Co spowalnia wasz zespół
Rozpoznajesz któryś z tych problemów?
Tech lead = bottleneck
Seniorzy narzekają, że więcej czasu spędzają na pilnowaniu standardów niż na architekturze. Feedback loop jest za długi.
Debug zjada dni
Szukanie bugów w legacy kodzie to strata czasu, który mógłby iść na nowe featury.
Testy pisane po fakcie
Nikt nie ma czasu na testy, bo backlog rośnie. Bugi uciekają na produkcję.
Onboarding trwa za długo
Nowy dev potrzebuje 3 miesięcy, żeby zacząć dowozić samodzielnie. Z AI to 3-4 tygodnie.
Jak wygląda 2-tygodniowy sprint
Diagnoza
Sprawdzamy jak zespół pracuje, co ich spowalnia, jakie narzędzia AI już mają. Mierzymy baseline.
Setup narzędzi
Konfigurujemy Cursor, Claude Code, Copilot, Codex lub Gemini CLI pod wasz stack. CLAUDE.md, project rules, MCP Tools.
Coaching na taskach
Bierzemy wasze prawdziwe zadania i robimy je razem z AI. Pair programming na żywo.
Pomiar i standard
Porównujemy wyniki z baseline. Zostawiamy dokumentację, procesy i wyszkolonych championów AI.
Narzędzia, które wdrażamy
Cursor
Multi-file editing z kontekstem całego repo
Claude Code
Złożone taski, refactoring, agenci w CLI
GitHub Copilot
Autocomplete i inline suggestions
Codex (OpenAI)
Autonomiczne taski w sandboxie, async workflow
Gemini CLI
Google AI w terminalu, integracja z ekosystemem Google
MCP Tools
Integracja AI z Jira, GitHub, Slack, CI/CD
Efekty u zespołów software
Fintech — 15 devów
- +47% PR merge rate
- -62% czas do merge
- 2x szybszy onboarding
SaaS — 8 devów
- 60% szybszy delivery
- -45% bugów na produkcji
- 3x więcej featurów/sprint
Model współpracy
Zaczynamy od jednego zespołu. Udowadniamy wartość. Skalujemy na kolejne działy.
Start + pierwsze wyniki
Opłata startowa obejmuje 3 miesiące współpracy. Diagnoza, setup narzędzi, coaching na waszych taskach. Po kwartale — twarde dane: co się zmieniło, ile zyskaliście.
Utrzymanie i rozwój
Comiesięczna faktura. Review, aktualizacja narzędzi, wsparcie ad-hoc. AI zmienia się co miesiąc — my pilnujemy, żeby wasz zespół nadążał.
Kolejne zespoły i działy
Po udowodnieniu wartości w pierwszym zespole — rozszerzamy na kolejne działy. Ten sam sprawdzony proces, nowi ludzie.
Coaching na waszym kodzie obejmuje:
Analiza waszego kodu
Audyt workflow i identyfikacja gdzie AI przyspieszy najbardziej
Dobór narzędzi AI
Cursor, Claude Code, Copilot, Codex, Gemini CLI - dopasowane do waszego stacku
Coaching na waszym kodzie
Warsztaty z Context Engineering na realnych projektach
Transfer wiedzy
Dokumentacja, procesy, pomiar efektywności
Dane konserwatywne: Statystyki efektywności AI bazują na badaniach GitHub (2024), Nielsen Norman Group oraz McKinsey Digital. Rzeczywiste wyniki często przekraczają przedstawione wartości - prezentujemy pesymistyczne szacunki dla większej wiarygodności.