Coffee Coffee #78
How do you AI?
O odcinku
#78 - How do you (folks use) AI (in your teams/organizations)?
Transkrypcja
Brak wyników.
czerwono. Matko, to jest ten moment, kiedy musimy patrzeć, czy jesteśmy live. Gdzie jesteśmy live? Co wystartowało? Co nie kontrolować? Dobra, super. Zajmę ty strześć dramę, gdzie jesteśmy z nocy i lecimy dalej już. Cc i w międzyczasie jeszcze też na dole pokażę linka. O, jest link do Riversidea. Więc to jest City Morning Coffee. Mam nadzieję, że nas widzicie i że nas słyszycie. czyli nasze regularne, no prawie co dwutygodniowe spotkania, gdzie rozmawiamy sobie live na żywo na tematy istotne dla i tych obecnych i aspirujących senior technical leaders, czyli architektów, staff engineerów, menagżerów, VP level, director i ktokolwiek tam zajmuje się szeroko rozumianym leadershipem i zarządzaniem w IT. Hello. Tak, to dla was. Taki odcinek trwa około jednej godziny. Tego się trzymamy. Startujemy o 8:30, prawie punktualnie. tak jak dzisiaj i każdy odcinek ma swój specyficzny i konkretny temat. Dzisiaj rozmawiamy, porozmawiamy sobie o How do you AI, czyli Hype hypem. Wszyscy widzieliśmy fantastyczne dema niesamowitych produktów z półeczki Geni.
Ale może wobec tego powiedzmy sprawdzam i porozmawiajmy o tym, czy wasze firmy, czy wasze zespoły faktycznie z tych narzędzie korzystają. co się u was sprawdziło, co się u was nie sprawdziło, czy warto, czy nie warto i czy w ogóle mierzycie właśnie ten outcome, nie? Czyli co się poprawiło, co się zmieniło. Także to jest temat na dzisiaj. Mamy trochę swoich własnych doświadczeń, ale to jest właśnie taki odcinek, gdzie ta interakcja z wami, czyli z tak zwaną publiką jest bardzo ważna, dlatego że no wy też na co dzień z tych narzędzi korzystacie, więc bardzo chcielibyśmy się, bardzo chcielibyśmy, abyście się też podzielili swoimi doświadczeniami. Jak to możecie robić? najlepiej pod tym linkiem, który widzicie na ekranie, czyli Riversite FM. Dlatego, że tam to nawet możemy was doprosić na wideo albo na audio, żebyście coś powiedzieli. Tam są również zbierane komentarze. Jeżeli oglądacie nas na YouTube, będziemy widzieć również komentarze stamtąd. Jeżeli ktoś podłączył się przez LinkedIna, to został przekierowany na YouTube, więc i tak ogląda nas na YouTube. A jeżeli ktoś ogląda nas na Xie, jeżeli sesja na Xie wystartowała, to też postaramy się znaleźć tam te komentarze w wątku pod pod streamem wideo, więc się będziemy bardzo starać.
To już jest głowa Tomka w tymżmy się bardzo starali, ale wypiszcie, dzielcie się, będziemy was co chwileczkę podpytywać. Wojtek, Tomek, czy o czymś zapomniałem? Chyba jest, nie? Bosko, w sumie was nas nie przedstawiłem, ale jak już ktoś ogląda Cofe, jak ktoś ogląda City Morning Coffee, to wie kto jesteśmy. Mamy Wojtka. Wojtek jest executive directorem w takiej mało znanej firmie, Revolut, jakaś finansowa, coś tam robi, jakieś chwilówki chyba. Tomek. Tomek jest ex CTO i eksfounderem pewnej znanej polskiej firmy, a teraz jest w okresie, nazwijmy to kiedy po cichu coś gotuje. O, może w ten sposób. Aniołek jesteś podobno. Też też też też. A ja a ja jestem takim sobie szydercą i komentatorem w internecie, który też różne dziwne rzeczy robił. Dobrze, przechodzą z dowiemy się co robisz. No ba. Kto wie, to wie. Kto ma wiedzieć ten wie. Anyway, yyy, to jest chyba dobry moment.
Tomasz, tak, daj nam kciuka w górę albo w dół, że nas w ogóle ktokolwiek widzi i słyszy. Tak, jesteśmy na YouTubie i na XI. LinkedIn jest jak jest, ale tak ja monitoruję komentarze, więc jeżeli ktoś będzie pisał, bo ze względów technicznych komentarze się same nie przenoszą i Riverside, jak tylko ktoś ma ochotę dołączyć, to dawajcie. Helia, czyli jest dobrze. Dobra, fajnie. Yyy, ja generalnie jeżeli chodzi tak, bo, bo jak ja sobie wyobrażałem tą naszą rozmowę, to jest, że my się nie będziemy skupiać tylko i wyłącznie na tworzeniu, pisaniu kodu. No bo to do tego są stosowane powszechnie lmy. Tu wiadomo, copiloty, nie kopiloty. O tym sobie też porozmawiamy, ale zależy mi też od, żebyśmy wspomnieli takie use casey, gdzie wykorzystujecie, wykorzystujemy te llmy geni poza samym pisaniem kodu do różnych innych kreatywnych scenariuszy, bo czasami te scenariusze nie są takie oczywiste. Zastanawiam się czy nie przechodzisz kategoria po kategorii, ale kurde no jedźmy najpierw zacznijmy od tych rzeczy, którymi się chcecie pochwalić. Chcemy się pochwalić, a potem będziemy próbowali wyłapywać te kategorie takie bardziej niszowe. Wojtek to zacznę od zapytania ciebie. A i oczywiście zapytam ciebie jak to wygna w rewolucie, ale też jeżeli na przykład masz jakiś dobrych znajomych, zaufanych ludzi, co do których wiesz, że wykorzystują w jakiś sposób, to też śmiało wal z takimi casjsami. Zależy nam przede wszystkim na
historiach, przynajmniej w miarę sprawdzonych. Więc Wojtek, jakbyś opowiedział jakie ty znasz takie scenariusze wykorzystania Jen w praktyce, jakie narzędzia są wykorzystywane i i no tak, może zacznijmy od tego, co właśnie co się sprawdziło, czego ludzie używają. Jedziesz jako firma my cały czas testujemy dużo narzędzi jest dużo zastosowań tak więc gdzie można użyć więc ja mogę może powiem czego próbujemy natywnie jesteśmy na Google suie więc Gemini oczywiście Notebook LM do których pewnie wrócę więc wszystkie te narzędzia do tego jeszcze mamy właśnie Open AI enterprise z którego też możemy korzystać razem z kodeksem już teraz od od tygodnia powiedzmy i mamy też też antropika wykupionego, żeby można było potestować te trzy modele. Każdy wydaje mi się, że każdy jest dobry w czymś innym, do czego możemy zaraz wrócić. I też widzę, że słuchajcie, te modele powolutku przenikają do kolejnych narzędzi, tak? Czyli jako firma mamy oczywiście pakiety confluenza i tak dalej, i tak dalej. I zauważam, że tam pewnie Sebastian, jeżeli korzystasz, to tam coraz bardziej też gdzieś się pojawiają te narzędzia. tak dosyć naturalnie można
by powiedzieć, jeżeli chodzi o naszą pracę i a jeżeli chodzi jako firma, to produkty już, które są i projekty może, które są to jest no wszystkie czaty w rewolucie już od dłuższego czasu są oparte o modele językowe, więc jeżeli zaczynacie czat support tak naprawdę to jest model językowy, który w pewnym momencie, ewentualnie sam podejmie decyzję, to trzeba przepiąć i zaczynacie rozmawiać z człowiekiem. Do tego dochodzi bardzo dużo projektów typu wiecie wszystkie wokół Fin Crimeu. Bardzo dużo jest jeżeli chodzi o modele, które weryfikują tożsamość. Też mamy korzystamy z wendorów, ale budujemy też swoje, tak? Czyli potwierdzanie potwierdzam to jak przechodziliście, czyli pokazuję dowód, macham nim i tak dalej. pokazuje się z każdej strony. Muszę powiedzieć, że to jest też ogromne wyzwanie, bo tutaj jak nieraz rozmawialiśmy, to te modele rozwijają się też niesamowicie szybko. W związku z tym z drugiej strony też to samo się dzieje. Natomiast startujemy też bardzo dużo dodatkowych projektów. Ja mogę powiedzieć z z własnej działki na co zaczęliśmy patrzeć. yyy zaczęliśmy patrzeć na takie rzeczy jak yyy chociażby udoskonalenie, co też już było, ale bardzo mocne udoskonalenie yyy
skanowania faktur, tak, i kategoryzowania yyy na przykład modele wizualne, szczególnie europejskie. Taka ciekawa ciekawostka, ale bardzo dobrze potrafią przeczytać dowolną fakturę, rachunek, pomóc wiecie skategoryzować wszystkie itemy, przepraszam, pozycje na fakturze. Tak więc to jest ciekawe zastosowanie, jeżeli chodzi o produkt. inne na które też patrzymy, to jest automatyzacja jak największej ilości rzeczy przy onboardingu. Właśnie jeżeli się w moim przypadku onujecie jako firma, to jest bardzo dużo informacja, które trzeba zweryfikować dodatkowo może dociągnąć i tak dalej, i tak dalej, więc wpomóc też decyzji ewentualne osób, które to później sprawdzają. A i jedna taka bardzo duża ciekawostka, na co co nad czym zaczynamy pracować, to jest zaawansowana analitykę. O co chodzi? Ja jako korzystaj osoba korzystająca z konta, żebym mógł porozmawiać chociażby ze swoją historią rachunków i tworzyć przy pomocy modeli językowych jakieś jakieś prawda zapytania i analizę. Co jest bardzo ciekawe. Oczywiście są też projekty wewnątrz firmy. Mamy cały cały tak naprawdę duży zespół AI. Yyy, tekst yyy
Tex to sequel jest jednym z takich projektów chociażby, czyli żebym mógł porozmawiać z analityką ile słuchajcie użytkowników wczoraj w Polsce zalogowało się i zamówiło sobie kartę chociażby, prawda? Coś takiego. Więc to o produkcie yyy pewnie za chwileczkę możemy porozmawiać, jak to wygląda od strony programistów. Mhm. Mhm. Ja tak, bo też skorzystam z okazji i też może podziękuję tym wszystkim, których nagabywałem tam przez swoją sieć kontaktów przez ostatnie dwa dni właśnie z pytaniami odnośnie tego, jak korzystacie, żeby jak zebrać tych jak najwięcej insajów też nie tylko i wyłącznie tych swoich. Moja lista czatów się samych czatów nie odpowiedzi, ale lista czatu się nie myśli na jednym ekranie. Także wielkie wielkie dzięki dla wszystkich, którzy odpowiedzieli i rzeczywiście wrzucili parę rzeczy. Kilka tych scenariuszy mnie faktycznie zaskoczyło. Więc tak, od czego zacząć? zacząć od tego, co cię zaskoczyło, jak już zdradziłeś. Od tego, co mnie zaskoczyło, tak, jedna firma, e, z którą rozmawiałem, m, w jest na tym etapie, że zbudowała coś ala swój własny, nazwijmy to, kursor albo tab, czyli faktycznie takiego asystanta, tylko domain specific w konkretnej
domenie. Ja wiem, że oni to mają, wiem, że oni to już pokazują swoim klientom, nie? Nie wiem czy to jeszcze już weszło jako taki komercyjny offering. Oczywiście no sam tego nie dotykałem, natomiast no mimo wszystko sounds impressive. To jest to jest konkretny wysiłek, żeby zbudować coś takiego. Niestety nie miałem okazji dopytać o szczegóły, czyli no podejrzewam, że to nie trenowali modelu od zera. Natomiast też jestem ciekawy, czy to był fine tuning, czy jeszcze w jakiś inny sposób to haczą, hakują i tak dalej. Natomiast fakt jest faktem, że to jest oficjalnie w portfoliu produktowym, więc to jest na pewno ciekawe. Co mnie jeszcze zaskoczyło z tych rzeczy, które ja znalazłem, z takich scenariuszy, m ja powiem w ten sposób, e, mam już kiedy na przykład parę osób opowiedziało mi to o tych produktach, z korzystają, to ja zaczy starałem się na to spojrzeć, żeby zobaczyć jak te produkty wyglądają chociażby tak z boku. y chyba największe wrażenie na mnie mimo wszystko zrobiły featery AI dodane do retoola. Ja znam całkiem sporo firm, które wykorzystują zwłaszcza do takich jakiś swoich backofficeowych zastosowań narzędzia low code, no code i tak dalej.
Jednym z najbardziej popularnych jest Rool. I Red Tool ma dodane featery AI. Ma takie dwie grupy featerów AI, bo po pierwsze ma AI construct, czyli jak już budujemy tam te workflowy, to możemy zaprząc bezpośrednio LLMA. A po drugie ma możliwość dołączenia agentów. Tam tytych agentów chyba nie jest jakoś na razie jakoś spektakularnie dużo. Natomiast jak ja widziałem co faktycznie ten Retrol potrafi robić to to było bardzo imponujące i to jest trochę zmienia się sposób wykorzystywania Retulla, bo ja mam wrażenie, że Retulla to się wcześniej wykorzystuje do zaprojektowania workflow, które my znamy. Natomiast te przykłady zastosowania Retul do Automation tutaj to już były bardziej takie na zasadzie czy możesz mi znaleźć wszystkie projekty, które są opóźnione o więcej niż X i powiadomić wszystkich ownerów tych projektów wysyłając im zestaw pięciu najważniejszych metryk i w tym momencie to już sam Rool wykorzystując te AI feature zbuduje ten workfow. No ja nie wiem, czy ci moi, powiedzmy, znajomi, czy czy te osoby z mojej sieci, z którymi ja rozmawiałem na ten temat, faktycznie wykorzystują aż tak zaawansowane workflowy.
Natomiast akurat chyba najwięcej osób właśnie chwaliło się zastosowaniem tego retula z funkcjonalnościami AI i to jest to mnie trochę zaskoczyło. Oczywiście taką bardzo dużą grupą to była grupa ludzi, która po prostu mówi, że dalej korzysta z tych samych produktów, który korzysta wcześniej, tylko je upgrjowała o featery AI, bo tam jest już bardzo wiele platform na featery AI. No więc tu wspomniałeś chociażby stack atlasanowy, żeby było zabawnie. Stack atlasanowy, jeżeli chodzi o feature AI można na kilka sposobów wykorzystywać, ale tak samo narzędzia do monitorowania, do observability, wiecie, do security, one wszystkie mają jakieś tam featery. AI z tych, które ja najczęściej tutaj słyszałem, to było, niech spojrzę, no wiadomo, Slag jasna sprawa. W Atlasanie to słyszałem o dwóch casach. Jeden najbardziej popularny, to chyba były ze trzy osoby, to jest ten Atlasion Intelligence. Czy ktoś się zdecydował, żeby płacić za to dodatkowo? Szczerze nie jest takie super imponujące. No bo ja tam to co to co ludzie mówili to jest to, że nie wiem wyszukiwanie jakichś issuesów w Dze to już nie muszą pisać JQLa tylko wystarczy, że podadzą wolnym tekstem tekstu JQL, tak? I po prostu tłumaczy JQL. Okej, no dobra, to kasku nie zrywa, ale jeszcze tak podobno te insighty jakieś tam daje odnośnie
projektu. i nawet jest w stanie, nie wiem, jakoś grupować jakieś alerty, jeżeli korzystamy tam z tego pełnego pakietu tam z obsini i tak dalej. To nie jest jakieś super imponujące. jest też podobno w stanie sugerować taski. Yyy, czyli jak już projektujemy jakiegoś epika, to na podstawie tego, jak my strukturyzujemy te epiki, to jest tylko no no nie jakoś nie wiem, nie wierzę w to w praktyce, żeby to jakoś super fajnie wyglądało. No i bardzo dużo osób mówi, że po prostu wykorzystuje ten Atlas and Intelligence przy confluensie, czyli jak już coś tam piszą, to trochę tak jak Gramarli pomaga im to pisać, nie wiem, lepiej, zwięźle i tak dalej. To co to rzeczywiście też był bardzo popularny case. Narzędzia monitorujące, one wszystkie mają featery AI, czyli jest tam nie wiem, New Relic ma NRA, ten Snake ma Deep Coda, nie wiem, nawet Pager Duty ma coś tam z AIem, nie wiem, tylko zapisałem po prostu nazwę Pager Duty, ale co tam dokładnie ma, to to to nie wiem. A wspomniałem, że na przykład Atlas Atlasan Intelligence, ale jedna osoba już wspomniała. Ja rzeczywiście widziałem gdzieś to to ogłoszenie, ale jest coś takiego, co się nazywało Rovo, Atlasian Rovo czy coś takiego i to jest po prostu nic innego tylko serwer MCP dla
produktów atlasianowych, chyba głównie do giery, czyli w tym momencie korzystasz sobie na przykład z Cloda, podpinasz sobie tego MCP czy tego Rowo Rovio Rowo chyba i ktoś się tam chwalił, że do takiego zastosowania management Insights Party Czyli właśnie jak potrzebuję adh zadać jakieś pytanie, potrzebuję zebrać informacje z kilku źródeł, czyli na przykład właśnie G i z paru innych, to że ten, że ten, ten, ten MCP serwer jest naprawdę użyteczny. To też było fajne. A jedna taka rzecz zupełnie z innej bajki, ale która też mnie trochę zaskoczyła. Ja ją nawet widziałem, bo ja miałem dostęp do płat tego płatnego narzędzia, tylko wtedy jeszcze oni to gdzieś tam na jakimś poziomie beta testowali, więc ja nie kliknąłem nawet. Jest takie narzędzie, które się nazywa jellyfish. Jellyfish to jest narzędzie, które jest, można powiedzieć, pewnego rzu, nakładką managementową, która integruje informacje tam na przykład właśnie z ste trackera, czyli z g z z waszego source controla CICT, po to, żeby na przykład tworzyć dashboardy zarządcze, czyli żebyśmy byli w stanie mierzyć jak wyglądają flow matrics, jak performance delivery i tak dalej, i tak dalej. Samo narzędzie jest całkiem
niezłe, jeżeli traktujemy je jako nakładkę właśnie na te narzędzia i po prostu jakby projektujemy widgety tworząc te dashboardy. Natomiast to, czym oni się chwalą, nie pamiętam jak się ten feater nazywa, ale jak tam wejdziecie to na pewno go znajdziecie. Oni się chwalą, że jako chyba pierwsi na rynku mają jakieś, nazwijmy to featery, opcje do mierzenia wpływu AI na wydajność waszego engineeringu. Czyli to się podobno gdzieś tam dokładnie, ale tutaj ktoś zrobił skan. Gruba to jest grube, to jest gruba obietnica na przykład. I to jeszcze jest tak, że oni wspierają x różnych narzędzi, czyli właśnie tam copilota, jakieś tam chyba te windsurfy, nie windsurfy, kursory, nie kursory. I i z tego co ja widziałem na tych dashboardach, to on no musi się gdzieś wpinać jakimś swoim agentem na te stacje. To musi być jakiś advon po prostu dodany, bo on również sprawdza, kiedy aktywnie te narzędzia są wykorzystywane. Czyli ma wychwytywać sytuację taką, w której dajemy na przykład wszystkim deweloperom dostęp do Githubilota, a oni z tego nie korzystają, albo oni z tego korzystają jako nie tego trybu agentowego, tylko tylko i wyłącznie jako autoouzupełnienie.
Więc on gdzieś powiedział, on gdzieś musi się zaczepiać na jakieś telemetrii tak naprawdę wykorzystania tych narzędzi. Jak wygląda to to sprawdzanie, jaka jest większa produktywność? No, no podejrzewam, że dosyć mechanicznie, ale mimo wszystko nie widziałem, żeby ktokolwiek tym się wcześniej chwalił, więc jest to pierwsze narzędzie. Ja tak mówię, ja korzystałem z Jellyfisha, ale korzystałem z Jellyfish w tej takiej, nazwijmy to, nie aiowej formie. Natomiast no ta obietnica jest ciekawa, bo po prostu warto ją jakby zweryfikować. Dobra, nagadałem się trochę. Tylko żchnąłem żchnąłem przy tej obietnicy, bo to jest znaczy po pierwsze to tego nie trzeba. Ai nie. Drugie to ja widziałem tyle podejść już do tego, ale nawet nie w deweloperka to nie wchodźmy w tą. Słuchajcie, ale tak, ale nawet w Office work, nie office, co kiedyś próbował wprowadzić, to generalnie nigdy nie było przydatne. Był odcinek o wydajności inżynierów, więc swoją drogą warto zaznaczyć, że tam gdzieś ostatnio się mi przewinęło przez oczy, że bardzo mocno rosnąca działka fundowana przez VC to jest wszelkiego rodzaju monitoring wydajności ludzi w pracy i tak dalej, nie? Więc może to jest No tak, tak, tak.
wszystkie nasze wiecie co, ja mam mało ostatnio ekspozycji, tak jak Sebastian powiedział, na firmy robiące różne rzeczy. Tyle co rozmawiam z ludźmi albo gdzieś widzę i co robią, bo moje prywatne zastosowania są głównie takie, które wszyscy używają. Jakieś research, pisanie domowego kodu. Ja jestem z Nur Vibe Coding w tej chwili, nie? czyli yyy kursor, modele i pisanie narzędzi na własne potrzeby. A teraz na chwilę się zawiesiłem dlatego, że przynajmniej u mnie stream na YouTube stanął. Nie wiem czy na innych leci. Holy moly. Google nie róbcie nam tego na ich się leci, więc chyba na YouTubie też ruszy. Był jakiś fckup. No dobra, zobaczymy za chwilę. Napiszę tylko. Dajcie znać, czy nas słyszycie. Wojtek, a nie wspominałeś albo mnie wspominałeś na temat właśnie takich narzędzi styk deweloperskich albo wykorzystujących dla nie customer facing może w ten sposób. Tak, tak, tak.
Jeszcze w sumie słuchajcie sobie przypomniałem, że nie wspomniałem w ogóle. My mamy całą platformę HRową, która jest teraz bardzo mocno eksperymentowana jeżeli chodzi o narzędzia AI typu AI Insights, jakieś tego typu rzeczy. Plus oczywiście do a rekrutacji też mamy tak takie wsparcie, że możemy sobie zainstalować wtyczkę i jest transkrypcja i wspomaganie na przykład feedbacku z interview. A używacie czegoś na przykład do wychwytywania właśnie oszustów albo albo jakiś nazw? Ja mam to szczęście, słuchajcie, że jestem na takich interwiu, że chyba ludzie muszą nieraz pomyśleć i sami się zasłaniają rękami często, więc nawet nie kiedyś do pytania Tomka, czy czy proszę ludzi, żeby się zakrywali rękami, to nie muszę tego robić. że oni sami tak zawsze wiesz jakieś takie gesty robią. Śmieję się, bo to nie całkiem serio wydaje mi się, że to jest bardzo duży problem. Y tak, czyli że nie to to akurat jest widać. Leci leci. Słuchajcie, równolegle z osobiście przyznam się, nie miałem sytuacji, gdzie jednoznacznie wiedziałem, że ktoś z tego korzysta.
Mhm. Tak mogę powiedzieć. Natomiast monitoruję sobie to, bo i sprawdzam te produkty. Faktycznie wiecie, no mieć telefon zaraz obok, tak żeby było wyglądało, że i tak na was patrzę, a który podsłuchuje cały czas i leci transkja na żywo, to oczywiście są już gotowe produkty, umówmy się do tego. Więc wszystkie rzeczy typu interview behawioralne, jakieś wiecie, nie wiem, technical interview bez kodowania i tak dalej, to pewnie to wszystko można obrzaskać. A wcześniej na etapie filtrowania, no bo wy jesteście znanym brandem, pewnie macie spory inflow tych kandydatów, zwłaszcza przy dzisiejszym rynku pracy. To co wykorzystujecie na przykład narzędzia AI do odfiltrowywania tych Civików, do jakiegoś powiedzmy zarządzania tym fanelem kandydatów? Nie, ja może wejdę na chwilę. Wyjątkowo. Znaczy po pierwsze mam sygnał od ludzi, że słychać to u mnie się zatrzymał stream. E, więc spoko. No bo właśnie, bo to z tymi ludźmi, z których rozmawiam, to kilka takich grupo i jedno z nich to jest, jak wspomniałeś o tych rowych rzeczach.
No uwaga, to się wyrobiła jako nowa praktyka, nie? Ale są właśnie z dwóch stron jest użycie, bo z jednej strony nawet wczoraj rozmawiałem z kimś, kto powiedział, że musiał usiąść i popracować nad swoim CV, żeby było konwertujące, nie? Czyli popracował po prostu z LMem nad tym, żeby CV zaczęło konwertować w rozmowę. W sensie prompty wstawił tym białą czcionką, tak? Odpowiednie. Nie, chyba tego nie, ale generalnie popracował nad tym, żeby bo tutaj mamy typowy wyścig zbrojeń, bo z drugiej strony HR zaczyna używać dokładnie narzędzi do tego, żeby analizować te CV, nie? Więc no ale to jest taka optymalizacja, która jest głupia według mnie, czyli ja używam narzędzia, żeby zrobić CV, które twoje narzędzie uzna za dobre, nie? Więc, ale zaraz do tej grupy przejdziemy, bo to myślę, że wies okej, ale to ten tak samo jest z emailami, nie? E, myślę, że była duża, Myślę, że była duża grupa ludzi, która się zachwysnęła wszelkiego rodzaju właśnie OfficeWK, jeżeli chodzi o narzędzia oparte o Geni. Ja przyznam szczerze, że na przykład coraz częściej ja osobiście piszę teksty już nawet żeby sobie je pisać niż żeby je generować, nie? Czyli na przykład jak piszę, to rzadko używam LLMA ostatnio, jeżeli piszę coś konstruktywnego czy twórczego,
nie? E, no i rozmawiałem z kilkoma firmami czy osobami, które budują produkty w oparciu o GenI w taki czy inny sposób, czyli produkty to jest albo i to jest ciekawe też są firmy, z którymi rozmawiałem, które próbują zamknąć wiedzę konsultingową w LLMA, nie? Czyli budują produkty, które się opierają o to, że to jest input do wyjścia, którym jest consulting. I to ma dwie rzeczy, nie? Czyli jeden to jest taki, że używają LMA jako yyy narzędzia do zbierania wejścia w inny sposób niż jakieś ankiety i tak dalej, nie? Czyli y no typowym podejściem konsultantów są jakieś ankiety, tego typu rzeczy, jakieś narzędzia, a tutaj pozwalają ludziom opisywać rzeczy, mówić jak to działa i tak dalej i tak dalej i używają LMA do tego, żeby to zsyntetyzować do wersji takiej. Wiecie co, to jak wszyscy opowiedzieliście, jak działa ten proces, tą według nas on wygląda tak. To jest jedna rzecz. A druga rzecz to jest takie use casy, o których rozmawiałem, to są, że próbują zawrzeć tą wiedzę konsultingową w tym lmie, nie? Czyli w prompcie jest tak naprawdę jak dostaniesz ten input, to według nas zrób taki proces na tym, nie? I druga jakaś część taka produktowa, ale to już w firmach, które mają produkt, nie? To jest dokładnie dodawanie featerów. Jeden bardzo
ciekawy, kiedyś rozumiałem w działce security w dużej firmie, nie? gdzie yy krótko mówiąc to się sprowadza do analizy logów a czy grzebania po logach nie ale w trochę inny sposób czyli y powiedz nam co możemy z tego więcej wyciągnąć znaleźć tam casy których nie widzimy i tak dalej i tak dalej nie więc dodawanie featerów do produktów które dzięki llmom powiedzmy stają się możliwe bo inaczej pisanie ich byłoby może zbyt drogie nie ciekawe jest to co Wojtek ty powiedziałeś bo że wy używacie tego albo budujecie własne modele do weryfikacji KYC obrazków i tak dalej i tak dalej. Nie no, bo firma, która to robiła w Polsce lata temu, to były dobre lata temu, nie? Tak sześć, siedem, nie? Też to robili już i pamiętam jak tylko robili to bardziej w oparciu o to, co się wtedy nazywało machine learning, nie? i i też budowali produktów jest jest sporo, ale oni też budowali swoje właśnie ze względu tak, oni budowali swoje ze względu na specyfikę, nie? Że na przykład się okazywało, że te produkty, które gdzieś tam są gorzej działają z naszymi dokumentami, mają jakieś corner, takie corner casey, które trzeba było obsłużyć, nie? I to jest
ciekawe, że wy też to robicie tak wyłapałem z tego co mówiłeś, nie? Bo wydawało się, że to już jest tak standardowe, że to już nie ma nad czym pracować, nie? Tak samo jak z fakturami. Dobrze. No dobra, Wojtek, wracam do tych narzędzie inżynierskich. Tak, może nie tylko narzędzie inżynierskich, tylko różnych zastosowań inżynierskich. To jest z pierwszej ręki. Słuchajcie, to jest tak Sebastian też wiem, że korzystamy z różnych z różnych narzędzi do do wspomagania się jako programista, można by powiedzieć. Czyli własne skrypty czy BAS, czy czy Python lubię pisać w kursorze, bo faktycznie to mocno przyspiesza pracę. Dla lubię fakt, tak, lubię fakt, że mogę wybrać modele, mogę podpiąć własne własne też modele, trzeba nauczyć się z niego korzystać, tak? Czyli te cursor rules bardzo polecam, żeby to bardzo dobrze zrozumieć jak to działa, bo dzięki temu zyskamy dużo więcej. Może inaczej powiem też mniej chaosu będzie w projekcie. Modele szczególnie Cloud 37 potrafiły generować ogromne ilości kodu bardzo niespójnego i taki projekt od razu można było rozpoznać, bo wiecie tam nie wiem wszystkie rodzaje podejścia do testowania, wszystkie rodzaje
nazewnictwa i tak dalej i tak dalej, więc warto sobie to to sprawdzić. Jeżeli chodzi o języki jvmowe, no to ja cały czas sobie próbuję ten Intelij AI, to się chyba nazywa, tak, o ile dobrze pamiętam, czy Jet Brains AI. A on ma jedną fajną cechę, że relatywnie J Juni. Tak, tak. A to się, ale jako produkt to się chyba nazywa jeszcze. No Jet Brains. Dobrze, że jakby to uspłyniło. On ma jedną fajną cechę, że ma jako produkt, słuchajcie, coś, co jest tak wygodne, można by powiedzieć, ma automatyczny offline mode, gdzie mogę sobie podpiąć o lamę i korzystam cały czas z tego samego narzędzia. Nie muszę, wiecie, yyy, jeżeli ktoś na przykład leciał samolotem dłużej, to wie, że jeżeli chciałby pokodować z LMM to musim yyy mieć narzędzie typu continuous chyba czy y i zmieniamy całkowicie w ogóle interfejs y dla programisty na dużo mniej wygodny, dużo, do którego nie jesteśmy przyzwyczajeni. Moja obserwacja jest taka, dobrze jest się nauczyć tych narzędzi w sposób taki, żeby one nas wspierały, a nie zastępowały. A tak mogę powiedzieć.
[Muzyka] Więc kropka. Możemy o tym za chwilę porozmawiać, bo to nie chodzi o to. Za chwilę mogę powiedzieć jakie jakie ewentualnie ja mam przemyślenie. Yyy, do tego wszystkiego mamy zarówno prywatnie, jak zrobiłem sobie pilota kodexa, jak i w firmie zaczęliśmy mieć pilota kodxa. Tak samo cloud Console. Ja osobiście z Cloud Consol korzystałem najmniej. Yyy, Codex, Tak, tak. A nie, Cloud Code. Cloud, Cloud Code. Przepraszam cię. Dokładnie. Jeżeli chodzi o kodeksa, moje przemyślanie jest takie, y, w końcu ktoś opakował LLMA, tak że wiecie, że cały projekt na raz lm sobie mieli, dopóki nie wykona danego zadania. To jest na plus. Na plus jest to, że faktycznie on potrafi przeanalizować całe projekty i to niemałe, jak sobie sprawdzałem. Czyli możemy na przykład, słuchajcie, no i ma dwa tryby, tak? ES i code. W trybie ES możemy zadać dowolne pytanie na temat projektu. on sobie będzie działi, dokładnie nam da wynik i tam też podpowiada co możemy zrobić. Jeżeli na przykład przykładowo chcielibyśmy uspójnić podejście do testowania na przykład w dużym projekcie, bo mamy na przykład kilkadziesiąt tysięcy testów, no to
kodeks będzie potrafił sobie przejść przez kilka tam minut, sprawdzi nasze wszystkie testy, sprawdzi na przykład gdzie niespójnie podchodzimy do jakiego jakiego tematu i zaproponuję od razu taski do kodu zakodowania. [Muzyka] Jeżeli chodzi o kodowanie to bym powiedział tak. Ja osobiście się zawiodłem, ale to jak ze wszystkim w pełni automatyz automatyzującym modelem. brakuje mi kontroli nad tym, co wychodzi z tego piu. Czyli innymi słowy, on sobie będzie kodował, on coś zakoduje. Tam możemy oczywiście mu dać zasady, jak on ma to przetestować, czego ma się pilnować, czego, co ma zmienić, czego nie zmienić i tak dalej, i tak dalej. Bo jak go puścimy, słuchajcie, wolno, no to tam się dużo potrafi podiać, tak? Natomiast żeby żeby to później na przykład mieć na to wpływ, to my musimy wziąć tego piera, tak jakbyśmy to zrobili po na przykład jakimś programiście i go sobie dostosować do własnych potrzeb. Brakuje mi wiecie takiego, że ta rozmowa, ten task zatrzymuje się na pewnym momencie. Jest pokazany div na przykład i możemy powiedzieć to jest dobrze, to jest źle tutaj popraw. Zapomniałeś jeszcze o tym.
Nie, dostajemy gotową, ogromną czasami paczkę jako gotowy PR i taki taki punkt dodatkowy to działa tylko i wyłącznie z GitHubem na ten moment, więc jeżeli ktoś jest poza GitHubem, no to z kodeksu nie skorzysta. narzędzia, które jeszcze na pewno my korzystamy. Ja osobiście nie już się przyznałem, że mam takie mam taki swój projekcik do badania historii Gita, więc ja go sobie też rozszerzyłem właśnie o jakieś zasady łamania dobrych praktyk w tym architektury. Nad tym właśnie teraz sobie pracujemy, bo chcemy chcemy ugryźć temat, słuchajcie, jak jak dbać o architekturę i też wiecie, przyrz szeroko pojętego długu architektonicznego poprzez poprzez na przykład robienie dróg na skróty w projektach. Chciałby chcę mieć narzędzie, słuchajcie, metrykę, że jestem w stanie porozmawiać z produktem. Słuchajcie, wy to dowieźliście, ale to jest prawdziwy koszt. Musimy to posprzątać, tak? albo y musimy coś z tym w przyszłości zrobić. Więc to jest jedna z rzeczy, z której na pewno korzystamy.
Inna rzecz, w której się bardzo fajnie sprawdza, co widzę też są dodatkowe narzędzia dla analityków, szczególnie tych pythonowych u nas i gotowe biblioteki, takie już nasze rewolutowe wewnętrzne i to naprawdę fajnie działa. Mam nadzieję, że kiedyś to zobaczę światło dzienne, tak powiem, bo to naprawdę fajnie działa. M ty samopoprawiające się SQLki. Jeżeli pisze bardzo dużą SQLkę jest taka biblioteka, która potrafi samo tak jakby wiecie wziąć ten błąd, czyli to co byśmy zrobili, przekleić do na przykład Gemini, poprawić, puścić jeszcze raz. A więc jest jest takie narzędzie chociażby. Teraz jeszcze przepraszam, że tak dużo czasu zajmuje, ale tutaj jest ciekawy temat. [Muzyka] Na pewno mamy właśnie sprawdzenie piarów pod kątem jakiś nie tylko i wyłącznie zastosowych oczywistych zastosowań, ale chociażby architektury. Revolut ma bardzo konkretnie określoną architekturę, więc też wiecie, chcemy unikać łamania jej, więc w tym też zaczynamy sobie jakoś działać. Yyy, jeżeli yyy wspomagamy się przy tworzeniu testów automatycznych end to end, szczególnie jeżeli chodzi o te testy UIowe, tutaj narzędzia faktycznie
dobrze, według mnie bardzo dobrze sobie zaczynają radzić, więc na przykład wiecie ten o testowanie większej ilości yyy casów niż normalnie programista by to musiał zrobić ręcznie, to się dobrze sprawdza. To jest bardzo takie robiliście to, to to jest takie wiecie takie bardzo repetitive. Jest tego sporo kodu do stworzenia. Dodatkowo jeszcze my mamy serię takich projektów z osobami, z którymi pracuję na co dzień. Umówiliśmy się na taki cel, słuchajcie, na każdy kwartał teraz, że próbujemy z LLMA wykorzystać do każdy z nas do jakiejś jednej rzeczy i zrobić takiego wiecie triala. dowolna rzecz, wybierz, ale spróbuj zautomatyzować jakiś proces i wykorzystujemy go właśnie przy chociażby przygotowywaniu, analizowa challengeowaniu siebie samego przy feedbacku z interviews. Czyli jeżeli ja mam notatki z interview, wrzucam sobie do LLMA i on zadaje mi dodatkowe pytania, szczególnie jeżeli chodzi, wiecie, o te pytania takie, żeby doprecyzować, żeby wyciągnąć maksimum.
Oczywiście w notatkach nie mam wszystkiego, co nie zdążę nawet mieć wszystkiego, więc model 5 minut rozmowy z modelem. Mam bardzo doprecyzowane feedback. Zastanem się czy takich casów to właśnie jak do tego podchodzicie, czy staracie się użyć gotowego narzędzia, czy samemu coś pointegrować, czy po prostu mieć dwa okna otwarte i ładujemy w chat GPT. testowaliśmy narzędzie, niestety nie pamiętam jego nazwy, muszę się przyznać, które robiło transkrypt i później można było porozmawiać swoje notatki, swoje obserwacje i tak jakby wiesz mieć gotową notatkę. Natomiast ja przyznam się osobiście, że w moim przypadku zrobiliśmy dema. Problem z dżemami w geminis jest taki, że nie można ich szerować między zespołem. To jest ich duża duża wada. To podobno, że ma być wypuszczone teraz w Q2. jak rozmawiamy z Googlem, więc zobaczymy. Inna fajna rzecz, słuchajcie, z czym eksperymentujemy teraz dosyć mocno, to jest tak jak powiedziałeś wiedza domenowa o narzędziach, architekturze, nie wiem, sposobach robienia różnych rzeczy. Tak już dam przykład i wspomaganie programistów przy dużych migracjach. O co mi chodzi? Yyy, załóżmy, że jesteście, wykorzystujecie jedno narzędzie, jedną bibliotekę i
potrzebujecie zrobić migrację do drugiej. Albo na przykład yyy yyy robicie migrację z z typu bazy na typ bazy. Yyy macie tych zespołów kilkanaście, kilkadziesiąt. Yyy macie osoby doświadczone. U nas to z reguły staramy się zrobić tak, że robimy POC na jednym, dwóch na przykład serwisach. spisujemy dobre praktyki, złe praktyki, tworzymy, wiecie, takie taki porządny guide, jak to robić, co mierzyć, jakie metryki sobie dodać, żeby to sprawdzić i tak dalej, i tak dalej. No i to puszczamy w zespole i mamy taki weekly, gdzie zespół wymieniamy się doświadczeniami. I teraz eksperymentujemy z czymś takim i tutaj czapka dla custom GPTs, ponieważ bardzo fajnie się to tworzy z wykorzystaniem customts. Czy ja wrzucam sobie, słuchajcie, dobre praktyki yyy firmy, na przykład wrzucam sobie architek yyy dokładne guideliney, jeżeli chodzi o architekturę, przykłady w kodzie, yy guideliny, jeżeli chodzi o złe praktyki, guideline, jeżeli chodzi o samą migrację i tworzę custom GPT. I naprawdę da się to teraz się uczymy tego, muszę cały czas powiedzieć, ale da się zrobić bardzo fajne narzędzie dla programisty, gdzie ja mam takiego swojego prywatnego architekta, który, słuchajcie, mogę mu wrzucić kod, mogę z nim porozmawiać,
zastanowić się jak dany problem ugryźć, mieć jakiś edge case i tak dalej, i tak dalej. to naprawdę fajnie działa, czyli wspomaganie wspomaganie dużych migracji po to, żeby ujednolicić podejście w wielu, wielu zespołach bez potrzeby, słuchajcie, tych wiecie godzin, a gdzie siedzimy, siedzą zespoły i próbują wymyślić jakieś podejście. Mm. To wrócę do moich notatek, powiem co tu udało mi się zebrać od tego swojego community dookoła. Więc tak, jeżeli chodzi o narzędzia tak strict do kodowania to kiedyś tak jeszcze z pół roku temu to kogokolwiek by się nie zapytało to był Kopilot kopilot kopilot a teraz to jest pełne spektrum. Ostatnio z jedną firmą z którą rozmawiałem, oni jeszcze korzystają faktycznie z copilota, ale inna firma na przykład był winself. Wybrali sobie Windsurfaa dla wszystkich. Rozmawiałem z deweloperami, którzy z tego wselfa korzystają i oni podkreślają właśnie, że ogólnie, żeby narzędzie dawało wartość, to trzeba w nie włożyć energię, czyli właśnie opisać te konwencje, opisać jak korzystamy, z czego nie korzystamy, zainwestować troszeczkę w przygotowanie pewnych wzorców, czyli na przykład rób nam komponenty frontendowe wzorując się na tym, a tym, na tym albo nasza usługa powinna mieć architekturę taką, taką a taką.
Co ciekawe, najwięcej pozytywnego feedbacku względem tych narzędzi miałem od frontendowców. Nie od backendowców, tylko od frontendowców. to backendy są chyba znacznie bardziej pmieszane e też jeżeli chodzi o takie testy, testy niskopoziomowe, end to endy, ale un unitowe i tak dalej, to do generowania to również narzędzia tego typu. Bardzo taka ciekawostka o tym staku na przykład Amazon Q i albo o Tabdie, który kiedyś był bardziej popularny, nikt już teraz nie mówi. Jeżeli chodzi o narzędzia takie, które są ewidentnie wycelowane pod kątem frontendu, czyli tam lavable, repit v0 i tak dalej, to ja głównie słyszę o dwóch, czyli wszyscy strasznie kochają lavable, natomiast nie wiem w jakiej skali go wykorzystują. Czy to jest bardziej na zasadzie, że szybko zrobić prototyp taki dirty i pokazać i i tak dalej, albo na przykład kopiować sajty, czyli zrób mi layout taki jak jak na przykład jest tutaj. A drugi to był Bolt, ten bolt, bolt new, nie myl innymi boltami, bo boltów jest bardzo dużo. Z replita tylko jak korzystałem tylko bardzo krótko, nikt nie mówił chyba o replicie i co ciekawe, nie, nie spotkałem też nikogo, kto by korzystał z V0. Owszem, słyszałem, znam wiele osób,
które mówią, że chcieliby korzystać z V0, ale może jakoś w ogóle Wersal to jak nie jest moja banieczka. Dobra, to to są rzeczy takie w miarę proste. Co ciekawe, nikt nie powiedział mi, że korzystają z warpa. Ja jestem uzależniony od warpa. Warp to jest ten emulator terminala, który jest nie dość, że jest fajny, szybki, mega wygodny, to jeszcze w bardzo ma ten fajny tryb agentowy i w sposób konwersacyjny bardzo fajnie się z nim pracuje. Co więcej, można wpisać różne modele LLMA. Jakby bo to już jest takie narzędzie, wiesz, naturalne, że nie patrzysz na nie jak jajowe. Tak, dokładnie. Tak, ale nikt o tym nie mówi w ogóle. Czasami jak się właśnie zapyta, ale warpa nie korzystacie, co to jest warp. E, generalnie jest sporo osób mówi na temat właśnie wykorzystywania cloda bezpośrednio, czyli cloud code. Ja jestem wielkim fanem, znacznie bardziej wolę Cloud Coda od tego Codex CLI. Dlaczego? Bo jestem leniwy. I Clot ma pewne skróty. Skróty na przykład takie, że on właśnie może automatycznie se szukać, grzebać po całym projekcie, rozpoznać projekt. A kod CLI działa jednak trochę kodeks CLI, przepraszam, działa jednak trochę inaczej, że musisz mu wskazać co tam należy dodać. On jest taki, powiedziałbym bardziej punktowoatomowy, bardziej na zasadzie skalpela, więc ja jestem leniwy, więc lepiej mi się pracowało z tym cloud kodeksem, ale tym cloud kodeksem się
firmy faktycznie chwalą. No bo tam jest prosta sprawa. No wykupujesz ludziom y subskrypcje Cloud Pro, no i jeszcze tam jesteś bilowany y za za ten usage. I to był to był chyba jedyny case, kiedy ludzie mówili faktycznie, że to są to jest miejsce, gdzie koszta lmów mogą się wymknąć spod kontroli, że w wielu innych casach to jest po prostu zwykła licencja i ta licencja zwykle starcza. Aczkolwiek z kursorem też słyszałem, że że jest już wielu deweloperów, którzy się chwalą, że jej nie starcza tej licencji. No jak poczy, wiesz, jak tam ustawisz Opusa, to grzeje. No natomiast clot code tam tam rzeczywiście on potrafi być znacznie znacznie droższy od tego kodeksa. Co jeszcze z takich rzeczy ty wykorzystywanych codziennie? O takich tak jak te Office, Teamsy, copiloty to w ogóle nie będę mówił. Może to ja może jeszcze tutaj wrzucę, bo rozmawialiśmy wielokrotnie o notebook elmie i myślę, że to jest narzędzie, tak jak mówisz, z warpem, które jest niedocenione, a warto mieć się, słuchajcie, gdzieś tam w w zanadu, jeżeli chodzi o narzędzia, bo jako jeden, to jest narzędzie do rozmawiania z własnymi dokumentami, tak więc to jest to samo można zrobić, co wspominałem, jeżeli chodzi o jakieś dobre praktyki kodowania czy czy projektów.
Więc i do tego jeszcze można zrobić z tego podcast. W sensie nie rozumiem tego, ale to ja odnotuję tylko jedną taką zmianę, bo to jest akurat według mnie ważne w tym kontekście albo przydatne, że w tym tygodniu wjechała możliwość podzielenia się tym, czyli możesz zrobić takiego notebooka i go wysu jest, jest teraz Sebastian, bo kiedy kiedy to akurat mi się sprawdza jak kiedy to jest dobre. Jeżeli masz dokument, gdzie w konfluensie masz napisane 45 minut czytania, to wiadomo, że ze zrozumieniem, zrobieniem notatek, to jest ponad godziny czytania tak naprawdę, żeby jeszcze to było jakieś action albo umówmy się, żebyś to zrobił dobrze. Nie mówię przelecieć po łebkach i yyy niby umieć odpowiedzieć na dobre zadane pytanie, ale tak naprawdę nie rozumieć do końca co się tam dzieje, bo żeby to przeanalizować to faktycznie to jest nieraz godzina pracy. To co ja to co mi się zdarza robić faktycznie w tego typu przypadkach to wrzucić to do notebook Elma zrobić sobie z tego wiecie 10minowy szybciutki podcast i mam o tyle fajnie że mogę na przykład wiedząc że mam do czynienia dam wam przykład a bankomat tam jest bardzo dużo regulacji jeżeli chodzi o bezpieczeństwo i jeżeli sobie zapoznawałem się z takim dokumentem dodałem dodałem weź pod uwagę
że nie znam się na legislacji dotyczącej w Europie czy w Wielkiej Brytanii, czy w Szwajcarii bankomatów, więc od razu dotknij tematów legislacyjnych, które nie były w tym dokumencie. I to bardzo fajnie działa w tej w tym przypadku, bo jeżeli wiesz, że czegoś coś chcesz uzupełnić, on dodatkowo od razu do tego podcastu wrzuci relantne rzeczy z z danego zakresu. Tak, to może być temat architektury, infrastruktury właśnie legislacyjnej i tak dalej i tak dalej. To działa fajnie, bo ja przesłuchując od razu wiem, o to jest ta regulacja Unii Europejskiej yyy, która mówi o tym i o tym. Wymagania co do tego są takie, więc możemy mieć tutaj trzy rzeczy. W tym dokumencie opisano drugą. Ja się trochę boję, czy to nie zabija tego, wiesz, instynktu, kiedy wejść w deep dive, bo w tym momencie jedzie ci lm, pewne rzeczy sobie zakłada, pewne rzeczy ci statystycznie po prostu spina. Bo teraz od razu wytłumaczę. To mi nie zastępuje, tylko to powoduje, że wiesz, taki ten pierwszy proof reading, który normalnie robisz, to ja sobie przesłucham razem z z dodatkowym kontekstem.
Dobrze, to ja będę trochę głosem teraz z boku naszej widowni, bo tutaj się kilka rzeczy pojawiło, a wy musimy zrobić osobny podcast, znaczy z Wojtkiem. Wojtek padło tutaj, że Wojtek opowiedz o tym badaniu architektury kiedyś więcej. Taki jest vo populi, jak to się mówi, dla ujednego człowieka. Dobrze. Krzysiek widczak, daily use case, kursor, agent, ale też ask search, code rabbit, code review, fireflies, meetinges. Dużo ludzi korzysta z Fireflies, aczkolwiek wczoraj czy przedwczoraj Chat GPT wypuścił tryb słuchania i robienia skrótów. To nie wiem czy nie ubije takich produktów. A, ale jeszcze nie testowałem GPT, bo nie miałem żadnego cola. W międzyczasie na przyszłość chcę sprawdzić magnitude, alternatywne podejścia do etui kompletnie nie wiem jak co to za narzędzie, więc ten i w kontekście podcastów i audio 11 Labs reader do zmiany dowolnego tekstu na dobre audio. Artykuły są podsumowane i tak dalej. Już też Michał Ostruszka napisał co do coding to ostatnio bardzo mocno rozpycha się code ofource graf. Bardzo dobre wrażenie, chociaż nie jest tank. y też nie znam. Więc to tutaj jeżeli z rzeczy, które których z kolegów wymienił, to bardzo często pojawia się też Code
Rabbit. W ogóle nie bez przyczyny, bo oni się chwalą chyba, że Code Rabbit jest chyba najpopularniejszą tą apkąową dodawaną na GitHubie. A i podobno świetnie działa, podobno bardzo fajnie integruje narzędzia do tam static checków, dynamic checków i jest też w stanie uczyć się stylu danego zespołu i konwencji, które sobie przyjmuje dany zespół. Ja testowałem co słuchajcie, testowałem coita emulując tak naprawdę pracę zespołu, tak zupełnie na sucho z boku bez zespołu i to wymagało ode mnie strasznie dużo energii i tak dalej, ale no pierwsze wrażenie było było spoko, że rzeczywiście to jest coś, co no może nie zastąpi nam dyskusji architektonicznych gdzieś na poziomie teamu, ale jest pewnie jest w stanie wyłapywać pewne rzeczy mechaniczne, więc to jest fajna rzecz. Podpytywałem się w ogóle właśnie o tą integrację, czy któryś z tych narzędzi do project managementu na przykład to ma ogarnięte tego AI lepiej niż ta gira, bo się tej giry tak trochę podśmywałem. Więc podobno linear ma to ogarnięte w ciekawy sposób, ale szczerze nie dowiedziałem się za dużo szczegółów.
Widziałem po prostu, że Linear umie używać agentów na tym samym poziomie jak użytkowników. Czyli wyobraźcie sobie, że mam jakieś zadanie i zamiast przypisać je do Kowalskiego, to możemy je przypisać do agenta. Jeżeli agent w tym momencie ma te capability, to jest w stanie coś tam, nie wiem, czy to zakodować, czy udokumentować, czy cokolwiek tam innego zrobić. I to wygląda wręcz bajecznie, ale jak w praktyce, jeżeli ktoś ma doświadczenie, teraz nas słucha, jeżeli ktoś ma doświadczenie z użyciem tego w linarze, jestem strasznie ciekawy, bo ja po prostu takiej takiej okazji nie miałem też. O, kolejna rzecz, którą słyszałem też z wielu miejsc, ale jej nie zweryfikowałem i niej nie zweryfikuję, to jest, słuchajcie, ostatni hype, czyli chat PRD, czyli narzędzie AIowe dla product managerów, które ma im pomagać tworzyć tam dokumenty właśnie typu PRD, brainstormować roapy produktowe, w ogóle wymyślać metryki dla produktu i tak dalej. Ja powiem szczerze, jestem dosyć sceptyczny. Chciałbym to zobaczyć w akcji. To jednak wydaje mi się, że cała idea w tej pracy produktowej to jest przede wszystkim praca z klientem, też praca in the field. Ale wiesz, dobra to tutaj, to tutaj dam ci kontrę, bo jednak wydaje mi się, że wiesz, ten wspomaganie budowania bardzo klikalnych prototypów z Figmy przy użyciu AI to jest fajny
kierunek. Ale to już wiesz na poziomie samego takiego lovebla albo V0 to pewnie tak, ale czy na poziomie takiej właśnie specyfikacji jakieś koncepcyjnej budowania roadmapy nie jestem pewien. Dobra, to jest podobno czat pierdli. A a jeszcze, bo też pytałem się ludzi o to, okej, ale słuchajcie na poziomie infrastruktury na przykład, czy znacie jakieś narzędzia takie oparte na Genają? No i to większość osób mówiła mi, wrzucała mi te narzędzia typu wiecie tam chyba DevOps guru, Code Guru, takie jak one są na przykład i one są i w AWSie i one są na pewno w Google Cloudzie, podejrzewam, że w Azurze też, tylko że to nie są narzędzia oparte na GenI, to są po prostu narzędzia oparte na tam forecastingu, jakieś tam time serious matrics i tak dalej. Jedyne narzędzie, które tam się bardzo mocno chwali, że jest oparte na Gen i ludzie wspominali, to jest takie narzędzie do optymalizacji dużych klastów kubernetesowych. Ona się nazywa casteri. Nie dotykałem tego w życiu. Podobno jest fajne i to jest taki dodatkowa geneiowa warstwa abstrakcji, która faktycznie nam zarządza skalowaniem tego klastra we wszystkie możliwe strony, optymalizowaniem resource. No jakby jak jak powiedział klasyk, nie uwierzę dopóki nie zobaczę koparek, ale to jest taki ciekawy temat.
E, co jeszcze miałem z takich rzeczy wymienionych przez ludzi? A pytałem się też wszystkich o to wykorzystywanie narzędzi aiowych do testowania, ale nie do pisania testów uowych ani nie do nie przepraszam, nie dopisania testów jednostkowych ani integracyjnych, tylko właśnie na przykład do testowania interfejsu użytkownika, bo takich narzędzi jest sporo, więc byłem strasznie ciekawy komu się sprawdziły. Jedyne narzędzie, które ludzie wymienili to był Kane. Ja tego Kana nie dotykałem. Natomiast to, co podobno fani robi Kane, to jest w stanie zamieniać na przykład testy opisane językiem naturalnym na kod. Jestem ciekawy jak to działa. Chciałbym to zobaczyć w praktyce. Tego Kan ludzie chwalą. Jeszcze przyjdę przez zobaczę swoje notataki, bo mam trochę notak odnośnie tego Kane. Może tu jeszcze coś było takiego ciekawego napisane. Dobra, nie mam tego wiele ciekawego. Pytałem się też kogoś, czy ktoś korzysta z browser. To jest bardzo ciekawa biblioteka, która tak naprawdę wkleja w nasze websitey informacje, za pomocą których website jest łatwiej nawigowalny przez agenty. I byłem ciekawy, czy ktoś na przykład z tego korzysta do automatyzacji testów, może testów eksploracyjnych. I słuchajcie, znalazłem jedną osobę, która mi powiedziała, że korzystają z Browserius, ale wiecie do
czego? Do automatyzacji, czyli bardziej do takiego alarool, nie? Więc to jest troszeczkę jednak inny cas. Mówiłem wcześniej o tych MCPs. Mówiłem wcześniej też a granola też dużo osób mówiło, że korzystają z granoli, bo nie chcą płacić na przykład za tego Microsoftowego Kopilota. Oni tylko i wyłącznie potrzebują zrzutu do jakiś tam notatek. Akurat, akurat notatki to jest chyba taki typowy case, bo wiele osób z tego korzysta. Jest wczoraj się trochę dzieliliśmy na czacie narzędziami, nie? tam audio Pen podobne jest dużo. Ja widzę dużo takiego użycia pod tytułem nagrywam coś i chcę żeby to się przeprocesowało i wpadło w tam obsydian, cokolwiek używa ktoś, nie? Mhm. Jakby coś to m przerywajcie, bo ja mam jeszcze trochę trochę trochę tych różnych casów też. Notion AI jest dosyć popularne, przy czym jak tak w pytałem się co tam w tym Notion AI jest to tam niewiele poza takim gramy do pisania szczerze mówiąc. No to jest trochę tak, że on buduje takiego noge basea i można mu tam zadawać pytania. Natomiast jak to faktycznie dobrze działa, to też nie wiem na ile duże były te bazy wiedzy w tym Notion. Aczkolwiek spotkałem się z jedną zabawną sytuacją, tylko ona może jest trochę patologiczna, że była firma, która generalnie miała knowledge basy notion, ale zdecydowała się kupić inne narzędzie tylko i wyłącznie po to, żeby przewalać rzeczy do z Notion do tego drugiego narzędzia i już tam zadawać
ewentualne pytania. yyy i to nie do końca wiem jaki był tego y powód akurat takiego dziwnego pipeline, natomiast to się chyba jakoś nie udało do końca, bo chyba mieli problem z synchronizowaniem tego. Yyy pytałem trochę, które z narzędzi ma faktycznie takich właśnie do monitorowania infrastruktury. Ma takie featery AIowe, które robią różnicę. E, to nikt tego nie pochwalił. W sensie wszyscy mówili, że czasem płacą, tam te narzędzia wszystkie mają, ale nikt nie mówił, że tam czapka mu spadła na przykład. Y Sny został rozszerzony. Słuchajcie właśnie tak to trzeba deep Snck Deep Code mam na liście też ktoś wspomniał tego. Ktoś wspomniał też tak bardziej od strony security Sentinel One Purple że to od strony security to jest też coś co co wykorzystują. A co tu jeszcze ma? A właśnie o coś jeszcze pytałem. No to chciał coś powiedzieć. A bo Krzysiek Wiczak napisał magnitud AI. Zamiast pisać testy w selenium itp oparte o sterownik przeglądarki i brutal Dom, piszemy testy oparte o modele Vision interpretujące obraz. Potencjalnie mniej flak i test. No do przyjrzenia się, do sprawdzenia. Dokładnie. Nie widziałem, nie widziałem nikogo, kto by to z spróbował w dużej skali, czy to się sprawdziło, czy nie. Kolejna kategoria, o którą się
pytałem i nie dostałem za dużo odpowiedzi, albo dostałem takie wymijające odpowiedzi, to jest praca z danymi. Czyli właśnie czy macie takie, czy korzystacie z takich narzędzi, gdzie lmy na przykład wyciągną bi na poziom jedną klasę wyżej. No i tutaj dostałem parę przykładów. Nie wiem, na przykład tablo ma jakiś tam ten swój puls i tak dalej, ale większość tych casów z tego co ja rozumiem to jest mimo wszystko taki wolny tekst do sequela, czyli ktoś po prostu pisze to nie wiem daj mi raport sprzedażowy za te dwa kwartały tylko ale wiesz Sebastian, że tutaj problem nie jest to jest bardzo ciekawy problem też rozmawialiśmy z kilkoma osobami o tym problem tutaj tak naprawdę wiesz no tekst to sequel nie jest trudny o ile ty masz dobrze opisane te dane i model je rozumie, bo większość firm rozbija się o to, że okej, masz na przykład tam tego data czy cokolwiek tam masz z tymi danymi, nazwy tabel nic nie mówią, nazwy kolumn nic nie mówią, data katalogu nie ma. No życzę powodzenia wtedy. Wiesz co, to ja trochę tak wejdę, bo dokładnie jest to, co Wojtek powiedział. Plus jak to masz to yyy to przeważnie masz dashboardy i tak dalej porobione na
takie zapytania. I tutaj y jeden znajomy CEO używa tego w taki sposób, tylko on ma zrobione dane porządnie, że on sobie wtedy siada, jak coś potrzebuje adhsorem, Pythonem i sobie generuje to po prostu, nie? Czyli nie potrzebuje naturalnego language do tego czy coś, tylko woli po prostu wziąć i napisać sobie kawałek Pythona. A ja bym tutaj zachęcał, że jeżeli ktoś ma taki problem, to faktycznie wiecie usiąść yyy z data analistami i stworzyć porządny data katalog, bo czy na przykład Sebastian zgodza się, że to jest y przyszłość, żeby robić takie zapytanie ad HW. Absolutnie tak tylko, że no to jest wygodne, tak? Ale bez lewia część firm nie jest w ogóle w miejscu, w którym wiesz możesz jako człowiek siąść i napisać SQLa bez znajomości doskonale tego data. Wrzucałem wam, że Snowflake ma konferencję i jak czytałem ogłoszenie to wychodzi, że właśnie obiecują, że wrzucisz do nas wszystkie dane i nasze ai rozpyka, nie? Ale ja jeszcze tego nie widziałem w praktyce. O ile wiesz, o ile doskonale właśnie będę się upierał, bo jeżeli masz na przykład kolumnę z tą walczę, bo według mnie dokładnie jest taki, ja zawsze powtarzałem, tak, jeżeli masz kolumnę z enumami, które nic nie mówią, to co to powie Aiowi? Tak, multishzota wtedy robisz.
Wiesz co, no według mnie to to jest selling point. Znaczy nie wiem, bo nie widziałem, ale takiej jednej firmy, co potrafi patrzeć w kryształowe kule i wszyscy ją teraz kupują, nie? Bo ja jestem tego samego, jestem tego samego zdania, no bo ja jak rozmawiałem właśnie z firmami kiedykolwiek, to jak one mówiły jeszcze kiedyś, że chcą robić jakieś tam data analytics albo potem, że AI i tak dalej, to ja mówiłem macie dane poukładane, bo bez tego to nie pójdzie. Nie, to się nie jestem taki przekonany teraz, jak tak o tym mówicie. Wyobraźcie sobie, że jakaś firma taka, która na przykład ma to A service i po prostu wytrenowała model na tych wszystkich patologiach, które ludzie wprowadzają do swoich modeli danych, na tych wszystkich skrótach myślowych, czy teraz jak masz jedną firmę A i drugą firmę B po drugiej stronie planety, to czy jak oni źle to projektują, czyli właśnie używają pewnych skrótów i antypaternów, to czy przypadkiem nie używają bardzo podobnych antypaternów, czy nie da się za pomocą masy, czyli ilości takich danych wpuszczonych do takiego modelu to również te paterny, te antypaterny złapać. Znaczy tak jak mówię firma od kuli Palantir nazwijmy przynajmniej tak jak ja rozumiem ich produkt oni dokładnie to robią tak z jakąś tam wkładem ludzi i tak dalej więc to jest możliwe tylko ja nie widziałem tego 700 inżynierów zatrudnionych po drugiej stronie globalu wszystko zrobi.
Natomiast słuchajcie, z uśmiechem, natomiast mi chodzi o taki przypadek, że wiesz, rzucam tak. Pierwsze co mi przyjdzie do głowy, masz user state opisany cyferkami i masz tych cyferek 15. No krzyżyk na drogę. Masz kolumnę typu updated, patrzy w historię querent na tej bazie. Ty updated 2ed. Tak, to się da. Znaczy wiesz co, ja tutaj akurat się zgodzę z Sebastianem, że to to się da wywnioskować. Nie widziałem, żeby ktoś to robił, ale to się da wywnioskować, nie? Jeżeli będziesz widział co się dzieje na tej bazie danych. Historia kwens czym ktoś coś joinował. Może jakimś ale ja ci powiem, że na przykład ciekawsza rzecz tylko nie wiem czy ktoś to robi. Może ktoś napisze, bo oczywiście, że my nie widzimy tego wszystkiego, nie, ale na przykład my robiliśmy takie rzeczy jak jakieś weryfikacje semantyczne bazy danych po deploymentach i w ogóle się wszystko zgadza, jak ludzie wprowadzają i tak dalej, nie? I to też jest ciekawe. Nie wiem czy ktoś to robi w ogóle jakoś bardziej automatycznie w tej chwili. Panowie, mamy 9ać, więc ja to się zgadzam z Sebastianem, że pewnie jest tam gdzieś jakiś produkt do zrobienia i on pewnie miałby zastosowanie. Mamy 9:30. Nie wiem jak wy, ja nie przedłem przez wszystkie swoje notatki. Sporo tego. Po jednym wniosku końcowym. Słuchajcie, jakie jakie przemyślenia, Sebastian? No przepalamy
cały czas tą kasę na te LLM. liczymy, że tu złapiemy tego tego grala czy tego silver bulleta. Mało żeśmy dzisiaj bardzo powiedzieli, bo chyba tylko ten jelly fish na temat tego narzędzia albo sposobów na to, żeby faktycznie weryfikować tą tą produktywność i tą zmianę. Mało też powiedzieliśmy na temat takich przypadków, kiedy był jakiś case, który zupełnie zmienił flow, czyli nagle weszło narzędzie LMowe i robimy coś już zupełnie inaczej. I w sumie tylko mówiliśmy o tych narzędziach, co do których wiemy, że są w jakimś stopniu używane, ale nie powiedzieliśmy też o tych sytuacjach, kiedy ktoś się sparzył, czyli nie zrobyliśmy takiej antyreklamy, że no coś jest ewidentnie do dupy albo albo albo po prostu nie bank produkt, gdzie wyciekło bardzo dużo rzeczy na przykład tak albo obiecuje i po prostu nie dostarczał klucze builder aj dobrze ale słuchajcie czas nam się skończył ja bym pomyślał ja bym powiedział tak że jest bardzo dużo marketingu wokół tego wszystkiego i bardzo dużo FOMO zbudowane. Ja bym powiedział, wiecie, hold your horses, to są narzędzia, one mogą wspomóc, ale też z drugiej strony z mojego doświadczenia mamy do czynienia z ludźmi, którzy też mają proces adaptacji tych narzędzi. To nie jest tak, że wiecie wszyscy inżynierowie od jutra
będą korzystać z tych narzędzi, którzy, które wymieniliśmy i zrobią to dokładnie w taki sam sposób. Dużo edukacji jest też potrzebne. Dużo jakiegoś wiecie jakiś od górnych inicjatyw, oddolnych inicjatyw bardzo dobrych też, bo to są bardzo dużo fajnych pomysłów też pączkuje, więc ja bym powiedział bardzo dużo pracy przed nami tak naprawdę. Ja tylko powiem, że ja obserwując trochę tak z boku muszę wejść do areny, jak to mówi Nawal, ale ja widzę, że powoli robią się takie klastry, wiesz, używania, nie? Na przykład kodowanie, notatki, coś tam, nie? I w tych klastrach chyba następuje w końcu wybieranie jakichś zwycięzców powoli albo takich, którzy tam zaczynają dominować, nie? To jest jeszcze wszystko się rusza i tak dalej. No ale w każdym klasie jeszcze może możesz zawalczyć, wiesz? Tak, nie, ale wiesz, zaczynają być takie casy, wiesz, na przykład, bośmy o jakiejś pracy innej, bo to było w kontekście def, nie, ale jakaś praca dookoła marketingu, tego typu rzeczy, nie? już chyba przeszło tam do poziomu narzędzi, które już jakoś to robią i tylko i już na przykład duzi to opędzają. Wiesz, ale tutaj chciałem się odnieść do tego, że na przykład jest bardzo dużo obietnic, które które są ogłoszone nawet przez
bardzo znane osoby, tak? Czyli na przykład CEO, Replita, że w ogóle od teraz wszystkie aplikacje będziemy tworzyć rozmawiając z telefonem. No słuchajcie, pół roku, rok później no nie tworzymy aplikacji rozmawiając w ten sposób zwrapujemy to w ten sposób, że rozmawiamy o takich firmach w ostatnim naszym Brewu, które wyszło w tą środę. Jest tam case takiej firmy Builder AI, globalny sukces od Indii do Stanów Zjednoczonych, UK inwestycje od Microsoftu i innych. Warto posłuchać. Aia powiedział, że za trzy miesiące już nie będzie deweloperów, tylko on powiedział dwa miesiące temu, więc już odliczajcie dni. Dobrze, bo będą wakacje i pojad. Wszyscy idą na wakacje. O to chodziło. Okej, dobra. Dzięki bardzo. Miło było pogadać jak zawsze. Dzięki wszystkim, którzy wrzucili nam komentarze. You're great. Jeszcze więcej prosimy tego na przyszłość. Pozdrawiamy wszystkich, którzy nas słuchają z odsłuchu. Również jeżeli ktoś będzie miał problemy ze znalezieniem jakichś linków do tych narzędzi, o których żeśmy mówili, to piszcie w komentarzach. Piszcie w komentarzach. Dokładnie. Tak. Zapraszamy na ostatnie bro, które wyszło bardzo świeżo teraz niedawno. Dużo ciekawych rzeczy. Yyy, wkrótce będzie następne, bo się dużo dzieje i tyle. Tym optymistycznym akcentem kończymy piąteczek. Miłego weekendu. Dziękuję.
