Analiza zespołu i procesu
Poznajemy stack, repozytoria, proces przeglądu kodu, testy i wymagania bezpieczeństwa firmy.
Usługi AI
Wdrożenie Claude Code w firmie i AI w zespołach IT
Pomagamy przeprowadzić wdrożenie Claude Code w firmie, a także GitHub Copilot i OpenAI Codex w zespołach developerskich. Ustalamy zasady pracy, bezpieczeństwa i jakości kodu, szkolimy programistów i mierzymy efekty – aby AI w wytwarzaniu oprogramowania przyspieszało pracę bez obniżania jakości.
Wyzwania AI w zespołach programistycznych
Narzędzia AI dla programistów rozwijają się bardzo szybko. Asystenci w edytorze podpowiadają kod, a narzędzia agentowe, takie jak Claude Code czy OpenAI Codex, potrafią samodzielnie wprowadzać zmiany w wielu plikach, uruchamiać testy i przygotowywać zmiany do przeglądu.
Bez zasad pojawiają się jednak problemy: niespójny kod, luki bezpieczeństwa, wycieki fragmentów kodu do niezatwierdzonych narzędzi, rosnące koszty licencji i brak wiedzy, czy narzędzia faktycznie przyspieszają pracę. Część zespołu korzysta z AI intensywnie, część wcale.
Usługa jest dla dyrektorów technicznych, liderów zespołów i firm rozwijających własne oprogramowanie, które chcą świadomie wprowadzić AI do procesu wytwarzania oprogramowania.
Co porządkujemy
- Dobór narzędzi i modeli do zespołu i projektu.
- Zasady bezpieczeństwa kodu i danych.
- Standardy jakości i przeglądu kodu tworzonego z AI.
- Integrację z CI/CD, testami i analizą statyczną.
- Pomiar efektów i kosztów narzędzi.
GitHub Copilot dla zespołu, Claude Code, OpenAI Codex – zakres
Łączymy doświadczenie w wytwarzaniu oprogramowania z praktyczną znajomością narzędzi AI dla programistów.
Dobór narzędzi
Rekomendujemy narzędzia (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot) i modele z uwzględnieniem licencji, kosztów i polityki danych.
Konfiguracja i zasady
Konfigurujemy narzędzia, instrukcje dla projektów, uprawnienia i integracje przez Model Context Protocol.
Jakość i bezpieczeństwo
Łączymy pracę z AI z testami (np. Playwright), analizą statyczną (SonarQube) i przeglądem kodu w CI/CD.
Szkolenia programistów
Praktyczne warsztaty na repozytoriach zespołu: planowanie zmian, praca z agentem, przegląd i testy.
Pomiar efektów
Ustalamy wskaźniki i sprawdzamy wpływ narzędzi na czas realizacji zadań, jakość i koszty.
Jak wprowadzamy AI do zespołu IT
Zaczynamy od pilotażu w jednym zespole, a sprawdzone zasady rozszerzamy na kolejne.
Konsultacja
Ustalamy cele, stack technologiczny, wymagania bezpieczeństwa i obecne doświadczenia zespołu z AI.
Pilotaż
Wybieramy zespół i projekt, konfigurujemy narzędzia i ustalamy wskaźniki do porównania.
Zasady i integracje
Przygotowujemy instrukcje, zasady przeglądu kodu i integrację z CI/CD, testami i analizą statyczną.
Szkolenia
Szkolimy programistów na ich repozytoriach, z naciskiem na dobre praktyki i weryfikację zmian.
Ocena i rozszerzenie
Oceniamy wyniki pilotażu i planujemy wdrożenie w kolejnych zespołach.
Technologie
Narzędzia AI i jakości w SDLC
Pracujemy z narzędziami AI dla programistów oraz z narzędziami, które pilnują jakości: testami automatycznymi, analizą statyczną i pipeline CI/CD w GitHub Actions, GitLab CI/CD lub Azure DevOps.
- Claude Code
- OpenAI Codex
- GitHub Copilot
- Model Context Protocol
- SonarQube
- Playwright
- GitHub Actions
- GitLab CI/CD
- Azure DevOps
- Docker
Przykład zastosowania
Pilotaż Claude Code w zespole rozwijającym aplikację webową
Zespół rozwijający aplikację webową chce skrócić czas realizacji zadań, ale obawia się spadku jakości kodu i problemów z bezpieczeństwem.
W pilotażu konfigurujemy Claude Code z instrukcjami projektu, zasadami stylu i dostępem do testów. Zmiany przygotowane z AI przechodzą przez te same testy Playwright, analizę SonarQube i przegląd kodu co pozostałe. Po kilku sprintach zespół porównuje czas realizacji zadań i liczbę poprawek, a sprawdzone zasady trafiają do kolejnych zespołów.
Scenariusz poglądowy, pokazujący typowy przebieg i zakres takiego projektu.
Najczęściej zadawane pytania
Czy Claude Code jest bezpieczny dla kodu firmy?
Bezpieczeństwo zależy od konfiguracji i zasad. Ustalamy, do jakich repozytoriów i danych narzędzie ma dostęp, jakie operacje może wykonywać i jak przeglądane są wprowadzane zmiany.
Co wybrać: Claude Code, OpenAI Codex czy GitHub Copilot?
To zależy od stacku, sposobu pracy zespołu, polityki danych i budżetu. Często narzędzia się uzupełniają. Rekomendację przygotowujemy po analizie zespołu.
Czy AI obniży jakość kodu?
Nie, jeśli zmiany przechodzą przez testy, analizę statyczną i przegląd kodu. Projektujemy proces tak, aby AI przyspieszało pracę bez obniżania standardów.
Czy szkolicie programistów?
Tak. Prowadzimy praktyczne warsztaty na repozytoriach zespołu, obejmujące planowanie zmian, pracę z agentem, testy i przegląd kodu.
Jak mierzyć efekty wdrożenia AI w zespole IT?
Ustalamy wskaźniki przed pilotażem – np. czas realizacji zadań, liczbę poprawek po przeglądzie i koszty narzędzi – i porównujemy je po wdrożeniu.
Doświadczenie od 2009 roku, dziś wzmocnione AI
Od 2009 roku
17 lat tworzenia aplikacji webowych klasy enterprise, systemów dedykowanych i aplikacji mobilnych.
Znajomość branż
Wiele projektów dla motoryzacji, logistyki, medycyny, gastronomii i cateringu, budownictwa oraz finansów.
Od pomysłu po utrzymanie
Doradztwo, projekt, programowanie, integracje, wdrożenie, szkolenia i dalszy rozwój w jednym miejscu.
Bezpieczeństwo danych
Rozwiązania projektowane zgodnie z RODO i AI Act, z kontrolą dostępu i przejrzystymi kosztami.