Jak pracujemy
Nie człowiek kontra AI. Nie AI zastępuje człowieka. To człowiek + AI—doświadczenie seniora prowadzi możliwości AI. Każdy robi to, w czym jest najlepszy.
Podstawowe przekonania
Zasady wyuczone przez rok prób i błędów. Głównie błędów.
Najpierw Planuj, Potem Buduj
Każde zadanie zaczyna się od planu. AI proponuje, człowiek zatwierdza. Iterujemy, aż podejście ma sens—potem wykonujemy. Żadnego kodu przed uzgodnieniem.
Wszystko Weryfikuj
AI generuje kod. Ludzie przeglądają każdą linię—jak pair programming z utalentowanym juniorem. Ufaj, ale weryfikuj. Zawsze. Bez wyjątków.
PR, Nigdy Push
AI tworzy pull requesty. Ludzie przeglądają i mergują. Bezpośrednie pushe do main są zabronione. To nie podlega negocjacji.
Dokumentuj Niepowodzenia
Gdy AI popełnia błędy, dokumentujemy je. Pamięć instytucjonalna pokonuje powtarzające się błędy. Każdy błąd staje się barierką ochronną.
Mały Kontekst, Wielkie Wyniki
Nie wrzucaj całej bazy kodu do kontekstu. Bądź chirurgiczny. Jeden plik, jeden problem, jedno rozwiązanie. Skupiony kontekst daje lepsze wyniki.
AI Obsługuje Nudne Rzeczy
Testy. Dokumentacja. Konfiguracje. Migracje. Boilerplate. Pozwól AI zająć się nudną robotą, żeby ludzie mogli skupić się na architekturze i trudnych problemach.
Przepływ pracy
Każda funkcja, każda poprawka błędu, każda zmiana podąża za tym procesem.
Śledzenie Zadań
Każde zadanie żyje w Linear lub GitHub Issues. Specyfikacje, kryteria akceptacji, kontekst. Żadna praca nie zaczyna się bez ticketu.
Pracujemy jak duży zespół—bo nim jesteśmy. Struktura umożliwia szybkość.
Faza Planowania
AI proponuje podejście do implementacji. Człowiek przegląda, zadaje pytania, udoskonala. Iterujemy, aż się zgadzamy.
Tu liczy się doświadczenie seniora. Złe plany stają się drogimi błędami.
Implementacja
AI pisze kod, tworzy testy, aktualizuje dokumentację. Człowiek przegląda diffy w czasie rzeczywistym. Linia po linii.
Myśl o pair programming, nie o różdżce. Człowiek jest zawsze obecny.
Testowanie
Testy jednostkowe, integracyjne, E2E. Wszystkie uruchamiają się automatycznie przy każdym buildzie i deployu.
Nie ma zieleni, nie ma wysyłki. Testowanie nie jest opcjonalne—tak weryfikujemy output AI.
Przegląd & Merge
PR wysłany. Człowiek robi finalny przegląd. CI musi przejść. Dopiero wtedy: merge do main.
Brama, która chroni produkcję. Każda zmiana musi zasłużyć na swoje miejsce.
Dokumentacja
Zmiany w kodzie wyzwalają aktualizacje dokumentacji. Decyzje architektoniczne są zapisywane. Nic nie żyje tylko w chacie.
Chat znika. Dokumentacja przetrwa. Wszystko ważne zostaje zapisane.
Stack technologiczny
Modele AI
Języki
Frontend
Mobile
Backend
Baza danych
Testowanie
Infrastruktura
Workflow
Szczere prawdy
Co nauczyliśmy się, czego cykl hype'u ci nie powie.
AI nie sprawi, że będziesz 10x produktywniejszy z dnia na dzień. Kto tak twierdzi, coś sprzedaje.
Setup jest 10x szybszy z AI. Rzeczywiste kodowanie może 2-3x. To wciąż ogromne.
80% kodu i tak zostanie przepisane. Dostarcz właściwe rozwiązanie, nie "perfekcyjny" kod.
Seniorzy wygrywają w kodowaniu z AI—nie dzięki lepszym promptom, ale dlatego że wiedzą, jak wygląda dobre.
Prawdziwy przełom to nie narzędzie—to zrozumienie, w czym jest dobre i bezwzględne stosowanie go tam.
Dlaczego to działa
Prawdziwymi zwycięzcami rozwoju wspomaganego przez AI są seniorzy developerzy. Nie dlatego, że piszemy lepsze prompty—dlatego że rozumiemy, jak wygląda dobry kod.
Wiemy, jak projektować systemy, które się skalują. Wiemy, gdzie chowają się edge case'y. Wiemy, które skróty stają się drogim długiem.
AI zapewnia szybkość. Ludzie zapewniają osąd. Razem dostajesz jedno i drugie—nie poświęcając niczego.
Ale kto przejmuje gdy seniorzy odchodzą?
Właściwe pytanie. Oto nasza odpowiedź.
"Seniorzy wygrywają w kodowaniu z AI, bo wiedzą jak wygląda dobre." Prawda, ale co się dzieje, gdy ten senior odejdzie?
Właśnie dlatego expertise-as-a-service działa. Firmy nie muszą trzymać drogich seniorów na pełen etat—wynajmują osąd. 1-2 godziny tygodniowo wsparcia seniora, nie 40 godzin opieki.
I nie tylko przeglądamy kod. Budujemy systemy jakości, które przetrwają projekt: udokumentowane wzorce, rejestry decyzji architektonicznych i zestawy testów, które kodyfikują "jak wygląda dobre".
Celem nie jest to, żeby seniorzy przeglądali AI wiecznie. Celem jest to, żeby wiedza seniora stała się trwała.
Ekspertyza na żądanie
Nadzór seniora bez pensji seniora. Jeden ekspert może prowadzić wiele projektów—dostajesz osąd bez headcount.
Wiedza, która zostaje
Każdy przegląd staje się dokumentacją. Każda decyzja jest zapisywana. Gdy odchodzimy, systemy jakości zostają.
Szybsze pętle nauki
Juniorzy pracujący z AI dostają feedback w czasie rzeczywistym. Junior z 2027 zobaczy więcej wzorców niż senior z 2017. Przyspieszamy to.
Chcesz tego dla swojego zespołu
Pomagamy firmom ustawiać przepływy pracy wspomagane przez AI, które naprawdę działają. Nie chodzi o narzędzia—chodzi o system wokół nich.
Zarezerwuj konsultację