Ce agenți de coding, pentru cine, cu ce acces. Unelte precum Claude Code, Codex sau Copilot și MCP, acolo unde are sens.
Te pot ajuta în trei feluri.
Sunt arhitect software, cu treisprezece ani în software, ultimii trei cu AI în producție: agenți, retrieval, automatizarea codului, evals. Aceleași trei servicii, pe limba echipei tale.
Nu ești o firmă de software? Citește varianta pentru firma ta.
AI pe înțelesul tău
Consultanță AI
Planul AI: două-trei săptămâni, un plan, o arhitectură și o specificație din care echipa ta poate construi.
Cunoștințele și timpul meu, puse la dispoziția echipei și a produsului. Apeluri și e-mailuri cu tech lead-urile și inginerii tăi, până înțeleg codebase-ul, procesul de livrare și produsul. Apoi un plan, o arhitectură și o specificație din care echipa ta poate construi.
Ce primești
- Un plan: unde își are locul AI-ul în produs și în workflow, și unde nu.
- O arhitectură și o specificație de implementare: interfețe, flux de date, scenarii de eșec, evals.
- O radiografie a setup-ului tău: ce agenți, ce acces, cine rulează ce.
- Configurare împreună cu echipa: fișiere de reguli per repo, puncte de control la review, verificări în CI.
Cum decurge
Înțelegerea contextului.
Un apel introductiv gratuit, apoi apeluri cu tech lead-urile și inginerii, o privire peste repo și pipeline.
Ce merită făcut.
Ideile ordonate după valoare și risc, iar cele slabe eliminate.
Plan și specificație.
După două-trei săptămâni: planul, arhitectura, felul în care se evaluează.
Configurare și sfaturi.
Configurez uneltele împreună cu echipa ta și rămân la dispoziția ta.
De exemplu
Dacă merită construit feature‑ul AI pe care îl cere toată lumea.
De ce asistentul merge în demo, dar nu în producție.
Ce intră în CI și ce rămâne la un reviewer uman.
Dacă documentația și datele tale pot susține un asistent AI care răspunde din baza de cunoștințe, cu RAG făcut cum trebuie.
Cum îți dai seama că un feature s-a degradat, înainte să observe un client.
O aplicație construită cu AI pe care nu o mai poate întreține nimeni și în care nu mai are nimeni încredere.
Cum atragi de partea ta o echipă sceptică, fără un mandat de sus.
Se poate încheia și cu: cumpără unealta sau nu face nimic încă. Consultanța se oprește la plan. Dacă vrei să fie construit, urmează următorul serviciu.
Construit, apoi ținut în funcțiune
Implementare AI, cap‑coadă
Același început, apoi construiesc. O primă versiune funcțională în săptămâni, nu în luni (un MVP, dacă preferi cuvântul), îmbunătățită cât timp e folosită, apoi consolidată și predată.
Ce primești
- Un sistem funcțional în producție, în cloudul tău și pe conturile tale.
- Cod în repository-urile tale, verificat prin review la fel ca tot codul tău.
- Evals, trace-uri și dashboard-uri, ca să vezi ce face când nu îl supraveghează nimeni.
- O sesiune de predare și documentație, ținută apoi la zi pe măsură ce produsul tău evoluează.
Cum decurge
Mai întâi înțelegerea.
Codebase-ul, fluxurile, constrângerile, primul lucru care merită făcut.
Scope și design.
Interfețe, date, permisiuni, scenarii de eșec, ce înseamnă „gata”.
Livrarea unei versiuni.
Săptămâni, nu luni, în spatele unui feature flag, cu măsurători.
Consolidare și predare.
Evals, observabilitate, documentație, apoi o rulează echipa ta.
De exemplu
AziReview-urile așteaptă o zi după un senior.
În schimbO primă trecere în câteva minute; seniorul citește restul.
AziAceeași categorie de bug ajunge în producție în fiecare trimestru.
În schimbVerificări în CI care îți cunosc regulile.
AziOnboarding-ul înseamnă săptămâni de întrebat omul care știe.
În schimbUn agent AI pe codebase, care răspunde indicând fișierul.
AziUtilizatorii parcurg zece ecrane ca să facă un singur lucru.
În schimbCer ce vor, iar un asistent face asta în produsul tău și își amintește cum preferă fiecare.
AziAnaliștii stau la coadă la echipa de date.
În schimbUn agent de date care rulează interogări read‑only într-un sandbox.
AziDocumentația și testele rămân în urma release-ului.
În schimbAmbele generate odată cu modificarea și trecute prin review.
AziUn feature livrat fără să poți vedea dacă se degradează.
În schimbO suită de evals și un dashboard.
AziAI-ul e un autocomplete mai bun, pe un codebase pe care nu îl cunoaște.
În schimbÎntâi asistent, apoi implementator, apoi agenți care închid tichetul după regulile tale.
Data residency și confidențialitate, din proiectare
- Cloudul tău, conturile tale, repository-urile tale. Privilegii minime pentru fiecare componentă.
- Fără antrenare pe datele tale și rezidență în Europa atunci când e o cerință: regiuni, modele sau servere proprii.
- Ce nu îi trebuie modelului, modelul nu vede niciodată.
- Aprobare umană pentru orice e ireversibil; sandbox-uri pentru codul generat; evals în CI, trace-uri în producție.
- GDPR scris în specificație, nu lipit pe la final.
Găsit de oameni și de AI
Creare site, cap‑coadă
Mai rar pentru o firmă de software, dar se întâmplă: un site de prezentare, un site de documentație, o pagină de lansare. Cap-coadă, în timp ce echipa ta livrează produsul.
Ce primești
- Un site static, rapid, pe domeniul tău, într-un repository al tău.
- Conținut pe care marketingul îl poate schimba fără tichet către engineering.
- SEO tehnic și GEO (vizibilitate în ChatGPT și în căutările AI), mentenanță lunară.
Cum decurge
Scope și aspect.
Ce trebuie să spună site-ul și cui.
Construire și lansare.
Build static, domeniul tău, hosting-ul tău. Câteva săptămâni.
Mentenanță lunară.
Conținut, remedieri și modificări mici.
De exemplu
Un site de prezentare pentru care echipa de produs nu are niciodată timp.
Un site de documentație pe care motoarele de căutare și asistenții AI îl pot citi cu adevărat.
O pagină de lansare live luna aceasta, nu trimestrul viitor.
Un site refăcut static, scos de pe un CMS în care nu se mai loghează nimeni.
Să fii citat atunci când cineva întreabă un asistent AI despre categoria ta.
Core Web Vitals care nu mai sunt verzi.
Analytics fără cookie-uri și fără banner de consimțământ.
O a doua limbă, cu hreflang, făcută cum trebuie.
Totul este al tău: codul, conturile, domeniul, conținutul și documentația.