Dlaczego to szkolenie?
Dzień 1:
AI-Assisted Coding
Intensywne szkolenie, które zmieni Twój IDE w centrum dowodzenia agentami. Zapomnij o klepaniu boilerplate, ręcznym tworzeniu dokumentacji czy żmudnym pisaniu testów.
Podczas tego dnia nauczysz się tzw. System 1 Thinking w pracy z AI – szybkiego, intuicyjnego kodowania, gdzie AI działa jak Twój „exoskeleton”, dając Ci supermoce.
Nie jest to jednak szkolenie “Vibe Coding”! Pokażemy czym jest “Vibe Engineering” oraz jak przyspieszyć pracę zachowując kontrolę nad jakością i bezpieczeństwem kodu (wymagana jest zatem dobra znajomość przynajmniej jednego języka programowania).
Będziemy pracować na żywym organizmie, dostaniesz dostęp do repozytorium z „brudnym” kodem (Brownfield Project z aplikacją AI Chatbota), który wspólnie wyczyścimy, naprawimy i rozbudujemy o nowe funkcje, używając Agentów AI jako partnerów (Pair Programmer). Nie tylko więc nauczymy się używać AI do programowania ale zahaczymy o podstawy budowy aplikacji używających OpenAI SDK.
W tym kursie skupimy się na narzędziach IDE z interfejsem graficznym i ich AI supermocach, zaczynając od autocomplete, inline edit, przez analizę kodu, research i planowanie, aż po autonomicznych agentów AI z dostępem do narzędzi (web search, docs/RAG, browser, terminal, MCP, itd.) oraz ich personalizację (rules, AGENTS.md, Skills, itp.).
Jeśli interesują Cię bardziej agenci CLI w terminalu, agenci w chmurze, AI w procesach CI/CD (np. Code Review) oraz automatyzacja pracy wielu agentów, zapraszamy na dzień drugi szkolenia – “Agenci CLI i AI w chmurze”.
Jakie IDE? 🤔
Zależnie od Waszych odpowiedzi w ankietach wysłanych przed szkoleniem, wybierzemy główne IDE i wtyczki użyte na szkoleniu. Jako bazę proponuję GitHub Copilot (jako standard rynkowy dostępny w wielu IDE, od VSCode, przez InteliJ, po Xcode), ale w zależności od preferencji grupy pokażemy też w akcji 1-2 alternatywy (np. Cursor, Google Antigravity, Zed).
Nie używamy VM. Pracujesz lokalnie na swoim sprzęcie. Przed szkoleniem dostajesz instrukcję i checklistę instalacji.
Jakie języki programowania? 💻
Jako bazę do przykładów proponuję TypeScript jako najbardziej uniwersalny i powszechnie używany full-stack. Jednak na bazie ankiet przed szkoleniem i preferencji grupy udostępnię również repo i przykłady w 1-2 innych językach (np. Python, Rust, Java) i postaram się w trakcie szkolenia pokazać różnice. Same ćwiczenia możesz więc wykonywać w języku najbardziej dla Ciebie wygodnym. Większość zasad pracy z AI i narzędzi AI działa podobnie we wszystkich popularnych językach.
❗Wymagania:
- własny laptop umożliwiający komfortową pracę z kodem,
- zainstalowane środowisko (Node.js 22+ i Python 3) i wybrany IDE,
- konto GitHub (najlepiej prywatne lub z uprawnieniami do tworzenia repo i push do publicznych repo),
- aktywna subskrypcja w minimum jednym narzędziu AI (rekomendujemy GitHub Copilot, lub alternatywnie Google AI Pro, Cursor, Windsurf, Zed, Junie).
(Na szkoleniu udostępnię klucz API do OpenRouter z ograniczonym dostępem do tanich modeli (jak Gemini Flash, GLM 4.7 czy DeepSeek), jednak głównie pod kątem aplikacji AI nad którą będziemy pracować i jako backup. Wymagane jest używanie własnych tokentów / kredytów do LLM.)
Dzień 2:
Agenci CLI i AI w chmurze
Jeśli używasz już Copilota do pisania kodu lub Cursor Tab do autocomplete, czas wejść na wyższy poziom i też zostać managerem!
To szkolenie o System 2 Thinking – powolnym, przemyślanym planowaniu i delegowaniu zadań autonomicznym Agentom AI. Nauczysz się, jak wyjść z IDE do terminala i zmusić AI do pracy w tle. Pokażemy Ci tzw. „Ralph Loop” (autonomiczną pętlę bash), tworzenie testów integracyjnych z bazą danych (z użyciem Skills) oraz magię Cloud Agents, którzy napiszą kod kiedy śpisz lub zrobią Code Review, zanim wrócisz z kawy. 😉
Nie jest to jednak szkolenie “Vibe Coding”! Pokażemy czym jest “Vibe Engineering” oraz jak przyspieszyć pracę zachowując kontrolę nad jakością i bezpieczeństwem kodu (wymagana jest zatem dobra znajomość przynajmniej jednego języka programowania).
Będziemy pracować na żywym organizmie, dostaniesz dostęp do repozytorium GitHub z „brudnym” kodem (Brownfield Project z aplikacją AI robiącą transkrypcję audio), który wspólnie wyczyścimy, naprawimy i rozbudujemy o nowe funkcje, w pełni delegując pracę do Agentów AI w terminalu oraz w chmurze. Nie tylko więc nauczymy się używać AI do programowania ale zahaczymy o podstawy budowy aplikacji używających modeli STT (Speech to Text) i OpenAI SDK.
W tym kursie skupimy się na narzędziach CLI w terminalu i procesach CI/CD oraz agentach w chmurze. Jeśli interesuje Cię bardziej programowanie w Twoim ulubionym IDE, zapraszamy na szkolenie “AI-Assisted Coding”, które odbywa się dzień przed tym szkoleniem.
Jakie CLI i CI/CD? 🤔
Zależnie od Waszych odpowiedzi udzielonych w ankietach wysłanych przed szkoleniem wybierzemy 1 główne CLI oraz 1-2 dodatkowe. Do wyboru są Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, Cursor CLI a ostatnio także GitHub Copilot CLI, a z open source np. OpenCode, Aider lub Goose. Część z nich pozwala na używanie klucza API bez subskrypcji, musicie jednak zadbać o zapas tokenów przed szkoleniem (wyślemy instrukcję).
Natomiast jako repo i CI/CD użyjemy GitHub, jako najbardziej popularny i najlepiej zintegrowany z wszystkimi narzędziami oraz GitHub Copilot jako główny agent w chmurze. Zależnie od wyników ankiet możemy zahaczyć o 1-2 dodatkowe narzędzia w chmurze, np. Cursor BugBot, Codex lub Gemini Code Assist. Na ile czas pozwoli.
Wszystkie te narzędzia mają bardzo zbliżone funkcjonalności i poznanie jednego pomoże w późniejszej pracy z innymi. W razie potrzeby mogę dostarczyć wskazówki i materiały dotyczące integracji agentów CLI w Jenkins albo o GitLab Duo, nie będzie to jednak przedmiotem szkolenia.
Nie używamy VM. Pracujesz lokalnie na swoim sprzęcie. Przed szkoleniem dostajesz instrukcję i checklistę instalacji.
Jakie języki programowania? 💻
Jako bazę do przykładów proponuję TypeScript jako najbardziej uniwersalny i powszechnie używany język full-stack. Jednak na bazie ankiet przed szkoleniem i preferencji grupy udostępnię również repo i przykłady w 1-2 innych językach (np. Python, Rust, Java) i postaram się w trakcie szkolenia pokazać różnice. Same ćwiczenia możesz więc wykonywać w języku najbardziej dla Ciebie wygodnym. Większość zasad pracy z AI i narzędzi AI działa podobnie we wszystkich popularnych językach.
❗Wymagania:
- własny laptop umożliwiający komfortową pracę z kodem,
- zainstalowane środowisko (Node.js 22+ i Python 3) i wybrane CLI,
- konto GitHub (najlepiej prywatne lub z uprawnieniami do tworzenia repo i push do publicznych repo),
- aktywna subskrypcja w minimum jednym narzędziu AI (rekomendujemy GitHub Copilot, lub alternatywnie Google AI Pro, Claude Code, Cursor, Codex/ChatGPT, Z.ai Coding Plan) i zapas tokenów do wykorzystania!
(Na szkoleniu udostępnię klucz API do OpenRouter z ograniczonym dostępem do tanich modeli (jak Gemini Flash, GLM 4.7 czy DeepSeek + model STT), jednak głównie pod kątem aplikacji AI nad którą będziemy pracować i jako backup. Wymagane jest używanie własnych tokentów / kredytów do LLM.)
