Wewnętrzny proces ugrzązł w ręcznej robocie
Mapuję realny przebieg pracy, eliminuję kruche przekazania i buduję narzędzie dopasowane do tego, jak firma faktycznie działa.
Michał Gacek / Tiptopdesign
Konsulting full-stack i AI dla problemów biznesowych, które trzeba realnie dowieźć.
Pomagam founderom, liderom produktu i zespołom technicznym zamieniać złożone procesy, pomysły produktowe i szanse związane z AI w utrzymywalne oprogramowanie, które trafia na produkcję.
Praca full-stack dowieziona w zespołach m.in. w
- BlockyDevs
- Hey Alfie
- Rockwell Automation
- Intercars
- Grin Gaming
- Polette
- Sabre
Kiedy pasuję
Przydaję się, gdy problemem nie jest tylko "napisać więcej kodu".
Najlepiej sprawdzam się tam, gdzie muszą spotkać się kontekst biznesowy, architektura, implementacja i trzeźwa ocena AI.
Pomysł na AI potrzebuje weryfikacji i dowiezienia
Zamieniam koncept AI w ograniczony, dobrze zdefiniowany proces z ewaluacją, granicami wywołań narzędzi i wymaganiami produkcyjnymi.
Prototyp potrzebuje architektury produkcyjnej
Prowadzę od obiecującego demo do systemu z utrzymywalnymi granicami, testami, wdrożeniem i dyscypliną operacyjną.
Jak pracuję
Dowożenie na całej ścieżce
Koncepcja doprecyzować problem i ograniczenia
Architektura dobrać granice, przepływy danych i kompromisy
Implementacja zbudować funkcje full-stack i punkty integracji
Ewaluacja sprawdzić jakość, zachowanie AI i ryzyko operacyjne
Produkcja wdrożyć, obserwować i iterować z zespołem
Formy współpracy
Cztery sposoby, żeby ruszyć z miejsca - wybierz formę dopasowaną do tego kwartału.
Każde zlecenie jest tak skrojone, żeby dobrze zrobić jedną konkretną rzecz. Zacznij od najmniejszego, które daje jasność; reszta wyniknie z tego, czego się nauczymy.
Audyt 2-tygodniowy
Audyt procesu pod AI
W dwa tygodnie wiesz, czy, gdzie i jak AI pasuje do Twojego procesu - i ile naprawdę kosztowałoby jego wdrożenie.
Najlepsze dla zespołów rozważających AI bez jasnej hipotezy, gdzie tworzy wartość, albo funkcji AI, która utknęła na etapie proof-of-concept.
Co dostajesz
- Mapa procesu z potencjalnymi miejscami na wpięcie AI
- Dla każdego kroku: wykonalność, ryzyko i strategia ewaluacji jakości
- Szacunek kosztów obejmujący inferencję, budowę i utrzymanie
- Rekomendacja go / no-go z zarysowaną kolejną fazą
Przegląd 1-tygodniowy
Przegląd architektury technicznej
Wychodzisz z wiedzą, gdzie architektura pęknie, co naprawić najpierw, a co spokojnie można zostawić bez zmian.
Najlepsze dla due diligence przed inwestycją, urealnienia po MVP albo wdrożenia nowego lidera technicznego.
Co dostajesz
- Pisemny przegląd architektury: granice, przepływy danych i ryzyka integracji
- Rejestr ryzyk z priorytetami - co blokuje skalę, a co można zignorować
- Plan stabilizacji na 90 dni
- Architektura referencyjna na kolejne 6–12 miesięcy
Budowa 4–12 tygodni
Od prototypu do produkcji
Zweryfikowane demo staje się systemem, na którym realni użytkownicy mogą polegać - i który Twój zespół rozwija dalej, gdy się wycofam.
Najlepsze dla founderów z działającym demo AI lub produktu bez ścieżki na produkcję oraz zespołów, którym brakuje seniorskich rąk full-stack, by pokonać tę lukę.
Co dostajesz
- Architektura produkcyjna obejmująca dane, usługi, wdrożenie i obserwowalność
- Implementacja full-stack w Twoim stacku, wdrożona dla realnych użytkowników
- Zestaw testów i ewaluacji, w tym zachowania AI tam, gdzie to istotne
- Dokumentacja przekazania i runbook utrzymaniowy
Start od 2-tygodniowej diagnozy
Ratunek dla produktu full-stack
Zablokowany projekt dostaje jasną drogę naprzód - i moje seniorskie doświadczenie, które poprowadzi ją razem z Twoim zespołem.
Najlepsze dla odziedziczonych baz kodu, projektów przepisywanych od zera, które utknęły, albo takich, z których odszedł lub wypalił się pierwotny zespół.
Co dostajesz
- Diagnoza tego, co naprawdę blokuje dowożenie - technologia, proces czy zakres
- Plan triage z trzema kolejnymi odblokowaniami w kolejności priorytetu
- Praktyczna implementacja, by dowieźć najbliższy kamień milowy
- Opcjonalne dalsze wsparcie seniorskie, gdy projekt znów ruszy
Dowód w pracy
Pisanie techniczne jako dowód osądu.
Blog to biblioteka dowodów: decyzje architektoniczne, workflow z AI, strategia testów, systemy backendowe i interaktywne wyjaśnienia.
Jak zbudowałem workflow oparty na LLM, który ustabilizował testy E2E w prawdziwym projekcie
Flaky testy E2E to cisi zabójcy tempa zespołu. Oto jak zamieniłem LLM z generatora kodu w uczestnika procesu diagnostycznego - przy pomocy lokalnych skilli, plików wiedzy i reguł anty-flake'owych osadzonych w prawdziwym pakiecie regresji Playwright + Qase.
Kiedy używać CPQ i modelu EAV - wnioski z budowy prototypu
CPQ i EAV to dwa z najgoręcej dyskutowanych wzorców w systemach biznesowych. Oto kiedy naprawdę mają sens, kiedy są przerostem formy nad treścią i dlaczego tak często lądują w tej samej bazie kodu.
Redis w praktyce: studium przypadku z Hono i TypeScript
Praktyczne studium przypadku użycia Redisa w małym API na Hono + TypeScript - cache, liczniki, rate limiting i krótko żyjący stan. Wzorce, które rozwiązują prawdziwe problemy backendowe, a nie abstrakcyjne tutoriale typu SET foo bar.
Interaktywne laboratorium
Koncepcje powinny być namacalne, gdy liczą się czas, stan i kompromisy.
Studium przypadku Redisa zawiera interaktywny playground cache-aside, by poczuć różnicę między cache miss, cache hit i unieważnieniem przez TTL.