Coaching Sprinty AI
Twój zespół zacznie kodować ~2x szybciej po 2-tygodniowym sprincie treningowym. Wchodzę do waszego repo, biorę prawdziwe taski i pokazuję jak robić je z AI.
Dobieram narzędzia do tego, czego faktycznie używacie. Cel jest prosty — żeby po miesiącu wasz zespół pewnie pracował z AI.
Ostatnia aktualizacja: luty 2026
Co Mówią
W dwa dni zrobili integrację z drukarką RS232 dla systemu fiskalnego. Obsługa tekstów, grafiki i QR w Rust na ARM Cortex. Normalnie zajęłoby to 3-4 tygodnie. Ta technologia naprawdę robi wrażenie.
Mówi się, że dzięki takim inteligentnym systemom jeden zaawansowany we współpracy z AI pracownik jest w stanie wykonać zadania, które wcześniej wymagały pracy kilkudziesięcioosobowego zespołu.
Konkretne Przykłady
Rzeczywiste projekty z mierzalnymi rezultatami - od automatyzacji po embedded systems.
System Raportowania
Automatyczny system generujący wnioski biznesowe z Claude Code. Tydzień zamiast miesiąca pracy analityka - 55.8% szybsze wykonanie dzięki AI agents.
Integracja API
Kompleksowa integracja z zewnętrznymi systemami z GitHub Copilot. REST API + webhooks + error handling + testy automatyczne. Gotowe do produkcji w dni.
Aplikacje Mobilne React Native
React Native cross-platform z Cursor IDE - jeden kod, iOS + Android jednocześnie. Webview migration z legacy app do modern stack w 2 tygodnie.
Drukarka RS232 Embedded
Obsługa drukarki fiskalnej RS232 w systemie embedded. Rust + STM32 + Keil w rekordowym czasie 1.5 dnia (normalnie miesiąc). Claude Code + self-improving loops.
Migracja PHP 5.6 → 8.2
Legacy PHP 5.6 → nowoczesny PHP 8.2 z GitHub Copilot. Refactoring deprecated functions, dodanie type hints, migracja MySQL → PDO, testy jednostkowe.
Wymiana Stosu TCP/IP
CycloneTCP → lwIP wymiana całego network stack w embedded system. STM32 + FreeRTOS + Ethernet. Claude Code przeanalizował API, przepisał drivers, uruchomił z pierwszej iteracji.
Jak wygląda coaching AI?
Sprawdzony schemat, ale każdy zespół przechodzi to trochę inaczej. Ważne jest to, że po miesiącu zespół pewnie korzysta z AI.
Analiza Workflow
Patrzę jak wasi ludzie pracują na co dzień. Każdy zespół ma swoje nawyki — jedni tracą godziny na review, inni na konfigurację. Najpierw muszę zobaczyć, żeby wiedzieć co zmienić.
Dobór Narzędzi
Wdrażamy agentów AI — Opusa i Soneta — przez Claude Code i MCP Tools. Do tego Cursor czy Copilot tam gdzie pasują. Testuję na waszym kodzie i wybieram to, co realnie robi różnicę.
Coaching na waszym kodzie
Bierzemy wasze prawdziwe taski z Jiry i robimy je razem. Nie ma lepszego sposobu niż zobaczyć na żywo, jak AI zmienia tempo pracy. Po kilku dniach ludzie sami zaczynają eksperymentować.
Budujemy kompetencje
Zostawiam dokumentację, szablony, wewnętrznych championów. Po miesiącu wasz zespół pewnie korzysta z AI — a ja wracam regularnie z nowymi narzędziami i strategiami.
Dla kogo jest coaching AI?
Dobieram podejście do roli. Dev potrzebuje czegoś innego niż tech lead. Oto co zmieniam u obu.
Programiści
Widziałem juniorów, którzy po dwóch tygodniach z AI dowozili jak midzi. A seniorzy? Mogli w końcu skupić się na architekturze zamiast klepać boilerplate.
Narzędzia AI:
Korzyści:
Tech Leadzi
Tech lead nie musi być bottleneckiem. AI pilnuje standardów, łapie regresje i sprawdza architekturę — zespół dowozi szybciej, a jakość rośnie sama.
Narzędzia AI:
Korzyści:
Pytania o Coaching Sprinty AI
Jak przygotować zespół do AI, jakich narzędzi używamy i czego oczekiwać
Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?
Skontaktuj się z namiModel 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.
Chcesz sprawdzić czy to zadziała u was?
Zespoły, z którymi pracowałem, zaczynają dowozić szybciej niż ktokolwiek się spodziewał. Pogadajmy 30 minut — powiem szczerze, czy u was też to ma sens.