LLoyD Crypto

Накидать в соло, за неделю-другую, к примеру, простенькое приложение или игру на мобилки, монетизировать его, и получать скромные по меркам рынка, но все еще очень приятные $1-5k в месяц - это, конечно, не гарантированный результат, но абсолютно реальный в наши дни. И это далеко не потолок возможностей.

Разберём путь от прототипа к проверяемому продукту: боль, ниша, касдев, оффер, спрос, экономика и решение по фактам. На практике соберёте предпринимательский контур от карты болей и MVP до воронки касаний, фаундер-нарратива и дашборда.

Курс про работу PM на одном кейсе: роль, дискавери, JTBD, OST, AI-слой, PMF-сигналы, метрики, бизнес-модель, спека, деливери и decision memo. В финале у вас будет PM-пакет: контекст, интервью, экономика, спека, риски релиза и защита решения.

Разберём AI-агента как харнес вокруг LLM: модель каждый раз получает собранный контекст, выбирает ответ или вызов тулов, а код исполняет цикл. Основной путь идёт через OpenAI Responses API; Agents SDK появляется как следующий слой обвязки. Финал — один кэпстоун-проект LLM Wiki.

Разберём AI-датацентр как инженерную систему: от подключения мощности и схемы питания до плотных GPU-стоек, охлаждения, сети, операций и экономики. На практике соберёте понятную карту инфраструктуры и увидите, где проект упирается в мощность, тепло, сеть, сроки или бюджет.