Wróg: agencyjny przerost

Inżynieria produktu

4-8 tygodni

Standardowy model agencyjny każe ci płacić za project managera, scrum mastera, dwóch midów i QA, a potem pali pierwszy miesiąc na „ustalanie wymagań”. Po sześciu miesiącach masz burndown chart i pół produktu.

Projektowanie i budowa platform webowych i produktów SaaS od A do Z: model danych, API, frontend, auth, płatności, panel admina, wdrożenie. Architektury multi-tenant, row-level security w bazie, typowany codebase z migracjami i testami.

Dla kogo: Founderzy i zespoły, które potrzebują prawdziwego produktu, nie wynajmu ciał.

Wróg: AI na slajdach

Integracje AI i agenci

2-4 tygodnie

Większość „transformacji AI” kończy jako demo chatbota, które topi się przy kontakcie z prawdziwymi danymi, użytkownikami i awariami providerów. Dystans między efektownym demo a produkcyjną funkcją AI to 90 procent pracy, dokładnie ta część, którą konsultingi pomijają.

Funkcje LLM budowane jak infrastruktura: bramki multi-provider z failoverem, structured outputs z walidacją, tiering kosztów (tanie modele do masówki, modele frontier tam, gdzie stawka jest wysoka), pętle feedbacku podnoszące trafność w czasie oraz agenci z realnym dostępem do narzędzi w reżimie least-privilege.

Dla kogo: Zespoły, które chcą AI na produkcji w tym kwartale, a nie wiecznie w innovation labie.

Wróg: arytmetyka runwayu

MVP w tygodnie

2-6 tygodni

Każdy miesiąc „jeszcze budujemy” to miesiąc pensji, miesiąc wdrożeń konkurencji i miesiąc topniejącej cierpliwości inwestorów. Tradycyjne harmonogramy powstały, gdy kod pisało się ręcznie. Są przestarzałe.

Od pomysłu do produkcyjnego MVP w 2 do 6 tygodni: najpierw walking skeleton (wdrożony, TLS, auth i monitoring w pierwszym tygodniu), potem funkcje według priorytetów. MVP to pierwsza wersja prawdziwego produktu, na architekturze, która skaluje, nie demo do wyrzucenia.

Dla kogo: Founderzy walidujący produkt i intraprzedsiębiorcy dowodzący konceptu przed sezonem budżetowym.

Wróg: odziedziczony kod-zagadka

Audyty kodu i bezpieczeństwa

1-2 tygodnie

Masz codebase z przejęcia albo po zespole, którego już nie ma, i podejrzenie, że ten, za który zapłacono, jest gorszy, niż wygląda. Wszyscy mówią „działa”, nikt nie powie, czy da się na tym bezpiecznie budować, a jedyny developer, który wiedział, zniknął.

Ustrukturyzowany przegląd architektury, jakości kodu i bezpieczeństwa: OWASP Top 10, uwierzytelnianie i obsługa sesji, higiena sekretów, ryzyko zależności, izolacja danych, hot spoty wydajności, stan deployów i backupów. Ustalenia uszeregowane według realnego ryzyka, z konkretnymi poprawkami. Opcjonalnie wdrażamy je sami.

Dla kogo: Kupujący w due diligence, zespoły dziedziczące legacy, founderzy, którzy chcą znać prawdę.

Wróg: niewidzialny rachunek za chmurę

DevOps i self-hosting

1-2 tygodnie

Wydatki na chmurę pełzną w górę, aż stają się jedną z trzech największych pozycji kosztowych, a deploy dalej wisi na jednej osobie i modlitwie. Tymczasem połowa stacku mogłaby działać na twoim sprzęcie, za cenę prądu, z lepszą latencją.

Pipeline wdrożeniowe, konteneryzacja, reverse proxy z automatycznym TLS, monitoring, alerty, backupy i hardening bezpieczeństwa. W twojej chmurze, na bare metal albo hybrydowo: każdy workload tam, gdzie jest najtaniej. Sami prowadzimy tak własną flotę produkcyjną z uptime 99.9%. Sprzedajemy to, co praktykujemy.

Dla kogo: Zespoły zmęczone strachem przed deployem i każdy, komu rachunek za chmurę rósł szybciej niż ruch.

Wróg: developer, który zniknął

Ratunek i przejęcie

pierwsze poprawki w tydzień

Freelancer przestał odpisywać. Agencja wymieniła twój zespół trzeci raz. Produkt w zasadzie działa, ale nikt nie odważa się deployować, testów nie ma, a dokumentacja to README z napisem „TODO”. A biznes na tym wszystkim jedzie.

Adopcja porzuconych lub kruchych codebase: najpierw stabilizacja (backupy, deploye, monitoring), potem zrozumienie (dokumentacja, mapa architektury), potem hardening (testy wokół krytycznych ścieżek), na końcu zmiany. Każdy znaleziony bug staje się testem regresyjnym przed poprawką, więc kod robi się wyłącznie bezpieczniejszy.

W tym utwardzanie aplikacji budowanych przez AI: prototyp z Lovable/Cursora, który działa dokładnie do momentu przyjścia prawdziwych użytkowników.

Dla kogo: Firmy będące zakładnikami własnego software i ludzie, którzy to odziedziczyli.