O czym jest ten wpis (w skrócie)

AI ma przyspieszać Twój rozwój – nie wyręczać Cię z myślenia.

Deleguj analizę i przygotowywanie wstępnich szkiców rozwiązań, ale osąd zostaje po Twojej stronie.

Chcę, abyś po lekturze miał prostą metodę (małą pętlę), którą zastosujesz przy każdym promptowaniu.

Pętla Human-in-the-Loop (Diagram)

flowchart LR
  A[Generate / Context] --> B[Inspect]
  B --> C[Probe]
  C --> D[Refine]
  D --> E[Explain Back]
  E --> F[Integrate & Test]
  F --> A((Next Cycle))
  style A fill:#222,stroke:#555,color:#fff
  style B fill:#222,stroke:#555,color:#fff
  style C fill:#222,stroke:#555,color:#fff
  style D fill:#222,stroke:#555,color:#fff
  style E fill:#222,stroke:#555,color:#fff
  style F fill:#222,stroke:#555,color:#fff

Intencja: nigdy nie kończ na pierwszym wyniku; minimum jedno dopytanie + jedno wyjaśnienie.

Główne Ryzyko

Wielu deweloperów wpada w schemat prompt → accept → paste. Szybciej tu i teraz, ale później wolniejsze wprowadzanie zmian / problemy z utrzymaniem kodu.

Skutki:

• Wdrażasz kod, którego nie potrafisz obronić.
• Cichy dryf architektury (rozjechane style, wzorce, konwencje).
• Tracisz czujność — coraz trudniej ocenić kiedy model błądzi.

Odpowiedzialność

Nadal to Ty odpowiadasz za: poprawność, bezpieczeństwo, utrzymywalność, wpływ.

„Model tak podał” to nie jest wytłumaczenie/wymówka !!!

Soczewka Decyzyjna dla Sugestii AI

flowchart TD
  Q{AI Output Arrives} -->|Trivial & Understood| A[Adopt]
  Q -->|Not Understood| P[Probe]
  Q -->|Smells / Over-Abstract| R[Request Simpler Variant]
  P --> X[Clarify Why + Risks]
  R --> S[Compare Simpler vs Original]
  X --> V[Validate with Tests]
  S --> V
  V -->|Meets Standards| A
  V -->|Gaps Found| P
  A --> C[(Commit + Note)]

Cel: wprowadzić pauzę — zatrzymaj odruch „kopiuj / wklej i zapomnij”.

Mikropętla Human‑In‑The‑Loop

Stosuj za każdym razem zamiast kończyć na pierwszym wyniku:

1. Generuj – jasny kontekst + ograniczenia.
2. Oceń – szybki przegląd pod kątem problemów (security, over‑engineering, brak testów, stare biblioteki).
3. Dopytaj – „Dlaczego tak?”, „2 alternatywy + trade‑offy (kompromisy)”, „Co tu może pójść nie tak?”.
4. Udoskonal – sprowadź do prostszego wariantu.
5. Wyjaśnij samodzielnie – model tłumaczy na 2 poziomach (wysoki + flow/edge case’y); Ty robisz swoje krótkie TL;DR.
6. Integruj – dopiero teraz z testami i spójnością wzorców.

Minimum: Zawsze chociaż jedno pytanie pogłębiające po pierwszej odpowiedzi modelu.

Archetypy Promptów

• Clarifier: „Wyjaśnij to jakbym znał podstawy OAuth, ale nie PKCE.”
• Tradeoff Explorer: „3 alternatywy; porównaj wydajność / czytelność / ryzyko bezpieczeństwa.”
• Risk Scanner: „Wypisz edge case’y + potencjalne wektory awarii/ataków; zasugeruj nazwy testów.”
• Confidence Probe: „Która część Twojej odpowiedzi jest najbardziej podejrzana lub może być przestarzała?”
• Compression: „Streść różnice między wersją A i B w 2 zdaniach.”

Mini Przykład (Decyzja Auth)

Kontekst: potrzebujesz auth w projekcie TS / Python. Rozważasz Authentik, lekką bibliotekę, BetterAuth albo bardzo cienkiego clienta.

Pierwsza odpowiedź modelu: lista SaaS + self‑host (Auth0, Keycloak, SuperTokens...). Kusi, żeby po prostu wziąć.

Zamiast tego dopytaj:

• „Dlaczego nie wspomniałeś o BetterAuth? Porównaj z Authentik przy niskim narzucie operacyjnym.”
• „Ukryte koszty operacyjne Keycloak vs lekka biblioteka?”
• „Jak różni się przechowywanie sesji vs tokenów w BetterAuth? Gdzie lądują tokeny providerów?”

Efekt: poznajesz trade‑offy (obsługa federacji, pokrycie protokołów, ciężar operacyjny) zamiast kopiować domyślne odpowiedzi.

Cichy Dryf Architektury – Dlaczego Groźny

Niezweryfikowane sugestie AI wprowadzają niespójne:

• Wzorce obsługi błędów
• Założenia bezpieczeństwa (np. brak CSRF / niebezpieczne przechowywanie tokenów)
• Abstrakcje (dodatkowe warstwy „bo wygląda czyściej”)

Każdy element osobno wygląda niewinnie; razem rozmywają klarowność. Drift jest OK tylko jeśli jest świadomy i udokumentowany.

Filtr Akceptacji „Najpierw Testy”

Zanim zaufasz kodowi sprawdź:

• Czy dostarczył / zasugerował testy? (Jeśli nie – poproś.)
• Czy pokrywa ścieżki błędów? (timeouty, błędne dane, edge case’y.)
• Czy pojawiły się antywzorce typu „just disable failure” (pomijane wyjątki, zawsze zielone testy)? Odrzuć.

Szybka Perspektywa Bezpieczeństwa i Niezawodności

Nawet przy małym fragmencie kodu zapytaj o:

• walidację wejścia
• injection / deserializację / SSRF / wyciek sekretów
• zarządzanie stanem i możliwość kradzieży sesji

Potem: „Co MUSZĘ potwierdzić w dokumentacji zanim wdrożę?”

Codzienne Ćwiczenie

Wybierz mały fragment kodu/konfiguracji, którego nie rozumiesz w pełni. Przejdź sekwencję:

1. Model tłumaczy wysokopoziomowo.
2. Linia po linii + edge‑case’y / failure modes.
3. Jedna alternatywa + plusy/minusy.
4. Ty (nie AI) piszesz podsumowanie 3–4 zdania czego się nauczyłeś.

Powtarzaj codziennie na innym fragmencie. 30 dni = mocna kumulacja efektu.

Typowe Tryby Porażki

Tryb	Objaw	Prompt Naprawczy
Cargo‑culting	Kopiujesz wzorzec bez zrozumienia	„Dlaczego ta forma zamiast prostszej?”
Hallucinated Abstraction	Pojawia się zbędna warstwa	„Usuń abstrakcję; pokaż minimalną wersję.”
Outdated Stack	Stary boilerplate (np. CRA)	„Aktualne (2025) startery + dlaczego.”
False Green	Pomijane wyjątki / wyłączone testy	„Jakie testy, powinny tu powstać?”
Drift	Niespójne auth / logowanie	„Utwórz mi listę kontrolną dla tego obszaru.”

Migawkowa Kategoryzacja Ryzyk

mindmap
  root((AI Pairing Risks))
    Cognitive
      Passive Acceptance
      Lost Understanding
      Overreliance
    Architecture
      Style Drift
      Hidden Coupling
      Outdated Patterns
    Security
      Token Misuse
      Missing Validation
      Leaky Error Messages
    Quality
      Untested Paths
      Silent Failures
      Over-Abstraction

Mentalna lista kontrolna przy przeglądzie outputu.

Minimalna Checklista (Przy Edytorze)

• Dodałem kontekst (ograniczenia, stack, priorytety)
• Przeskanowałem pod kątem starych bibliotek / "smell check" / security
• Zadałem min. 1 pytanie o trade‑off + 1 o ryzyko
• Poprosiłem o / zweryfikowałem testy
• Wytłumaczyłem własnymi słowami (dopisałem do swojej bazy wiedzy)
• Zintegrowałem spójnie (nazwy, wzorce, dokumentacja)

Zmiana Mindsetu

Traktuj AI jako dopalacz ciekawości, nie protezę myślenia. Sukces mierz tym, jak dobrze umiesz wyjaśnić problem, kompromisy i ryzyka, a nie liczbą wygenerowanych linijek.

AI ma przyśpieszać zrozumienie zagadnienia i ma pomóc znaleźć rozwiązanie, które rozumiesz i umiesz obronić, a nie tworzyć niezrozumiały kod, którego nie potrafisz wytłumaczyć.

Call to Action

To co poznałeś w tym wpisie, zastosuj przy pierwszym zadaniu, którego dziś dotkniesz.

Dzisiaj w pracy:

1. Dopytaj AI o wyjaśnienie rozwiązania (krok po kroku + edge case’y).
2. Poproś o alternatywy i wypunktowane trade‑offy.
3. Zapytaj o ryzyka / audyt (security, wydajność, utrzymanie).
4. Poproś o uproszczony wariant, jeśli czujesz over‑engineering.
5. Na koniec własnymi słowami zapisz: co robi rozwiązanie, dlaczego wybrałeś ten wariant, czego jeszcze nie rozumiesz (czarna skrzynka).
6. Wróć do notatki i czarnej skrzynki i dopytaj AI o to, czego nie rozumiesz.

Praktykuj to podejście przy każdym zadaniu, a wkrótce zauważysz wzrost swoich kompetencji jak i wzrost jakości rozwiązań tworzonych wspólnie z AI.