Studia przypadków

Realne zlecenia, w pełni zanonimizowane. Jak naprawdę wygląda w praktyce audyt lub naprawa MVP tworzonego przez AI lub no-code — zakres, harmonogram, co się zmieniło, na co warto uważać, jeśli jesteś w podobnej sytuacji.

// Naprawa · Lovable → AWS · 2–3 tygodnie

Z Lovable na produkcję w 2 tygodnie

PropTech SaaS przed startem, zbudowany w całości w Lovable, bez infrastruktury produkcyjnej, bez CI/CD, bez monitoringu i bez przeglądu bezpieczeństwa. Dwa, trzy tygodnie później: po audycie OWASP, automatyczne wdrożenia, monitoring 24/7, pliki przeniesione na AWS S3 + CloudFront, dokumentacja przekazania dla zespołu klienta.

Lovable → AWS Pre-launch 2–3 weeks

Czytaj studium przypadku →

Kolejne studia przypadków będą pojawiać się wraz z następnymi zrealizowanymi zleceniami. Każde studium publikuję domyślnie w wersji zanonimizowanej — bez nazw klientów, bez szczegółów pozwalających na identyfikację. Jeśli interesuje Cię konkretny stack lub sytuacja, której tu jeszcze nie ma, zapytaj na rozmowie zapoznawczej — powiem Ci, czy coś takiego już widziałem.

To nie studium przypadku, ale warto przeczytać: nasze artykuły o tym, co idzie nie tak w kodzie generowanym przez AI, o ukrytych kosztach „taniego" MVP oraz o tym, kiedy przekazać swoje MVP — opisują ogólnie te same wzorce, które widać w studiach przypadków takich jak powyższe.