3D Agent (Владилен Минин)

​

Соберите и опубликуйте 3D-лендинг с AI-агентом.
На примере 3D-лендинга разберитесь, как подготовить проект для AI-агента, настроить его среду и организовать разработку — от постановки задачи до проверки результата.

Blender здесь — инструмент, а лендинг — практический пример. Главное — разобраться, как подготовить проект к работе с AI-агентом: задать стек, ограничения и критерии готовности, а не оставлять все решения на усмотрение модели.
Вы настроите свой harness — контекст, инструкции, инструменты и проверки вокруг готового агента Pi. Даже если раньше вы только писали промпты, здесь пройдёте настройку шаг за шагом и примените её в разработке.

На выходе — не только опубликованная страница, но и опыт организации работы с агентом, который можно адаптировать к своим задачам.

AI написал код. А задача точно готова?

Вы просите агента сделать страницу. Получаете первый вариант — на вид неплохо.

Но дальше появляются вопросы:

• Он сделал то, что было нужно, или сам додумал требования?
• Можно ли внести небольшую правку, не переделывая остальное?
• Проверена ли мобильная версия?
• Проходит ли сборка?

1. Контекст. Что именно мы строим:

• Через AGENTS.md и бриф зададим продукт, стек, ограничения и критерии готовности.
• Проверим, что агент правильно понял задачу до начала изменений.

2. Workflow. В каком порядке работаем:

• Добавим skill — повторяемую инструкцию для этой задачи.
• В ней будут планирование, небольшие последовательные изменения, точки возврата в Git и проверки.

3. MCP. Как подключаем внешний инструмент:

• Свяжем Pi с Blender.
• Агент сможет создавать 3D-объект во внешней программе и экспортировать модель для сайта.

4. Review. Как принимаем результат:

• Разделим проверку и исправление.
• Сначала соберём замечания и результаты проверок, затем исправим существенные проблемы и проверим проект ещё раз.

Что вы сделаете в практической части:

1. Работающий 3D-лендинг
   Создадите объект AI Core в Blender через агента, встроите его в веб-страницу и проверите, как она выглядит на компьютере и мобильном экране.
2. Настроенный процесс работы агента
   Добавите описание проекта, правила, последовательность действий и критерии готовности. У агента будет не только задача, но и инструкция, как с ней работать.
3. Проверки перед публикацией
   Пройдёте цикл review → исправления → повторная проверка. Проверите сборку, размер 3D-модели и соответствие брифу, затем опубликуете страницу.

Для кого практикум:

Для тех, кто знаком с разработкой и хочет научиться ставить агенту задачи, готовить контекст, подключать инструменты и проверять результат.

• Компьютер, редактор кода, работа с терминалом, установка зависимостей и базовое понимание веб-проекта. Опыт в Blender не нужен
• На прохождение практикума потребуется около 2 часов. Время зависит от вашего опыта и возникающих технических сложностей

Это не обучение программированию с нуля. Мы не будем создавать полноценный SaaS, добавлять базу данных или авторизацию. Задача практикума — настроить готового агента и довести один 3D-лендинг до публикации.

Программа:

1. Сначала посмотрим на финал

• Разберём готовый 3D-лендинг, его мобильную версию и структуру проекта. Покажем, как агент вносит небольшую правку и запускает проверки.
• Результат: Вы заранее увидите, к какому результату идёте.

2. Запустим Pi и проверим подход «один большой промпт»

• Посмотрим, что происходит, когда агенту дают общую задачу без контекста, рабочего процесса и критериев готовности.
• Результат: Станет понятно, какие решения мы пока оставляем на усмотрение модели.

3. Добавим контекст: AGENTS.md и бриф

• Опишем продукт, стек и ограничения. Зададим, что должно получиться, и проверим понимание задачи отдельным запросом.
• Результат: До начала разработки у проекта появится чёткое определение готовности.

4. Настроим workflow: skill и точки возврата

• Зададим последовательность работы: прочитать контекст, оценить проект, составить план, сохранить checkpoint и выполнять изменения с проверками.
• Результат: У вас появится инструкция для повторяемой работы, а не только разовый запрос.

5. Подключим Blender через MCP

• Настроим Pi MCP Adapter, свяжем агента с Blender и создадим AI Core — центральный 3D-объект лендинга.
• Результат: Получим модель и экспортируем её в GLB для использования на сайте.

6. Соберём 3D-лендинг

• Встроим модель в приложение на Next.js, добавим взаимодействие с курсором, мобильную компоновку и запасной вариант отображения на случай, если 3D не загрузится.
• Результат: Проверим работающую страницу локально.

7. Пройдём review и опубликуем проект

• Проверим результат по брифу, исправим существенные замечания, повторим проверки и выполним публикацию.
• Результат: Откроем лендинг по публичной ссылке — уже без локального сервера.

Автор Владилен Минин

• Основатель Result University и Клуба Незаменимых
• Разработчик и преподаватель

Что получите:

• 7 видеоуроков в записи

 

[Automatica] Claude Code Basics: мультиагентные системы за 8 ступенев (Антон Вдовиченко)
Claude Code — AI-агент в терминале.
Он пишет код, подключается к GitHub, Slack, Notion и десяткам других сервисов, работает с файлами на вашем компьютере.
На курсе вы научитесь собирать из нескольких таких агентов систему, которая решает задачи параллельно и проверяет себя сама.
Уже ДОСТУПНО!

Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...