Kurs AI-Native · praca agentowa
Kurs tworzenia agentów AI na Twoim repo
Kurs AI-Native jest przeznaczony dla programistów, założycieli technicznych i zespołów deweloperskich. Prowadzimy go 1:1 lub dla firmy, online, na repozytorium uczestników. Program obejmuje sterowanie agentem, specyfikacje, testy akceptacyjne i kontrolę jakości. Cena zależy od repozytorium, stosu technologicznego i liczby uczestników; wycenę podajemy po jednej rozmowie.
Agent może szybko przygotować zmianę w kodzie. Specyfikacja, testy akceptacyjne i kontrola jakości pokazują, czy zmiana spełnia wymagania. Kurs wprowadza ten sposób pracy do Twojego repozytorium.
- Rozmowę prowadzi inżynier odpowiedzialny za wdrożenia.
- 30 minut, bez prezentacji sprzedażowej.
- Bez przygotowań po Twojej stronie.
W skrócie
- Cena
- Wycena po rozmowiezależy od formatu i zakresu, podajemy konkretną liczbę po rozmowie o repo
- Format
- 1:1 albo kurs dla firmy, onlinena Twoim repozytorium i kodzie używanym w pracy
- Kto uczy
- Inżynierowie budujący agentami w produkcjiprogram z naszych wdrożeń produkcyjnych
- Dla kogo
- Deweloper, założyciel albo solo buildernie dla nietechnicznych zespołów (zobacz szkolenia AI)
Nie piszesz kodu i chcesz pracować na dokumentach albo własnym procesie? Zobacz indywidualne szkolenie AI 1:1.
Opinie uczestników
Co mówią po sesjach 1:1.
Poniższe opinie pochodzą z pięciu sesji 1:1. Format dla zespołu deweloperskiego jest ofertą opartą na tym samym standardzie pracy.
Kuba Koziej CEO i współzałożyciel MoreGrowth, członek zarządu Natu.Care
Zaczynałem, ledwo umiejąc postawić frontend, a skończyłem, budując pełne aplikacje z backendem i bazą danych oraz wdrażając je bezpiecznie, zamiast liczyć, że jakoś się utrzymają. Przeszliśmy przez rzeczy, na których ciągle się potykałem: Docker, agentów i narzędzia do kodowania oraz to, kiedy warto sięgnąć po skille, MCP i konektory. Cały czas konkretnie, na tym, co naprawdę chciałem zbudować.
Hlib Utkin
Administracja publiczna
Co tydzień przez moje biurko przechodzi duży strumień dokumentów. Teraz sprawdzam, redaguję i przygotowuję je z Claude w ułamku czasu, a research, który zjadał całe popołudnie, zajmuje minuty. Jest wpięty w usługi, w których już pracuję, więc dokumenty same do mnie trafiają, a nie ja ich szukam.
Ivan Chepurin Senior Software Engineer, Immutable
Wchodziłem, używając agentów kodujących doraźnie, a wyszedłem, orkiestrując je: pętle, agentowy kanban, pełny cykl wytwarzania, który dowozi. Zostało ze mną świadome zarządzanie kontekstem i kosztem oraz budowanie własnych harnessów, zamiast czekać, aż zrobi to gotowe narzędzie. Zmieniło to moją codzienną pracę.
Oleksandr Usyk Współzałożyciel i dyrektor artystyczny, jakotako
Prowadzę studio projektowe, nie zespół inżynierów, a i tak wyszedłem z czymś, co działa. Zbudowaliśmy agentową pętlę, która ściąga leady i obserwuje konkurencję, a swoją stronę złożyłem z pomocą Claude. Praktycznie, na mojej realnej pracy, a nie wykład o AI.
Dlaczego kod pisany przez agentów wymaga innego sposobu kontroli?
Szybkość widać od razu, a poprawność trzeba sprawdzić. Kurs wprowadza granice, wykonywalne specyfikacje, testy akceptacyjne i historię decyzji.
| Obszar | Budowanie z agentami po omacku | System pracy AI-Native |
|---|---|---|
| Sterowanie | Prompt, nadzieja, łatanie ręcznie | Agent pracuje w granicach, które ustawiasz |
| Wymagania | Plany, które gniją i halucynują | Weryfikują się automatycznie i pozostają częścią wykonywanego kodu |
| Testy | Testy jednostkowe, które agent napisał sam sobie | Sprawdzone zachowanie przy każdym uruchomieniu |
| Dokumentacja | Nieaktualna, gdy tylko kod się ruszy | Nadąża za kodem |
| Kontekst i koszt | Wymyka się przy dłuższej pracy | Świadomie pilnowane, ze śladem |
Tę samą metodę stosujemy we własnych projektach działających w produkcji. Zobacz wdrożenia →
Na którym poziomie pracujesz dziś?
Ta jakościowa drabina opisuje trzy sposoby pracy z AI w repozytorium. Wybierz opis najbliższy Twojej praktyce, a zobaczysz, jaka zmiana metody prowadzi do pracy opartej na sprawdzalnym systemie.
01
Poziom 1
AI Curious
Testuje możliwości narzędzia bez wdrażania go do pracy
Ma konto w ChatGPT, wkleja fragmenty kodu, czasem coś podpowie. Agent w repo? Odpalony raz, raz się sparzył, wrócił do pracy ręcznej.
02
Poziom 2
Punkt przejścia
AI Literate
Narzędzia opłacone, zaufanie ręczne
Płaci za narzędzia, pisze dobre prompty, a agent skraca czas pojedynczych zadań. Weryfikacja pozostaje jednak ręczna: każdy diff trzeba przeczytać dwa razy, bo agent popełnia drobne błędy. Skala kończy się na liczbie zmian, które człowiek zdoła sam sprawdzić.
03
Poziom 3
Dokąd prowadzi kurs
AI Native
Zaufanie opiera się na systemie
Agent pracuje w ustalonych granicach, a wynik przechodzi testy akceptacyjne i kontrolę jakości przed przeglądem człowieka. Recenzent skupia się na decyzjach, których testy nie rozstrzygają.
Przejście z poziomu drugiego na trzeci wymaga wspólnej metody pracy: specyfikacji, weryfikacji i zasad działania. Tego uczy kurs AI-Native.
System pracy AI-Native
Jak działa system pracy AI-Native?
Środowisko pracy agentowej łączy sterowanie, weryfikację i zapisany sposób pracy. Agent działa w wyznaczonych granicach, a wynik przechodzi sprawdzenie, zanim trafi do człowieka.
Sterowanie przebiegiem
Agent robi to, co trzeba, w granicach, które ustawiasz. Wynik jest powtarzalny i kontrolowany.
- Człowiek zatwierdza tam, gdzie trzeba
Weryfikacja wyniku
Zielony wynik oznacza, że zachowanie produktu przeszło testy zewnętrzne, niezależne od testów napisanych przez agenta.
- Odpowiedź tylko-prawdopodobna zostaje wyłapana
Metoda, która zostaje z Tobą
Wychodzisz z własną, spisaną metodą. Powtarzalną na każdym kolejnym projekcie, a gdy urośniesz, tą samą metodą wdrażasz zespół.
- Długie projekty, które nie dryfują
Czego nauczysz się na kursie tworzenia agentów AI?
Nauczysz się sterować agentem, zapisywać wykonywalne wymagania, budować testy akceptacyjne i kończyć pracę pilotem. Każdy moduł zostawia gotowy materiał w repozytorium albo w sposobie pracy.
Teoria · podstawa
Jak agenci pracują i gdzie zawodzą, zanim dotkniemy projektu.
01PodstawaJak pracują agenci i gdzie zawodzą
Skąd bierze się odpowiedź, która brzmi wiarygodnie mimo braku podstaw, i najdroższy tryb awarii: agent bez nadzoru utrwala przypadkowe decyzje we własnych testach, a kolejne sesje unikają ich zmiany.
- 02Zaufanie
Od „agent chyba zrobił” do „można mu zaufać”
Dziś zaufanie opiera się na dwukrotnym czytaniu każdej zmiany. Ustalamy, co agent musi wykazać w testach, zanim wynik trafi do przeglądu człowieka.
Praktyka · własny projekt
Ćwiczysz na własnym projekcie i kończysz pilotem.
03SterowanieAgent, który robi dobrze za pierwszym razem
Dyscyplina kontekstu: AGENTS.md na dwadzieścia linii i drzewo dokumentów, które agent listuje na starcie każdej sesji. Dokumentujesz tylko zaskoczenia, czyli różnicę między internetem a Twoim projektem, a nieaktualne plany trzymasz poza kontekstem, żeby agent nie „naprawiał” historii.
Z czym wychodzisz
AGENTS.md i drzewo docs wczytywane przez agentów przy uruchomieniu
- 04Weryfikacja
Wymagania, które weryfikują się same
Specyfikacje wykonywalne: wymagania zapisane jako warunek, zdarzenie i oczekiwany wynik. Agent przechodzi te testy, zanim rezultat trafi do przeglądu człowieka.
Z czym wychodzisz
Komplet wykonywalnych specyfikacji dla jednego wybranego przepływu w Twoim repo
- 05Dyscyplina
Długi projekt, który nie dryfuje
Stały zestaw przykładów testowych, wynik początkowy i folder eksperymentów pokazują, która zmiana rzeczywiście poprawia rezultat. Nieudany eksperyment zostaje opisany jako wiedza. Przy zadaniach z mierzalnym celem agent powtarza cykl do osiągnięcia ustalonego wyniku.
Z czym wychodzisz
Stały zestaw przykładów ze skryptem kontroli jednej ważnej metryki
- 06Pilot · Skala
Pilot i metoda, która zostaje
Kończysz kurs pilotem wykonanym nową metodą i spisujesz ją tak, żeby została w zespole po naszym odejściu. Tą samą metodą wdrożysz potem pozostałych programistów.
Z czym wychodzisz
Działający pilot i metoda spisana tak, że działa bez nas
Dla kogo jest kurs agentów AI?
Kurs jest dla programistów, założycieli technicznych i zespołów deweloperskich, które mają repozytorium oraz konkretny cel. Głębokość dobieramy do roli, ale każdy wychodzi z metodą do codziennej pracy.
Założyciel, który programuje
Założyciel, który sam koduje i dowozi produkt.
- Powtarzalny sposób budowania z agentami
- Agent, który robi dobrze za pierwszym razem
- Co zautomatyzować najpierw, co zostawić człowiekowi
- Wychodzisz z działającym ustawieniem i własną metodą
Solo builder i mały zespół
Indie hacker albo mały zespół, który wchodzi w pracę z agentami.
- Praca agentów, która trzyma w produkcyjnych warunkach
- Sterowanie i weryfikacja, którym ufasz
- Kontekst i koszt trzymane w budżecie
- Metoda, która rośnie razem z Tobą
Lider zespołu deweloperskiego
Twój zespół już używa agentów, każdy inaczej, a przegląd zmian zajmuje coraz więcej czasu.
- Wspólne konwencje pracy z agentami
- Mniejszy koszt przeglądu zmian
- Onboarding nowych osób tą samą metodą
- Pilot na wspólnym kodzie
Formaty i ceny
Ile kosztuje kurs tworzenia agentów AI i jakie są formaty?
Kurs AI-Native ma wycenę po rozmowie o repozytorium. Pracujemy online 1:1 albo z zespołem deweloperskim; kwota zależy od zakresu, stacku i liczby uczestników.
| Format | Dla kogo | Zakres | Cena |
|---|---|---|---|
| 1:1 intensywnie | Założyciel, inżynier albo solo builder, który po kursie buduje dalej sam | Indywidualnie: wdrażamy metodę na Twoim kodzie i zapisujemy sposób pracy, który zostaje po naszym odejściu. | Wycena po rozmowie · netto |
| Kurs dla firmy | Zespół deweloperski wchodzący w pracę z agentami | W kursie bierze udział tylu deweloperów, ilu potrzebujesz. Pracujecie na Waszym wspólnym kodzie, według tej samej metody i tych samych konwencji, żeby cały zespół działał spójnie i zakończył kurs wspólnym pilotem. | Wycena po rozmowie · netto |
Płacisz raz; metoda i to, z czym wychodzisz, zostają Twoje. Stawkę ustalamy pod zakres, liczbę uczestników i Twój stack po jednej rozmowie o repo i celu, a jeśli kurs nie jest dla Ciebie, powiemy to przed wyceną.
Kiedy wystarczy szkolenie AI dla zespołu nietechnicznego?
Liczy się gotowość, a poziom dopasowujemy. Jeśli druga kolumna opisuje Twój przypadek, zwykle lepiej pasuje inna droga. Powiemy o tym na rozmowie przed wyceną i wskażemy właściwszy format.
Gotowi, jeśli
- Budujesz oprogramowanie i potrzebujesz powtarzalnego środowiska do sterowania agentami oraz ich testowania
- Masz nowe lub odziedziczone repozytorium i konkretny cel pracy
- Chcesz wyniku, któremu ufasz: ze specyfikacją, testami i śladem
- Po kursie budujesz dalej samodzielnie
Raczej nie, jeśli
- Chcesz, żebyśmy zbudowali to za Ciebie: zacznij od skanu i wdrożeń
- Potrzebujesz AI literacy dla nietechnicznego zespołu: zobacz szkolenia AI
- Liczysz na obietnicę no-code albo certyfikat na ścianę
- Oczekujesz od kursu produkcyjnego utrzymania, własności i SLA
Albo zbudujemy to z Tobą
Wolisz, żeby było zbudowane i działało w produkcji?
Kurs uczy metody. Hardening produkcyjny, własność i utrzymanie zostają płatnym wdrożeniem. Jeśli wolisz nie robić tego sam, zacznij od bezpłatnego skanu procesów, a powiemy wprost, co warto zbudować, i czy w ogóle warto.
Co znaczy, że jesteśmy w Claude Partner Network.
Status potwierdza udział w programie partnerskim Anthropic dla Claude. Jego zakres wyjaśniamy poniżej.
Odpowiedzialność za kurs
- Za program i prowadzenie kursu odpowiada Syntalith.
- Zakres, metoda pracy i podpisane opinie uczestników pozwalają ocenić jakość kursu.
- Kurs powstał na podstawie własnych wdrożeń i metody pracy Syntalith.
Co znaczy
- Jesteśmy w programie partnerskim Anthropic dla Claude.
- Budujemy systemy AI w produkcji dla polskich firm.
- Uczymy na podstawie wdrożeń i zachowania agentów w działających systemach.
Jak nauczyć się tworzyć agentów AI na własnym projekcie?
Zacznij od własnego repozytorium, jednego celu i sposobu weryfikacji wyniku. Kurs rozpoczyna rozmowa o projekcie i stosie technologicznym, a kolejne sesje służą budowie środowiska pracy agentowej i pilota na Twoim kodzie.
- 01Rozmowa o projekcie, stacku i celu: ustalamy format i zakres.
- 02Dostajesz wycenę i plan dopasowany do Twojego projektu.
- 03Sesje robocze online; budujemy środowisko pracy agentowej na kodzie uczestnika.
- 04Zostają u Ciebie środowisko pracy agentowej, szablony, sposób pracy i pilot zrobiony nową metodą w wybranym projekcie.
Pytania o kurs
Po co mi kurs, skoro mogę dojść do tego sam?
Możesz, część osób dojdzie do tej metody samodzielnie. Pytanie brzmi, ile miesięcy Ci to zajmie i ile commitów wprowadzisz w tym czasie do produkcji bez pewności, że działają. Płacisz za skrócenie tej drogi: od razu przenosimy do Twojego projektu metodę, którą już stosujemy we wdrożeniach produkcyjnych.Próbowałem już agentów i tak przepisałem kod. Czym to się różni?
Właśnie po to jest ten kurs. Pokazujemy sposób, w którym agent pracuje w granicach, które ustawiasz, a jego wynik sprawdzasz, zanim mu zaufasz. Punktem wyjścia jest dokładnie ten kod, na którym się sparzyłeś.Czy nie nauczę się czegoś, co za pół roku będzie nieaktualne?
Uczymy metody niezależnej od konfiguracji jednego narzędzia. Modele i wtyczki się zmieniają; sposób wyznaczania granic i weryfikacji wyniku zostaje. Stosujesz tę metodę we własnym projekcie i kończysz kurs pilotem, więc wracasz do kodu z działającym rozwiązaniem.Ile kosztuje Kurs AI-Native?
Zakres sesji 1:1 na Twoim repozytorium różni się od kursu firmowego na wspólnym kodzie. Cenę podajemy po jednej rozmowie o repozytorium i celu.Czy ten kurs jest dla początkujących bez własnego repo?
Nie jako kurs oparty wyłącznie na ciekawości. Potrzebujesz własnego repozytorium i konkretnego celu; jeśli projekt dopiero startuje, pierwsza sesja może obejmować jego założenie. Bez kodu i celu lepsze będzie indywidualne szkolenie AI 1:1 na procesie lub dokumentach.Mamy stary kod, którego nikt nie chce ruszać. Czy ten kurs ma sens?
Stare repozytorium często jest dobrym punktem wyjścia. Agent może najpierw przeanalizować odziedziczony kod i opisać jego rzeczywiste działanie, także zapomniane integracje. Następnie porównuje dokumentację z kodem, uzupełnia weryfikację i dopiero później przygotowuje nowe funkcje. Na kursie wykonujemy ten proces na Twoim kodzie.Czy kurs działa z narzędziem używanym przez mój zespół?
Tak. Pracujemy w narzędziu używanym w Twoim repozytorium. Metoda opiera się na specyfikacjach, dokumentacji i testach jakości, dlatego przenosi się między dostawcami. Wskazujemy też sytuacje, w których warto zmienić narzędzie lub sposób pracy.Kurs 1:1 czy kurs dla zespołu deweloperskiego?
Oba. Kurs 1:1 dla założyciela albo kurs dla firmy z tyloma deweloperami, ilu potrzebujesz, na wspólnym kodzie i ze wspólnym pilotem na końcu. Format ustalamy z Wami przed wyceną.Czy kurs obejmuje narzędzia wspomagające programowanie?
Tak. Możemy pracować w narzędziu używanym w Twoim repozytorium. Program uczy zarządzania kontekstem, wyznaczania granic, pisania specyfikacji, testów akceptacyjnych i prowadzenia historii decyzji.Co zostaje Ci po kursie?
Metoda w Twoim projekcie, sposób pracy i pilotowy projekt zrobiony nową metodą. Zostaje u Ciebie.
Dalsza droga
Wybierz właściwy format i materiały
Powiedz nam, jakie masz repo i cel, a prześlemy plan i wycenę.
- 30 minut z inżynierem, który może prowadzić Twoje wdrożenie.
- Przegląd procesów, które kosztują Cię najwięcej czasu i pieniędzy.
- Pisemne podsumowanie: co zautomatyzować, w jakiej kolejności, z widełkami kosztów.
Terminy zobaczysz w swojej strefie czasowej.
Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań. Jeśli automatyzacja nie ma sensu, też to napiszemy.
wycena według zakresu · prowadzą inżynierowie z systemami w produkcji