// Tech Stack
Narzędzia, na których budujemy
Modele językowe, frameworki embeddingowe i narzędzia CI/CD, które składają się na produkcyjny pipeline AI Code Refinement.
Dlaczego to trudniejsze niż demo
Generyczny LLM nie zna Twojego monorepo, konwencji nazewnictwa ani zależności między modułami. Budujemy kontekstowe embeddingi Twojej bazy kodu, żeby sugestie AI były trafne — nie generyczne.
Bez metryk i ewaluacji nie wiesz, czy AI naprawdę poprawia kod, czy generuje nowy dług. Wdrażamy pipeline'y oceny jakości z konkretnymi KPI: pokrycie testami, cyclomatic complexity, czas review.
Kod trafiający do produkcji nie może zawierać hallucynacji LLM. Każda sugestia przechodzi walidację: testy jednostkowe, analiza statyczna, sprawdzenie zależności i gate bezpieczeństwa przed merge.
Co dostarczamy
Kompletny zestaw narzędzi i pipeline'ów, które realnie podnoszą jakość kodu w Twoim zespole.
AI analizuje każdy pull request pod kątem jakości, konwencji, potencjalnych bugów i wydajności. Reviewer dostaje gotowe podsumowanie z priorytetami.
Identyfikacja powtarzającego się kodu, dead code oraz fragmentów nadających się do wyodrębnienia. AI proponuje konkretne zmiany z zachowaniem kompatybilności.
Ciągła analiza bezpieczeństwa: wykrywanie SQLi, XSS, niezabezpieczonych endpointów, wycieków danych i nieaktualnych zależności z CVE.
AI tworzy testy jednostkowe i integracyjne dla istniejącego kodu bez pokrycia. Strategia edge-case'ów oparta na analizie flow danych, nie na szablonach.
Analiza hot path'ów, wykrywanie N+1 zapytań, nadmiarowych re-renderów i memory leak'ów. Proaktywne sugestie zanim problemy trafią na produkcję.
Systematyczna mapa długu technicznego z priorytetyzacją AI. Automatyczna klasyfikacja według wpływu na utrzymywalność, wydajność i bezpieczeństwo.
Realne wyniki
Czas code review skrócony o 60%. AI pre-review eliminuje trywialne uwagi, reviewer skupia się na logice biznesowej. Merge time z 3 dni do 8 godzin.
Pokrycie testami wzrosło z 34% do 78% w 6 tygodni. AI generowało testy dla legacy kodu, który nikt nie chciał ruszać. Regresje spadły o 45%.
Wykryto 12 krytycznych podatności bezpieczeństwa w pierwszym tygodniu skanowania. Automatyczne fixy dla 8 z nich wdrożone bez przerw w delivery.
Modele współpracy
Dwutygodniowy sprint: analiza Twojej bazy kodu, identyfikacja największych problemów i proof-of-concept AI pipeline, który rozwiązuje top 3 bolączki. Konkretne ROI po 14 dniach.
6–10 tygodni: od konfiguracji LLM i embeddingów kodu po integrację z CI/CD, quality gates i dashboardy metrykowe. Gotowy system produkcyjny z dokumentacją.
Abonament miesięczny: tuning modeli pod zmieniający się kod, rozszerzanie reguł, analiza skuteczności sugestii i adaptacja do nowych wzorców w Twojej bazie kodu.
// Tech Stack
Modele językowe, frameworki embeddingowe i narzędzia CI/CD, które składają się na produkcyjny pipeline AI Code Refinement.
Dlaczego Assadante
Nie eksperymentujemy na Twoim kodzie. Wdrażaliśmy AI pipelines w zespołach 10–100+ deweloperów. Wiemy, co działa w skali, a co się rozsypie po miesiącu.
GPT-4, Claude, Gemini, Llama — dobieramy model do zadania, nie odwrotnie. Jeśli jutro pojawi się lepszy, migracja zajmie godziny, nie tygodnie.
Twój kod nie opuszcza Twojej infrastruktury. Self-hosted modele, prywatne VPC, szyfrowanie end-to-end. Zero kompromisów na bezpieczeństwie.
GitHub, GitLab, Bitbucket, Jenkins, CircleCI, GitHub Actions — integrujemy się z tym, co już masz. Bez wymuszania zmian w workflow.
Dashboardy z czasem review, liczbą wykrytych bugów, pokryciem testami i trendem długu technicznego. Twój CTO widzi wartość, nie obietnice.
Dokumentacja, runbooki, szkolenia dla zespołu. Po zakończeniu zaangażowania Twoi deweloperzy samodzielnie utrzymują i rozwijają system.
FAQ
Odpowiedzi na pytania, które słyszymy najczęściej od liderów technicznych i CTO.
Tak — ale nie magicznie. AI automatyzuje powtarzalne zadania review, wychwytuje wzorce błędów i sugeruje optymalizacje. Kluczowa jest konfiguracja pod Twój kontekst. Generyczny chatbot tego nie zrobi — dedykowany pipeline z embeddingami Twojego kodu jest o rząd wielkości skuteczniejszy.
Absolutnie. Możemy wdrożyć modele self-hosted, które nigdy nie wysyłają kodu poza Twoją infrastrukturę. Dla rozwiązań chmurowych używamy szyfrowania end-to-end i prywatnych endpointów API. Kod nie jest używany do trenowania modeli.
Pierwsze usprawnienia (auto-review, skanowanie bezpieczeństwa) działają w ciągu 2 tygodni od startu. Pełny pipeline z embeddingami kodu i generowaniem testów — 6–10 tygodni. Mierzalne KPI od pierwszego dnia wdrożenia.
TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, Kotlin, Swift, Dart, C#. Pipeline jest konfigurowalny — jeśli Twój stack include niszowy język, dostosujemy parsery i reguły analizy.
Nie. AI Code Refinement to narzędzie dla deweloperów, nie ich zamiennik. Automatyzuje nudne, powtarzalne części review i testowania, żeby Twój zespół mógł skupić się na problemach, które wymagają ludzkiej kreatywności i kontekstu biznesowego.
Zaczynamy
Przeprowadźmy audyt Twojej bazy kodu i pokażmy, gdzie AI da największy zwrot. Pierwszy proof-of-concept — w 2 tygodnie.
Szybsze code review z AI pipeline
Wzrost pokrycia testami