Seniorzy mówią »po co mi to?«
Chaos w code review: PR-y z banalnymi błędami, których developerzy nie wyłapują, bo nie wiedzą, kiedy LLM halucynuje. Senior traci na review 2× więcej czasu niż przed Claude Code.
Software house / 20+ programistów
Twoi seniorzy mówią, że AI jest głupie. Częściowo mają rację - ale to nie wina narzędzia.
Twój zespół ma licencje, a produktywność rozjeżdża się od 0,3× do 3× - w zależności od tego, kto jak gada z LLM-em. To specyfika pracy z agentami, a nie zepsute narzędzie. Pokażę Ci, dlaczego tak się dzieje - i jak doprowadzić zespół 20-100+ developerów do 30-40% przyspieszenia na poziomie organizacji.
No to po kolei - co najczęściej boli.
CFO pyta: a gdzie te 30% zwrotu z inwestycji?
Kupiłeś licencje enterprise. Zużywasz dużo tokenów, ale nie wiesz, jak przekłada się to na wynik finansowy firmy. I nie wiesz, jak to wyjaśnić zarządowi.
Juniorzy gubią się w erze AI
Ścieżka „mid" / „senior" przestaje mieć sens w erze AI. Junior z Claude Code pisze kod, który wygląda jak robota seniora - a na code review nie umie wyjaśnić, jak ten kod działa. Już nie wiesz, co dziś oznacza „mid".
Wiedza wyparowuje
Po miesiącu krzywa Ebbinghausa robi swoje - z poprzednich szkoleń wiesz, że to realne ryzyko. Boisz się, że i tym razem skończy się na 3 tygodniach zapału i ciszy.
Dlaczego kupno samych licencji daje 0-10%, a metodyczne podejście do AI w SDLC - 30-40%?
Większość zespołów włącza Claude Code i oczekuje cudu. Ale cud nie przychodzi. Moje podejście jest inne: projektujemy od nowa cały cykl SDLC - tak, żeby AI nie było doczepione na siłę, tylko świadomie wykorzystywanym narzędziem na każdym etapie.
1
Planowanie
Rozmawiam z agentem jak ocenić pomysł i przygotować user stories. Przygotowuje PRD (Product Requirements Documents) w ustandaryzowany sposób. Claude Code może go zrozumieć lepiej niż PM - ale tylko wtedy, gdy dasz mu właściwy kontekst. Następnie używam stałego szablonu do planowania i rozbicia na zadania. Takie podejście pozwala ograniczyć halucynacje modelu i Twoje zmęczenie poznawcze.
task: refactor auth flow
context: src/auth/**, .env.example
constraints: zachowaj API, no breaking changes 2
Wdrażanie
Plan -> kod -> testy i weryfikacja. Każda warstwa (backend, frontend, baza danych) może mieć osobne wytyczne. Formatowanie i sprawdzanie jakości kodu wymuszam łącząc lintery, hooki i pipeline'y. Dla zgodności kontekstu z aktualnymi wersjami pakietów używam MCP do dokumentacji bibliotek (context7), bo agent cierpi na brak dostępu do aktualnej dokumentacji (specyfika treningu LLM).
skills:
- backend-fastapi
- frontend-vue
- db-migration-reviewer
hooks:
pre-commit: ruff + eslint 3
Code review
Lista kontrolna do code review zbudowana pod AI i dopasowana do standardów Twojej organizacji. LLM wstępnie ocenia zmiany, senior weryfikuje to, co budzi wątpliwości. Wszystko zostawia ślad: masz audit log z decyzjami AI.
review-checklist:
- security: SQL injection, XSS
- performance: N+1 queries
- style: zgodność z .editorconfig 4
Deployment
Pre-deploy AI smoke-check: czy migracja jest odwracalna? Czy env vars są ustawione? Czy są breaking changes w API? Deterministyczne testy sprawdzają logikę kodu. Agent uruchamia listę kontrolną, raportuje. Jeśli coś świeci się na czerwono - blokuje wdrożenie na wyższe środowiska.
deploy-gate:
- migration reversible? YES
- env vars complete? YES
- api breaking? NO
→ deploy approved4 ścieżki nauki Claude Code dla zespołów
Kiedy która ścieżka ma sens - i kiedy spalisz 6 miesięcy bez efektu.
| Ścieżka | Kiedy ma sens | Koszt |
|---|---|---|
| YouTube / tutoriale | Sprawdzasz, czy to dla Ciebie. Stawiasz pierwsze kroki. Masz dużo dyscypliny, żeby samemu odfiltrować wartościowe informacje z szumu. | $ |
| Kursy online (Udemy, Coursera) | Mały, zmotywowany do nauki zespół, niski budżet, początkowe projekty i zbieżne wymagania z curriculum kursu. | $ - $$ |
| Social Media, grupy dyskusyjne | Masz czas na spokojną naukę od innych, bez presji. | $ |
| Konsultant, freelancer | Masz 1 konkretny problem do rozwiązania - potrzebujesz żeby ktoś przyszedł i go rozwiązał. Bez transferu wiedzy i budowania fundamentów w zespole. | $ - $$$ |
| Szkolenie DemystifAI (live, 2-3 dni + mastermindy) | Duży zespół 20+ programistów, wykupione licencje i nadal czekacie na zwrot z inwestycji. Potrzeba usystematyzowania wiedzy w zespole i wykreowania standardów. Wygasające pre-paid kredyty do API bez wizji na wykorzystanie. | $$$ |
-
YouTube / tutoriale
Kiedy ma sens: Sprawdzasz, czy to dla Ciebie. Stawiasz pierwsze kroki. Masz dużo dyscypliny, żeby samemu odfiltrować wartościowe informacje z szumu.
Koszt: $
-
Kursy online (Udemy, Coursera)
Kiedy ma sens: Mały, zmotywowany do nauki zespół, niski budżet, początkowe projekty i zbieżne wymagania z curriculum kursu.
Koszt: $ - $$
-
Social Media, grupy dyskusyjne
Kiedy ma sens: Masz czas na spokojną naukę od innych, bez presji.
Koszt: $
-
Konsultant, freelancer
Kiedy ma sens: Masz 1 konkretny problem do rozwiązania - potrzebujesz żeby ktoś przyszedł i go rozwiązał. Bez transferu wiedzy i budowania fundamentów w zespole.
Koszt: $ - $$$
-
Szkolenie DemystifAI (live, 2-3 dni + mastermindy)
Kiedy ma sens: Duży zespół 20+ programistów, wykupione licencje i nadal czekacie na zwrot z inwestycji. Potrzeba usystematyzowania wiedzy w zespole i wykreowania standardów. Wygasające pre-paid kredyty do API bez wizji na wykorzystanie.
Koszt: $$$
Chcesz zobaczyć, gdzie konkretnie Twój zespół przepala czas i pieniądze?
Umów się na krótką rozmowę. W 30 minut sprawdzimy, co u Was nie działa i zaplanujemy dalsze kroki.
Zarezerwuj rozmowę →Co dostajesz po szkoleniu
-
Każdy developer rozumie i umie wykorzystać 70%+ potencjału Claude Code
Junior i senior mówią tym samym językiem AI. Jakość kodu znów jest spójna w całym zespole.
-
Code review ustandaryzowane i szybsze
LLM wstępnie ocenia zmiany, senior weryfikuje, audit log łapie wszystkie decyzje AI. Spokojnie sprawdzasz, co, kiedy i dlaczego.
-
Wydatki na tokeny pod kontrolą
Wiesz, jak zmierzyć, ile tokenów kosztuje nowy feature. SOTA vs open-source, prompt caching, context management - żaden buzzword Cię nie zaskakuje.
-
Onboarding juniorów w erze AI
Nowa ścieżka „mid" / „senior", która znów ma sens. Junior buduje na fundamentach, a nie kopiuje wyniki AI.
-
Mastermindy co 2 tygodnie po szkoleniu
Systematyczne ćwiczenie i powtarzanie konceptów daje 2-3× wyższą retencję niż jednorazowe szkolenie. Wiedza zostaje w zespole.
W pakiecie
- Pomoc w przygotowaniu środowiska przed warsztatem
- Materiały szkoleniowe z dostępem po warsztacie
- Ćwiczenia na rzeczywistych przykładach
- Sesje Q&A po każdym module
- Certyfikat ukończenia
Program szkolenia
Mapa transformacji uczestnika
3 warianty, 12 modułów lub specjalnie dopasowany do Was program. Sprawdź, co Twój zespół rozumie i potrafi po każdym z nich - i wybierz wariant, który odpowiada Twoim celom.
Wariant programu
Fundamenty: zespół rozumie ograniczenia LLM, promptuje świadomie i bezpiecznie konfiguruje środowisko.
Standard: Fundamenty plus wspólne standardy.
Full + mastermindy: pełen program z hooks, MCP.
-
Fundamenty
Poza zakresem tego wariantuZespół rozumie LLM i przestaje pracować po omacku
- [1.1] Działanie LLM i praca w terminalu rozumie, jak modele są trenowane i czemu czasem „kłamią"; wie, gdzie kończy się Web GUI, a zaczyna realna praca w terminalu
- [1.2] Promptowanie i planowanie prac stosuje framework Rola - Kontekst - Format - Warunki - Format Odpowiedzi; korzysta z Chain of Thought, pytań sokratejskich i meta-promptingu
- [1.3] Ustawienia środowiska pracy konfiguruje CLAUDE.md, rules.md, settings.json; wie, czym Claude Code różni się od GitHub Copilot CLI
- [1.4] Bezpieczeństwo i uprawnienia kontroluje dostęp agenta do środowiska; rozpoznaje ryzyko przekroczenia uprawnień i wycieku danych
-
Standaryzacja
Poza zakresem tego wariantuZespół mówi jednym językiem AI: dokumentacja, review, workflow
- [2.1] Standaryzacja dokumentacji i workflow prowadzi pracę w cyklu odkrywanie → planowanie → recenzja → implementacja; pracuje świadomie w greenfield i brownfield
- [2.2] Integracja z GitHub i Code Review wdraża zespołowe standardy code review pod AI i automatyzuje krok wstępnej oceny zmian
- [2.3] Skills projektuje własne skills jako wielokrotnego użytku umiejętności zespołu
- [2.4] Agents i subagents tworzy i konfiguruje subagentów; orkiestruje ich interakcje pod konkretne procesy w zespole
-
Zaawansowane
Poza zakresem tego wariantuZespół skaluje AI w SDLC i ustala standardy na lata
- [3.1] Hooks pisze hooks do automatycznej kontroli kodu na każdym etapie cyklu
- [3.2] MCP - Model Context Protocol integruje MCP z workflow; ocenia szanse i zagrożenia; wybiera serwery z katalogów MCP
- [3.3] Zaawansowane workflow łączy skills, hooks i agents w spójne procesy; składa wielowarstwowe pipeline'y AI-SDLC
- [3.4] Optymalizacja i skalowanie ustala zespołowe standardy pracy i poznaje dodatkowe narzędzia warte uwagi (m.in. superpowers)
Kalkulator: ile traci zespół bez metodyki AI?
Dla software house'ów i większych zespołów programistów: policz, ile potencjału przepada, kiedy zespół uczy się AI sam, zamiast przejść usystematyzowane szkolenie i wejść na wyższy poziom.
Utracony potencjał wytworzenia dodatkowej wartości:
vs cena szkolenia + opieki nad zespołem po szkoleniu - pokażę na rozmowie.
Pogadajmy 30 minut →
Tomasz Guściora
Trener, Praktyk-wdrożeniowiec Claude Code
13 lat w branży, z czego większość w data science. 750+ godzin z Claude Code - od czasów, gdy jeszcze co tydzień coś się sypało. Liczne wdrożenia AI/ML produkcji: wykrywanie nadużyć finansowych, segmentacje klientów, generatory ofert, prototypy startupów. Nie jestem trenerem od trenowania trenerów. Uczę tego, co sam robię codziennie.
Architekturę LLM rozumiem nie z artykułów, tylko z bicia o nią głową w projektach wdrożeniowych. Dlatego potrafię wyjaśnić Twoim seniorom, dlaczego Claude Code czasem „halucynuje" - i jak zbudować kod, który minimalizuje to ryzyko.
Substack DemystifAI - 3 lata zgłębiania dużych modeli językowych: kosztów tokenów, agentów, wykorzystania AI w tworzeniu kodu. GitHub claude_code_common_base - mój własny szablon do Claude Code, z hookami, subagentami, MCP-ami. Możesz prześwietlić kod, zanim umówisz rozmowę.
6 lat w Citi (Warszawa, Londyn, Dżakarta) nauczyło mnie o tym, jak działają duże organizacje: compliance, governance, procurement, NDA, RODO. Wiem, co rozkłada wdrożenie w software house'ie - i nie jest to nigdy „sama technologia". To ludzie. I wymaga zmiany w mentalnym podejściu. Z jednym i drugim Ci pomogę.
Zobacz mój GitHub →Najczęstsze pytania zespołów
Na YouTube wiedza jest za darmo. Po co płacić za szkolenie?
Faktycznie na YouTube możesz znaleźć większość odpowiedzi. Ale w zespołach jest inny problem - jak spójnie ogarnąć AI w całym zespole?
Z moich doświadczeń: ludzie mają różne tempo nauki, motywacje i zdolności do wyszukiwania materiałów dobrej jakości w sieci. Dzięki szkoleniu wprowadzam jednolite słownictwo, standardy i usystematyzowane przekazanie przefiltrowanej, sprawdzonej wiedzy.
Policz sobie: 1 dev × 80h spędzonego na YT × jego stawka. To jest cena nauki z YouTube.
Programiści nie mają czasu na szkolenie, gonią ich terminy
Z mojego doświadczenia - trzeba szlifować umiejętność, zanim pozwoli Ci naprawdę oszczędzać czas. Mogę przygotować dedykowany format pod wasz zespół i wasze potrzeby, ale Twój zespół wciąż będzie musiał zainwestować czas i skupienie. Bez tej inwestycji szkolenie nie zadziała.
1) "Speed-run", 2 dni - mało ćwiczeń, omówienie koncepcji. Przekazanie usystematyzowanej wiedzy tak, żebyście mogli od razu zacząć.
2) "Deep dive", 3-4 dni - dużo ćwiczeń, nacisk na praktykę. Tak, to mogą być 4 dni przestoju w pracy programistów. Ale w zamian: uspójnione słownictwo, przećwiczone koncepty, zespół gotowy do dostarczania z 30-40% szybszym tempem.
Do tego mastermindy co 2 tygodnie po 1,5h. To krócej niż Wasze tygodniowe retro - i nie wybija z flow.
Co jeśli nasz stack to .NET / Go / Rust?
Metodyka AI-SDLC jest niezależna od języka. Zadania robię w Pythonie i JavaScripcie (bo to mój stack), ale zasady - token prediction, context management, MCP, hooki, subagenty - działają tak samo w .NET, Go i Ruście. Powiedz mi Wasz stack na 30-minutowej rozmowie - przygotuję demo repo w Waszej technologii.
Zazwyczaj po szkoleniu wiedza od razu wyparowuje. Jak z tym walczysz?
Mam na to trzy sposoby:
1) Mastermindy co 2 tygodnie przez 2 miesiące (lub dłużej jeśli chcecie). Systematyczne przegadywanie materiału i rozwiązywanie waszych problemów zwiększy ilość zapamiętanego i opanowanego materiału kontra jednorazowe szkolenie.
2) Przebudowa sposobu pracy, nie tylko zmiana narzędzia. Uczymy się fundamentów jak pracować z modelami - zmieniamy cały proces. Narzędzia mogą się zmienić. Fundamenty rzadziej. Nie wystarczy włączyć Claude Code - trzeba wiedzieć jak świadomie korzystać z narzędzia.
3) Materiały, skille i agenci zostają w Waszym repo. Wiedza nie wyparuje, nawet jak ktoś odejdzie.
Ceny i formaty?
Zależy od wybranej formy szkolenia, opcji dodatkowych i wielkości zespołu. Porozmawiajmy 30 minut bez zobowiązań. Jeżeli spodoba Ci się to co usłyszysz - przygotuję i wyślę ofertę.
Zarezerwuj rozmowę (30 min, bez zobowiązań)
Bez zobowiązań. Z krótkiej rozmowy wyciągnę dla Ciebie 3 największe blokery - konkrety, nie ogólniki.
Rezerwacja
Umów bezpłatną rozmowę
30-minutowa sesja discovery. Poznajmy się i sprawdźmy, czy szkolenie będzie dla Ciebie.
30 min
- Omówimy potrzeby Twojego zespołu
- Odpowiem na wszystkie pytania
- Bez presji i zobowiązań
Zero ryzyka - to tylko rozmowa
Otwórz w nowej karcie Jeszcze nie czas na rozmowę?
Spoko. Zostaw maila - dopiszę Cię do listy, na którą wysyłam dodatkowe materiały o Claude Code i AI. Same konkrety sprawdzone w praktyce, zero spamu. Wypisujesz się jednym kliknięciem.
Zero spamu. Twój adres zostaje u mnie - szczegóły w polityce prywatności.
Wolisz napisać niż umawiać rozmowę? → Napisz wiadomość
Software house z 20+ ludźmi to nie Twoja bajka?
Polecają mnie
Głosy uczestników warsztatów
Bezpośrednie opinie z sesji szkoleniowych