В 2026 году умение писать код вручную уже не единственный показатель уровня разработчика. Всё чаще решает то, как вы работаете с AI: точно ли ставите задачи, как рано находите ошибки, что именно удаётся автоматизировать вместо рутины.
В 2026 году умение писать код вручную уже не единственный показатель уровня разработчика. Всё чаще решает то, как вы работаете с AI: точно ли ставите задачи, как рано находите ошибки, что именно удаётся автоматизировать вместо рутины.
В такой модели промпт-инжиниринг перестал быть чем-то нишевым. Это еще один практический навык, который влияет на скорость работы, качество кода и устойчивость решений, особенно в проектах со сложной логикой и частыми изменениями.
В статье есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).
При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.
Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.
Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.
Мы собрали курсы, которые учат использованию AI в реальном dev-процессе: от написания и тестирования кода до архитектурных задач. Они подойдут тем, кто хочет меньше времени тратить на повторяющиеся операции и больше на инженерную работу.
LLM стали вполне обыденным инструментом. И как любой инструмент, работают по-разному в руках новичка и профессионала.
Разница тут не в таланте, а в умении:
формулировать задачу с учётом контекста и ограничений;
задавать правильную глубину ответа;
направлять модель, когда она начинает фантазировать;
использовать модель как партнёра по мышлению.
Промпт-инжиниринг — просто еще одна инструментальная надстройка над разработкой. И курсы, приведенные ниже хороши именно тем, что учат работать с AI внутри привычных инженерных сценариев, а не в вакууме.
Этот сертификат от DeepLearning.ai — один из немногих, где промпт-инжиниринг сразу встроен в реальный workflow разработки. Здесь AI рассматривают не как абстрактную технологию, а как инструмент внутри привычного dev-процесса.
Курс ведёт Лоуренс Морони, бывший AI Lead в Google. Его сильная сторона — умение объяснять сложные вещи без лишней академичности, с фокусом на практику.
Программа регулярно обновляется с учётом текущих LLM-инструментов и сценариев их использования. AI сразу ставят в рабочую позицию: pair-programming, тестирование, проектирование, работа с базами данных. Без длинных теоретических заходов и разговоров на общие темы.
Отдельный акцент на прикладных заданиях. Вы не наблюдаете за тем, как ИИ пишет код, а работаете с ним напрямую:
У курса стабильно высокий рейтинг для комплексного сертификата. В отзывах часто отмечают одно и то же: он меняет подход к разработке, а не просто добавляет ещё один инструмент в вашу коллекцию.
Курс Джулса Уайта — по сути, классика промпт-инжиниринга, к которой до сих пор отсылают в профессиональной среде. И не случайно: его ведёт профессор Computer Science из Vanderbilt University и один из первых исследователей этой области.
Программа регулярно обновляется и остаётся актуальной даже на фоне быстрого развития моделей. Причина простая: курс учит не хакам, а принципам: шаблонам, паттернам и логике построения запросов, которые работают независимо от конкретной версии ChatGPT.
Здесь много примеров, переход от простых инструкций к сложным цепочкам рассуждений и задачам, связанным с анализом, программированием и моделированием. Это не курс для разработчиков, но именно он даёт ту самую базу, без которой все продвинутые инструменты начинают работать вполсилы.
Когда у курса тысячи отзывов и рейтинг стабильно высокий, это говорит о редкой вещи: материал одинаково полезен и новичкам, и опытным специалистам, которые хотят систематизировать хаотичный опыт общения с AI.
Курс Виктора Мольи компактный, но насыщенный. Он хорошо подойдёт тем, кто уже знаком с базовыми принципами и хочет углубиться в продвинутые техники рассуждения AI: Chain of Thought, ReAct, zero-shot и few-shot prompting.
Автор — практикующий AI-разработчик, работавший с Microsoft и создавший собственные AI-продукты. Это чувствуется в подаче: минимум академизма, максимум прикладных примеров того, как заставить модель думать, а не просто отвечать.
Несмотря на небольшой объём, курс ценят за концентрацию полезных идей. Отзывы часто отмечают, что после него иначе начинаешь формулировать задачи даже в повседневной работе с AI. Это хороший апгрейд для тех, кто хочет повысить точность и управляемость ответов без глубокого погружения в ML.
Этот курс про самую практичную сторону вопроса: как именно встроить AI в ежедневную работу разработчика. Его ведёт команда Academind во главе с Максимилианом Шварцмюллером — одним из самых узнаваемых и стабильных инструкторов на Udemy.
Программа регулярно обновляется под новые версии Copilot, Cursor и сценарии их использования. И это чувствуется: курс не застрял на уровне примеров, как AI дописывает строку, а разбирает реальные кейсы: рефакторинг, генерацию тестов, работу с legacy-кодом, ускорение прототипирования.
Несмотря на формально чуть более низкий рейтинг, курс держится за счёт огромного количества студентов и отзывов, в которых постоянно повторяется одна мысль: это обучение легко применить сразу после просмотра, без дополнительной теории.
Если вы хотите понять, как промпт-инжиниринг выглядит не в чате, а в IDE, это один из самых надёжных вариантов.
Этот курс — самый тяжёлый в подборке, и именно поэтому он здесь. Bootcamp Майка Тейлора и Джеймса Феникса показывает промпт-инжиниринг как прикладную инженерную практику, где без кода делать нечего.
Программа обновляется практически непрерывно и в начале 2026 года уже отражает текущее состояние индустрии: GPT-5, Copilot, Veo3, LangChain, DSPy, agent-архитектуры, memory, evals. И это не косметические апдейты — авторы регулярно переписывают старые модули, убирая то, что устарело, и добавляя новые рабочие паттерны.
Экспертиза преподавателей здесь считывается сразу. Оба автора работали с prompt engineering задолго до массового хайпа. Они преподают для O’Reilly и фактически живут в продакшене: автоматизация, пайплайны, масштабирование работы с моделями. Это чувствуется в подаче: курс не щадит студентов, но и не вводит в заблуждение.
Отдельного внимания заслуживает объём социального подтверждения ценности программы. Когда у технического курса сотни тысяч студентов и шестизначное число отзывов, это уже не эффект удачного маркетинга. Судя по обратной связи, его ценят именно за практику: работа с Python, реальные сценарии использования AI, понимание ограничений моделей и способов обхода этих ограничений.
Промпт-инжиниринг в 2026 году — уже не мода и не эксперименты, а скорость, устойчивость и качество ваших инженерных решений.
Курсы в этой подборке разные по формату и глубине, но их объединяет одно: они учат использовать AI осознанно, не надеясь на удачный запрос. А когда этот навык становится частью мышления, код действительно начинает писаться быстрее и спокойнее.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.