Paradoks kodowania AI - Jak poradzić sobie z tak szybko zmienijącym się kodem. Jak nadążyć? скачать в хорошем качестве

Paradoks kodowania AI - Jak poradzić sobie z tak szybko zmienijącym się kodem. Jak nadążyć?

1. Paradoks tempa i wydajności (The Velocity Trap) Dlaczego AI generuje kod z błędami logicznymi? Jak czytać kod generowany przez AI szybciej? Czy junior programista ma sens w 2026 roku? Jak zarządzać długiem technologicznym z AI? Pułapka produktywności: więcej kodu to więcej błędów? AI pisze kod, którego nikt nie rozumie – co robić? Przegląd kodu (Code Review) w erze Copilota Jak utrzymać jakość kodu przy masowej generacji? Paradoks AI: szybciej piszę, wolniej debuguję Czy jeden senior + AI zastąpi zespół 5 osób? Narzędzia do automatycznego sprawdzania kodu z AI Jak AI wpływa na architekturę systemów? Kod generowany przez AI vs bezpieczeństwo (OWASP) Problem „czarnej skrzynki” w projektach IT Czy programowanie stanie się tylko „sklejaniem” modułów AI? 2. Strategie "Jak nadążyć?" (Learning & Adaptation) Czego uczyć się w 2026: składnia czy systemy? Inżynieria kontekstu (Context Engineering) – nowa rola? Jak nie wypalić się zawodowo przez tempo zmian AI? Najlepsze kursy "AI-Driven Development" po polsku Jak budować własne agenty do pisania kodu? Myślenie obliczeniowe zamiast nauki języków Czy warto uczyć się Pythona w dobie AI? Jak AI zmienia workflow w Scrumie? Techniki promptowania dla zaawansowanych programistów Jak dokumentować kod, który zmienia się co godzinę? Metodyka "Human-in-the-loop" w programowaniu Jak filtrować nowości technologiczne i nie zwariować? Programowanie w języku naturalnym – czy to już? Rola architekta IT w świecie autonomicznych agentów Czy studia informatyczne mają jeszcze sens? 3. Problemy z "Legacy AI Code" (Nowy Dług Techniczny) Jak naprawić legacy code stworzony przez AI? Refaktoryzacja kodu AI – najlepsze praktyki Czy AI potrafi zrozumieć stary kod (COBOL/Java 8)? Automatyczna migracja projektów przez AI Dlaczego kod AI staje się nieczytelny po miesiącu? Narzędzia do wizualizacji zależności w kodzie AI Jak testować systemy, których nie napisał człowiek? Testowanie jednostkowe (Unit Tests) generowane przez AI Halucynacje w kodzie: jak je wykryć przed produkcją? AI refactoring vs manual rewriting – co tańsze? 4. Rynek pracy i zarobki (Career & Money) Zarobki programistów AI 2026 – raporty Czy AI obniży stawki dla programistów? Kto straci pracę przez AI w IT? Nowe zawody: AI Code Auditor, Prompt Architect Praca dla Seniora z AI – wymagania 2026 Czy AI zastąpi testerów oprogramowania? Freelancing w IT a konkurencja ze strony AI Jak pokazać wartość jako programista, gdy AI pisze kod? Przebranżowienie z programisty na AI Engineer Czy firmy zakazują używania ChatGPT w kodzie? 5. Narzędzia i Technologie (Tools) GitHub Copilot vs Cursor vs Windsurf – ranking Najlepsze lokalne modele LLM do kodowania (Ollama) Letta AI w pracy programisty – tips & tricks Jak podłączyć własną bazę kodu do agenta AI? Narzędzia no-code vs agenci kodujący AI do automatycznego generowania dokumentacji API Debugowanie z AI: Claude 3.5 vs GPT-5 Rozszerzenia VS Code oparte na agentach AI Automatyczne poprawianie błędów na produkcji (Self-healing) Jak zabezpieczyć klucze API przed agentami AI? 6. Pytania o przyszłość (Visionary) Koniec programowania jakie znamy? Czy AI stworzy własny język programowania? Programowanie kwantowe i AI – co szukać? Czy AI może przejąć utrzymanie infrastruktury (DevOps)? Osobisty asystent programisty z pamięcią trwałą Czy programiści będą tylko "weryfikatorami"? AI-native applications – co to oznacza? Systemy operacyjne oparte na agentach AI Demokratyzacja kodowania: każdy będzie programistą? Etyka w automatycznym generowaniu oprogramowania 7. Zagadnienia techniczne - High Level State management w agentach kodujących Memory Distillation dla baz kodu RAG (Retrieval-Augmented Generation) dla repozytoriów Finetuning modeli pod specyficzny framework firmy Optymalizacja tokenów w długich plikach kodu Jak uniknąć powtarzalności w kodzie AI (DRY)? AI do analizy wydajności (Profiling) kodu Integracja CI/CD z agentami AI Generowanie schematów baz danych przez AI Zarządzanie mikroserwisami przez autonomiczne agenty 8. Zapytania psychologiczne i społeczne (Soft Skills) Imposter syndrome w dobie AI – jak sobie radzić? Jak uczyć juniorów, by nie kopiowali bezmyślnie z AI? Czy kreatywność w kodowaniu jeszcze istnieje? Praca zespołowa: człowiek + człowiek + AI Jak rozmawiać z biznesem o błędach AI? Uzależnienie od Copilota – czy tracimy skille? Jak zachować koncentrację w świecie szybkich zmian? Etyczne aspekty "oszukiwania" z użyciem AI Odpowiedzialność prawna za błędy w kodzie AI Jak budować autorytet jako lider techniczny AI? 9. Zapytania "Szybka pomoc" (Quick Fixes) Mój agent AI zepsuł bazę danych – co robić? Jak wyłączyć autouzupełnianie AI w IDE? Porównanie kosztów API do kodowania 2026 Jak zmusić AI do pisania testów przed kodem? Najszybszy sposób na naukę nowego frameworka z AI