Dla zespołów deweloperskich
AI-native SDLC: AI w Państwa zespole deweloperskim z regułami i kontrolami
AI-native SDLC to cykl wytwarzania oprogramowania, w którym agenci AI piszą kod według wspólnych reguł, a każda zmiana przechodzi automatyczne kontrole, zanim zobaczy ją człowiek. Tak pracujemy sami: większość naszego kodu pisze AI, a od 2023 roku dostarczyliśmy ponad 15 projektów produkcyjnych.
Niektórzy nazywają to fabryką oprogramowania z AI: agenci budują, a ludzie decydują, co powstaje, i robią review. Jak nią zarządzamy z zatwierdzaniem przez człowieka, opisuje artykuł Fabryka oprogramowania z AI: czym jest i jak nią zarządzamy.
Jak to wygląda w praktyce
Zespół deweloperski chciał przenieść AI z teorii do codziennej praktyki. Na dwudniowych warsztatach i hackathonie ustalił wspólny przepływ: zadanie, generowanie, testy, poprawka. W dwa dni zbudował prototypy i wyszedł z podręcznikiem, który stał się częścią jego codziennej pracy.
Warsztaty od zadania do produkcjiCo się dla Państwa zmieni
- Code review przestaje być wąskim gardłem
Harness engineering: wspólne reguły dla agentów (AGENTS.md, CLAUDE.md) i automatyczne kontrole w CI: testy, lint i review z AI. Agent dostaje odpowiedź z automatycznych kontroli, zanim człowiek otworzy PR. Nasz publiczny szablon pokazuje, jak to wygląda.
- Agent pracuje w pętli z kontrolami
Loop engineering: agent przechodzi od zadania przez plan, kod i testy aż do PR, a przy każdej nieudanej kontroli sam poprawia błąd. Tak pracujemy też my: większość naszego kodu pisze AI, a za produkcję odpowiada senior.
- Agent wie to, co wie zespół
Context engineering: konwencje, architektura i decyzje są zapisane w repozytorium, a nie w głowach ludzi ani na ich laptopach. Na wykładzie dla zespołu software house’u planowane 90 minut zamieniło się w 124, bo każdy miał własne reguły i nic wspólnego.
Bezpieczeństwo i zakupy
- Własność
Kod, dane i infrastruktura należą do klienta od pierwszego dnia.
- Repozytorium
Repozytorium jest na Państwa koncie lub na naszym, jak ustalimy. Dostęp mają Państwo od pierwszego dnia, a przeniesiemy je do Państwa, kiedy tylko Państwo zechcą.
- NDA i DPA
NDA oraz umowę powierzenia przetwarzania danych osobowych (DPA) przygotujemy na życzenie.
- Dane osobowe
Jak przetwarzamy dane osobowe, opisuje polityka prywatności.
Z czym do nas przychodzą
CTO, którego zespół już używa AI
„Zespół używa Copilota i Claude, ale pull requesty przynoszą więcej szumu niż wyników.”
Jak to rozwiązujemy: Ustalamy zasady, review i automatyczne kontrole, żeby kod z AI bezpiecznie trafiał na produkcję.
Przykład: Warsztat dla zespołu software: prawdziwe zadania z backlogu z agentami AI, od zlecenia do działającego prototypu. Studium przypadku
CTO z rosnącym backlogiem
„Nie nadążamy z dostarczaniem, a backlog rośnie szybciej, niż go zamykamy.”
Jak to rozwiązujemy: Senior od pierwszego tygodnia wchodzi do Państwa repozytorium i pull requestów.
Przykład: Dostarczaliśmy funkcje AI dla SaaS, z którego codziennie korzystało 60 000+ osób. Studium przypadku
Jak pracujemy
Trudne nie jest włączenie AI, tylko skonfigurowanie jej tak, żeby zespół szedł szybciej. Budujemy trzy warstwy bezpośrednio w Państwa repozytorium: harness engineering (reguły i kontrole), loop engineering (pętla agenta z kontrolami) i context engineering (co agent wie o Państwa kodzie). Na Państwa prawdziwym backlogu, nie na projekcie demonstracyjnym, a wszystko zostaje w rękach Państwa zespołu.
- Odezwiemy się w ciągu dwóch dni roboczych z kilkoma pytaniami o Państwa pracę.
- Potem ustalimy, co zrobimy najpierw.
- Pierwsze zmiany przechodzą przez Państwa proces PR już w pierwszym tygodniu.
- Potem małe kroki co tydzień lub dwa.
- Wszystko decyduje senior, AI jest naszą metodą pracy.
- Tak od 2023 roku dostarczyliśmy ponad 15 projektów produkcyjnych.
Kiedy tego nie polecamy
- Są Państwo zespołem jednego lub dwóch programistów. Wystarczy krótki AGENTS.md, który napisze się w jedno popołudnie.
- Nie mają Państwo testów ani CI. Proszę zacząć od nich: bez nich agent nie ma czym sprawdzić swojej pracy.
- Państwa zespół nie nadąża z własnym backlogiem. Do tego jest usługa „Programista senior dla Państwa zespołu”.
- Szukają Państwo tylko slajdów albo wykładu o AI dla zarządu. Tego nie robimy.
Wyniki
AI w tworzeniu oprogramowania: od promptu do produkcji
Intensywne warsztaty dla zespołu Kontentino o skutecznym korzystaniu z narzędzi AI. Efektem były działające prototypy zbudowane w trakcie warsztatów.
Kontentino
Funkcje AI dla globalnego SaaS, z którego korzystało 60 000+ osób dziennie
Dla platformy, z której codziennie korzystało 60 000+ osób, dostarczaliśmy frontend i funkcje AI: od analizy po produkcję.
Kontentino
Pracowaliśmy z
„Digitaliko budowało z nami Kontentino. W ostatnich latach dostarczało jedną funkcję AI za drugą: asystenta, AI hub, raporty marki i generowanie obrazów. Rozumieli nasz produkt i to, co AI naprawdę potrafi.”
Jak wygląda pierwszy miesiąc
01
Pierwszy tydzień
Dostęp do repozytorium, jedno prawdziwe zadanie z Państwa backlogu i ustalenie, jakie wyniki zobaczą Państwo w pierwszym miesiącu. Według tego mierzymy też gwarancję.
02
Co tydzień
Każda zmiana przechodzi przez Państwa proces PR i Państwa review. Kontakt co najmniej raz w tygodniu, bezpośrednio z seniorem, który prowadzi projekt.
03
Koniec miesiąca
Scalone PR i to, co zostaje w Państwa repozytorium: reguły (AGENTS.md, CLAUDE.md), hooki i kontrole w CI.
04
Miesięczna subskrypcja
Jeden projekt naraz, praca z Państwa backlogu i cotygodniowe iteracje. Potrzebują Państwo oprócz backlogu wdrożyć AI-native SDLC? Dodamy kolejny projekt, cenę i termin wpisujemy do oferty.
Ile to kosztuje
Wynik pierwszego miesiąca spisujemy przed startem. Jeśli go nie dostarczymy, zwrócimy 50 %. Miesięczna subskrypcja od 3 980 € netto za jeden projekt naraz. Jeden projekt to jedna lista zadań, nad którą senior z agentami AI pracuje co tydzień. Gotowe zmiany zobaczą Państwo w swoim repozytorium lub w wersji testowej. Potrzebują Państwo więcej projektów naraz? Dodamy kolejny. Współpracujemy na podstawie umowy ramowej z krótkim okresem wypowiedzenia. Albo stała cena za projekt: proszę napisać, czego Państwo potrzebują, a wyślemy ofertę cenową. Kod, dane i infrastruktura należą do klienta od pierwszego dnia.
Przed startem spisujemy, co będzie gotowe po pierwszym miesiącu. Według tego mierzymy też 50 % zwrotu.
Nie wiedzą Państwo, od czego zacząć?
Proszę napisać, co ciągle odkładają Państwo na później, a odezwiemy się z propozycją. Odezwiemy się w ciągu dwóch dni roboczych z pomysłami, bez potrzeby rozmowy.
Najczęstsze pytania
- Czym jest AI-native SDLC?
- Cyklem wytwarzania oprogramowania, w którym agenci AI piszą kod, a zespół prowadzi ich przez reguły, kontrole i review. Różnica wobec „mamy Copilota”: reguły, kontrole i kontekst są w repozytorium i obowiązują tak samo cały zespół.
- Ile kosztuje wdrożenie AI-native SDLC?
- Miesięczna subskrypcja kosztuje od 3 980 € netto za jeden projekt naraz. Jeden projekt to jedna lista zadań, nad którą senior z agentami AI pracuje co tydzień. Gotowe zmiany zobaczą Państwo w swoim repozytorium lub w wersji testowej. Potrzebują Państwo więcej projektów naraz? Dodamy kolejny. Przy jasno określonym zakresie wyślemy stałą cenę.
- Czym różni się to od usługi „Programista senior dla Państwa zespołu”?
- „Programista senior dla Państwa zespołu” jest dla zespołu, który nie nadąża z backlogiem. AI-native SDLC jest dla zespołu, który już ma AI, ale bez reguł i kontroli AI raczej go spowalnia. Często łączy się jedno z drugim: senior dostarcza i jednocześnie konfiguruje ramy.
- Czy działa to z Claude Code, Codex albo Cursorem?
- Tak. Reguły zapisujemy w AGENTS.md i CLAUDE.md, które te narzędzia czytają, a kontrole działają w CI niezależnie od narzędzia. Zespół może później zmienić narzędzie, ramy zostają.
- Czy to są warsztaty?
- Nie tylko. Warsztaty mogą być początkiem, ale wynikiem są reguły, kontrole i pętla agenta w Państwa repozytorium, skonfigurowane na Państwa backlogu. Kiedy odchodzimy, zostają u Państwa.
Gdzie AI najbardziej spowalnia dziś Państwa zespół?
Proszę nam o tym napisać. Odezwiemy się w ciągu dwóch dni roboczych z kilkoma pytaniami o Państwa pracę. Potem ustalimy, co zrobimy najpierw.