AI Coding

Claude Code Subagenci: konfiguracja, ustawienia i przypadki użycia

Claude Code Subagenci: konfiguracja, ustawienia i przypadki użycia

Deleguj hałaśliwe zadania, utrzymuj czysty kontekst.

Większość sesji w Claude Code spowalnia i staje się nieczytelna z tego samego powodu: każde eksploracyjne użycie grep, każdy zrzut logów oraz każde „sprawdzę jeszcze jeden plik” pozostaje w głównej konwersacji na stałe.

Utrzymywanie spójności specyfikacji, testów i kodu w procesie rozwoju AI

Utrzymywanie spójności specyfikacji, testów i kodu w procesie rozwoju AI

Zapobiegaj odchyleniom agentów AI od specyfikacji, testów i kodu.

Agenci kodujący z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) szybkodostarczają funkcje, ale specyfikacje, testy i kod cicho się od siebie oddalają. Ten przewodnik omawia model śledzenia (traceability), mapowanie specyfikacji na testy oraz kodu, a także sprawdzenia CI, które wychwytują rozbieżności przed scaleniem (merge).

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Claude Code SDD Workflows

GitHub Spec Kit vs Kiro vs Claude Code SDD Workflows

Głębia procesu versus przenośność, a nie najlepsze narzędzie.

Deweloperzy porównujący konfiguracje oparte na Spec-Driven Development (SDD) w 2026 roku zazwyczaj nie pytają, który model jest najinteligentniejszy. Pytają, który przepływ pracy utrzyma agenta AI w zgodzie z celami, nie przytłaczając ich zbędną ceremonią.

Proces rozwoju napędzany przez specyfikacje: od wymagań do kodu

Proces rozwoju napędzany przez specyfikacje: od wymagań do kodu

Pięć etapów od intencji do zweryfikowanego kodu.

Rozwój napędzany specyfikacją (Spec-Driven Development, SDD) działa, gdy specyfikacja jest przepływem pracy, a nie dokumentem archiwalnym, który odkłada się po fazie wstępnej. Chodzi nie o wytworzenie obszernego dokumentu wymagań produktu.

Speculative Decoding: o 20–50% szybsza inferencja LLM

Speculative Decoding: o 20–50% szybsza inferencja LLM

Szybsza inferencja LLM bez utraty jakości – praktyczny przewodnik

Model o pojemności 70B generuje jeden token w jednym przepływie w przód (forward pass), a każdy przepływ ponownie ładuje wagi z pamięci VRAM, oblicza uwagę (attention) w całym kontekście i synchronizuje pamięć. W czasie między tokenami GPU pozostaje bezczynny, czekając na rozstrzygnięcie sekwencyjnych zależności.

Wzory orkiestracji wieloagentowej: praktyczny przewodnik

Wzory orkiestracji wieloagentowej: praktyczny przewodnik

40% pilotów wieloagentowych kończy się niepowodzeniem. Oto jak wybrać odpowiedni wzorzec orkiestracji – i uniknąć tych, które się zawalają.

Systemy AI oparte na pojedynczym agencie osiągnęły szczyt w 2025 roku — podawałeś jeden model językowy (LLM), kilka narzędzi i cel, a on справiał się z umiarkowanym powodzeniem w zadaniach o ograniczonym zakresie.