Скачать 3D Agent. Соберите и опубликуйте 3D-лендинг с AI-агентом - Минин (2026)

[bart]

3D Agent. Соберите и опубликуйте 3D-лендинг с AI-агентом​

Автор: Владилен Минин

AI-агенты уже умеют писать код, но если проект к этому не подготовлен, они чаще угадывают, чем выполняют задачу. В этом практикуме Владилен Минин показывает, как сделать из агента управляемого исполнителя. Агент получает понятный контекст, правила работы и проверки на каждом шаге, а не выдаёт случайные варианты.

Материал пригодится разработчикам, которые уже работали с нейросетями через промпты и столкнулись с непредсказуемым результатом. Вместо очередного «сделай красиво» вы выстроите вокруг агента Pi рабочую среду. Затем доведёте реальный проект до публикации в сети: это 3D-лендинг с моделью, созданной в Blender.

Главное в курсе не сам лендинг, а подход к работе. AGENTS.md, skill, подключение инструментов через MCP и цикл review можно перенести на свои задачи, от вёрстки до внутренних сервисов.

Практикум построен вокруг создания и публикации 3D-лендинга с помощью AI-агента. На этом примере вы шаг за шагом разберётесь, как подготовить проект для агента, настроить его рабочую среду и выстроить процесс разработки. Вы пройдёте весь путь от постановки задачи до проверки готового результата.

Blender здесь только инструмент, а лендинг служит учебным примером. Основная цель — научиться готовить проект к работе с AI-агентом. Для этого заранее задаются стек, ограничения и критерии готовности, чтобы ключевые решения не оставались на усмотрение модели.

Вокруг готового агента Pi вы соберёте собственный harness: контекст, инструкции, инструменты и проверки. Даже если раньше вы только писали промпты, настройка идёт последовательно, шаг за шагом, и сразу применяется в реальной разработке.

В итоге у вас будет опубликованная страница и практический опыт организации работы с агентом. Этот опыт можно адаптировать под собственные задачи.

AI написал код. А задача точно готова?
Допустим, вы просите агента сделать страницу и получаете первый вариант. На вид он вполне неплох, но дальше возникают сомнения.

Но дальше появляются вопросы:

• Он сделал то, что было нужно, или сам додумал требования?
• Можно ли внести небольшую правку, не переделывая остальное?
• Проверена ли мобильная версия?
• Проходит ли сборка?

1. Контекст. Что именно мы строим:

• Через AGENTS.md и бриф зададим продукт, стек, ограничения и критерии готовности.
• Проверим, что агент правильно понял задачу до начала изменений.

2. Workflow. В каком порядке работаем:

• Добавим skill — повторяемую инструкцию для этой задачи.
• В ней будут планирование, небольшие последовательные изменения, точки возврата в Git и проверки.

3. MCP. Как подключаем внешний инструмент:

• Свяжем Pi с Blender.
• Агент сможет создавать 3D-объект во внешней программе и экспортировать модель для сайта.

4. Review. Как принимаем результат:

• Разделим проверку и исправление.
• Сначала соберём замечания и результаты проверок, затем исправим существенные проблемы и проверим проект ещё раз.

Что вы сделаете в практической части:

• Работающий 3D-лендинг
  Создадите объект AI Core в Blender через агента, встроите его в веб-страницу и проверите, как она выглядит на компьютере и мобильном экране.
• Настроенный процесс работы агента
  Добавите описание проекта, правила, последовательность действий и критерии готовности. У агента будет не только задача, но и инструкция, как с ней работать.
• Проверки перед публикацией
  Пройдёте цикл review → исправления → повторная проверка. Проверите сборку, размер 3D-модели и соответствие брифу, затем опубликуете страницу.

Для кого практикум:
Практикум рассчитан на тех, кто уже знаком с разработкой. Он поможет научиться ставить агенту задачи, готовить для него контекст, подключать нужные инструменты и проверять полученный результат.

Что понадобится:

• Компьютер, редактор кода, работа с терминалом, установка зависимостей и базовое понимание веб-проекта. Опыт в Blender не нужен
• На прохождение практикума потребуется около 2 часов. Время зависит от вашего опыта и возникающих технических сложностей

Это не обучение программированию с нуля. В практикуме не будет полноценного SaaS, базы данных или авторизации. Задача одна: настроить готового агента и довести один 3D-лендинг до публикации.

Программа:
Курс состоит из семи последовательных этапов. Каждый из них заканчивается понятным результатом.

1. Сначала посмотрим на финал:

• Разберём готовый 3D-лендинг, его мобильную версию и структуру проекта. Покажем, как агент вносит небольшую правку и запускает проверки.
• Результат: Вы заранее увидите, к какому результату идёте.

2. Запустим Pi и проверим подход «один большой промпт»:

• Посмотрим, что происходит, когда агенту дают общую задачу без контекста, рабочего процесса и критериев готовности.
• Результат: Станет понятно, какие решения мы пока оставляем на усмотрение модели.

3. Добавим контекст: AGENTS.md и бриф:

• Опишем продукт, стек и ограничения. Зададим, что должно получиться, и проверим понимание задачи отдельным запросом.
• Результат: До начала разработки у проекта появится чёткое определение готовности.

4. Настроим workflow: skill и точки возврата:

• Зададим последовательность работы: прочитать контекст, оценить проект, составить план, сохранить checkpoint и выполнять изменения с проверками.
• Результат: У вас появится инструкция для повторяемой работы, а не только разовый запрос.

5. Подключим Blender через MCP:

• Настроим Pi MCP Adapter, свяжем агента с Blender и создадим AI Core — центральный 3D-объект лендинга.
• Результат: Получим модель и экспортируем её в GLB для использования на сайте.

6. Соберём 3D-лендинг:

• Встроим модель в приложение на Next.js, добавим взаимодействие с курсором, мобильную компоновку и запасной вариант отображения на случай, если 3D не загрузится.
• Результат: Проверим работающую страницу локально.

7. Пройдём review и опубликуем проект:

• Проверим результат по брифу, исправим существенные замечания, повторим проверки и выполним публикацию.
• Результат: Откроем лендинг по публичной ссылке — уже без локального сервера.

Об авторе — Владилен Минин:

• Основатель Result University и Клуба Незаменимых
• Разработчик и преподаватель

Для кого подойдёт:

• Веб-разработчикам, которые хотят ускорить работу с помощью AI-агентов и при этом сохранить контроль над результатом
• Тем, кто уже пишет промпты для нейросетей и хочет перейти к системной работе с агентами
• Фронтенд-разработчикам, которым интересны 3D-лендинги на Next.js с моделями из Blender
• Специалистам, которые хотят освоить AGENTS.md, skill, MCP и review-цикл на практике

Что получите:

• 7 видеоуроков в записи
• Опубликованный 3D-лендинг с объектом AI Core, доступный по публичной ссылке
• Настроенный harness вокруг агента Pi: контекст, инструкции, инструменты и проверки
• Повторяемый workflow с планированием, точками возврата в Git и критериями готовности
• Опыт подключения Blender к агенту через MCP и экспорта модели в GLB

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: