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 launchem, zbudowany end-to-end w Lovable, bez infrastruktury produkcyjnej, bez CI/CD, bez monitoringu i bez przeglądu bezpieczeństwa. Dwa do trzech tygodni 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 →

Więcej studiów przypadków pojawi się wraz z kolejnymi zrealizowanymi zleceniami. Każde studium publikowane jest domyślnie zanonimizowane — bez nazw klientów, bez identyfikujących szczegółów. Jeśli interesuje Cię konkretny stack lub sytuacja, której tu jeszcze nie ma, zapytaj na rozmowie zapoznawczej — powiem, czy już takie widziałem.

Nie studium przypadku, ale warto: nasze artykuły o tym, co idzie nie tak w kodzie generowanym przez AI, ukrytych kosztach „taniego" MVP, and kiedy przekazać swoje MVP — wzorce, w których pojawiają się studia przypadków takie jak powyższe, wyjaśnione w sposób ogólny.