Вы уже знаете, как ИИ помогает автоматизировать рутину, искать информацию и создавать материалы. Но задумывались ли вы, что с помощью тех же инструментов можно с нуля собрать собственную образовательную платформу? Причём без найма программистов и изучения языков.
Теперь с помощью ИИ каждый методист или педагог может быстро упаковать свои знания в онлайн-курс, лендинг или даже базу знаний. Давайте разберём, как это работает, на примере цикла вебинаров «Внедрение систем искусственного интеллекта в работу библиотекаря».
В октябре Елена Смутнева (Вики-Сибириада) предложила мне провести для библиотекарей цикл вебинаров по ИИ. Признаюсь, задача одновременно и вдохновила, и напугала. Как сделать обучение не только понятным, но и увлекательным, практичным, чтобы каждый участник ушёл с готовыми приёмами работы?
Ответ пришёл быстро: нужна не просто серия вебинаров, а полноценная образовательная среда, где теория подкрепляется интерактивными элементами, а все полезные материалы собраны в одном месте. Так родилась идея образовательной платформы, которую вы видите сегодня на aigateway.ru/lib
И что важно – я создал её без единой строки кода, используя лишь нейросети. Расскажу, как это было.
Структура и контент курса
Первым делом нужно было определить формат. Я решил разбить курс на шесть вебинаров, каждый из которых закрывает конкретную задачу библиотекаря: от автоматизации рутины до создания рекомендательных сервисов для читателей. Но просто видеоуроков недостаточно – взрослому человеку важно сразу применять знания, видеть результат. Поэтому я запланировал для каждого модуля набор дополнительных материалов:
1. Флеш-карточки для запоминания ключевых терминов и понятий.
2. Квизы для самопроверки после каждой темы.
3. Чек-листы с пошаговыми инструкциями по внедрению ИИ в рабочие процессы.
4. Библиотеку промптов – готовые запросы для нейросетей, которые библиотекари могут копировать и использовать прямо сейчас.
Звучало амбициозно, но на помощь пришёл вайбкодинг.
Как нейросети помогли создать учебные материалы
Вместо того чтобы изучать HTML, CSS или JavaScript, я использовал подход «описал – получил – проверил». Весь процесс создания образовательной платформы строился вокруг диалога с языковой моделью. Я использовал Perplexity и DeepSeek, чтобы быстро наполнить платформу.
Вот несколько примеров промптов, которые сработали безотказно:
Создай 20 флеш-карточек для запоминания терминов по теме «Введение в ИИ». На лицевой стороне – термин, на обратной – его краткое определение и пример использования в библиотеке.
Составь квиз из 10 вопросов с вариантами ответов по теме «Промпт-инжиниринг». После каждого вопроса добавь пояснение, почему ответ правильный.
Напиши чек-лист для библиотекаря, который хочет внедрить чат-бота для читателей: 10 шагов с краткими инструкциями.
Сгенерируй 15 готовых промптов для разных библиотечных задач: аннотирование книг, подбор литературы по интересам читателя, создание анонсов мероприятий.
Нейросеть выдавала черновики за секунды, а я лишь корректировал их под специфику аудитории. Таким образом за пару дней у меня была готова база для всех шести модулей.
Сборка платформы без программистов
С материалами разобрались, теперь нужно было всё это красиво упаковать. Разрозненные файлы кода, стилей и скриптов требовалось объединить в единую, работающую систему. Обычно на этом этапе требуется участие frontend-разработчика, который настроит сборку, проверит совместимость и оптимизирует структуру.
В режиме вайбкодинга я просто попросил ИИ:
У меня есть несколько HTML-файлов и папка со стилями. Помоги мне структурировать их в один готовый к загрузке проект. Проверь, все ли ссылки работают, и собери всё в единую папку.
ИИ проверил пути к файлам, исправил возможные конфликты в скриптах и подготовил финальную версию проекта. Разработанная образовательная платформа ИИ была добавлена мной на сервер хостинга согласно инструкции, которую также сгенерировала нейросеть. Это ключевой момент: вся техническая цепочка – от написания кода до размещения на сервер – была пройдена без привлечения сторонних исполнителей.
Масштабирование функционала платформы – аттестация участников вебинаров
Позже проект получил новое развитие: к нам присоединился Чувашский государственный институт культуры и искусств, что открыло возможность выдавать участникам вебинаров удостоверения о повышении квалификации. Это потребовало внедрения формального контроля знаний: нужно было не просто дать слушателям возможность попрактиковаться, а собрать данные об их успехах, чтобы поставить зачёты и подготовить документы.
В режиме вайбкодинга я просто описал задачу
ИИ сгенерировал HTML-форму с валидацией полей; JavaScript-логику подсчёта баллов и сохранения данных в базу данных и кнопку «Выгрузить результаты», которая формирует CSV-файл прямо в браузере.
Всё это было сделано за несколько часов диалога с моделью. Никаких программистов, никаких фреймворков, никаких сложностей с настройкой окружения – только чёткая формулировка задачи и итеративная доработка.
Что это дало мне и моему проекту
История с ресурсом для библиотекарей – не исключение, а иллюстрация нового подхода к цифровизации образования. Вайбкодинг позволяет снизить барьер входа и ускорить процесс разработки. Для нетехнического специалиста это означает возможность немедленно приступить к воплощению своих идей, минуя длительные этапы обучения программированию или найма разработчиков.
Вайбкодинг позволяет быстро создавать прототипы и минимально жизнеспособные продукты, что идеально подходит для проверки гипотез и ранних этапов проекта.
Предложение Елены Смутневой провести вебинары по ИИ для библиотекарей стало возможностью на практике проверить потенциал вайбкодинга.
Сборка платформы без программистов, включая добавление форм контроля и экспорта данных, перестала быть фантастикой. Вайбкодинг снимает технический барьер, позволяя преподавателям фокусироваться на главном – на содержании, методике и потребностях своей аудитории.