Браузерные тренажёры, в которых студент решает инженерную задачу в учебных копиях профессиональных сред и согласует решения с ролевыми ИИ-коллегами в мессенджере. Для проектных модулей, практик, программ Топ-ИТ, «Приоритет-2030» и ДПО.
Флагманские тренажёры показаны первыми: это каталожные версии с описанием целевой функциональности. Тренажёры серий отмечены статусом «Проектируется» — описан целевой учебный сценарий. Состав сред, сценарии и критерии оценки в обоих случаях согласуются с вузом.
Студент развивает действующую платформу промышленных поставок: проектирует связанные смарт-контракты, сохраняет обязательства при переходе версий, интегрирует внешние сервисы и проводит проверяемый выпуск.
Alert
Студент принимает смену инженера мониторинга: исследует метрики, журналы и трассы в учебных Grafana, Prometheus, Loki и Tempo, уточняет сведения у ИИ-коллег и передаёт проблему с доказательствами.
CVAT
Foxglove
+3Студент доводит систему роботизированной инспекции солнечной электростанции от прототипа до проверяемого выпуска: данные RGB и тепловизора, привязка к оборудованию, устойчивость без связи.
Студент собирает расчётную модель учебного авиационного двигателя, сопоставляет её с данными испытаний, учитывает смену комплектации изделия и передаёт проверенную версию коллегам.
Студент проектирует агентную систему для производственной компании: объединяет данные ERP и склада, проверяет ограничения, согласует действия и восстанавливает процесс после сбоев.
Saleae
+4Студент развивает модуль управления колёсной платформой: подключает датчик, управляет приводом и проверяет устойчивость при потере связи, согласуя решения с ИИ-тимлидом, электронщиком и испытателем.
Студент принимает незавершённую миграцию сервиса на новый сервер: восстанавливает согласованность данных, выбирает безопасную стратегию и подтверждает результат проверками вместе с пятью ИИ-коллегами.
Студент внедряет лист ожидания и автозачисление в действующий сервис записи: конкуренция запросов, транзакции, миграции, интеграции и ревью с шестью ИИ-коллегами.
Студент дорабатывает ПО вспомогательного контура охлаждения электростанции: алгоритм на ST, сигналы OPC UA, мнемосхема SCADA, испытания отказов и ревью с ИИ-командой.
Codex
Студент создаёт помощника службы поддержки с языковой моделью: уточняет требования у ИИ-коллег, пишет код, подключает модель и инструменты, проходит ревью и передаёт учебный выпуск.
Студент собирает противоречивые запросы руководителя и будущих пользователей, оформляет требования с критериями приёмки, а после смены регламента пересматривает зависимости и защищает состав первого релиза.
Студент проектирует систему для компании, открывающей новые площадки, сравнивает два архитектурных варианта под разными ограничениями, а после сокращения бюджета фиксирует компромиссы и план поэтапного перехода.
Студент объединяет учёт двух подразделений с дублями и разными единицами измерения: уточняет смысл полей у владельца данных, строит схему, выполняет миграцию, а после проблемной выгрузки исправляет правила и выполняет учебный откат.
Студент получает два несовместимых сервиса и каркас кода обмена заказами: согласует контракт с ИИ-разработчиком, исправляет обработчик, добавляет тесты и проверяет поведение при тайм-аутах, повторах и новой версии API.
Студент проектирует рабочее место диспетчера вместе с ИИ-оператором, затем дорабатывает состояния, предупреждения и подтверждения, когда сценарий вводит две одновременные заявки, чужие правки и ограничение прав.
Студент восстанавливает процесс обработки заявок по регламенту и журналу, находит, где теряется время, задаёт ограничения и перераспределяет исполнителей, а после всплеска обращений пересчитывает план и сравнивает очереди.
Студент строит модель пополнения расходников в сети пунктов выдачи, настраивает правило управления по наблюдаемому запасу с учётом поставок в пути, а после скачка спроса и задержки сведений проверяет дефицит, излишки и колебания.
Студент получает модель прогнозирования с подозрительно хорошими результатами и оптимистичным заключением ИИ-аналитика: проверяет происхождение признаков и разбиение данных, сравнивает с базовым решением и пересматривает пороги применения.
Студент получает деградацию сервиса под нагрузкой и неполные объяснения ИИ-команды эксплуатации: сопоставляет метрики с журналами, локализует ограничение, меняет конфигурацию и проходит повторную нагрузку и отказ зависимости.
Заказчик, разработчик и служба поддержки по-разному описывают будущий сервис бронирования. Студент находит противоречия, строит модель данных и состояний, формулирует критерии приёмки и пересматривает проект после нового условия.
Нескольким сервисам нужны вычислительные мощности при ограниченном бюджете. Студент переводит задачу в математическую модель, выбирает метод решения, сравнивает варианты и проверяет, где модель перестаёт быть применимой.
Студент создаёт модуль поиска пути для веб-карты с препятствиями и разной стоимостью переходов: выбирает алгоритм, реализует его и проверяет на небольших и крупных графах, закрытых участках и недостижимой цели.
Команда хочет узнать, помогает ли новый интерфейс пользователям. Студент формулирует гипотезу, выбирает метрику, планирует эксперимент и анализирует данные; перекос групп и потерянные события требуют проверить качество исследования.
Макет не описывает, что произойдёт при ошибке, пустом списке или длинном тексте. Студент уточняет эти ситуации у ИИ-дизайнера, создаёт компоненты личного кабинета и проверяет навигацию, валидацию, адаптивность и работу без мыши.
Форма работает при быстром ответе сервера, но ошибается при задержках и повторах. Студент исследует сетевой обмен, сопоставляет ответы со спецификацией, исправляет управление состоянием и согласует правила безопасного повтора с ИИ-бэкендером.
У заявки теперь может быть несколько исполнителей вместо одного. Студент проектирует новую схему и перенос данных, сохраняя связи, а дубликаты и незавершённые операции требуют проверить не только миграцию, но и восстановление.
После роста объёма данных веб-дашборд зависает, а коллеги предлагают разные объяснения. Студент снимает профиль, отделяет сетевые задержки от вычислений и отрисовки, находит причину и подтверждает исправление повторными измерениями.
Студент получает существующий модуль с жалобами пользователей и недостаточными тестами: воспроизводит дефект, добавляет проверку, исправляет причину и упрощает код, показывая на ревью, что поведение в остальных ситуациях сохранено.
Студент ставит ИИ задачу, проверяет предложенный расчётный модуль и разбирает примеры с ошибкой округления или несуществующим API. Он создаёт контрпримеры, добивается исправления и фиксирует, какие предложения принял, изменил или отклонил.
Изменения фронтенда и API по отдельности проходят тесты, но оказываются несовместимыми после объединения. Студент исследует конфликт, согласует взаимодействие компонентов, добавляет проверку совместимости и обосновывает действия после сигнала ухудшения.
На выпуск претендует больше задач, чем команда успевает выполнить. Студент распределяет работу с учётом зависимостей и рисков, задаёт критерии готовности, принимает результаты ИИ-коллег через ревью и перестраивает план после дефекта и недоступности участника.
После обновления программа периодически теряет сообщения, хотя штатные тесты остаются зелёными. Студент воспроизводит сбой, находит причину в существующем коде и готовит исправление с тестом, который защищает от повторения ошибки.
Приёмник телеметрии ошибается на зашумлённых данных. Студент сравнивает математические модели, выбирает алгоритм обработки сигнала и переносит его в C/C++ с учётом ограничений памяти и точности, проверяя поведение на помехах и граничных значениях.
Прошивка после переноса не запускается в одной из конфигураций или неверно обменивается данными с датчиком. Студент сопоставляет код со схемой, настройками периферии и картой памяти, запрашивает недостающее у ИИ-схемотехника и устраняет причину.
Контроллер периодически опаздывает с обработкой события при нормальной средней загрузке. Студент исследует временную трассу, устанавливает причину задержки и меняет взаимодействие задач, сравнивая поведение до и после при одинаковой нагрузке.
RVizДатчик, навигация и управление приводом проходят отдельные тесты, но собранный робот останавливается или неверно интерпретирует данные. Студент ищет причину на границах компонентов и согласует общий контракт с ИИ-владельцами модулей.
Устройства присылают повторные и запоздавшие сообщения, а аналитические запросы мешают приёму данных. Студент проектирует хранение с учётом дубликатов, исследует планы выполнения и ускоряет запросы, проверяя, что результат не изменил смысл.
Студент готовит новую версию шлюза телеметрии: ревью, сборка, тесты, план развёртывания. После частично выполненного обновления возникает отказ, а устройства продолжают присылать сообщения разных версий — нужно подтвердить восстановление без потери данных.
Студент поручает кодовому помощнику изменить модуль, задавая контракт, допустимые зависимости и ограничения на данные. Затем проверяет существование API, обработку ошибок и граничные случаи, принимая или отклоняя каждое существенное изменение.
Заказчик меняет условия для подсистемы уже спроектированного автономного устройства, и новое требование конфликтует с ресурсами и сроками. Студент уточняет задачу, сравнивает варианты, связывает требования с компонентами и защищает решение.
Попробуйте изменить запрос или снять часть фильтров. Каталог пополняется — расскажите, какой тренажёр вам нужен.
Запросить тренажёрЛоготипы и названия платформ принадлежат их правообладателям и обозначают воспроизводимые учебные профили интерфейсов; поставка оригинальных продуктов, партнёрство или одобрение не подразумеваются. Статус «Проектируется» (30) означает описание целевого сценария без готового приложения.
Каждый тренажёр — сквозной сценарий с развитием: новые вводные меняют условия, а решения студента влияют на дальнейший ход работы и приёмку.
Владелец продукта, техлид, инженер испытаний, представитель эксплуатации и другие ролевые ИИ-коллеги формулируют запрос в мессенджере, отвечают на вопросы и принимают результат. У ролей разные интересы, поэтому требования приходится уточнять и согласовывать.
Редактор кода, репозиторий и CI, мониторинг, SCADA, инженерные расчётные среды воспроизведены в браузере в объёме, необходимом для сценария, и связаны одним проектом, одними данными и одной историей изменений.
Код, конфигурации, тесты, протоколы испытаний и отчёт складываются в комплект с заранее известными критериями оценки. Его можно защитить как проектную работу или учесть как практическую часть программы.
Коротко о формате, оценке, лицензиях и статусе каталога. Подробности — на странице каждого тренажёра и в заявке.
Это браузерный тренажёр, в котором студент получает инженерную задачу и решает её в учебных копиях профессиональных сред: редактор кода, репозиторий, мониторинг, SCADA, инженерные расчётные среды. Постановку, уточнения, ревью и приёмку выполняют ролевые ИИ-коллеги в мессенджере — владелец продукта, техлид, инженер испытаний и другие. Так студент отрабатывает не отдельную операцию, а связанный рабочий процесс с последствиями решений.
Лабораторная работа проверяет отдельный навык в заранее подготовленных условиях. В тренажёре рабочего места сценарий развивается: появляются новые вводные, конфликтующие требования и ограничения, а решения студента влияют на дальнейший ход работы. Диалоговые тренажёры развивают коммуникацию; здесь общение с ИИ-командой — часть инженерной задачи, а результат проверяется по артефактам: коду, конфигурациям, тестам, протоколам и отчётам.
Для работы в тренажёре — нет. Тренажёры воспроизводят учебные профили интерфейсов и операций в объёме, необходимом для сценария. Это не поставка оригинальных платформ, не заявление о партнёрстве с их правообладателями и не интеграция с реальными корпоративными системами. Названия и логотипы продуктов на обложках используются только для обозначения привычной студенту логики работы; фильтр «Среды и инструменты» помогает найти тренажёры по знакомому стеку.
Как проектный модуль, серия связанных лабораторных работ или учебная смена внутри дисциплины и практики. Сценарии развиваются по этапам, поэтому их можно распределить по занятиям; разбивка, входные требования и критерии оценки согласуются с кафедрой. Для программ Топ-ИТ и «Приоритет-2030» тренажёр оформляется как измеримая практическая часть программы.
По проверяемому комплекту результата и ходу работы: качество кода и конфигураций, тесты и протоколы испытаний, обоснованность решений, корректность уточнения требований у ИИ-команды, полнота отчёта и передачи результата. Критерии известны заранее и могут быть адаптированы под требования программы.
Да. Сценарии построены на вымышленных, но правдоподобных учебных системах, поэтому предметная область, данные, роли ИИ-команды и критерии приёмки могут быть настроены под задачи отраслевого партнёра или проекта университета.
Статус указан на каждой карточке. «Каталожная версия» — описание целевой функциональности флагманских тренажёров: состав воспроизводимых сред, сценарии и критерии оценки согласуются с вузом, демонстрация и пилот организуются по запросу. «Проектируется» — тренажёры серий, для которых описан целевой учебный сценарий; реализация и приёмка выполняются отдельно, кнопка запуска не предлагается. Упоминание программ Топ-ИТ и «Приоритет-2030» обозначает область применения, а не официальное включение в эти программы.
Оставьте заявку в форме ниже: укажите направление подготовки, курс, примерное число студентов и желаемый формат практики. Мы подберём тренажёры из каталога, предложим формат встраивания и обсудим пилот на вашей программе.
Расскажите о направлении подготовки и формате практики — предложим тренажёры из каталога и обсудим пилот.
