Claude Academy: путеводитель по курсам Anthropic

Claude Academy — бесплатная учебная платформа Anthropic по адресу academy.claude.com (раньше называлась Anthropic Academy и жила на платформе Skilljar). Слоган на главной: «Учитесь использовать ИИ безопасно, эффективно и осознанно. Бесплатные курсы, туториалы и примеры применения от команды образования Anthropic». Там есть курсы двух видов: для всех — как работать с ИИ с пониманием дела (AI Fluency) — и для разработчиков — как строить приложения на Claude API, MCP и Claude Code.

На чём основана страница и почему это не перевод

Материалы Claude Academy защищены авторским правом Anthropic, открытой лицензии у них нет, поэтому здесь путеводитель: каталог курсов, их заявленные цели и программы и пересказ ключевых идей своими словами. Сведения взяты со страниц курсов (описания, «What you’ll learn», списки уроков, «Key takeaways») по состоянию на 01.10.2026. Видео мы не пересказываем. Каталог часто меняется — числа уроков и часов сверяйте на сайте.

Для кого и как проходить

• Регистрация. Курсы бесплатные; чтобы сохранять прогресс и получить значок об окончании (completion badge), нужно войти в аккаунт. Значок выдаётся после итогового квиза.
• Язык. Только английский. В видео есть субтитры и текстовые расшифровки (вкладка Transcript), их удобно прогонять через переводчик.
• Нужен ли ключ API. Для курсов AI Fluency — нет. Для курсов разработчика — да: в описании Claude Platform 101 сказано, что новым аккаунтам Claude Console даётся небольшой стартовый кредит, дальше баланс пополняется в Settings → Billing. Код курсов можно адаптировать к локальной модели так же, как мы сделали в переводе курса основ API, но курсы Academy завязаны на возможности платформы (встроенные инструменты, Skills, Managed Agents), которых у локальной модели нет.
• Что выбрать ученику ChinaAI. Из пользовательских курсов — «AI Fluency: Framework and foundations» и «AI capabilities and limitations» на ступени 0. Из курсов разработчика — «Building with the Claude API» (или более короткий и свежий «Claude Platform 101») на ступени 8, затем «Introduction to Model Context Protocol».

Карта курсов

Каталог на сайте разбит на четыре группы. Важность — для ученика нашего курса: ★★★ — пройти, ★★ — полезно, ★ — по интересу.

Начать путь (Start your journey)

Курс	Объём	О чём	Урок ChinaAI	Важность
Claude 101	13 уроков, 2,5 ч	Claude для повседневной работы: первый разговор, хорошие промпты, проекты, артефакты, навыки, подключённые инструменты	0.0.1	★
Claude Code 101	12 уроков, 1,5 ч	Что такое Claude Code — агент для программирования в терминале — и основные приёмы работы с ним	8.3.1	★★
Introduction to Claude Cowork	14 уроков, 2,5 ч	Поручать Claude многошаговую работу: рабочие пространства, контекст, циклы задач, плагины	—	★
Introduction to Claude Tag	11 уроков, 2,5 ч	Claude в Slack команды (бета): что поручать, как направлять и исправлять	—	★
Claude Platform 101	13 уроков, 1,5 ч	Для разработчиков с нуля: первый запрос, выбор модели, агентный цикл руками, tool use, размышления, встроенные инструменты, Skills, MCP, управление контекстом, Managed Agents	8.1.1, 8.3.1	★★★

Изучить продукты (Learn the products)

Курс	Объём	О чём	Урок ChinaAI	Важность
Introduction to Model Context Protocol	10 уроков, 1 ч	Свои MCP-серверы и клиенты на Python SDK: инструменты, ресурсы, промпты; инспектор сервера	8.3.2	★★★
Model Context Protocol: Advanced topics	11 уроков, 1,5 ч	Сэмплинг (сервер просит клиента вызвать модель), уведомления и прогресс, корни (roots), транспорты stdio и Streamable HTTP	8.3.2	★★
Claude Code in action	9 уроков, 1 ч	Долгие самостоятельные сессии Claude Code: режим планирования, сжатие контекста, CLAUDE.md, навыки, режимы разрешений, хуки, запуск по расписанию, ревью кода в GitHub, проверка результатов	8.3.4	★★
Introduction to subagents	4 урока, 45 мин	Разбить сложную задачу между параллельными субагентами и детерминированно ими управлять	8.3.3	★★
Introduction to agent skills	6 уроков, 1 ч	Навыки (skills) в Claude Code: markdown-инструкции, которые агент применяет сам к подходящим задачам	8.3.2	★
The AI-native SDLC playbook	14 уроков, 1 ч	Как перестроить цикл разработки ПО, когда код пишет ИИ	8.4.2	★
Deploying Claude Enterprise with confidence	14 уроков, 2,5 ч	Внедрение Claude в организации: пять ключевых решений	—	—

Стать «ИИ-грамотным» (Become AI fluent)

Курс	Объём	О чём	Урок ChinaAI	Важность
AI Fluency: Framework and foundations	14 уроков, 4 ч	Фреймворк 4D: делегирование, описание, различение, добросовестность (подробнее ниже)	0.0.1	★★★
AI capabilities and limitations	13 уроков, 3,5 ч	Мысленная модель того, что LLM может и не может: предсказание следующего токена, знания, рабочая память, управляемость (подробнее ниже)	0.0.1, 8.1.2	★★★
Building effective human-agent teams (бета)	5 уроков, 45 мин	Переход от «ИИ для одного» к работе команды с агентами	—	★
AI Fluency для разных аудиторий	4–10 уроков	Варианты курса для разработчиков (builders), творческой работы, преподавателей, школьных учителей, некоммерческих организаций, малого бизнеса, студентов	—	★ (для студентов и builders — ★★)

Разработка на API (Build with the API)

Курс	Объём	О чём	Урок ChinaAI	Важность
Building with the Claude API	67 уроков, 8 квизов, 9 ч	Полный курс разработчика: API, эвалы, промпт-инжиниринг, tool use, RAG, возможности Claude, MCP, Claude Code и computer use, агенты и workflow (программа ниже)	8.1–8.4	★★★
Claude with Amazon Bedrock	65 уроков, 8 ч	Тот же курс для Claude в AWS Bedrock	—	★
Claude with Google Cloud’s Vertex AI	66 уроков, 8,5 ч	Тот же курс для Claude в Google Vertex AI	—	★

Кроме курсов, в Academy есть туториалы (короткие тексты и видео на 4–10 минут: как выбрать модель, проекты, коннекторы, навыки и т. д.) и примеры применения (use cases) по профессиям.

Building with the Claude API: программа и связь с нашим курсом

Главный курс для разработчика. Заявленная аудитория — инженеры, которые встраивают Claude в продакшен-приложения; нужны уверенный Python, базовое знание JSON и ключ API. Семь частей:

Часть курса	Уроки (по списку на сайте)	Наш урок и перевод
Доступ к Claude через API (9)	ключ, запрос, многоходовый диалог, системный промпт, температура, стриминг, структурированные данные	8.1.1; перевод курса основ API
Оценка промптов (7)	типичный цикл эвала, генерация тестовых данных, прогон, оценка моделью и кодом	7.3.2; Prompt evaluations, рецепт Building evals
Приёмы промпт-инжиниринга (6)	ясность и прямота, конкретность, XML-теги, примеры	8.1.2; туториал по промптам
Tool use (13)	функции и схемы инструментов, блоки сообщений, результаты инструментов, многоходовые диалоги с инструментами, несколько инструментов, потоковый вызов инструментов, инструменты text edit и web search	8.3.1; курс Tool use
RAG и агентный поиск (7)	чанкинг, эмбеддинги, полный цикл RAG, BM25, многоиндексный конвейер; в описании — также реранкинг и contextual retrieval	8.2.1, 8.2.2; рецепт RAG, Contextual Retrieval
Возможности Claude (9)	размышления (extended thinking), картинки, PDF, цитаты, кэширование промптов, выполнение кода и Files API	8.1.1, 9.1.1
MCP (11)	клиенты, инструменты, инспектор, ресурсы, промпты	8.3.2
Приложения Anthropic (4)	Claude Code, computer use, расширение через MCP	8.3.4
Агенты и workflow (8)	параллелизация, цепочки, маршрутизация, агенты и инструменты, осмотр окружения, workflow против агентов	8.3.1; статья «Building effective agents»

Последняя часть — по сути видеоверсия статьи «Building effective agents»: те же паттерны (цепочка, маршрутизация, параллелизация) и тот же главный вопрос — когда хватает заранее заданного workflow, а когда нужен агент.

Claude Platform 101 — более короткий и свежий вход в ту же тему. По описанию курса: первый запрос через messages.create; выбор модели (Fable, Opus, Sonnet или Haiku) по простому эвалу с учётом цены и задержки; агентный цикл сначала руками, потом через Tool Runner из SDK; tool use и размышления; встроенные инструменты Anthropic (поиск в интернете, выполнение кода, загрузка страниц), Skills и MCP; четыре паттерна управления контекстом для долгих агентов; управляемый агент (Managed Agents), где цикл крутит сама платформа. Часть демо — на TypeScript SDK.

Ключевые идеи пользовательских курсов (пересказ)

Фреймворк 4D (AI Fluency: Framework and foundations)

Курс сделан Anthropic вместе с профессорами Риком Даканом (Ringling College of Art and Design) и Джозефом Феллером (University College Cork), которые разработали фреймворк «ИИ-грамотности» в 2023–2024 годах. Цель — научить работать с ИИ эффективно, рационально, этично и безопасно, «не ограничиваясь крутыми промптами» и так, чтобы навык не устарел со сменой моделей.

Три способа работать с ИИ:

• автоматизация (automation) — ИИ выполняет конкретные задачи по вашим инструкциям;
• усиление (augmentation) — вы и ИИ вместе думаете и делаете работу как партнёры;
• агентность (agency) — вы настраиваете ИИ работать самостоятельно от вашего имени, задавая его знания и поведение, а не отдельные действия.

Четыре компетенции («4D»):

Компетенция	Суть	Что это значит для ученика ChinaAI
Delegation — делегирование	Решить, что делать с ИИ, а что самому. Учитываются понимание задачи, понимание возможностей платформы и разбиение задачи	Не поручать ИИ-репетитору то, что вы должны понять сами (вывод формулы, отладка своего кода); поручать — проверку, объяснение другими словами, генерацию упражнений
Description — описание	Ясно описать ИИ, что нужно получить (результат), как работать (процесс) и как себя вести (поведение)	То же, что промпт-инжиниринг в уроке 8.1.2: контекст, формат, примеры
Discernment — различение	Критически оценивать результат, ход работы и поведение ИИ. Описание и различение образуют цикл: оценили → уточнили описание → снова оценили	Проверять ответы модели: запускать код, сверять числа, искать первоисточник
Diligence — добросовестность	Отвечать за работу, сделанную с ИИ: создание, прозрачность (сообщить, где помогал ИИ), использование результата	Честно отмечать, где помогал ИИ, и не выдавать непонятое за своё

В уроке о фреймворке предлагается упражнение: выбрать проект (рассылка писем, анализ данных для статьи, персонажи для рассказа) и ответить на четыре вопроса — что делаю сам, что объясню ИИ, как проверю, что раскрою. Сам курс, кстати, честно сообщает, как его делали: авторы-люди работали вместе с Claude 3.7 над структурой, упражнениями и черновиками, а все решения принимали сами — это и есть «добросовестность» на практике.

Четыре свойства языковых моделей (AI capabilities and limitations)

Курс-«напарник» к AI Fluency: тот учит навыкам человека, этот — свойствам машины, на которые эти навыки отвечают. Каждое свойство — шкала от зоны возможностей до зоны ограничений:

Свойство	Зона возможностей	Зона ограничений и типичные сбои	Чем лечится	Где в курсе ChinaAI
Предсказание следующего токена — ответ пишется «слово за словом» по тому, что обычно следует за чем	Задачи, похожие на часто встречавшиеся: пересказ, переформатирование, объяснение известных понятий	Новое и редкое; выдумки концентрируются в конкретике: имена, даты, числа, цитаты, ссылки	Цитаты источников, сигналы неуверенности, ограниченная генерация, связка «генератор — проверяющий»	0.0.1, ступень 4
Знания — всё, что модель знает, пришло из обучающих данных и заморожено на дате среза	Темы, которые встречались часто, недавно (в рамках обучения) и согласованно	Редкое, свежее, узкое, местное, спорное; устаревание, неравномерное покрытие, унаследованные перекосы, «забытые» источники	Поиск в интернете, RAG, MCP, инструменты	8.2.1
Рабочая память — окно контекста фиксированного размера	Материал целиком помещается, свежая сессия	Длинные документы и разговоры, ожидание памяти между сессиями, важное «в середине». Здесь не плавное ухудшение, а обрыв: молчаливая обрезка. Модель не учится на ваших поправках — она видит только текущий контекст	Память, сжатие контекста, проекты, большие окна, мультиагентность	статья «Effective context engineering»
Управляемость — инструкции выполняются тем же продолжением шаблона	Короткие, конкретные, проверяемые инструкции: формат, длина, роль	Длинные цепочки рассуждений (ошибки накапливаются), абстрактные просьбы, точная арифметика; «буква вместо духа»	Системный промпт, выполнение кода, видимые рассуждения, структурированный вывод. Если инструкция выполнена буквально, но бесполезно, — переформулируйте цель, а не повторяйте инструкцию громче	8.1.2

Последний урок — «когда свойства сталкиваются»: реальные сбои обычно возникают на пересечении двух свойств. Выдуманные ссылки — предсказание токенов + знания; «дрейф» в длинном разговоре — рабочая память + управляемость. Назвав пару, вы знаете, какое лекарство взять: проверить конкретику, заново дать контекст, отдать вычисление коду или попросить модель возражать.

Что читать дальше

• Все переводы курсов из anthropics/courses — это старшие братья курсов Academy, в виде открытых ноутбуков: основы API, туториал по промптам, Real world prompting, Prompt evaluations, Tool use.
• Claude Cookbooks — рабочий код к темам курса «Building with the Claude API».
• Короткие курсы Anthropic на DeepLearning.AI (MCP, Claude Code, Agent Skills, computer use) — см. страницу «Учимся у создателей».

Словарик

EN	RU
AI Fluency	ИИ-грамотность, умение работать с ИИ
Delegation / Description / Discernment / Diligence	делегирование / описание / различение / добросовестность
automation / augmentation / agency	автоматизация / усиление / агентность
next token prediction	предсказание следующего токена
knowledge cutoff	дата среза знаний
working memory, context window	рабочая память, окно контекста
steerability	управляемость
letter over spirit	буква вместо духа (формальное выполнение)
completion badge	значок об окончании курса