Школьник, студент или меняешь профессию — выбери трек (Web, Python, Mobile, DevOps), получи готовый проект, и решай шаг за шагом. AI-mentor (Claude) подсказывает, auto-grading проверяет, voice input — учиться можно даже с дивана.
━━━ Web Track · Task 03/12: TODO-app с React+localStorage ━━━ ● AI-mentor: Привет! Сделай минимальную TODO-app: - input для добавления задачи - список задач, чекбокс «выполнено» - сохранение в localStorage › 🎤 голос → "не понимаю как использовать useState" ● AI-mentor: useState — хук React для хранения состояния компонента. const [todos, setTodos] = useState([]) Первое значение — текущее состояние, второе — функция обновления. Когда вызываешь setTodos([...todos, newTodo]) — компонент перерисуется. ● Auto-test running... ✓ 4/5 tests passed ⚠ Failing: «localStorage persistence after reload» ● AI-mentor: Подсказка — добавь useEffect, который пишет в localStorage при изменении todos. Покажи код, разберём.
Каждый трек — серия из 10-15 задач от простых к сложным. На выходе у тебя реальный проект в портфолио и понимание стека. AI-mentor рядом всегда.
Цель: React + Node.js. От HTML до full-stack TODO-app с auth и БД. 12 задач, ~30 часов.
HTMLCSSReactNode.jsExpressSQLite
Цель: Train MNIST на PyTorch, fine-tune LLM, deploy через FastAPI. 14 задач, ~45 часов.
PythonPyTorchNumPyPandasFastAPIHF
Цель: React Native + Expo. Чат-приложение с realtime, push, биометрией. 10 задач, ~50 часов.
React NativeExpoFirebaseTypeScript
Цель: Docker + Kubernetes + Helm + CI/CD. Деплой production-like инфраструктуры. 12 задач, ~40 часов.
DockerK8sHelmGitHub ActionsPrometheus
Не классические курсы с видео-лекциями. Сразу садишься и кодишь — а если что-то непонятно, спрашиваешь Claude голосом.
Выбираешь трек — встроенная среда сразу с проектом. Задача описана понятно, тесты уже написаны, тебе остаётся только кодить.
В терминале живёт Claude. Задаёшь вопросы как живому ментору — он смотрит твой код, объясняет ошибки, предлагает решения.
Не хочется печатать длинный вопрос — спроси голосом. Whisper распознаёт, Claude отвечает. Учиться можно с дивана через iPad.
Автотесты проверяют функциональность. Plus AI смотрит твой код и пишет комментарии — что хорошо, что улучшить.
Видно прогресс по треку: какие задачи закрыты, где застрял, сколько часов потратил. Streaks мотивируют идти каждый день.
Прошёл трек — AI-mentor смотрит на твой стиль и проекты, и пишет персональный роадмап. Какие компании искать, какие фреймворки изучать дальше.
Первый трек бесплатно — попробуй и реши, нужно ли продолжать. Со студенческим ID — $10/мес безлимит.
Чтобы попробовать
Со студ. ID или email .edu
Без студ. ID
Не нашёл ответ? Напиши в Telegram @coscosang.
Да, Web Track начинается с HTML и CSS — это самый низкий вход. AI-mentor объяснит каждую концепцию на простом языке, можно спрашивать «как пятилетке». Главное — желание разбираться, а не готовое знание.
Там — видео-лекции и викторины. Здесь — сразу кодишь, AI-mentor рядом, реальный dev-environment в браузере. Не надо ставить ничего на свой комп. Закончил трек — у тебя в портфолио рабочие проекты, не просто сертификат «прослушал».
При регистрации укажи .edu email или загрузи фото студенческого билета. Проверка через сервис SheerID (как у Spotify Student / Adobe). Подтверждение — за 2-3 минуты автоматом.
Нет — он намеренно не даёт готовых решений. Подсказывает направление, объясняет концепции, ловит баги в твоём коде. Если попросишь «напиши за меня код» — ответит «давай разберём по шагам». Цель — научить, а не дать сертификат.
Web — ~30 часов (6-8 недель если по 1 часу в день). Python ML — ~45 часов. Mobile — ~50 часов. DevOps — ~40. Зависит от твоего опыта. Можно идти быстрее или медленнее — нет дедлайнов.
Да, после прохождения трека выдаём PDF-сертификат с твоим именем, треком, и финальным проектом. Сертификат не государственный — но реальные проекты в GitHub после трека ценятся работодателями больше любого диплома.