инженер
- Версионировать промпт и гонять regression-on-replay до релиза
- Шипить промпт + 5-кейсовый eval + проходной прогон как единый артефакт
Какую карьеру это открывает
Кем ты сможешь работать
- Prompt Engineer
- AI Quality (Safety) Engineer
- LLM Application Engineer
- AI Product Engineer
Где востребована профессия
Ремоут / международный рынок
Россия
СамокатЦианПримеры компаний, которые нанимают AI-инженеров. Не партнёры школы, трудоустройство не гарантируется.
Сколько зарабатывают на рынке
Медианные рыночные зарплаты по профессии на международном ремоут-рынке, 2026 ($/мес).
Junior+
$2 200 – 3 800 / мес
Первые роли: написание промптов с eval, базовый ревью безопасности, работа над LLM-фичами.
Middle
$4 500 – 7 500 / мес
Через 6–12 месяцев: ты владеешь дисциплиной «промпт как артефакт» и лестницей red-team.
Senior
$8 500 – 15 000 / мес
Архитектура LLM-приложений, согласование безопасности, планка, которой доверяет регулируемая команда.
Это рыночные зарплатные вилки по профессии на международном ремоут-рынке, 2026 — не «наши выпускники зарабатывают столько» (мы новая школа без послужного списка) и не гарантия. Доход зависит от вас.
8 глав · ~9,7ч
- Бесплатно
Спека вместо ощущений
60 минПромпт без верификатора — это пожелание. Сначала пиши eval.
- Закрыто
Контекст — это модель
70 минЧто класть в промпт, что выкидывать, когда компактить.
- Закрыто
Выбери бюджет на размышление
60 минReasoning effort и extended thinking — это регуляторы, а не настройки по умолчанию.
- Закрыто
Примеры бьют инструкции
70 минFew-shot рулит там, где важна форма вывода. Выбирай примеры так же тщательно, как eval-кейсы.
- Закрыто
Структура сейчас или боль потом
70 минПарсируемость — это свойство промпта, не парсера.
- Закрыто
Агент будет лгать
80 минГаллюцинация, sycophancy, преждевременная уверенность — называем и защищаемся.
- Закрыто
Противники существуют
80 минPrompt injection, jailbreak, эксфильтрация — лестница red-team из 5 уровней.
- Закрыто
Шипим промпт вместе с eval
90 минВерсионирование, regression-on-replay, откат. Дисциплина промпта как артефакта.
Кто ведёт курс
Александр Михалькевич
Основатель, mihalkevich.com
Я каждый день в одиночку строю и шиплю продукты с AI-агентами. Этот курс — ровно та дисциплина, на которой я работаю сам. Никакой теории, которую я не использую.
mihalkevich.com →Почему сейчас
Каждой компании, выкатывающей LLM клиентам, теперь нужен тот, кто умеет доказать, что промпт безопасен, — а не просто тот, кто «хорошо промптит». Два года назад этой роли почти не было; спрос обгоняет горстку тех, кто реально это умеет. Этот разрыв — твоё окно.
Выбери, как учиться
Начни с Главы 1 бесплатно. Платишь — только когда решишь продолжить.
Самостоятельно
от $33/мес
$799 разово · или 24 платежа
- Все главы курса
- Авто-проверка заданий
- Сертификат о прохождении
С ментором
Лучший выборот $54/мес
$1 299 разово · или 24 платежа
- Всё из «Самостоятельно»
- Проверка заданий ментором
- Личная обратная связь
- Чат когорты
С трудоустройством
от $83/мес
$1 999 разово · или 24 платежа
- Всё из «С ментором»
- Резюме и портфолио под конкретные вакансии
- Тренировка собеседований с разбором
- Не нашёл работу за 6 месяцев — вернём деньги
Окупаемость: На рыночной зарплате Middle вилка в несколько раз выше стоимости курса по сравнению со ставкой обычного «человека по промптам» — достаточно, чтобы курс окупился уже за первый-второй месяц на роли. Это ориентир, а не обещание: предполагается, что вы займёте место и вырастете в нём.
- Возврат 14 дней, если не подошло
- Тариф с трудоустройством — по условиям
- Личный разбор с ментором
- Доступ навсегда
Стартовая цена · места в потоке ограниченыЦена вырастет после набора потока
Присоединиться к сообществу в Telegram
Новые главы и симуляторы, разборы задач из курсов и обсуждение с другими учениками. Бесплатно.
Что останется в портфолио
- Зашипленный промпт + 5-кейсовый eval + проходной прогон как единый артефакт
- Плейбук именованных защит от галлюцинаций, sycophancy и injection
- Задокументированная 5-уровневая лестница red-team с защитами, которые удержали
- Проверяемый сертификат и промпт, который защитишь перед Legal
Сертификат, который ты получишь
Настоящий, делишься, проверяется — выдаётся в момент завершения главы. Добавь в LinkedIn или отправь ссылку.
Сочетается с
$129
AI Agent Architect
Проектируй агентов, которые помнят, планируют и используют инструменты — память, скиллы, оркестрация и eval-цикл, держащий их честными.
Встать в лист ожидания →$99LLM Evals Engineer
Перестань шипить на ощущениях: строй eval-харнессы, рубрики LLM-as-judge и регрессионные наборы, делающие качество модели измеримым.
Встать в лист ожидания →Всё ещё сомневаешься?
Глава 1 бесплатна и в своём темпе — без карты, без обязательств. Если первый час не ощущается как настоящая работа, ты ничего не потерял. Если ощущается — ты точно поймёшь, почему остальное того стоит. Единственный способ узнать — пройти первую главу.
Начать Главу 1 бесплатно →Частые вопросы
Prompting Sentinel
Первая неделя в Sentinel — AI-команда внутри регулируемого бизнеса. Бот сливает PII, CFO хочет дашборд к пятнице, а Legal не согласует модель, которая лжёт. Восемь глав, один инбокс, одно решение за главу.
Начать бесплатно