O mnie

Trzy bramki, zanim wydasz budżet

30-minutowa prelekcja otwierająca meetup Startup Community Poznań o szybkiej walidacji z AI. Trzy bramki po dwa dni każda, które zabijają albo przepuszczają pomysł na AI, zanim wyda się budżet. Bramka 1 — czy AI jest tu właściwym mechanizmem: reguły deterministyczne to formularz, brak danych to najpierw zebrać dane, wystarczy wyszukiwanie pełnotekstowe to wyszukiwanie pełnotekstowe; potem drabina prompt → prompt z kontekstem → RAG → workflow → agent i case 150 000 polis w PDF miesięcznie w Insly jako workflow (Claude Haiku 4.5 na Bedrocku w regionie EU, 98,5% skuteczności ekstrakcji, 5 500 USD miesięcznie). Bramka 2 — czy to domyka się na kartce: użytkownicy × zapytania × koszt zapytania, czyli 4000 zapytań miesięcznie to ~$0,60 na modelu open hostowanym w EU, ~$70 na modelu frontier i $942 na GPU w chmurze 24/7 — rozrzut 250× za tę samą funkcję, plus koszty ukryte, których nikt nie liczy (system prompt na dwie strony, retry, rosnąca historia czatu, embeddingi w pętli, cold start 30–60 s). Bramka 3 — czy to działa na MOICH danych: na zamkniętej domenie model ogólny odpowiada pewnie i błędnie, więc jedyny wiarygodny test to własny — 30 pytań, oczekiwane odpowiedzi, punktacja, licznik halucynacji, próg zaliczenia ustalony przed testem. Wynik u nas: model 7B pobił 11B (0,949 vs 0,915, ~1,5× szybciej end-to-end), a harness złapał wersję wstrzykującą śmieciowe tokeny, niewidoczną przy ręcznym klikaniu. Puenta: trzy prototypy RAG po dwa tygodnie, dwie decyzje o zabiciu, produkcja na trzecim — sześć tygodni zamiast 6+ miesięcy klasycznego R&D.

Modele AI, Hermes i PCSS + Od polecenia do agenta

Dwa 15-minutowe bloki na dwudniowym Future_Lab (PARP Future Camp, Zamek Ryn). Pierwszy: czym naprawdę jest LLM bez architektury transformera, w czym jest dobry, czego nie gwarantuje (prawdy, aktualności, pełnego kontekstu, odpowiedzialności) oraz Hermes i modele PCSS jako wspólne środowisko pracy. Drugi: jedno zadanie przeprowadzone przez trzy poziomy — dobre polecenie (cel, kontekst, ograniczenia, rezultat), potem skill, potem agent — z tezą, że nie zaczyna się od budowania agenta. 40 uczestników, ścieżka problem → prototyp → działający PoC → demo.

AI w pracy naukowej dla doktorantów

90-minutowy warsztat praktyczny dla doktorantów WPiA UAM (humaniści, prawnicy, nauki społeczne). Lokalny Bielik 4.5B przez LM Studio: porządkowanie OCR, transkrypcja audio, anonimizacja RODO, RAG po bibliotece PDF. Zero danych w chmurze.

Eskadra Bielika - Misja 2 — Suwerenny RAG z Bielikiem i Google Cloud (edycja 2)

Praktyczny warsztat budowy produkcyjnego systemu RAG na Bieliku i Google Cloud Run. Nowa edycja z odświeżoną prezentacją: wykrywanie halucynacji, guardrails, strategie chunkowania, HYDE, RAPTOR, ocena jakości RAG.

PoznAI Bielika — Warsztat praktyczny

7-godzinny warsztat (10:00-17:00) oddający polski model Bielik w ręce nieIT-owych studentów przez API PCSS, bez żadnych lokalnych instalacji. Start od trzech demo na żywo w formule ChatGPT kontra Bielik: rizz check, tłumacz regulaminów i Janusz mode. Potem 28 uczestników w 7 zespołach wybierało use case i jeden z czterech starterów (playground, pipeline w Pythonie, multi-step, Node UI) i budowało własne rozwiązanie przy mentorach rotujących między stolikami. Każdy zespół zrobił demo. Zwycięzcy wyłonieni głosowaniem sali: inteligentne fiszki (Qwen czyta zdjęcie notatki, Bielik układa z niego pytania), analizator przepływów pieniężnych spółek giełdowych i Barometr Kwasu AI oceniający rozmowy w związku. Organizacja: Kanał Studencki i PCSS, Poznań.

Eskadra Bielika - Misja 2 - Suwerenny RAG z Bielikiem i Google Cloud

Praktyczny warsztat budowy suwerennego systemu RAG na polskim modelu Bielik 4.5B i Google Cloud (Cloud Run + BigQuery Vector Search). Omawia wybór modelu, embeddings, chunking, kompromisy hardware'owe (GPU L4, kwantyzacja), modele kosztowe i lekcje z produkcyjnego pipeline'u OWU AI w Insly.

Vibecoding - Narodziny Agentów. Koniec ery programistów?

Wzorce architektoniczne zwalidowane w produkcji dla rozwoju wspomaganego AI. Pięć sprawdzonych wzorców: Bounded Context Enforcement, Contract-First Development, Security Checklist Prompts, Performance Prompt Patterns i Saga Pattern. Prawdziwe case studies z domeny ubezpieczeniowej.

Efektywne Skalowanie Aplikacji Monolitycznej w PHP

Praktyczne strategie skalowania aplikacji monolitycznych PHP. Benchmarking, techniki optymalizacji i wzorce migracji do obsługi rosnącego ruchu bez pełnego przepisywania na mikroserwisy.

Inbox/Outbox Pattern - Niezawodna Komunikacja między Systemami

Wzorce niezawodnej komunikacji między systemami. Implementacja Inbox/Outbox dla gwarantowanego dostarczania wiadomości, obsługa transakcji rozproszonych i zapewnienie spójności danych w architekturze mikroserwisów.

High performance PHP8 at Scale

Benchmarking ulepszeń wydajności PHP8. Metodologia testowania obciążenia Siege, strategie konteneryzacji Docker i rzeczywiste case studies optymalizacji wydajności z Symfony Demo App.

Miserable Microservices Misconceptions

Częste pułapki i nieporozumienia przy adopcji architektury mikroserwisów. Kiedy monolit jest właściwym wyborem, anty-wzorce rozproszonego monolitu i realistyczna ocena kompromisów mikroserwisów.

Idempotentność - Klucz do Niezawodnych Systemów

Zrozumienie idempotentności w systemach rozproszonych. Wzorce CQRS, obsługa kolejek wiadomości z Kafka i RabbitMQ, oraz budowanie odpornych API, które elegancko obsługują ponawianie.

Technical Debt Reduction - Jak pozostać przy zdrowych zmysłach

Praktyczne strategie refaktoryzacji dla starszych aplikacji PHP. Zarządzanie długiem technicznym, przyrostowe ulepszenia i utrzymanie zdrowego rozsądku zespołu podczas dużych transformacji kodu.

Distributed Monolith - Czyli jak NIE robić mikroserwisów

Anty-wzorce w adopcji mikroserwisów. Jak organizacje przypadkowo tworzą rozproszone monolity i ukryte koszty przedwczesnej dekompozycji.