24.09, Webinar ENServerless APIs on AWS
Usługi

Cykl wytwarzania oprogramowania wspierany przez AI

Eliminujemy bariery między między AI a zespołami programistycznymi. W ciągu pięciu tygodni pomagamy zespołowi wdrożyć AI w sposób, który uwzględnia architekturę, standardy compliance i codzienne praktyki.

PartnerAI Services Competency

Jako pierwsi Europie Środkowo-Wschodniej zdobyliśmy kompetencję AWS AI Services. Rok przed premierą Bedrocka stworzyliśmy pierwsze rozwiązania wykorzystujące AI, gotowe do użycia w środowisku produkcyjnym.

Różne bazy kodu, ten sam problem

  1. Początkowy entuzjazm

    Programiści instalują nowe narzędzie i testują je w projekcie tworzonym od podstaw lub na prostych zadaniach. Pierwsze rezultaty są imponujące. Oczekiwania szybko rosną.

  2. Bariera kontekstu

    W rozbudowanych projektach, AI często generuje kod niezgodny z przyjętą architekturą i standardami. Wybiera złe wzorce, wymyśla API. Jakość spada wraz ze złożonością.

  3. Cichy powrót do starych metod

    Zespół traci zaufanie do narzędzia i wraca do ręcznego wykonywania zadań. Konkluzja brzmi: „AI nie radzi sobie z naszym kodem”. Trudno uzasadnić przedłużenie licencji.

Rozwiązanie

Development oparty na specyfikacjach

Każde zadanie zaczyna się od zwięzłej specyfikacji — wspólnego punktu odniesienia dla programistów i AI. Zespół otrzymuje jasny opis tego, co należy zbudować i dlaczego. AI otrzymuje ustrukturyzowane instrukcje i kontekst potrzebny, by od razu stworzyć czysty kod zgodny z architekturą projektu.

Pełna specyfikacja

Pełna specyfikacja na potrzeby nowych funkcji i bardziej złożonych zadaniach. Opisuje komponenty objęte zmianą, logikę biznesową, modyfikacje modelu danych, wymagania dotyczące interfejsu użytkownika, kryteria akceptacji oraz zakres testów.

Mikrospecyfikacja

Przeznaczona do powtarzalnych zadań opartych na dobrze znanych wzorcach, takich jak dodanie pola, przygotowanie operacji CRUD czy modyfikacja tabeli. Dwa do pięciu wierszy uporządkowanych informacji wystarczy, aby AI wygenerowało kompletny zestaw zmian.

Umów rozmowę wstępną
Usługi

Co otrzyma Twój zespół

Analiza i dobór narzędzi

  • RezultatRekomendacją narzędzi AI
  • AnalizaProjekcja kosztów i wydajności

Analizujemy kod, różne workflow oraz wcześniejsze podejścia do AI. Porównujemy Claude Code i Kiro na rzeczywistych zadaniach z backlogu.

Framework rozwoju opartego na specyfikacjach

  • ZasobyBiblioteka wzorcowych specyfikacji
  • Szablony najczęstszych scenariuszy

Projektujemy szablony zgodne z praktykami inżynierskimi zespołu: pełne specyfikacje dla nowych funkcji oraz mikrospecyfikacje dla powtarzalnych zmian.

Reguły projektowe i umiejętności MCP

  • RezultatWersjonowane reguły projektowe
  • UmiejętnośćNiestandardowe definicje MCP

Definiujemy reguły projektowe dla repozytoriów, instrukcje i procedury dla MCP, kontekst dla AI. Całość optymalizujemy pod kątem zgodności z architekturą i efektywnego wykorzystania tokenów.

Wdrożenie w zespole i pomiar efektów

  • Rezultat90-dniowy plan wdrożenia
  • RaportOcena skuteczności poszczególnych wzorców pracy

Wspieramy zespół podczas warsztatów oraz między spotkaniami, odpowiadając na bieżące pytania. Dostarczamy wskaźniki pozwalające ocenić wykorzystanie narzędzi i zwrot z inwestycji.

50% redukcja pracy
przy zadaniach powtarzalnych
25–40% mniej pracy
przy nowej logice biznesowej i funkcjach
40% szybsze wdrażanie
i praca nowych osób
70% wykorzystanie AI
w ciągu ośmiu tygodni od wdrożenia

Wybierz środowisko pracy

Claude - logo
Anthropic

Claude Code

Agent programistyczny AI działający bezpośrednio w terminalu. Dobrze sprawdza się w procesach agentowych: planuje, edytuje, uruchamia testy i samodzielnie weryfikuje ich rezultaty.

Claude Code
  • Natywna obsługa serwerów MCP, skilli, pluginów i sub-agentów
  • Najnowsze modele Claude, w tym Sonnet, Opus i Mythos
  • Praca ze specyfikacjami out of the box (CLAUDE.md, AGENTS.md, slash commands)
  • Skuteczna obsługa zmian obejmujących wiele plików, pracy w terminalu i uruchamiania testów
Anthropicplan Team lub Enterprise
or
Amazon BedrockRozliczanie wg użycia
lub
Kiro - logo
AWS

Kiro

Natywne AI osadzone w ekosystemie AWS, oferujące dobrze znany sposób pracy zbliżony do tradycyjnego IDE. Od początku zaprojektowano je wokół procesu opartego na specyfikacjach.

Kiro
  • Dewelopment oparty na specyfikacjach stanowi podstawowy element narzędzia
  • Znajomy interfejs IDE ułatwia przejście zespołom pracującym dotychczas w VS Code lub środowiskach JetBrains
  • Ścisła integracja z ekosystemem narzędzi deweloperskich AWS
  • Dobre dopasowanie do zespołów, które opierają większość swoich workflowów na AWS
  • Możliwość częściowego sfinansowania wdrożenia z programów AWS, jeśli organizacja spełnia ich warunki
Wybór zależy od preferencji dotyczących IDE, lokalizacji danych oraz kosztu tokenów.
Oba rozwiązania porównujemy na rzeczywistych zadaniach zespołu. Jeżeli najlepszy okaże się model hybrydowy, uwzględnimy go w rekomendacji.
Wzorce wykorzystania AI

Wsparcie na każdym etapie cyklu wytwarzania oprogramowania

Generowanie kodu to tylko część pracy. Dlatego wdrażamy wzorce wykorzystujące AI na wszystkich etapach procesu — od doprecyzowania wymagań po dokumentację.

  1. Etap 1.

    Wymagania

    Od zgłoszenia do specyfikacji (ticket-to-spec)

    Programista przekazuje AI opis zadania. Narzędzie odnajduje odpowiednią dokumentację architektury, wskazuje moduły objęte zmianą, tworzy listę plików do modyfikacji i przygotowuje uporządkowaną specyfikację.

  2. Etap 2.

    Analiza kodu

    Poznanie subdomeny (subdomain deep dive)

    AI przygotowuje uporządkowane wprowadzenie do nieznanego obszaru funkcjonalnego: opisuje zaangażowane moduły, najważniejsze pliki, stosowane wzorce i znane edge cases.

    Prześledzenie przepływu (trace the flow)

    Programista opisuje działanie użytkownika, a AI śledzi jego przebieg przez kolejne warstwy aplikacji, wskazując konkretne pliki i klasy.

  3. Etap 3.

    Implementacja

    Od mikrospecyfikacji do kompletnej zmiany (spec-to-scaffold)

    AI odczytuje mikrospecyfikację i generuje pełny zestaw zmian we wszystkich wymaganych plikach, które wymagają modyfikacji.

    Od specyfikacji przez plan do kodu (spec-to-plan-to-code)

    AI analizuje pełną specyfikację i proponuje plan wdrożenia. Po akceptacji programisty realizuje go krok po kroku, z punktami kontrolnymi pozwalającymi zweryfikować postęp.

  4. Etap 4.

    Testowanie

    Testy na podstawie specyfikacji (spec-to-tests)

    Na podstawie kryteriów akceptacji AI generuje testy zgodne ze standardami projektu, przyjętym nazewnictwem i wymaganiami dotyczącymi pokrycia kodu testami.

    Propozycje przypadków brzegowych (edge case suggestion)

    AI analizuje specyfikację i implementację, a następnie proponuje scenariusze testowe, które mogły umknąć programiście.

  5. Etap 5.

    Przegląd kodu

    Kontrola przed przeglądem kodu (pre-review check)

    AI porównuje zmiany ze specyfikacją i konwencjami projektu. Wszelkie rozbieżności wskazuje jeszcze przed przekazaniem kodu do przeglądu.

  6. Etap 6.

    Dokumentacja

    Dokumentacja na podstawie specyfikacji (doc-from-spec)

    Po wdrożeniu funkcji AI tworzy dokumentację na podstawie specyfikacji i gotowej implementacji. Aktualizacja dokumentacji odbywa się bieżąco.

Tydzień 1

Analiza i dobór narzędzi

Przeglądamy bazę kodu, mapujemy workflowy i rozmawiamy z programistami. Claude Code i Kiro testujemy na rzeczywistych zadaniach, uwzględniając koszty.

Efekt

Raport z analizy i potwierdzony wybór narzędzia

Tygodnie 2–4

Framework i materiały projektowe

Przygotowujemy szablony specyfikacji, 7+ wzorców SDLC, reguły dla poszczególnych repozytoriów, skile definicji MCP, szablony promptów oraz zasady separacji kontekstu. Wszystko weryfikujemy wspólnie na rzeczywistych zadaniach z backlogu.

Efekt

Wersjonowany framework pracy ze specyfikacjami

Tygodnie 4–5

Przygotowanie zespołu

Trzy dwugodzinne warsztaty praktyczne: podstawy, kluczowe wzorce oraz zaawansowane procesy pracy. Programiści ćwiczą na własnym kodzie pod opieką Chaos Gears. Wsparcie asynchroniczne podczas pilotażu.

Efekt

Samodzielny zespół, który potrafi skutecznie pracować z AI

Od tygodnia 5

Pomiar i doskonalenie

Raport skuteczności wzorców, analiza wykorzystania tokenów, plan wdrożenia na 30, 60 i 90 dni, wskazówki dotyczące optymalizacji kosztów oraz wskaźniki, które zespół będzie mógł samodzielnie monitorować po zakończeniu współpracy.

Efekt

Metryki i plan dalszego wdrożenia pod kontrolą zespołu

Opcjonalnie

Baza wiedzy i integracja MCP

Dokumentacja bezpośrednio w środowiskach programistycznych zespołu za pośrednictwem MCP wspierane przez mechanizm wyszukiwania wiedzy oparty na Amazon Bedrock. Szacowany nakład pracy: około 40–45 osobodni.

Porozmawiajmy o Twoim projekcie

Opowiedz nam, jakich rozwiązań już próbowaliście, co nie przyniosło oczekiwanych rezultatów i które obszary bazy kodu sprawiają najwięcej trudności. W ciągu dwóch dni roboczych wrócimy z propozycją najlepszego punktu wyjścia.