Flutter
Unity
Infoshare
FlutterE2E
Aplikacja konferencyjna dla eventu IT — agenda, mówcy, networking i obsługa offline.
AI-Augmented Mobile Developer4+ lata komercyjnego programowania. Pracuję z agentami AI codziennie.
Dostarczam software szybciej, bo pracuję z AI codziennie — nie od święta.
Komercyjnie programuję we Flutterze i Unity. W ostatnim roku przebudowałem swój workflow wokół agentów AI — Claude Code z własną konfiguracją, hookami i skillami siedzi w moich projektach na co dzień. Szukam roli lub kontraktu, w którym to przyspieszenie ma znaczenie.
- Produkcyjny kod we Flutterze (Dart) i Unity (C#)
- Claude Code: własny config, hooki, skille, subagenty
- Inżynier Informatyki · Angielski techniczny B2/C1
Jak pracuję — AI w codziennym workflow
Cztery konkretne obszary, w których AI siedzi w moim codziennym warsztacie. Nie chodzi o wklejanie pytań do czatu — chodzi o pełen toolkit: agenty w pętli, własne narzędzia, hooki egzekwujące standardy projektu, automatyzacje wokół review i CI.
AI-assisted development jako codzienność
- Claude Code jako daily driver — używam go do większości zadań programistycznych: implementacji, debugowania, eksploracji obcych baz kodu, refaktoringu.
- Własna konfiguracja — settings, permissions, custom slash commands, skille i subagenty dopasowane do moich projektów.
- Praca z agentem w pętli — planowanie zadania, delegowanie eksploracji do subagentów, weryfikacja outputu, iteracja. Nie „czat" — kontrolowany workflow.
- Świadomość ograniczeń modeli — wiem, kiedy LLM się myli, jak to wykryć i jak ustawić proces, żeby błędy nie przeciekały do produkcji.
Agenty i skrypty wspierające SDLC
- Subagenty wyspecjalizowane — code reviewer, eksplorator kodu, planner, tester. Każdy z innym promptem systemowym i innym scopem narzędzi.
- Hooki projektowe — egzekwowanie konwencji, blokowanie ryzykownych operacji, automatyczne formatowanie/lint przed commitami.
- MCP (Model Context Protocol) — korzystanie z gotowych serwerów MCP do integracji z narzędziami zespołu.
- Slash commands i skille — odzwierciedlają powtarzalne workflow'y zespołu (review PRa, generowanie testów, przygotowanie release notes).
Automatyzacje wokół buildu i CI/CD
- Triage błędów i regresji — agent czyta logi CI, sugeruje przyczynę, czasem proponuje fix.
- Automatyczne opisy zmian — generowanie czytelnych release notes / changelogów z diffów i commitów.
- AI-assisted review PRów — pierwsza warstwa sprawdzania (styl, oczywiste błędy, brakujące testy) zanim zobaczy go człowiek.
- Automatyzacja powtarzalnych operacji repo — bumpowanie zależności, generowanie scaffoldów, codemody, masowe refactory z weryfikacją.
Generowanie kodu i feature'ów end-to-end
- Pipeline „brief → działający moduł" — z jasnym etapem weryfikacji (testy, type checks, manualny review) przed merge'em.
- Generatory komponentów / widgetów — według konwencji projektu, nie w stylu „jakkolwiek".
- Codemody i migracje — masowe zmiany w kodzie egzekwowane przez agenta, z testami pinującymi zachowanie.
- Dyscyplina — agent nie merguje sam; każdy output przechodzi przez review i build pipeline. AI przyspiesza, nie zastępuje odpowiedzialności.
Co umiem dowieźć
Najpierw to, w czym mam udokumentowane doświadczenie. AI tooling i procesy biznesowe — niżej, jako obszary, które aktywnie poszerzam.
Mobile development — Flutter / Dart
- aplikacje mobilne Android + iOS od zera i rozwój istniejących,
- responsywne i skalowalne UI, własne widgety, optymalizacja zasobów,
- zarządzanie stanem w Riverpod, Freezed, Dependency Injection, Clean Architecture,
- integracje REST API, Firebase, autoryzacja, sesje, dane offline-first,
- debugging na fizycznych urządzeniach, publikacja w Google Play / App Store.
- Flutter
- Dart
- Riverpod
- Freezed
- REST API
- Firebase
- Clean Architecture
- Android
- iOS
- Google Play
- App Store
Aplikacje interaktywne i gry — Unity / C#
- gry i narzędzia interaktywne, UI Toolkit / Canvas / responsive UI,
- integracje Firebase, REST API, Unity IAP,
- wzorce projektowe: State Machine, Pooling, Scriptable Object,
- separacja MonoBehaviour od czystej logiki C#, dbałość o czytelność i standardy,
- tworzenie edytorów i narzędzi designerskich.
- Unity
- C#
- UI Toolkit
- Firebase
- Unity IAP
- State Machine
- Pooling
- Scriptable Object
Wspólne dla obu stacków
- czytelność kodu, skalowalność architektury, długoterminowa utrzymywalność,
- pełen cykl życia produktu: planowanie → implementacja → testy → wdrożenie → utrzymanie,
- współpraca z developerami, testerami, project managerami, klientami.
Portfolio
Trzy linie kompetencji: komercyjne aplikacje mobilne w Honeti, własne projekty z programowania agentowego oraz warsztat AI — metodologia, którą wnoszę do każdego zespołu.
Portfolio komercyjne —
Jako Mobile Developer w Honeti — pełen cykl od planowania, przez implementację, testy i publikację, po utrzymanie.
- Flutter
- Dart
- Riverpod
- REST API
- Firebase
- Clean Architecture
- CI/CD
- Unity
Uprawnienia Budowlane
FlutterE2E
Aplikacja do nauki dla osób przygotowujących się do egzaminu na uprawnienia budowlane — testy, materiały, model subskrypcyjny dostępu do treści.
Gastro Ninja Klient
Unityrozwój i serwis
Aplikacja klienta końcowego w ekosystemie Gastro Ninja — platforma do zamawiania jedzenia na wynos i dostawę, w modelu podobnym do pyszne.pl / pizzaportal.
Programowanie agentowe — własne wdrożenia
AI jest częścią mojego procesu produkcji. Trzy żywe projekty, w których to widać.
Własna apka mobilna
- Flutter
- Firebase
- CI/CD
W końcowej fazie produkcji. Pełen pipeline CI/CD z udziałem agentów AI.
Własny OSS — narzędzie do lokalizacji
- TypeScript
- AGPL-3.0
- Web
Open-source w przygotowaniu publicznego release. Architektura format-faithful, AI translation przez własne klucze użytkownika.
buzzards-soft.com
- Next.js
- React
- i18n
Strona, którą czytasz, zbudowana z aktywną asystą agentów AI. Cały proces jest publicznie udokumentowany.
Warsztat AI — metodologia
To, co wnoszę do każdego zespołu — niezależnie od projektu.
Sprint-driven workflow z typowanymi sesjami
Każda zmiana zaczyna się od trwałego kontekstu — BRIEF.md, sprint file albo ADR — a nie od świeżego promptu. Każda sesja z agentem ma typ (planner / implementer / tester / reviewer) i jeden zadeklarowany deliverable. Reviewer ma read-only — nie zmienia kodu, tylko spisuje listę zastrzeżeń. Efekt: szybciej, ale wciąż z dyscypliną — agent nie merguje sam.
- BRIEF.md
- CLAUDE.md
- SPRINT_RULES.md
Konfiguracja Claude Code
Własne settings.json z permissions per projekt, custom keybindings, hookify rules z konkretnym hookiem, status line / powerline.
.claude/settings.json
Wyspecjalizowane subagenty
code-reviewer, sprint-implementer, sprint-tester, sprint-reviewer, codex-rescue. Każdy subagent ma osobne narzędzia, osobny prompt i osobny scope — nie jeden uniwersalny agent.
sprint-implementer / -tester / -reviewer
Custom slash commands i skille
Powtarzalne procesy SDLC zamknięte w polecenia, które uruchamia cały zespół, nie tylko ja — od planowania sprintu po review PR-ów.
/sprint-run · /sprint-plan
Integracje MCP w workflow
context7 (żywa dokumentacja libów), Playwright (weryfikacja UI w przeglądarce), Maestro (e2e dla mobile). Agent ma realne narzędzia w moim stacku, nie tylko wiedzę.
context7 · playwright · maestro
Persistent memory + bilingual rule
System pamięci z typami (user / feedback / project / reference) + meta-konwencja PL-conversation / EN-markdown egzekwowana przez sam workflow. Kontekst nie znika między sesjami.
PL conversation · EN markdown
Pełna kontrola workflow dla git
Agent pracuje na worktree albo feature branch, nigdy bezpośrednio na main. PR otwiera tylko wtedy, gdy go o to poproszę. Zaplanowany podział uprawnień: co robi agent, co robię ja, jak wpina się to w CI/CD. Pełna kontrola nad tym, co ląduje w gicie.
worktree · feature branch · PR on demand
Rozwój
Krótka lista tematów, które aktywnie pogłębiam — głównie po to, żeby rozszerzać warsztat agentowy poza sam kod produkcyjny. Sygnalizuję kierunek, nie sprzedaję tego jako usługi.
- Agenty wyspecjalizowane pod konkretne procesy w SDLC — automatyczny triage, generowanie testów regresyjnych, codemody na większą skalę.
- Pipeline'y RAG nad zamkniętymi bazami wiedzy — głównie pod kątem wewnętrznej dokumentacji projektów.
- Automatyzacja procesów biznesowych z warstwą LLM — n8n, Make.com — kojarzę narzędzia, dopiero zaczynam je poznawać.
Część rzeczy testuję na własnych projektach. Jeśli w Twoim zespole któryś z tych obszarów jest na mapie — dobrze trafiłeś.
O mnie
Programista z 4+ letnim doświadczeniem komercyjnym (Flutter, Unity), dla którego AI to warsztat, nie ciekawostka. Skupiony na dostarczaniu software'u — szybciej i czyściej dzięki narzędziom, które sam sobie konfiguruję. Wcześniej 14 lat w branży instalacji technicznych — przydaje się przy projektach łączących software z hardware'em.
Większość moich komercyjnych projektów to aplikacje mobilne we Flutterze (Honeti) — od pierwszej linijki kodu, przez integracje z REST API i Firebase, autoryzację, synchronizację danych i pracę offline, po publikację w sklepach i utrzymanie. Pracowałem też w Unity nad grami i aplikacjami interaktywnymi. W obu stackach kładę duży nacisk na czytelność kodu, skalowalność architektury i to, żeby projekt po latach nadal nadawał się do rozwoju.
W ostatnim roku mój workflow przeszedł zauważalną zmianę. Zacząłem traktować agenty AI jak narzędzie warsztatowe, a nie ciekawostkę. Claude Code stał się moim daily driverem — z konfiguracją dopasowaną do moich projektów. Część rzeczy, które wcześniej robiłem ręcznie (review, eksploracja obcych baz, codemody, scaffold), dzisiaj dzieje się szybciej, ale nadal pod moją kontrolą — agent nie merguje sam, każdy output przechodzi przez build i review.
Nie określam się jako „AI Specialist".
Określam się jako programista, który świadomie używa AI w codziennej pracy — i który dzięki temu dostarcza więcej.
To jest różnica, na której mi zależy: track record mam w pisaniu produkcyjnego kodu — AI jest sposobem, w jaki ten kod powstaje teraz szybciej.
Zanim zacząłem programować zawodowo, przez 14 lat pracowałem jako elektryk i instalator systemów CCTV, alarmowych, p.poż. i smart home. Dla większości projektów programistycznych ten background jest neutralny. W projektach łączących software z fizycznym światem — IoT, smart buildings, automatyka — daje mi perspektywę, której nie ma czysty programista.
Cenię sobie pracę kompleksową: od analizy problemu, przez wdrożenie, po utrzymanie. Nie zostawiam projektów w stanie „PoC". Nie obiecuję rzeczy, których nie umiem dowieźć.
Wykształcenie i certyfikaty
Wyższa Szkoła Biznesu — National Louis University, Nowy Sącz
- Tytuł:
- Inżynier
- Kierunek:
- Informatyka
- Specjalizacja:
- Programowanie Aplikacji Biznesowych
Zespół Szkół Elektryczno-Elektronicznych, Szczecin
- Tytuł:
- Technik
- Kierunek:
- Elektryk
- Specjalizacja:
- Energo-Elektronik
Dodatkowe uprawnienia
- SEP E + D
- Prawo jazdy kat. B
- Patent żeglarski
Otwarty na kontrakty, role full-time i ciekawe projekty.
Najlepiej trafiam tam, gdzie szuka się programisty, który już ma za sobą działające produkty i potrafi pracować z AI w workflow. Jeśli ten profil pasuje do tego, czego szukasz — odezwij się i omówmy szczegóły.