Blog
Notatki o tym, jak naprawdę dostarczam produkty — wybór stacku, MVP i zakres odpowiedzialności senior full-stacka.
2026-10-21
Boty przypominające o płatnościach za media i internet: e-mail, Telegram czy Viber
Bot, który przypomina o rachunkach za media i internet tam, gdzie ludzie naprawdę czytają wiadomości – w e-mailu, Telegramie lub Viberze. Kto go zamawia, jak działa i czego wymaga wdrożenie.
Czytaj →
2026-10-17
Jakie gry online można stworzyć jako Telegram Mini App
Od gier zręcznościowych na jedno dotknięcie po multiplayer w czasie rzeczywistym: które gatunki działają w Telegramie, co platforma daje grze za darmo i gdzie są trudne miejsca.
Czytaj →
2026-10-17
Twój chatbot AI, naprawiony: trafne odpowiedzi, szybsze reakcje, niższe rachunki za API
Dlaczego chatboty na produkcji udzielają błędnych odpowiedzi, odpowiadają wolno i za dużo kosztują, oraz pięć kroków, którymi je naprawiam: audyt, wyszukiwanie, prompty, koszty, raport.
Czytaj →
2026-10-14
Najnowsze modele Claude i bezpieczne użycie klucza API
Praktyczny przegląd obecnej rodziny Claude 5: który model wybrać do jakiego zadania, co zmieniło się w API oraz jak utworzyć, przechowywać i chronić klucz API Anthropic w prawdziwym projekcie.
Czytaj →
2026-10-12
Dlaczego wybieram długoterminową współpracę i zawsze doprowadzam projekt do wdrożenia na żywo
Premiera to kamień milowy, a nie meta. Dlaczego interesuje mnie długofalowa współpraca i co robię, by każdy projekt trafił na produkcję.
Czytaj →
2026-10-08
Odzyskanie utraconej strony internetowej jest możliwe!
Zniknięcie strony nie zawsze oznacza jej bezpowrotną utratę. Sprawdź kopie zapasowe, hosting, domenę i archiwa internetu, by bezpiecznie odzyskać pliki i dane.
Czytaj →
2026-10-08
Programista zniknął, a projekt jest niedokończony? Przejmę rozwój i wsparcie
Porzuconego projektu nie zawsze trzeba pisać od nowa. Ocenię jego stan, zabezpieczę dostępy, ustalę priorytety i przejmę rozwój oraz utrzymanie.
Czytaj →
2026-10-07
Jak zbudować asystenta AI: od pierwszego procesu do produkcji
Praktyczny przewodnik po tworzeniu asystenta AI: określenie zastosowania, wiarygodna wiedza, prompty, integracje, testy i utrzymanie.
Czytaj →
2026-10-02
Jak oceniać funkcję LLM przed wdrożeniem i po nim
Zbuduj pętlę oceny opartą na rzeczywistych zadaniach, reprezentatywnych przykładach, mierzalnych kryteriach jakości, przeglądzie człowieka i monitorowaniu produkcji.
Czytaj →
2026-10-02
Projektowanie pamięci długoterminowej dla agentów LLM
Oddziel kontekst rozmowy od trwałej pamięci i jawnie zaprojektuj ekstrakcję, wyszukiwanie, aktualizację, zapominanie, uprawnienia oraz ewaluację.
Czytaj →
2026-10-02
Jak audytować PaaS, IaaS, sieci, zapory i systemy operacyjne
Praktyczna metoda oparta na dowodach do przeglądu usług chmurowych, infrastruktury, ścieżek sieciowych, reguł zapory i zabezpieczeń systemów oraz przygotowania planu napraw.
Czytaj →
2026-10-02
Osiem tematów technologicznych wartych opisania w 2026 roku
Praktyczna lista dla inżynierów: rozwój agentowy, bezpieczeństwo AI, łańcuch dostaw oprogramowania, obserwowalność, systemy multimodalne i więcej.
Czytaj →
2026-09-28
Tworzenie z Supabase: ważne szczegóły inżynierskie
Supabase przyspiesza rozwój produktu, ale jakość produkcyjna nadal zależy od modelu danych, Row Level Security, granic serwera, migracji i dyscypliny operacyjnej.
Czytaj →
2026-09-23
Jak tworzę produkty cyfrowe dla Unii Europejskiej: dane, prawa i AI
Mój standard inżynierski dla projektów w UE: poszanowanie praw do zasobów cyfrowych, minimalizacja danych osobowych i ocena AI według celu oraz ryzyka.
Czytaj →
2026-09-23
Najlepsze modele AI w 2026 roku: cena, jakość i koszt użytecznej odpowiedzi
Porównanie GPT-6, Claude, Gemini i DeepSeek: ceny API, praktyczne kompromisy i wspólna kalkulacja kosztów dla dziesięciu modeli. Aktualizacja: 23 września 2026 r.
Czytaj →
2026-09-21
Bezpieczeństwo platform płatniczych: kluczowa ochrona systemów fiat i kryptowalut
Niezależnie od tego, czy przetwarzasz karty przez Stripe, czy przyjmujesz płatności krypto w Web3, bezpieczeństwo płatności jest najważniejszym sprawdzianem inżynierii produktu. Dlaczego jest niezbędne, jak chronić płatności fiat i krypto oraz środki użytkowników.
Czytaj →
2026-09-21
Dlaczego audyt przejmowanego projektu przed rozpoczęciem prac jest kluczowy: ochrona budżetu, terminów i spokoju
Przejęcie projektu bez dokładnego audytu technicznego oznacza przyjęcie ukrytych ryzyk. Dlaczego Product Engineer powinien przeprowadzić audyt przed rozpoczęciem prac i jak to zrobić.
Czytaj →
2026-09-21
Podejście Product Engineera: dostarczanie wartości zamiast zwiększania ilości kodu
Dlaczego czołowi założyciele i scale-upy zatrudniają Product Engineerów, którzy odpowiadają za wynik: od problemu klienta po zapytania do bazy danych i analitykę produktu.
Czytaj →
2026-09-20
Wdrażanie produktów AI-native jako Product Engineer: praktyczna architektura LLM
Jak Product Engineerowie zamieniają nieprzewidywalne możliwości LLM w niezawodne oprogramowanie produkcyjne dzięki ustrukturyzowanym wyjściom JSON, UX ze streamingiem i deterministycznym mechanizmom awaryjnym.
Czytaj →
2026-09-20
Dług techniczny i tempo pracy: jak Product Engineer godzi szybkość ze skalowalnością
Jak świadomie zarządzać długiem technicznym, aby przyspieszyć wejście na rynek bez szkody dla długoterminowej utrzymywalności i stabilności systemu.
Czytaj →
2026-09-19
Model Context Protocol (MCP) i wieloagentowe przepływy pracy w środowisku produkcyjnym
Dlaczego MCP staje się standardem USB-C dla LLM, jak grafy wieloagentowe zastępują monolityczne prompty i jak budować niezawodne pętle agentów w produkcji.
Czytaj →
2026-09-19
RAG 2.0 i GraphRAG: firmowe silniki wiedzy bez halucynacji
Jak wyszukiwanie hybrydowe, reranking Cohere, GraphRAG i parsowanie multimodalne ograniczają halucynacje w produkcyjnych aplikacjach AI.
Czytaj →
2026-09-19
Lokalne LLM, vLLM i dostrajanie LoRA: uwolnienie się od zależności od API dostawców
Jak silniki inferencyjne o wysokiej przepustowości, takie jak vLLM, kwantyzacja i dostrajanie LoRA pozwalają uruchamiać prywatne modele 8B–70B z wydajnością klasy enterprise.
Czytaj →
2026-09-19
Głosowa AI w czasie rzeczywistym i potoki multimodalne: interaktywne aplikacje poniżej 300 ms
Projektowanie niskolatencyjnych interfejsów głosowych i wizyjnych z WebRTC, OpenAI Realtime API, Gemini Live i mikrousługami Node.js sterowanymi zdarzeniami.
Czytaj →
2026-09-19
LLMOps, zabezpieczenia i routing kosztów: infrastruktura AI dla przedsiębiorstw
Jak zapobiegać prompt injection, chronić dane osobowe (PII), kontrolować wydatki na API przez routery semantyczne i utrzymywać niezawodne potoki LLMOps.
Czytaj →
2026-09-19
Harness.io: pełny przegląd platformy dostarczania oprogramowania wspieranej przez AI
Od skryptowego CI/CD i automatycznych rollbacków opartych na AI po Cloud Cost Management (FinOps), Security Testing Orchestration (STO) i wewnętrzne portale deweloperskie (IDP). Funkcje, architektura Delegate i korzyści dla przedsiębiorstw.
Czytaj →
2026-09-18
Quality Gates: testy i kontrakty inżynierskie w epoce agentów AI
Gdy AI generuje kod dziesięć razy szybciej, niż człowiek może go przeczytać, ręczny code review przestaje działać. Jak Quality Gates i testy automatyczne czynią agentów niezawodnymi współpracownikami — wnioski z podejścia Ilyi Klimova.
Czytaj →
2026-09-18
Agentic Coding i rzeczywistość: dlaczego prompting nie wystarcza do prawdziwego oprogramowania
Przejście od prostego prompt engineeringu do uporządkowanych przepływów agentowych, serwerów MCP i ograniczonych grafów. Refleksje nad krytyką „Dark Software Factory” autorstwa Ilyi Klimova.
Czytaj →
2026-09-18
Architektura w epoce AI: cytaty i wnioski z wystąpienia Ilyi Klimova na Fwdays
Czy w epoce vibe codingu architektura oprogramowania przestała mieć znaczenie? Najważniejsze myśli z wystąpienia Ilyi Klimova na JavaScript fwdays’25 i moje spojrzenie jako starszego inżyniera Full-Stack i AI.
Czytaj →
2026-09-10
Agenci pętlowi i grafowi: jak wybieram architekturę
Każdy agent to model wywołujący narzędzia w określonej kolejności. Kluczowe pytanie brzmi: kto ustala tę kolejność? Z diagramami i bezpośrednim porównaniem.
Czytaj →
2026-09-10
Dlaczego kocham AI i wszystko, co się z nim wiąże
Nie za modę, lecz za nowe rodzaje produktów, efekt mnożnikowy, inżynierską łamigłówkę i możliwość, by co kilka miesięcy znów poczuć się początkującym.
Czytaj →
2026-09-10
LangChain: ciekawostki i kiedy naprawdę z niego korzystam
Projekt poboczny starszy od ChatGPT, firma wyceniona na 1,25 mld dolarów i przepisana wersja 1.0 — szczera ocena, kiedy framework pomaga, a kiedy tylko dokłada warstwy.
Czytaj →
2026-09-10
Llama: model, który wyciekł, zapoczątkował ruch otwartych wag, a potem zmienił kierunek
Od torrenta na 4chanie przez miliard pobrań po zamkniętego następcę: najciekawsze fakty o Llamie od Meta i ich znaczenie dla twórców produktów.
Czytaj →
2026-09-10
Kim jest product engineer — i dlaczego tak o sobie mówię
To nie tytuł do CV. Inżyniera ocenia się po tym, co mogą zrobić użytkownicy, a nie po liczbie zamkniętych zgłoszeń.
Czytaj →
2026-09-10
TypeScript + Python: jeden inżynier, dwa ekosystemy, jeden kontrakt
TypeScript dla produktu, Python dla modeli — oraz nawyki, które zapobiegają rozchodzeniu się obu stron.
Czytaj →
2026-09-10
Wartości programisty TypeScript
Typy nie są ozdobą. To najtańsza dokumentacja, pierwszy test i kontrakt, który zespół czyta o drugiej w nocy.
Czytaj →
2026-09-10
Jak używam Next.js w pracy
Najpierw serwer, klient tam, gdzie przynosi korzyść, i cache, który potrafię wyjaśnić. Takie ustawienia domyślne stosuję w każdym produkcie Next.js.
Czytaj →
2026-09-10
Budowa produktów AI i platform nieruchomości: te same zasady, inne dane
Oferty, leady, prezentacje i model, który wspiera agenta zamiast udawać, że może go zastąpić.
Czytaj →
2026-09-10
Kubernetes w mojej pracy: kiedy ma sens i jak go używam
Kubernetes nie jest odznaką. Sięgam po niego, gdy jeden serwer i menedżer procesów przestają wystarczać.
Czytaj →
2026-09-10
Jak gry pokazały mi, że kocham programowanie — i dlaczego kocham AI
Gra to system reguł, informacji zwrotnej i pętli, do której chce się wracać. Dobre oprogramowanie działa podobnie. AI po prostu przyspieszyło tę pętlę.
Czytaj →
2026-09-10
Jak AI skłoniło inżyniera TypeScript do nauki Pythona
Moje produkty działają na Node.js, modele na Pythonie. Nauka Pythona nie była zmianą kariery, lecz podążaniem za pracą.
Czytaj →
2026-09-10
Jak tworzę Telegram Mini Apps
Mini App to prawdziwy produkt webowy otwierany w czacie. Uwierzytelnianie, motyw, płatności i funkcje, które Telegram daje w pakiecie.
Czytaj →
2026-09-10
React 19.3 a React 18: co naprawdę zmieniło się dla zespołu produktowego
View Transitions, Fragment refs, browser(), Activity, Compiler i obejścia, które można wreszcie usunąć.
Czytaj →
2026-09-10
SQL to kontrakt, który przetrwa twój ORM
Frameworki zmieniają się co kilka lat. Gdy w grę wchodzą prawdziwe pieniądze, pozostają schemat, ograniczenia i plan zapytania.
Czytaj →
2026-09-06
Jak podłączam LLM do Node.js — i czego odmawiam się wdrażać
Model to płatne wywołanie zdalne. Produktem nadal są twoje API, kolejka i jedno działanie, któremu człowiek może zaufać.
Czytaj →
2026-08-12
Jak wyznaczam zakres MVP — i czego odmawiam się dodawać
Pierwsza wersja to jedno rzeczywiste działanie w produkcji, a nie platforma. Oto pięć kryteriów, które stosuję przed otwarciem repozytorium.
Czytaj →
2026-07-03
Za co naprawdę odpowiada senior frontend w zespole produktowym
Nie za piksel, lecz za całą ścieżkę: dane, stany, testy i telefon, który może zadzwonić w nocy.
Czytaj →