Tag: tech-lead
Posts with tag tech-lead
Przestałem sprawdzać, czy znasz odpowiedź
Kandydat powtórzył moje pytanie, odczekał chwilę i wyrecytował definicję słowo w słowo. Pytania się nie zmieniły. Zmieniło się to, co mierzą.
Instrukcja to nie kontrakt
Reguły są zapisane, agent czyta je przy każdym promptowaniu, a i tak nie trafiają do kodu. Nic nie jest zepsute, bot nie ma czego zgłosić. Bo plik z regułami nie jest konfiguracją, tylko sugestią o nieznanej skuteczności.
Review to infrastruktura. Wasze wdrożenie AI zapomniało ją zbudować.
Adopcja AI podwoiła ilość kodu, który produkujemy. Nikt nie zabudżetował czytania. Telemetria z 22 000 developerów pokazuje rachunek: 5x dłuższe review, trzy razy więcej incydentów i o 31% więcej PR-ów mergowanych bez żadnego review. O tym, co naprawdę znaczy traktować review jak infrastrukturę.
Kod z AI nie jest niebezpieczny losowo
Prawie wrzuciłem dziurę na produkcję, bo model podał ją z pełnym przekonaniem. Potem sprawdziłem liczby, te z 2026, nie sprzed dwóch lat. Modele halucynują rzadziej, ale wybór modelu przestał ratować, a powierzchnia ataku jest dziś wspólna dla wszystkich.
Najważniejsza praca z AI nie pokazuje się w żadnej metryce
Każda firma chwali się statystykami swojego modelu. Nikt nie mówi, co trzeba ustawić i jaki prompt zadać, żeby te wyniki faktycznie osiągnąć. Najtrudniejsza część pracy z AI to ta, której nie mierzy żaden benchmark.
AI sprawiło, że płynnie piszę backend. Nie zrobiło ze mnie backendowca.
AI wyrównało tę część pracy, która nigdy nie była trudna — pisanie kodu. Trudne zawsze było wiedzieć, o co zapytać. Tego AI ci nie da, a co gorsza — ukrywa fakt, że tego nie masz.
Nie ufamy kodowi wygenerowanemu przez AI. I nawet go nie czytamy.
Zacommitowałem kod, którego nie przeczytałem. Poczułem winę i prawie zaksięgowałem to jako problem z dyscypliną. Nie o to chodziło. Luka między tym, że nie ufamy kodowi z AI, a tym, że go nie czytamy, to najczytelniejszy sygnał, jaki mamy: najważniejsza część tej roboty zjechała w dół procesu — z pisania na czytanie.
Granica nie broni się sama
Pisałem o decyzjach, których nie oddam AI. Tamten tekst po cichu zakładał, że to ja stoję przy drzwiach. W dziesięcioosobowym zespole tak nie jest — a granica, która istnieje tylko w mojej głowie, jest pierwszą rzeczą, którą AI rozmywa.
AI nie wypala. Wypala narracja wokół AI
Większość tekstów o AI burnout opłakuje problem, ale nie atakuje jego źródła. Moim zdaniem developerów nie wypala model — wypala ich narracja wokół modelu. Dwa mity, jeden reframing i pięć zasad, które stosuję w zespole, żeby AI było partnerem do rozmowy, a nie automatem do walenia enterami.
Czego nie pozwolę AI dotykać
Mam na produkcji system code review oparty na dziewięciu agentach. Mimo to nadal nie oddam AI pięciu decyzji — nie dlatego, że nie znam tych narzędzi, ale właśnie dlatego, że znam je bardzo dobrze. Decyzje, których nie da się tanio odwrócić, zostają po mojej stronie: te, które kumulują konsekwencje.
Jak mentorować juniorów w świecie AI — cztery etapy, których nie warto pomijać
AI skróciło juniorom czas na spokojne uczenie się, ale nie nauczy ich intuicji, czytania obcego kodu ani oceniania własnych rozwiązań. Ten tekst pokazuje cztery etapy, przez które przeprowadzam juniorów, zanim AI stanie się dla nich narzędziem produktywności.
Czego AI nie nauczy juniora
AI może wygenerować kod, wyjaśnić wzorzec i przyspieszyć proste zadania. Nie nauczy jednak juniora czytać obcego kodu, kwestionować własnych decyzji ani rozumieć problemu zanim zacznie go rozwiązywać. Te lekcje kiedyś przychodziły przy okazji. Teraz trzeba je świadomie zaprojektować.
Juniorzy w erze AI mają trudniej, nie łatwiej
AI przyspieszyło pisanie kodu, ale zabrało juniorom część zadań, na których kiedyś spokojnie uczyli się podstaw. Ten tekst jest o tym, dlaczego mentoring musi się zmienić — i dlaczego juniorzy potrzebują dziś nie tylko tasków, ale też kalibracji.