Embedded / Hard-tech

Wdrażamy AI w zespołach Qt / C++ / embedded / industrial

Tam, gdzie standardowe narzędzia AI nie wystarczają. Znamy hardware, protokoły i ograniczenia embedded — i wiemy, jak AI może tu pomóc.

Dlaczego embedded potrzebuje innego podejścia

Standardowe narzędzia AI (Copilot, ChatGPT) nie znają HAL, QML ani protokołów przemysłowych

Boilerplate w embedded to 60-70% kodu — idealny target dla AI

Dokumentacja hardware jest fragmentaryczna — AI potrzebuje dobrego kontekstu

Bezpieczeństwo kodu jest krytyczne — nie można „wygenerować i zapomnieć"

Stacki i obszary, w których pracujemy

Qt / QML

Panele HMI, desktop apps, embedded UI

C++ / STM32

Firmware, sterowniki, HAL/LL, RTOS

ARM Linux

Daemony systemd, telemetria, edge computing

Protokoły

CAN bus, OBD-II, Modbus, RS232/485

Case studies embedded / hard-tech

Dashboard diagnostyczny CAN bus

10xmniej debugowania

Inżynier automotive spędzał dni na ręcznym dekodowaniu ramek CAN. Po wdrożeniu AI parsera z wizualizacją w Qt — diagnostyka z godzin zeszła do minut.

Qt/QML + CAN bus parser

Z ręcznego dekodera do dashboardu

System biletowy dla transportu

4 tyg.zamiast 6 miesięcy

MVP systemu biletowego z aplikacją mobilną i backendem walidacji. Jeden programista z AI zrobił to, co wyceniali na pół roku.

React Native + Node.js + NFC

Walidacja offline + sync

Firmware STM32 — sterownik silnika

70%mniej boilerplate'u

Z AI generuje konfigurację peryferiów, DMA i przerwań w minuty. Zostaje czas na logikę sterowania.

STM32 + HAL/LL + ARM Cortex-M

Od kopiuj-wklej do generowania

Panel HMI w Qt/QML

2 tyg.zamiast 2 miesięcy

Przejście na QML z AI pair programmingiem — nowy interfejs HMI w 2 tygodnie z animacjami i responsywnym layoutem.

Qt 6 + QML + C++ backend

Nowoczesny HMI zamiast tabelek

Diagnostyka floty autobusowej

1 devzamiast zespołu 3 osób

Embedded Linux na ARM, zbieranie telemetrii z pojazdów. Jeden inżynier z AI napisał daemona systemd, parser OBD-II i dashboard webowy.

ARM Linux + systemd + OBD-II

Telemetria w czasie rzeczywistym

Jak wygląda wdrożenie

Audyt stacku

Sprawdzamy wasze toolchain, IDE, flow pracy. Szukamy gdzie AI da największy efekt.

Konfiguracja AI

Stawiamy kontekst projektowy — CLAUDE.md, reguły dla hardware, szablony generowania.

Sprint na waszym kodzie

2 tygodnie pair programmingu z AI na waszych taskach. Firmware, HMI, diagnostyka.

Standard i dokumentacja

Zostawiamy procesy, szablony i wyszkolonych ludzi w zespole.

Pracujesz z embedded / hard-tech?

Porozmawiajmy o waszym stacku. Powiemy, gdzie AI da wam największy efekt.