как мы (случайно) построили лучшую ai-first lms для наших курсов

прошлый пост про навайбкоженный трендвотчер хорошо зашел (хотя 300 реакций пока не набрали, не дело). поэтому поделюсь еще одним своим кейсом

в прошлом октябре мы с лешей решали на какой платформе будем проводить свой курс по вайбкодингу. выбирали между тильдой, геткурсом и своим решением. мы остановились на последнем, хотя тогда просто хотелось сделать штуку с оплатами, авторизацией и уроками, и совсем не ожидали того, во что она в итоге выросла

за это время lms разрослась до 120к строк кода, десятков пользовательских сценариев. в какой-то момент у нас появился даже встроенный ботхэлп для гранулярных рассылок по ученикам.

но самое прикольное, что оказалось, что интерфейс админки нам почти не нужен. сейчас ~90% операций, которые мы раньше делали в админке → мы делаем через mcp агентами в интерфейсе claude code. и это выходит кратно быстрее.

но и это еще не все. каждый шаг пользователя покрыт аналитикой: система видит, если кто-то не дошел до курса, застрял на онбординге, не ходит на воркшопы. а если видит система, то это есть и в mcp и доступно агентам.

вчера я запустил ai-куратора на hermes, который несколько раз в день проверяет статусы пользователй, дает рекомендации, на кого стоит обратить внимание и может сам отправить сообщение пользователю и уточнить все ли ок через ботика. сам пока не могу до конца поверить, что все оно работает

весь последний год я буквально каждый день работаю с агентами. моя работа за это время изменилась на 98%, даже с учетом, что я раньше был погружен с головой в ai

если что-то вам до сих пор мешает начать вайбкодить и использовать агентов, то приходите к нам на 4-ый поток на курса по вайбкодину и агентам vibecon. там весь мой опыт за последний год, но с прицелом на тех, кто только начинает и не имеет технического опыта. начинаем уже во вторник. следующий набор не раньше, чем через пару месяцев.