Paradoks kodowania AI - Jak poradzić sobie z tak szybko zmienijącym się kodem. Jak nadążyć?

Описание: 1. Paradoks tempa i wydajności (The Velocity Trap)
Dlaczego AI generuje kod z błędami logicznymi?

Jak czytać kod generowany przez AI szybciej?

Czy junior programista ma sens w 2026 roku?

Jak zarządzać długiem technologicznym z AI?

Pułapka produktywności: więcej kodu to więcej błędów?

AI pisze kod, którego nikt nie rozumie – co robić?

Przegląd kodu (Code Review) w erze Copilota

Jak utrzymać jakość kodu przy masowej generacji?

Paradoks AI: szybciej piszę, wolniej debuguję

Czy jeden senior + AI zastąpi zespół 5 osób?

Narzędzia do automatycznego sprawdzania kodu z AI

Jak AI wpływa na architekturę systemów?

Kod generowany przez AI vs bezpieczeństwo (OWASP)

Problem „czarnej skrzynki” w projektach IT

Czy programowanie stanie się tylko „sklejaniem” modułów AI?

2. Strategie "Jak nadążyć?" (Learning & Adaptation)
Czego uczyć się w 2026: składnia czy systemy?

Inżynieria kontekstu (Context Engineering) – nowa rola?

Jak nie wypalić się zawodowo przez tempo zmian AI?

Najlepsze kursy "AI-Driven Development" po polsku

Jak budować własne agenty do pisania kodu?

Myślenie obliczeniowe zamiast nauki języków

Czy warto uczyć się Pythona w dobie AI?

Jak AI zmienia workflow w Scrumie?

Techniki promptowania dla zaawansowanych programistów

Jak dokumentować kod, który zmienia się co godzinę?

Metodyka "Human-in-the-loop" w programowaniu

Jak filtrować nowości technologiczne i nie zwariować?

Programowanie w języku naturalnym – czy to już?

Rola architekta IT w świecie autonomicznych agentów

Czy studia informatyczne mają jeszcze sens?

3. Problemy z "Legacy AI Code" (Nowy Dług Techniczny)
Jak naprawić legacy code stworzony przez AI?

Refaktoryzacja kodu AI – najlepsze praktyki

Czy AI potrafi zrozumieć stary kod (COBOL/Java 8)?

Automatyczna migracja projektów przez AI

Dlaczego kod AI staje się nieczytelny po miesiącu?

Narzędzia do wizualizacji zależności w kodzie AI

Jak testować systemy, których nie napisał człowiek?

Testowanie jednostkowe (Unit Tests) generowane przez AI

Halucynacje w kodzie: jak je wykryć przed produkcją?

AI refactoring vs manual rewriting – co tańsze?

4. Rynek pracy i zarobki (Career & Money)
Zarobki programistów AI 2026 – raporty

Czy AI obniży stawki dla programistów?

Kto straci pracę przez AI w IT?

Nowe zawody: AI Code Auditor, Prompt Architect

Praca dla Seniora z AI – wymagania 2026

Czy AI zastąpi testerów oprogramowania?

Freelancing w IT a konkurencja ze strony AI

Jak pokazać wartość jako programista, gdy AI pisze kod?

Przebranżowienie z programisty na AI Engineer

Czy firmy zakazują używania ChatGPT w kodzie?

5. Narzędzia i Technologie (Tools)
GitHub Copilot vs Cursor vs Windsurf – ranking

Najlepsze lokalne modele LLM do kodowania (Ollama)

Letta AI w pracy programisty – tips & tricks

Jak podłączyć własną bazę kodu do agenta AI?

Narzędzia no-code vs agenci kodujący

AI do automatycznego generowania dokumentacji API

Debugowanie z AI: Claude 3.5 vs GPT-5

Rozszerzenia VS Code oparte na agentach AI

Automatyczne poprawianie błędów na produkcji (Self-healing)

Jak zabezpieczyć klucze API przed agentami AI?

6. Pytania o przyszłość (Visionary)
Koniec programowania jakie znamy?

Czy AI stworzy własny język programowania?

Programowanie kwantowe i AI – co szukać?

Czy AI może przejąć utrzymanie infrastruktury (DevOps)?

Osobisty asystent programisty z pamięcią trwałą

Czy programiści będą tylko "weryfikatorami"?

AI-native applications – co to oznacza?

Systemy operacyjne oparte na agentach AI

Demokratyzacja kodowania: każdy będzie programistą?

Etyka w automatycznym generowaniu oprogramowania

7. Zagadnienia techniczne - High Level
State management w agentach kodujących

Memory Distillation dla baz kodu

RAG (Retrieval-Augmented Generation) dla repozytoriów

Finetuning modeli pod specyficzny framework firmy

Optymalizacja tokenów w długich plikach kodu

Jak uniknąć powtarzalności w kodzie AI (DRY)?

AI do analizy wydajności (Profiling) kodu

Integracja CI/CD z agentami AI

Generowanie schematów baz danych przez AI

Zarządzanie mikroserwisami przez autonomiczne agenty

8. Zapytania psychologiczne i społeczne (Soft Skills)
Imposter syndrome w dobie AI – jak sobie radzić?

Jak uczyć juniorów, by nie kopiowali bezmyślnie z AI?

Czy kreatywność w kodowaniu jeszcze istnieje?

Praca zespołowa: człowiek + człowiek + AI

Jak rozmawiać z biznesem o błędach AI?

Uzależnienie od Copilota – czy tracimy skille?

Jak zachować koncentrację w świecie szybkich zmian?

Etyczne aspekty "oszukiwania" z użyciem AI

Odpowiedzialność prawna za błędy w kodzie AI

Jak budować autorytet jako lider techniczny AI?

9. Zapytania "Szybka pomoc" (Quick Fixes)
Mój agent AI zepsuł bazę danych – co robić?

Jak wyłączyć autouzupełnianie AI w IDE?

Porównanie kosztów API do kodowania 2026

Jak zmusić AI do pisania testów przed kodem?

Najszybszy sposób na naukę nowego frameworka z AI