Szkolenia AI w tworzeniu oprogramowania

AI w tworzeniu oprogramowania przyspiesza analizę repozytoriów, generowanie zmian i przygotowanie testów, ale nie zastępuje walidacji technicznej. W praktyce warto sprawdzać zgodność zmian z architekturą, uruchamiać testy jednostkowe i integracyjne oraz kontrolować diff, zależności i bezpieczeństwo danych wejściowych do modeli. Przykładem jest workflow, w którym model przygotowuje refaktoryzację, a zespół zatwierdza ją po code review, testach i analizie regresji.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: AI-Driven Development — warsztaty z Claude Code dla developerów.

AI-assisted development oznacza włączenie modeli i agentów do codziennej pracy developerskiej, a nie jednorazowe użycie generatora kodu. Najpierw warto ustalić zasady pracy z promptami, zakres dostępu do repozytoriów, reguły review oraz miejsca integracji z Git, CI/CD i narzędziami jakościowymi. Dobrym przykładem jest rozpoczęcie od jednego procesu, takiego jak generowanie testów lub analiza pull requestów, a następnie rozszerzanie automatyzacji na kolejne etapy.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Agentic Coding z AI - Claude Code i Cline w praktyce.

Wybór narzędzia zależy od sposobu pracy, bo edytory z AI, agenty CLI i narzędzia review rozwiązują różne problemy. Warto porównać pracę na dużych repozytoriach, obsługę zmian wieloplikowych, integrację z Git, kontrolę kontekstu, koszty użycia API oraz możliwości działania w terminalu i IDE. Przykładowo Cursor sprawdza się przy pracy w edytorze, a Claude Code i Cline są użyteczne tam, gdzie liczy się planowanie zmian, automatyzacja i obsługa workflow w repozytorium.
Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: AI Toolchain – zestaw narzędzi dla programistów.

Agenci AI w developmentcie realizują wydzielone role, takie jak analiza zmian, generowanie testów, ocena architektury czy przygotowanie dokumentacji. Przy projektowaniu warto określić zakres odpowiedzialności agenta, źródła kontekstu, reguły komunikacji z API i warunki zatrzymania, a następnie dodać ewaluację wyników i ograniczenia bezpieczeństwa. Typowy przykład to zestaw agentów, w którym jeden analizuje pull request, drugi uruchamia scenariusze testowe, a trzeci ocenia ryzyko wdrożenia.
Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Multiagentowe aplikacje AI.

Systemy RAG łączą modele językowe z mechanizmami wyszukiwania, aby odpowiedzi opierały się na dokumentach, logach, kodzie lub bazach wiedzy zamiast wyłącznie na parametrach modelu. Trzeba dobrać strategię chunkowania, embeddingi, bazę wektorową, metadane oraz sposób rerankingu i walidacji odpowiedzi, a potem zmierzyć jakość wyszukiwania i ograniczyć halucynacje. Przykładem jest asystent techniczny, który pobiera fragmenty dokumentacji i repozytorium, a następnie generuje odpowiedź z podaniem źródeł.
To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG.

Produkcyjne wdrażanie AI obejmuje konteneryzację, wystawienie API, orkiestrację, monitoring i automatyzację wdrożeń, tak aby modele działały stabilnie i przewidywalnie pod obciążeniem. Należy sprawdzić konfigurację obrazów, sekrety, readiness i liveness probes, autoskalowanie, logowanie, metryki oraz integrację z pipeline’ami CI/CD i rollbackiem. Przykładem jest aplikacja FastAPI z modelem ML uruchomiona w Dockerze i wdrożona jako Deployment na Kubernetes z testami oraz automatycznym deploymentem.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Wdrażanie modeli AI.