Stosujemy techniki, które zmieniają relację kosztów do korzyści w procesie tworzenia oprogramowania.
Codebase RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Indeksujemy całe repozytorium w wektorowej bazie danych. Dzięki temu nasi programiści (oraz Twoi) mogą zadać pytanie: „Gdzie obsługiwana jest logika uwierzytelniania dla legacy mobile API?” i natychmiast otrzymać odpowiedź wraz ze wskazaniem źródła.
Synthetic Data-Driven TDD
Wykorzystujemy modele LLM do generowania kompleksowych zestawów testów oraz syntetycznych zbiorów danych przed napisaniem kodu funkcjonalności. Pozwala to zapewnić 100% pokrycia przypadków brzegowych (edge cases) przy ułamku kosztów pracy wykonywanej ręcznie.
Shadow AI PR Reviews – Shadow Review Pull Requestów z wykorzystaniem AI i ostateczną decyzją po stronie człowieka
Każdy Pull Request jest najpierw analizowany przez dostrojonego agenta AI, który sprawdza podatności bezpieczeństwa oraz zgodność z architekturą, zanim trafi do człowieka. Jednocześnie człowiek zachowuje odpowiedzialność za ocenę, zatwierdzenie oraz podjęcie ostatecznej decyzji o scaleniu zmian (merge).
Spec-driven development – Development oparty na specyfikacji
Zespoły korzystają z ustrukturyzowanych specyfikacji definiujących zachowanie, ograniczenia, interfejsy oraz przypadki brzegowe, aby wspierać planowanie i generowanie kodu przez AI.
Context engineering – Inżynieria kontekstu
Zespoły świadomie dostarczają agentowi najbardziej istotny kontekst, dzięki czemu może on skupić się na zadaniu bez rozpraszania się niepotrzebnymi informacjami.
Agentic primitives and reusable workflows – Podstawowe komponenty agentowe i workflow wielokrotnego użytku
Zespoły tworzą wielokrotnego użytku prompty, instrukcje, szablony i workflow, dzięki którym AI może wykonywać powtarzalne zadania w spójny sposób w różnych narzędziach i środowiskach.
Tool-connected agents – Agenci zintegrowani z narzędziami
Zespoły łączą agentów AI z narzędziami inżynierskimi oraz źródłami wiedzy, aby mogli oni pracować bezpośrednio z kodem, testami, zgłoszeniami, logami i dokumentacją.
Plan → implementacja → test jako oddzielne etapy pracy agentów
Zespoły rozdzielają planowanie, implementację i testowanie na odrębne etapy, dzięki czemu każdy z nich jest łatwiejszy do kontrolowania, przeglądu i doskonalenia.
Repository-local agent instructions – Instrukcje dla agentów przechowywane w repozytorium
Zespoły przechowują instrukcje specyficzne dla projektu w plikach repozytorium, dzięki czemu agenci znają zasady, konwencje i ograniczenia obowiązujące w danym codebase.
AI-first testing – Testowanie z AI jako punktem wyjścia, wspierane przez rzeczywiste zestawy testów
Zespoły wykorzystują testy jako główne źródło prawdy, dzięki czemu agenci mogą weryfikować zmiany, uczyć się na błędach i bezpiecznie iterować.
Evals for agents – Ocena działania agentów, a nie tylko testy jednostkowe kodu
Zespoły oceniają skuteczność agentów w wykonywaniu rzeczywistych zadań, korzystaniu z narzędzi i działaniu w ramach workflow, a nie tylko to, czy kod przechodzi testy.
Repository and CI automation with agents – Automatyzacja repozytorium i procesów CI z wykorzystaniem agentów
Zespoły integrują agentów z repozytorium i procesami CI, dzięki czemu powtarzalne zadania inżynierskie mogą być wykonywane automatycznie z zachowaniem mechanizmów kontroli i etapów przeglądu.
AI-assisted documentation and operational triage – Dokumentacja i analiza operacyjna wspierane przez AI
Zespoły wykorzystują AI do generowania dokumentacji, podsumowywania zmian, analizowania incydentów oraz identyfikowania najbardziej prawdopodobnych przyczyn źródłowych.
Governance typu Human-in-the-Loop
Zespoły zapewniają agentom AI ograniczoną autonomię oraz jasno określone mechanizmy kontrolne, pozostawiając człowiekowi pełną kontrolę nad kluczowymi decyzjami i działaniami wrażliwymi.
