Hoppa till huvudinnehållet
Buzzards Soft
AI-Augmented Mobile Developer4+ års kommersiell utveckling. Jag jobbar med AI-agenter varje dag.

Jag levererar mjukvara snabbare eftersom jag jobbar med AI varje dag — inte bara ibland.

Jag programmerar kommersiellt i Flutter och Unity. Det senaste året har jag byggt om mitt arbetsflöde kring AI-agenter — Claude Code med egen konfiguration, hooks och skills sitter i mina projekt varje dag. Jag söker en roll eller ett uppdrag där den här accelerationen spelar roll.

  • Produktionskod i Flutter (Dart) och Unity (C#)
  • Claude Code: egen config, hooks, skills, subagents
  • Civilingenjör i datavetenskap · Teknisk engelska B2/C1
Avsnitt 02 · Kärnan

Så jobbar jag — AI i mitt dagliga arbetsflöde

Fyra konkreta områden där AI sitter i min dagliga verktygslåda. Det handlar inte om att klistra in frågor i en chatt — det handlar om en hel verkstad: agenter i loop, egna verktyg, hooks som upprätthåller projektets standarder, automatisering kring review och CI.

  • AI-assisterad utveckling som vardagspraxis

    • Claude Code som vardagsverktyg — jag använder det för de flesta programmeringsuppgifter: implementation, debugging, utforskning av okända kodbaser, refaktorering.
    • Egen konfiguration — settings, permissions, custom slash commands, skills och subagenter anpassade till mina projekt.
    • Arbete med agenten i loop — planering av uppgiften, delegering av utforskning till subagenter, verifiering av output, iteration. Inte "chatt" — ett kontrollerat arbetsflöde.
    • Medvetenhet om modellens begränsningar — jag vet när en LLM har fel, hur jag upptäcker det och hur jag sätter upp processen så att fel inte läcker till produktion.
  • Agenter och skript som stödjer SDLC

    • Specialiserade subagenter — code reviewer, kodutforskare, planerare, testare. Var och en med egen system-prompt och eget verktygsomfång.
    • Projekt-hooks — upprätthåller konventioner, blockerar riskabla operationer, automatisk formatering/linting före commits.
    • MCP (Model Context Protocol) — användning av färdiga MCP-servrar för integration med teamets verktyg.
    • Slash commands och skills — de fångar repeterbara team-arbetsflöden (PR-review, generering av tester, förberedelse av release notes).
  • Automatiseringar kring build och CI/CD

    • Triage av fel och regressioner — agenten läser CI-loggar, föreslår orsak, ibland förslår en fix.
    • Automatiska beskrivningar av ändringar — generering av läsbara release notes / changelogs från diffar och commits.
    • AI-assisterad PR-review — ett första lager av kontroller (stil, uppenbara fel, saknade tester) innan en människa ser det.
    • Automatisering av repetitiva repo-operationer — bumpning av beroenden, generering av scaffolds, codemods, storskalig refaktorering med verifiering.
  • Generering av kod och features end-to-end

    • Pipelinen "brief → fungerande modul" — med ett tydligt verifieringssteg (tester, type checks, manuell review) före merge.
    • Generatorer för komponenter / widgets — enligt projektets konventioner, inte i en "hur som helst"-stil.
    • Codemods och migrationer — storskaliga kodändringar drivna av agenten, med tester som låser beteendet.
    • Disciplin — agenten mergar inte själv; varje output går genom review och build-pipeline. AI accelererar, det ersätter inte ansvar.
Avsnitt 03 · Vad jag kan

Vad jag kan leverera

Först det jag har dokumenterad erfarenhet av. AI-tooling och affärsprocesser — längre ner, som områden jag aktivt utvidgar.

Mobil utveckling — Flutter / Dart

  • mobilappar för Android + iOS från grunden och vidareutveckling av befintliga,
  • responsivt och skalbart UI, egna widgets, optimering av tillgångar,
  • state management med Riverpod, Freezed, Dependency Injection, Clean Architecture,
  • integrationer mot REST API och Firebase, autentisering, sessioner, offline-first data,
  • debugging på fysiska enheter, publicering på Google Play / App Store.
  • Flutter
  • Dart
  • Riverpod
  • Freezed
  • REST API
  • Firebase
  • Clean Architecture
  • Android
  • iOS
  • Google Play
  • App Store

Interaktiva appar och spel — Unity / C#

  • spel och interaktiva verktyg, UI Toolkit / Canvas / responsivt UI,
  • integrationer med Firebase, REST API, Unity IAP,
  • designmönster: State Machine, Pooling, Scriptable Object,
  • separation av MonoBehaviour från ren C#-logik, omsorg om läsbarhet och standarder,
  • byggande av editor-verktyg och designer-verktyg.
  • Unity
  • C#
  • UI Toolkit
  • Firebase
  • Unity IAP
  • State Machine
  • Pooling
  • Scriptable Object

Gemensamt för båda stackarna

  • kodens läsbarhet, arkitekturens skalbarhet, långsiktig underhållbarhet,
  • hela produktens livscykel: planering → implementation → tester → lansering → underhåll,
  • samarbete med utvecklare, testare, projektledare, kunder.

Avsnitt 04 · Portfolio

Portfolio

Tre kompetensspår: kommersiella mobilappar byggda på Honeti, egna projekt inom agentisk programmering och en AI-verkstad — metodiken jag tar med mig till varje team.

Kommersiell portfölj —HONETi

Som Mobile Developer på Honeti — hela livscykeln från planering, genom implementation, tester och release, till underhåll.

  • Flutter
  • Dart
  • Riverpod
  • REST API
  • Firebase
  • Clean Architecture
  • CI/CD
  • Unity

Infoshare

FlutterE2E

Aplikacja konferencyjna dla eventu IT — agenda, mówcy, networking i obsługa offline.

Aplikacja do nauki dla osób przygotowujących się do egzaminu na uprawnienia budowlane — testy, materiały, model subskrypcyjny dostępu do treści.

Gastro Ninja Klient

Unityunderhåll

Aplikacja klienta końcowego w ekosystemie Gastro Ninja — platforma do zamawiania jedzenia na wynos i dostawę, w modelu podobnym do pyszne.pl / pizzaportal.

Agentisk programmering — egna lanseringar

AI är en del av min produktionsprocess. Tre levande projekt där det syns i praktiken.

Egen mobilapp

  • Flutter
  • Firebase
  • CI/CD

I slutfasen av produktionen. Fullständig CI/CD-pipeline med AI-agenter i loopen.

Egen OSS — lokaliseringsverktyg

  • TypeScript
  • AGPL-3.0
  • Web

Open-source, förbereder en publik release. Format-trogen arkitektur, AI-översättning via användarens egna API-nycklar.

buzzards-soft.com

  • Next.js
  • React
  • i18n

Sidan du läser, byggd med aktivt stöd av AI-agenter. Hela processen är offentligt dokumenterad.

AI-verkstad — metodik

Det jag tar med mig till varje team — oberoende av projekt.

Sprint-driven workflow med typade sessioner

Varje förändring börjar i ett varaktigt kontextdokument — BRIEF.md, en sprintfil eller ett ADR — inte i en ny prompt. Varje agentsession har en typ (planner / implementer / tester / reviewer) och en deklarerad leverans. Reviewer-sessioner är read-only — de kan inte redigera kod, bara skriva en lista av invändningar. Resultatet: snabbare, men fortfarande disciplinerat — agenten mergar inte själv.

  • BRIEF.md
  • CLAUDE.md
  • SPRINT_RULES.md

Claude Code-konfiguration

Egen settings.json med permissions per projekt, custom keybindings, hookify rules med ett konkret hook, status line / powerline.

.claude/settings.json

Specialiserade subagenter

code-reviewer, sprint-implementer, sprint-tester, sprint-reviewer, codex-rescue. Varje subagent har egna verktyg, egen prompt och eget scope — inte en universell agent.

sprint-implementer / -tester / -reviewer

Custom slash commands och skills

Repeterbara SDLC-processer paketerade i kommandon som hela teamet kan köra — från sprintplanering till PR-review.

/sprint-run · /sprint-plan

MCP-integrationer i workflow

context7 (levande bibliotekdokumentation), Playwright (UI-verifiering i webbläsare), Maestro (mobil e2e). Agenten har riktiga verktyg i min stack, inte bara kunskap.

context7 · playwright · maestro

Persistent memory + bilingual rule

Minnessystem med typer (user / feedback / project / reference) + en meta-konvention PL-conversation / EN-markdown som workflow:t självt upprätthåller. Kontext försvinner inte mellan sessioner.

PL conversation · EN markdown

Full kontroll över git-workflow

Agenten arbetar på en worktree eller en feature branch, aldrig direkt på main. PR öppnas bara när jag ber om det. Uppdelningen är planerad: vad agenten gör, vad jag gör, hur det kopplas till CI/CD. Full kontroll över vad som hamnar i git.

worktree · feature branch · PR on demand
Avsnitt 05 · Riktning

Utveckling

En kort lista över ämnen jag aktivt fördjupar mig i — främst för att utöka min agentverktygslåda bortom ren produktionskod. Jag signalerar riktning, inte säljer det som en tjänst.

  • Agenter specialiserade för specifika SDLC-processerautomatisk triage, generering av regressionstester, codemods i större skala.
  • RAG-pipelines över slutna kunskapsbaserfrämst inriktade på intern projektdokumentation.
  • Automatisering av affärsprocesser med ett LLM-lagern8n, Make.com — jag känner till verktygen och håller precis på att börja utforska dem.

En del testar jag i egna projekt. Om något av dessa områden finns på ditt teams karta — då har du kommit rätt.

Avsnitt 06 · Om mig

Om mig

En utvecklare med 4+ års kommersiell erfarenhet (Flutter, Unity) för vilken AI är en verkstad, inte en kuriositet. Fokuserad på att leverera mjukvara — snabbare och renare tack vare verktyg jag själv konfigurerar. Tidigare 14 år inom tekniska installationer — användbart för projekt som broar mjukvara och hårdvara.

Det mesta av mitt kommersiella arbete har varit Flutter-mobilappar (Honeti) — från första kodraden, genom integrationer mot REST API och Firebase, autentisering, datasynkronisering och offline-arbete, hela vägen till butikslanseringar och underhåll. Jag har också jobbat i Unity med spel och interaktiva appar. I båda stackarna lägger jag stark vikt vid kodens läsbarhet, arkitekturens skalbarhet och att projektet ska gå att utveckla även efter flera år.

Det senaste året har mitt arbetsflöde gått igenom en märkbar förändring. Jag började behandla AI-agenter som ett verkstadsverktyg, inte en kuriositet. Claude Code blev mitt vardagsverktyg — med konfiguration anpassad till mina projekt. Saker jag förr gjorde för hand (review, utforskning av främmande kodbaser, codemods, scaffold) sker idag snabbare, men fortfarande under min kontroll — agenten mergar inte själv, varje output går genom build och review.

Jag kallar mig inte "AI Specialist".

Jag kallar mig en utvecklare som medvetet använder AI i det dagliga arbetet — och som tack vare det levererar mer.

Det är skillnaden jag bryr mig om: mitt track record finns i att skriva produktionskod — AI är sättet som koden nu produceras snabbare på.

Innan jag började programmera professionellt jobbade jag i 14 år som elektriker och installatör av CCTV-, larm-, brandsäkerhets- och smart home-system. För de flesta mjukvaruprojekt är denna bakgrund neutral. I projekt som broar mjukvara och den fysiska världen — IoT, smarta byggnader, automation — ger den mig ett perspektiv som en ren utvecklare inte har.

Jag värderar end-to-end-arbete: från analys av problemet, genom implementation, till underhåll. Jag lämnar inte projekt i "PoC"-tillstånd. Jag lovar inte saker jag inte kan leverera.

Avsnitt 07 · Utbildning

Utbildning och certifikat

7.1 · Civilingenjörsstudier

Wyższa Szkoła Biznesu — National Louis University, Nowy Sącz

Examen:
Civilingenjör
Inriktning:
Datavetenskap
Specialisering:
Programmering av affärsapplikationer
7.2 · Kompletterande

Zespół Szkół Elektryczno-Elektronicznych, Szczecin

Examen:
Tekniker
Inriktning:
Elektriker
Specialisering:
Kraftelektronik

Ytterligare behörigheter

  • SEP E + D
  • Körkort kat. B
  • Båtförarintyg
Avsnitt 08 · Kontakt

Öppen för uppdrag, fast anställning och intressanta projekt.

Jag passar bäst där man söker en utvecklare som redan har fungerande produkter bakom sig och kan jobba med AI i arbetsflödet. Om den här profilen passar det du söker — hör av dig så går vi igenom detaljerna.

Fält markerade med * är obligatoriska