Skip to content
Kraków, Polska · Oprogramowanie i AI

Oprogramowanie skoncentrowane na Twoich celach.

Zwinne studio software'owe z Krakowa. Tworzymy pragmatyczne produkty webowe i wplatamy w nie AI — wydane prosto, solidnie przetestowane i zawsze gotowe na zmianę.

Czytaj blog Współpracuj z nami

Jak pracujemy

Powitaj zmianę

Szczupły (Lean) projekt jest gotowy na kolejne wymaganie — nie tylko to dzisiejsze.

Ucz się szybciej

Testujemy pomysły tak wcześnie, jak to możliwe, i pozwalamy decydować danym.

Dziel się wiedzą

Granica między Twoim a naszym zespołem szybko się zaciera. Uczymy, budując.

Ceń prostotę

Proste znaczy szybkie, niezawodne i tanie w utrzymaniu.

Czym się zajmujemy

Jesteśmy małym zespołem doświadczonych inżynierów oprogramowania. Naszą misją jest osiąganie Twoich celów w prosty i opłacalny sposób przy użyciu nowoczesnych technologii. Praca w duchu Agile i Lean pozwala nam szybko reagować i dostosowywać się do zmian, a programowanie sterowane testami (TDD) sprawia, że aplikacja jest solidna i przyjemna w utrzymaniu. Coraz częściej oznacza to przemyślane wplatanie AI w produkty — tam, gdzie naprawdę ma sens.

Technologie, po które sięgamy

  • Ruby on Rails
  • JavaScript
  • PostgreSQL
  • MongoDB / NoSQL
  • AWS
  • CI/CD & DevOps
  • LLM & AI integration
  • AI agents
  • Responsive / mobile web

Nasze realizacje

Produkty, które tworzymy i rozwijamy — sami jesteśmy swoim najlepszym klientem.

Z bloga

Notatki o inżynierii oprogramowania, AI i tworzeniu produktów.

7 min czytania

AI-native Rails stack w 2026

Poskładaj to razem — Solid Stack bez Redisa, Kamal, pgvector i wypracowane w praktyce zasady budowania z LLM — a wyłania się spójny obraz: Rails to znakomite środowisko dla aplikacji AI-native, właśnie dlatego, że pozwala małemu zespołowi budować i uruchamiać zarówno aplikację, jak i jej funkcje AI. Synteza tego, w którym miejscu ten stos się dziś znajduje.

#ruby #rails #ai #llm #architecture
6 min czytania

pgvector na produkcji: wnioski z praktyki

Nieraz stawałem po stronie pgvectora jako sensownego wyboru domyślnego do wyszukiwania wektorowego. Po jakimś czasie utrzymywania go na produkcji zebrałem to, o czym wprowadzające poradniki milczą: wybór indeksu i jego kompromisy, dostrajanie relacji recall–szybkość, utrzymywanie embeddingów w zgodzie ze źródłem i pułapki operacyjne, które ujawniają się dopiero przy skali.

#postgres #ai #search #production
5 min czytania

Fine-tuning kontra RAG kontra prompting: wybór w 2025

Są trzy sposoby, by skłonić LLM, by robił to, czego twoja aplikacja potrzebuje — prompting, pobieranie i fine-tuning — a zespoły rutynowo sięgają po niewłaściwy. Rozwiązują różne problemy, a koszty różnią się ogromnie. Wpis trendowy o tym, do czego każdy faktycznie służy, i kolejność decyzji, która ratuje cię przed przeinżynierowaniem.

#ai #llm #rag #engineering
Wszystkie wpisy →

Porozmawiajmy

Masz projekt, pytanie albo po prostu chcesz się przywitać?

contact@leanlogics.com