Portfolio
aienabler.tech — Platforma e-learningowa AI
EdTech / Edukacja AI
10
kursów z praktycznej inżynierii AI
458
dostarczonych lekcji
297
quizów i ocen generowanych przez AI
Przegląd
aienabler.tech to platforma e-learningowa AI zbudowana od zera, aby wypełnić lukę między generycznymi kursami programowania a prawdziwą inżynierią AI. Platforma oferuje unikalny dwuwymiarowy system personalizacji dopasowujący treści zarówno do tła zawodowego uczącego (backend, frontend, data engineering) jak i poziomu umiejętności (junior, mid, senior). Każdy kurs jest zbudowany wokół przykładów gotowych na produkcję — tych samych wzorców używanych codziennie w Insly pod prawdziwymi ograniczeniami compliance.
Kontekst biznesowy
Po 20 latach inżynierii i latach nauczania na konferencjach i warsztatach zidentyfikowałem wyraźną lukę rynkową: doświadczeni programiści chcący wdrożyć AI w produkcji nie mieli wartościowego, praktycznego zasobu. Bootcampy uczą projektów-zabawek. Kursy akademickie ignorują ograniczenia regulacyjne. aienabler.tech został zbudowany, aby wypełnić tę lukę — edukacja AI na poziomie produkcyjnym dla inżynierów, którzy zawodowo piszą kod — zbudowany przez kogoś, kto robi to codziennie.
Wyzwanie
Doświadczeni programiści chcący wdrożyć AI w produkcji nie mieli dostępu do żadnego wartościowego, praktycznego zasobu. Bootcampy uczą projektów-zabawek; kursy akademickie ignorują compliance i ograniczenia systemów legacy.
- Generyczne platformy e-learningowe oferują jednolitą treść, która marnuje czas doświadczonych programistów na podstawy, które już znają
- Kursy AI uczą przykładów-zabawek oderwanych od realiów produkcji: compliance, GDPR, integracja z legacy i prawdziwa obsługa błędów
- Budowa platformy SaaS solo wymaga jednoczesnego balansowania między rozwojem funkcji, tworzeniem treści i operacjami infrastrukturalnymi
Rozwiązanie
Zbudowałem całą platformę od końca do końca: backend Symfony 7 z heksagonalną architekturą DDD, frontend React 18 z TypeScript i warstwa AI do personalizacji treści i generowania quizów. Uruchomiona z 10 kursami i 458 lekcjami skupionymi na praktycznej inżynierii AI, ze zintegrowanymi płatnościami Stripe i wdrożeniem AWS.
- Dwuwymiarowy silnik personalizacji: macierz treści Ścieżka × Poziom Umiejętności
- Pytania quizowe generowane przez AI i analiza luk wiedzy na uczącego
- Dynamiczny cennik z pakietami kursów i zarządzaniem subskrypcjami przez Stripe
Podejście i metodologia
Content-first: zarysowałem wszystkie 10 struktur kursów przed napisaniem jednej linii kodu platformy. Zbudowałem MVP jako minimalna aplikacja Symfony, zwalidowana z wczesnymi uczącymi z audytorium konferencji, następnie przyrostowo dodawałem funkcje personalizacji. Każda decyzja techniczna była oceniana według dwóch kryteriów: czy pozwoli mi szybciej dostarczać kursy, i czy da uczącym lepsze wyniki retencji?
Szczegóły implementacji
Dwuwymiarowy Silnik Personalizacji
Zaprojektowałem macierz treści Ścieżka × Poziom Umiejętności pozwalającą uczącym doświadczać tych samych konceptów przez pryzmat własnej dziedziny. Inżynier backendu i inżynier danych otrzymują różne przykłady kodu, struktury projektów i konteksty domenowe — ten sam cel nauki, spersonalizowana egzekucja. Macierz steruje wyborem treści, trudnością quizów i zalecanymi kolejnymi krokami.
Pełnostackowa Architektura SaaS
Backend Symfony 7 z agregatorami DDD i czystym REST API, React 18 z TypeScript na frontendzie, PostgreSQL do persystencji. Wdrożony na AWS z infrastrukturą jako kod. Integracja Stripe obsługuje płatności, subskrypcje i zarządzanie trialami. Zbudowany tak, aby był utrzymywalny przez jedną osobę — każda decyzja architektoniczna była oceniana pod kątem 'czy jedna osoba może to debugować o 23?'
Warstwa AI Treści i Quizów
Zintegrowałem Claude API do generowania pytań quizowych z treści lekcji i spersonalizowanych rekomendacji ścieżek nauki. Staranna inżynieria promptów dla technicznej dokładności — system generuje pytania zakorzenione w rzeczywistym materiale lekcji, nie w ogólnej wiedzy AI. Śledzenie powtórek z odstępami ujawnia luki wiedzy per uczący.
Kluczowe decyzje
- Symfony 7 zamiast Go na backend — wzorce DDD są naturalne w Symfony, a ekosystem (Doctrine, Messenger) zaoszczędził miesiące developmentu. Go jest właściwym wyborem dla API; Symfony jest właściwy dla złożonej logiki domenowej.
- Zbudowałem własną platformę zamiast używać Teachable lub Udemy — potrzebowałem pełnej kontroli nad logiką personalizacji, danymi uczących do przyszłych funkcji AI i elastyczności cenowej. Oszczędności na kosztach platformy finansują tworzenie kursów.
- React 18 z renderowaniem po stronie serwera od pierwszego dnia — odkrywanie kursów jest napędzane wyszukiwarkami, a solidne podstawy SEO z SSR były krytyczne dla organicznego wzrostu bez budżetu na płatne pozyskiwanie.
Stack technologiczny
Powiązane usługi
Poniższe usługi zostały wykorzystane w tym projekcie do osiągnięcia pomyślnych rezultatów.
Wnioski z projektu
- Tworzenie treści to najtrudniejsza część biznesu e-learningowego — techniczna platforma to 20% pracy. Dwuwymiarowa personalizacja wymaga 2x treści dla tej samej liczby tematów.
- Dwuwymiarowa personalizacja silnie przemawia do starszych programistów, którzy czują się traktowani protekcjonalnie przez kursy skupione na początkujących. 'W końcu kurs, który nie wyjaśnia czym jest pętla for' było najczęstszą wczesną opinią.
- Budowanie w publiczności — dzielenie się postępami na LinkedIn i w prelekcjach konferencyjnych — generowało wczesnych adopters skuteczniej niż jakiekolwiek płatne pozyskiwanie. Wiarygodność konferencyjna konwertuje lepiej niż reklamy.
Informacje o projekcie
Czas realizacji
8 miesięcy do uruchomienia, w toku
Zespół
Projekt solo (design + development + treść)
Rezultaty
10
kursów z praktycznej inżynierii AI
458
dostarczonych lekcji
297
quizów i ocen generowanych przez AI
Masz podobne wyzwanie?
Porozmawiajmy, jak mogę pomóc Twojemu projektowi odnieść sukces dzięki sprawdzonym rozwiązaniom architektonicznym i AI.