🍪 Ta strona używa cookies. Używamy Google Analytics do analizy ruchu. Polityka prywatności

    SZRON
    Dla zespołów 3-50+ programistów

    Nauczę wasz zespół pracować z AI na co dzień

    Przychodzę do waszego repo, patrzę jak pracujecie i pokazuję konkretne rzeczy, które możecie zmienić od razu. Dobieram narzędzie, konfiguruję skille, stawiam MCP Tools pod wasze systemy — cały ekosystem, nie tylko IDE.

    ~2x
    Tempo po sprincie
    2 tyg
    Do pierwszych wyników
    4-8 mies.
    Zwrot inwestycji
    30 dni
    I ruszacie z pełną mocą

    Jak wygląda współpraca

    Każdy zespół przechodzi to trochę inaczej, ale schemat się sprawdza. Oto jak to zwykle wygląda.

    01

    Audyt AI

    1-2 dni

    Siadam z waszym zespołem, patrzę jak pracują na co dzień. Pytam co ich spowalnia, co ich wkurza. Zwykle po jednym dniu wiem, gdzie jest największy potencjał.

    Raport stanu obecnego Mapa narzędzi i procesów Baseline KPI
    02

    Personalizacja

    1-2 dni

    Testuję różne toole na waszym kodzie — ale to dopiero początek. Konfiguruję project rules, stawiam MCP Tools pod wasze systemy, buduję custom skille. Sam wybór narzędzia to 20% roboty.

    Dobór narzędzi do stacku Konfiguracja IDE CLAUDE.md i project rules
    03

    Sprint Treningowy

    2 tygodnie

    Tu się dzieje magia. Bierzemy wasze prawdziwe taski i robimy je razem z AI. Devowie widzą na żywo, ile czasu oszczędzają. Po tygodniu większość nie chce wracać do starego sposobu.

    Coaching na waszych taskach Context Engineering warsztat MCP Tools setup
    04

    Coaching Ciągły

    ongoing

    Sprawdzam czy coś się nie posypało, podsuwam nowe tricki. Z mojego doświadczenia — zespoły rosną najbardziej właśnie w tym etapie, bo już mają fundamenty i budują na nich.

    Tygodniowe review Nowe techniki i narzędzia Raport postępów

    Narzędzia, które trenujemy

    Nie mam jednego ulubionego. Każdy zespół jest inny, więc testuję i wybieram to, co realnie robi różnicę u was.

    Agenci AI (Opus / Sonnet)

    Core oferty

    Core tego co robimy. Opus i Sonnet od Anthropic to najlepsi agenci do kodu — rozumieją kontekst projektu, piszą produkcyjny kod, robią review. Wdrażamy ich w codzienną pracę waszego zespołu.

    Claude Code

    Mnożnik efektywności

    Interfejs do uruchamiania agentów. Agent w terminalu — dajesz mu zadanie, odchodzisz po kawę, wracasz z gotowym PR-em. Tu Opus i Sonnet robią swoją magię.

    MCP Tools

    Znaczna różnica

    Klej łączący agentów z waszymi systemami — GitHub, Jira, bazy danych, Slack. Agent nie jest już ślepy, widzi wasze dane i kontekst.

    Cursor / Copilot

    Uzupełnienie

    Narzędzia pomocnicze — sugestie inline, multi-file editing. Dobry start lub uzupełnienie agentów tam, gdzie potrzeba szybkiego podpowiadania w IDE.

    Wybierz plan

    Od jednorazowego sprintu do ciągłego coachingu. Zacznij od darmowego audytu.

    Model współpracy

    Zaczynamy od jednego zespołu. Udowadniamy wartość. Skalujemy na kolejne działy.

    1
    Kwartał 1

    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.

    2
    Miesiąc 4+

    Utrzymanie i rozwój

    Comiesięczna faktura. Review, aktualizacja narzędzi, wsparcie ad-hoc. AI zmienia się co miesiąc — my pilnujemy, żeby wasz zespół nadążał.

    3
    Skalowanie

    Kolejne zespoły i działy

    Po udowodnieniu wartości w pierwszym zespole — rozszerzamy na kolejne działy. Ten sam sprawdzony proces, nowi ludzie.

    Szczegóły finansowe omawiamy indywidualnie.

    Coaching na waszym kodzie obejmuje:

    1

    Analiza waszego kodu

    Audyt workflow i identyfikacja gdzie AI przyspieszy najbardziej

    2

    Dobór narzędzi AI

    Cursor, Claude Code, Copilot, Codex, Gemini CLI - dopasowane do waszego stacku

    3

    Coaching na waszym kodzie

    Warsztaty z Context Engineering na realnych projektach

    4

    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.

    Pytania o program treningowy

    Odpowiedzi na najczęstsze pytania

    Nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytanie?

    Skontaktuj się z nami

    Chcesz zobaczyć jak to działa u was?

    Pogadajmy 30 minut o waszym zespole. Powiem szczerze, czy warto.