Twoi agenci już piszą kod. Tylko temu kodowi nie możesz jeszcze zaufać.
Agent pisze kod w minuty, a Ty i tak czytasz każdy diff dwa razy, bo szukasz miejsca, w którym zrobił coś prawie dobrze. Uczymy budować z agentami tak, jak sami wdrażamy w produkcji: ze sterowaniem, weryfikacją i śladem.
Zamiast wykładu o trendach pracujemy na realnym produkcie: jak sprawić, żeby agent robił dobrze za pierwszym razem i robił to powtarzalnie, żebyś przestał poprawiać po nim po godzinach. Prowadzą inżynierowie, których systemy budowane agentami pracują dziś w produkcji pod obciążeniem.
- Rozmawiasz z inżynierem, nie z handlowcem.
- 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 realnym repo, nie na ćwiczeniach
- Kto uczy
- Inżynierowie budujący agentami w produkcjiprogram z naszych wdrożeń produkcyjnych
- Dla kogo
- Deweloper, founder albo solo buildernie dla nietechnicznych zespołów (zobacz szkolenia AI)
Opinie uczestników
Co mówią po sesjach 1:1.
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.
Agent zbudował to w godzinę. Ile czasu zajmuje Ci potem sprawdzanie po nim?
Agent odjeżdża od specyfikacji. Wymagania pisane prozą gniją. Testy przechodzą, a produkt nie działa. Dokumentacja umiera przy pierwszej zmianie kodu. A stary kod, którego nikt do końca nie rozumie, leży nietknięty.
Tę samą metodę stosujemy we własnych projektach działających w produkcji. Zobacz wdrożenia →
Na którym poziomie pracujesz dziś?
Cały rynek deweloperski da się dziś opisać trzema poziomami pracy z AI. Przeczytaj opisy i sprawdź, gdzie jesteś; zwykle wystarczy jedno zdanie, żeby się poznać.
~65%
Poziom 1
AI Curious
Testuje, nie wdraża
Ma konto w ChatGPT, wkleja fragmenty kodu, czasem coś podpowie. Agent w repo? Odpalony raz, raz się sparzył, wrócił do pracy ręcznej.
~30%
Poziom 2
Zwykle Ty
AI Literate
Narzędzia opłacone, zaufanie ręczne
Płaci za narzędzia, pisze dobre prompty, agent realnie przyspiesza pojedyncze zadania. Ale zaufanie jest ręczne: dalej czyta każdy diff dwa razy, bo agent robi rzeczy prawie dobrze. Skala kończy się na własnych oczach.
~5%
Poziom 3
Dokąd prowadzi kurs
AI Native
Zaufanie opiera się na systemie
Nie czyta każdego diffa, bo nie musi: agent pracuje w granicach, a wynik przechodzi testy akceptacyjne i ewaluacje, zanim zobaczy go człowiek. Zaufanie opiera się na systemie, nie na kontroli wzrokowej.
Z poziomu drugiego na trzeci nie przechodzi się kolejnym narzędziem, tylko metodą pracy. Dokładnie tego uczy ten kurs i stąd jego nazwa: AI-Native.
AI-Native Harness
Co się zmienia, gdy przejmujesz ster.
Trzy rzeczy, które zamieniają „agent chyba zrobił” w „można mu zaufać”: sterowanie, weryfikacja i metoda, która zostaje z Tobą.
Sterowanie zamiast nadziei
Agent robi to, co trzeba, w granicach, które ustawiasz. Wynik jest powtarzalny i kontrolowany.
- Człowiek zatwierdza tam, gdzie trzeba
Weryfikacja zamiast zaufania
Zielony wynik znaczy „działa”, bo weryfikujemy zachowanie produktu od zewnątrz, a nie testami, które agent napisał sam pod własny kod.
- 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 się nauczysz.
Każdy moduł łączy pracę z agentami z dyscypliną, dzięki której wynikowi można zaufać. Zakres dopasowujemy do Twojego stacku i celu.
Teoria · podstawa
Jak agenci pracują i gdzie zawodzą, zanim dotkniemy projektu.
01PodstawaJak agenci naprawdę pracują i gdzie zawodzą
Skąd bierze się odpowiedź, która tylko wygląda na prawdziwą, i najdroższy tryb awarii: agent bez nadzoru cementuje przypadkowe decyzje we własnych testach, a kolejne sesje boją się je ruszyć.
- 02Zaufanie
Od „agent chyba zrobił” do „można mu zaufać”
Dziś zaufanie jest ręczne: czytasz każdy diff dwa razy. Pokazujemy, jak przenieść je do systemu, czyli co agent musi udowodnić, zanim jego wynik w ogóle trafi do Twojego review.
Praktyka · własny projekt
Ćwiczysz na realnym 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, które Twoi agenci naprawdę wczytują
- 04Weryfikacja
Wymagania, które weryfikują się same
Specyfikacje wykonywalne: wymagania zapisane jako testy akceptacyjne given-when-then, które agent musi przejść, zanim wynik trafi do review. Przestajesz sprawdzać oczami to, co może sprawdzić maszyna.
Z czym wychodzisz
Komplet wykonywalnych specyfikacji dla jednego realnego przepływu w Twoim repo
- 05Dyscyplina
Długi projekt, który nie dryfuje
Golden set i pętla ewaluacji: wynik bazowy, folder eksperymentów, do repo trafiają tylko zmiany, które poprawiają wynik, a nieudany eksperyment zostaje opisany jako wiedza. Przy zadaniach z mierzalnym stanem końcowym dodajemy pętle agentowe: agent sam powtarza cykl, aż poprawi wynik.
Z czym wychodzisz
Golden set ze skryptem ewaluacji dla jednej metryki, na której Ci zależy
- 06Pilot · Skala
Pilot i metoda, która zostaje
Kończysz kurs realnym pilotem wykonanym nową metodą i spisujesz ją tak, żeby przetrwała nasze odejście. Tą samą metodą wdrożysz potem zespół.
Z czym wychodzisz
Działający pilot i metoda spisana tak, że działa bez nas
Dwa rodzaje budujących, jedna metoda.
Głębokość zależy od tego, kto jest na sali, ale wychodzisz z metodą, która zostaje w codziennej pracy. Cały zespół? To kurs dla firmy: tylu deweloperów, ilu potrzebujesz, na wspólnym kodzie, ze wspólnymi konwencjami i pilotem na końcu.
Techniczny founder
Founder, 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 review dławi Cię z tygodnia na tydzień.
- Wspólne konwencje pracy z agentami
- Mniejszy koszt review
- Onboarding nowych osób tą samą metodą
- Pilot na wspólnym kodzie
Formaty i ceny
1:1 albo kurs dla firmy, na Twoim repo.
Ta sama metoda, online: indywidualnie 1:1 albo kurs dla firmy z tyloma deweloperami, ilu potrzebujesz, zawsze na Twoim realnym kodzie. Ostateczna wycena zależy od zakresu, stacku i liczby uczestników.
1:1 intensywnie
Founder, inżynier albo solo builder, który po kursie buduje dalej sam
Indywidualnie: stawiamy metodę na Twoim realnym kodzie i sposób pracy, który zostaje, gdy odejdziemy.
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.
Dla kogo to jest, a dla kogo nie.
Liczy się gotowość, poziom dopasowujemy. Jeśli druga kolumna opisuje Twój przypadek, zwykle lepiej pasuje inna droga i powiemy to na rozmowie, zanim zobaczysz wycenę. Wolimy odesłać Cię tam, gdzie naprawdę Ci pomogą.
Gotowi, jeśli
- Budujesz software i chcesz powtarzalny harness do agentów
- Masz realne repo do pracy, nowe albo odziedziczone legacy, nie samą ciekawość
- 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.
Od rozmowy do działającego harnessu.
Kurs zaczyna się od jednej rozmowy o projekcie, stacku i celu. Resztę prowadzimy w jasnej kolejności.
- 01Rozmowa o projekcie, stacku i celu: ustalamy format i zakres.
- 02Dostajesz wycenę i plan dopasowany do Twojego projektu.
- 03Sesje robocze online, budujemy harness na realnym materiale.
- 04Zostają u Ciebie harness, 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, która przetrwa konfigurację jednego narzędzia. Modele i wtyczki się zmieniają; sposób, w jaki stawiasz agentowi granice i weryfikujesz wynik, zostaje. Pokazujemy tę metodę na realnym projekcie, a Ty kończysz kurs pilotem, więc w poniedziałek wracasz do kodu, w którym to już działa.Dlaczego nie podajecie ceny?
Bo zakres różni się zbyt mocno: 1:1 na Twoim repo to inna praca niż kurs dla firmy na wspólnym kodzie. Konkretną liczbę dostajesz po jednej rozmowie o repo i celu; nie zmyślamy jej z cennika.Na jakim stacku i repo pracujemy?
Kurs zakłada, że masz repo i realny cel. Jeśli projekt dopiero startuje, pierwsza sesja może być jego założeniem, ale sama ciekawość bez projektu to za mało.Mamy stary kod, którego nikt nie chce ruszać. Czy ten kurs ma sens?
Tak, stare repo to często najlepszy punkt startu. Agent jest dziś najlepszym asystentem modernizacji: najpierw czyta odziedziczony kod i opisuje, jak naprawdę działa, z integracjami, których nikt już nie pamięta. Potem porównuje dokumentację z kodem, dokłada weryfikację i dopiero na końcu pisze nowe funkcje. Projekt przechodzi ze stanu „nie ufam” do „udokumentowany i sprawdzalny”, a na kursie robimy to na Twoim kodzie, nie na przykładzie.Claude czy inne modele?
Najwięcej pracujemy na Claude i Claude Code, bo na nich budujemy produkcję, ale uczymy też na Codeksie (CLI i aplikacja), ChatGPT Work, OpenCode i innych modelach, jeśli ich używasz. Metoda przenosi się między nimi, bo opiera się na specyfikacjach, dokumentach i ewaluacjach, a nie na konkretnym narzędziu. Mówimy wprost, gdzie inny model albo narzędzie sprawdzi się lepiej, bez fałszywej tezy, że jeden jest zawsze najlepszy.To kurs dla firmy czy 1:1?
Oba. Kurs 1:1 dla foundera albo kurs dla firmy z tyloma deweloperami, ilu potrzebujesz, na wspólnym kodzie i ze wspólnym pilotem na końcu. Format ustalamy z Wami przed wyceną.Czego potrzebujesz, żeby zacząć?
Repo i cel. Środowisko i narzędzia ustawiamy w ramach kursu, pod Twój stack. Przed startem nie potrzebujesz niczego specjalnego.Co zostaje Ci po kursie?
Metoda w Twoim projekcie, sposób pracy i pilotowy projekt zrobiony nową metodą. Zostaje u Ciebie.
Powiedz nam, jakie masz repo i cel, a prześlemy plan i wycenę.
- 30 minut z inżynierem, który będzie budował, nie z handlowcem.
- 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