46%
kodu w repozytoriach używających Copilota jest generowane przez AI.
GitHub, 2025
Produkty i Platformy
AI w procesie wytwarzania, bez bałaganu.
Twoi programiści już używają narzędzi AI. My pomagamy wybrać te właściwe, postawić zabezpieczenia jakości i zmierzyć, czy naprawdę przyspieszają pracę. Bez zgadywania, bez ogłoszeń na Slacku, których nikt nie czyta.
Twój zespół już używa AI. Pytanie, czy to pomaga.
W wielu repozytoriach połowa kodu jest teraz generowana przez AI. Każdy doświadczony programista w Twoim zespole testuje jakiegoś asystenta. Ale większość firm nie ma pojęcia, które narzędzia wybrać, nie ma wspólnych standardów i nie potrafi powiedzieć, czy to wszystko w ogóle przyspiesza dostarczanie. My to naprawiamy. Wprowadzamy praktyki, które sprawiają, że narzędzia AI działają porządnie: właściwe narzędzia dla Twojego kodu, kontrole jakości, które łapią to, co AI przeoczy, i jasne metryki, dzięki którym wiesz, czy inwestycja się zwraca.
W liczbach
AI już jest w Twoim kodzie. Sztuką jest dobre zarządzanie tym.
Zyski produktywności są realne dla zespołów, które robią to porządnie. Marnotrawstwo jest realne dla tych, które nie robią tego porządnie.
55%
szybsze ukończenie zadania przez programistów używających asystentów AI w kontrolowanych badaniach.
GitHub research, 2025
90%
firm z Fortune 100 zaadoptowało GitHub Copilota.
GitHub, 2025
60–75%
programistów używających asystentów AI raportuje wyższą satysfakcję i mniej frustracji.
GitHub research, 2024
Co dostajesz
Praktyczny zestaw: właściwe narzędzia, kontrole jakości, wspólne standardy i jasne metryki w Twoim zespole inżynierskim.
Wdrożenie narzędzi, których Twój zespół naprawdę używa
Wybieramy właściwe asystenty dla Twojego kodu, konfigurujemy je porządnie i przeprowadzamy wdrożenie tak, by programiści faktycznie je przyjęli. Nie ogłoszenie na Slacku i nadzieja.
Kontrole jakości dla kodu generowanego przez AI
Zestawy testów, zabezpieczenia przed regresją i procesy przeglądu, które łapią to, co AI przeoczy. By szybkość nie szła w parze z błędami.
AI w przeglądzie kodu i testowaniu
Automatyczne podsumowania, skanowanie bezpieczeństwa i wykrywanie regresji wbudowane w Twój proces. Przydatne sygnały, nie szum.
Wspólne standardy między zespołami
Wspólne biblioteki promptów, wytyczne kodowania i dobre praktyki, które działają dla każdego zespołu. Nie osobiste sztuczki, które rozumie tylko jedna osoba.
Pomiar produktywności, który się broni
Jasne metryki przed i po: jak szybko dostarczane są funkcje, jak często wdrożenia psują się, jak długo trwa naprawa. Realne liczby dla zarządu.
Bezpieczeństwo i zgodność pod kontrolą
Prywatność kodu, przegląd wyjścia modeli i kontrola dostępu postawione przed wdrożeniem. Przegląd bezpieczeństwa przechodzi za pierwszym razem.
Dlaczego Codino
- Mierzymy, nie zgadujemy. Każdy projekt zaczyna się od metryk wyjściowych i kończy dowodem, że liczby się ruszyły. Nie obietnice dostawców, tylko Twoje liczby.
- Seniorzy, którzy wciąż kodują. Ludzie prowadzący Twój projekt to ci, którzy wiedzą, co znaczy debugować kod generowany przez AI o północy.
- Bez przywiązania do narzędzi. Copilot, Cursor, Claude Code, Cody. Wybieramy to, co pasuje do Twojego stacku, nie to, co pasuje do umowy partnerskiej.
- Twój zespół jest samodzielny, gdy odchodzimy. Standardy, dokumentacja i monitoring wbudowane od początku. Nie dokument przekazania, którego nikt nie przeczyta.
- Z siedzibą w UE, prywatność domyślnie. Kod zostaje w UE, kontrola dostępu jest rygorystyczna, a Twoje IP chronione od pierwszego dnia.
- Szczerość o tym, co nie działa. Jeśli narzędzie spowalnia Twoich seniorów, mówimy to wprost i naprawiamy. Nie udajemy, że wszystko jest w porządku.
Jak dostarczamy
Od audytu do inżynierii wspieranej przez AI w skali. Zwykle 12 do 16 tygodni pełnego wdrożenia.
- 01
Audytujemy
Patrzymy, jakich narzędzi zespół już używa, gdzie jest tarcie i co naprawdę spowalnia dostarczanie. Dostajesz jasny plan uszeregowany pod kątem wpływu.
- 02
Uruchamiamy pilotaż
Jeden zespół, w pełnym zakresie. Konfiguracja narzędzi, kontrole jakości, standardy, pomiar. Udowadniamy, że podejście działa na realnym kodzie, zanim wdrożymy dalej.
- 03
Budujemy platformę
Wspólne biblioteki, wytyczne i monitoring, które pozwalają zyskom przenieść się na kolejne zespoły. Nie tylko jeden zespół pracujący lepiej.
- 04
Skalujemy
Wdrożenie w szerszej organizacji inżynierskiej z podręcznikiem i metrykami. Wychodzimy zostawiając praktyki w rękach Twojego zespołu.
Co się zmienia, gdy narzędzia AI naprawdę działają
Umów audyt inżynierskiZespół dostarcza szybciej i można to udowodnić
Czas dostarczania i częstotliwość wdrożeń poprawiają się, mierzone wobec Twojego własnego punktu wyjścia. Nie obietnica dostawcy, tylko Twoje liczby.
Przegląd kodu przestaje być wąskim gardłem
Automatyczne podsumowania i kontrole jakości zamieniają przegląd z kolejki oczekującej w szybką pętlę informacji zwrotnej.
Jakość się trzyma albo poprawia
Kontrole i testy łapią to, co kod generowany przez AI pomija. Zyski szybkości nie odbywają się kosztem problemów na produkcji.
Kolejne narzędzie AI integruje się płynnie
Twoja konfiguracja jest zbudowana tak, by przyjmować nowe asystenty i modele w miarę ich pojawiania się. Nie przebudowujesz wszystkiego co pół roku.
Policz wpływ
Wpisz wielkość zespołu, zobacz potencjał.
Zgrubny, ale uczciwy szacunek tego, ile porządne narzędzia AI mogłyby uwolnić. Dostosuj suwaki do swojej sytuacji.
Monthly savings
zł140,000
Annual savings
zł1,680,000
FTE-equivalents freed
4.0
Assumptions and methodology
- Zysk produktywności to efektywny wzrost wyników, nie linie kodu. Mierzymy go pod kątem szybkości dostarczania i jakości podczas wdrożenia.
- Domyślne 20% jest konserwatywne. Badania raportują 30–55% na konkretnych zadaniach, ale zyski w skali całej firmy są zawsze mniejsze.
- Całkowity koszt obejmuje pensję, benefity i koszty pośrednie. Nie tylko pensję netto.
- Oszczędności to uwolnione moce przerobowe pod nową pracę, nie etaty do zmniejszenia.
- Pomijamy licencje narzędzi, szkolenia i koszt wdrożenia. Te elementy wyceniamy osobno.
Wybrane projekty
Ostatnie projekty, w których dostarczaliśmy produkt obok lepszych praktyk inżynierskich.
Pathship
Pathship to platforma do nauki w czasie rzeczywistym dla klientów korporacyjnych, która wspiera rozwój ich biznesu. AI rozpoznaje, jak bardzo zaangażowani są uczący się.
Zobacz case study
Nextbike
Nextbike jest najpopularniejszą platformą wynajmu rowerów w Polsce, działającą w największych miastach w kraju.
Zobacz case studyCo klienci mówią o nas
Todd Gibson
VP of Product
"Working with Codino has been exceptional. Their dedication to our project's success was unparalleled. From meticulous attention to detail to proactive problem-solving, they consistently exceed our expectations."
Pathship
Peter Holc
CTO
"The team showcased best practices in code quality and architecture, leading to scalable and maintainable solutions. The team was exceptionally responsive to feedback throughout the development process. Regular check-ins and review meetings facilitated an open line of communication, allowing for iterative adjustments based on our needs. They felt like our employees - they were perfectly mixed into our culture and working style."
Nextbike Polska
Jak pracujemy
Nasz sposób pracy z Tobą
Zasady, które stosujemy w każdym projekcie.
- 01Najpierw słuchamy
Zaczynamy od Twojego procesu, nie od naszej listy narzędzi.
Warsztat z zespołem inżynierskim, mapujący obecne narzędzia, punkty tarcia i to, co naprawdę spowalnia dostarczanie. Wychodzisz z uporządkowanym planem.
- 02Ustalamy jasne cele
Definiujemy, co znaczy „lepiej", zanim zaczniemy.
Wyjściowe metryki i cele ustalone na starcie. Dzięki temu na końcu możemy pokazać, czy się poprawiło, a nie się o to spierać.
- 03Pracujemy razem
Doświadczeni inżynierowie obok Twojego zespołu.
Pracujemy ramię w ramię z Twoimi programistami, a nie jako osobny konsulting. Wiedza przenosi się w trakcie pracy.
- 04Najpierw udowodnij
Jeden zespół działający porządnie w 4 do 6 tygodni.
Zaczynamy od pilotażu. Widzisz, czy zyski są realne, zanim wdrożenie obejmie wszystkich.
- 05Zostawiamy samodzielnych
Twój zespół jest właścicielem, gdy odchodzimy.
Standardy, dokumentacja i monitoring wbudowane od początku. By zespół, który to dalej prowadzi, miał wszystko, czego potrzebuje.
Inżynieria wspierana przez AI, wyjaśniona
Wybieramy to, co pasuje do Twojego kodu, potrzeb bezpieczeństwa i sposobu pracy zespołu. Copilot, Cursor, Claude Code, Cody. Wszystkie pojawiają się w naszych projektach. Wybieramy na podstawie testów, nie umów partnerskich.
Przegląd prywatności kodu, kontrola wyjścia modeli i wdrożenia w regionach UE domyślnie. Pomagamy postawić polityki i zabezpieczenia techniczne przed wdrożeniem, a nie po wycieku.
Może, na krótko. Mierzymy to uczciwie i dostrajamy, aż zysk staje się realny. Doświadczeni programiści z właściwą konfiguracją widzą kumulujące się korzyści, a nie tarcie.
Szybkość dostarczania, jakość wdrożeń i czas naprawy, mierzone przed i po. Plus opinia zespołu. Nie polegamy na obietnicach produktywności od dostawców.
Tak. Bezpieczeństwo narzędzi, przegląd wyjścia modeli, kontrola dostępu i kwestie RODO są częścią wdrożenia. Pracujemy z Twoim zespołem bezpieczeństwa, a nie wokół niego.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Skontaktuj się
Maciej Roman|CEO i współzałożyciel