Makieta robocza · adres e-mail i formularz do podmiany · nic nie jest wysyłaneWorking mock-up · e-mail address and form to be replaced · nothing is sent
Mendix · AI · dwóch architektówMendix · AI · two architects
AI, które czyta, buduje i tłumaczy Twoje aplikacje Mendix.AI that reads, builds and explains your Mendix applications.
Zestaw narzędzi i sposób pracy, które sprawdzamy na sobie codziennie: w tydzień dokumentacja i ryzyka aplikacji, której nikt już nie rozumie w całości; w sprintach funkcje budowane przez AI pod kontrolą człowieka; i know-how, żeby Twój zespół robił to sam.A toolset and a way of working we test on ourselves every day: in a week, the documentation and risks of an application nobody fully understands any more; in sprints, features built by AI under human control; and the know-how for your team to do it without us.
mxsmith / pokazdemodockyard.mpr · model przeczytany 16.10model read 16 Oct
Analityk · 9:12Analyst · 9:12
Kto może usunąć fakturę i co się wtedy dzieje z jej pozycjami?Who can delete an invoice, and what happens to its lines?
Tylko rola Accountant. Usunięcie idzie przez Billing.ACT_Invoice_Delete: najpierw sprawdza, czy faktura nie jest zaksięgowana, potem kasuje pozycje kaskadowo. Technik widzi przycisk, ale przepływ go odrzuci.Only the Accountant role. Deletion goes through Billing.ACT_Invoice_Delete: it first checks the invoice is not posted, then removes the lines by cascade. A technician sees the button, but the flow refuses them.
✦ AI · z modelufrom the model3 dowody3 pieces of evidencemendix-describe
SD-1432 · service desk
Klient nie widzi faktury po zamknięciu zleceniaCustomer cannot see the invoice after the work order is closed
zgłosił: Dział obsługi · priorytet: średnireported by: Customer care · priority: medium
WerdyktVerdictDziała zgodnie z projektemWorks as designed · pewność wysokahigh confidenceDlaczegoWhyFakturę tworzy SUB_Invoice_CreateFromWorkOrder dopiero po akceptacji wizyty, nie po zamknięciu zlecenia. Zlecenie z ticketu ma wizytę w stanie Planned.The invoice is created by SUB_Invoice_CreateFromWorkOrder only after the visit is approved, not when the order is closed. The order in the ticket has a visit still Planned.OdpowiedźReplyGotowa do wklejenia: cztery zdania, bez żargonu.Ready to paste: four sentences, no jargon.
✦ AIczłowiek zatwierdzaa person approves2 miejsca w modelu2 places in the model
HD-41 · Widok SLA na stronie Ticket_DetailsSLA view on Ticket_Details
✓Czytam model i historyjkęReading the model and the story2 strony, 1 mikroflow dotknięte2 pages, 1 microflow touched0:14
✓Buduję sekcję SLABuilding the SLA sectionnowy snippet, próg 4 h, decyzja zapisana w tickeciea new snippet, a 4-hour threshold, the decision noted on the ticket2:21
Test dla człowiekaHuman testkroki i oczekiwany wynik czekają na Ciebiesteps and the expected result wait for you—
Claude · DeveloperTy · Product OwnerYou · Product Owner118k tok · 6 min 16 s
1 500+mikroflowów w największej przeczytanej aplikacjimicroflows in the largest app we have read
160+historyjek zbudowanych z AI w miesiącstories built with AI in a month
0 Bopuszcza Twój komputer, gdy narzędzie czyta modelleaves your machine while the tool reads the model
1 tydz.wkna dokumentację i ryzyka jednej aplikacjito document one application and list its risks
Dla kogoWho this is for
Trzy sytuacje, które znamy z własnych projektów.Three situations we know from our own projects.
01
Aplikacja, której nikt nie rozumie w całościAn application nobody fully understands
Autorzy odeszli, dokumentacja skończyła się na wersji pierwszej. Każda zmiana zaczyna się od archeologii, a każdy audyt od arkusza pisanego z pamięci.The authors have moved on, the documentation stopped at version one. Every change starts with archaeology and every audit with a spreadsheet written from memory.
02
Service desk zgadujeThe service desk is guessing
Błąd, dane czy tak miało być? Odpowiedź wymaga developera i pół dnia, więc zgłoszenia czekają, a zaufanie do aplikacji spada.A bug, bad data, or as designed? The answer needs a developer and half a day, so tickets wait and trust in the application drops.
03
AI jest, efektu nie maAI is in, the effect is not
Licencje na asystentów są od roku. Backlog jest ten sam, nikt nie mierzy, czy jest szybciej ani ile to kosztuje, a dział bezpieczeństwa nie wie, co właściwie wychodzi na zewnątrz.The assistant licences have been there for a year. The backlog is the same, nobody measures whether it is faster or what it costs, and security does not know what actually leaves the building.
01Rozumiemy aplikacjeWe understand applications
W tydzień wiesz o swojej aplikacji więcej niż jej autorzy.In a week you know more about your application than its authors did.
AI czyta model aplikacji Mendix: każdy proces, moduł, mikroflow, stronę i uprawnienie. Pisze dokumentację językiem biznesu, znajduje ryzyka P1–P3 z miejscem i sposobem naprawy i odpowiada na pytania z dowodem w modelu. Plik .mpr zostaje u Was.AI reads the Mendix model: every process, module, microflow, page and permission. It writes the documentation in business language, finds P1–P3 risks with the place and the fix, and answers questions with evidence from the model. The .mpr file stays with you.
Co dostajeszWhat you get
Dokumentację, która zostaje u Was: po co jest aplikacja, procesy przypadek po przypadku, moduły, każdy mikroflow jednym zdaniem.Documentation that stays with you: what the app is for, processes case by case, modules, every microflow in one sentence.
Kto co może: role, dostęp do danych wiersz po wierszu, aplikacja oglądana oczami jednej roli.Who may do what: roles, data access row by row, the application seen through one role's eyes.
Ryzyka P1–P3 z testem i poprawką; przegląd bezpieczeństwa według OWASP Low-Code i zaleceń Mendix.P1–P3 risks with a test case and a fix; a security review against OWASP Low-Code and Mendix guidance.
Wpływ zmiany, gotowość do upgrade'u Mendix, mapa danych osobowych, propozycje wydajnościowe.Change impact, Mendix upgrade readiness, a personal-data map, performance proposals.
Sprawdzone zgłoszenie: błąd, zgodne z projektem, dane czy nie wiadomo, z dowodem i odpowiedzią do wklejenia.A checked ticket: bug, as designed, data or cannot tell, with evidence and a reply to paste.
Odpowiedzi na „jak to działa” i „kto może”, zawsze z miejscem w modelu.Answers to "how does it work" and "who may", always with the place in the model.
demo DockyardCzym jest aplikacja: streszczenie dla każdego i pełna opowieść, kto jej używa, jej liczby. Tekst napisało AI i jest tak oznaczony.What the application is: a summary for everyone and the full story, who uses it, its numbers. AI wrote the text and it is marked as such.demo DockyardDziesięć ustaleń w czterech modułach, od P1 do P3, pogrupowane według wzorca. Każde z tym, co się dzieje, gdzie i co zrobić.Ten findings in four modules, P1 to P3, grouped by pattern. Each with what happens, where and what to do.demo DockyardKażdy proces biznesowy prześledzony na jednym przypadku: kto go zaczyna, co aplikacja sprawdza, gdzie może odmówić.Each business process traced on one case: who starts it, what the app checks, where it can refuse.demo DockyardCo trzeba wiedzieć, zanim zmieni się model: gdzie co jest, jak budowane są nazwy, co łatwo zepsuć.What to know before changing the model: where things are, how names are built, what breaks easily.
Gdzie żyje dokumentacjaWhere the documentation lives
MxScout to nasza witryna pokazowa. Produktem jest to, co czyta model.MxScout is our showroom. The product is what reads the model.
Czytanie robią skille i narzędzia dla AI, które instalujesz tam, gdzie pracuje Twój zespół. Wynik jest zwykłym plikiem i trafia tam, gdzie chcesz:The reading is done by skills and tools for AI that you install where your team works. The result is a plain file and goes wherever you want:
aplikacja lokalnalocal app
MxScout
Przeglądarka, serwer na 127.0.0.1, zero zależności, nic nie wychodzi. Rysuje model jak Studio Pro.A browser, a server on 127.0.0.1, zero dependencies, nothing leaves. Draws the model like Studio Pro.
html
Jeden plik offlineOne offline file
Cała dokumentacja pod nazwą Twojej aplikacji, z wyszukiwarką, bez naszego logo. Otwiera się wszędzie.The whole documentation under your app's name, with search, no logo of ours. Opens anywhere.
md
Wiki · Confluence · SharePoint
Markdown prosto do miejsca, gdzie zespół już czyta. Po polsku, angielsku albo niemiecku.Markdown straight into the place where the team already reads. In Polish, English or German.
Folder obok modelu, wersjonowany z aplikacją, z manifestem dla Waszego indeksu wyszukiwania.A folder next to the model, versioned with the app, with a manifest for your search index.
skills
Claude Code · Codex
Skille: otwórz projekt po nazwie, napisz lub zaktualizuj dokumentację, sprawdź zgłoszenie, zadaj pytanie.Skills: open a project by name, write or update the documentation, check a ticket, ask a question.
context
Copilot i każdy czatCopilot and any chat
Wycinki modelu, o których rozmawiasz, skopiowane w jeden prompt. Bez wtyczek.The pieces of the model you talk about, copied into one prompt. No plug-ins.
mcp · rag
Serwer zespołowyA team server
MCP i REST dla agentów, feed dla Waszego RAG-a, logowanie przez OIDC lub SAML, dziennik audytu. Model nigdy nie wychodzi jako .mpr.MCP and REST for agents, a feed for your RAG, sign-in by OIDC or SAML, an audit log. The model never leaves as an .mpr.
node
Wasz serwer, bez chmuryYour server, no cloud
To samo na maszynie w Waszej sieci. Do AI idą tylko wycinki potrzebne do opisu, sekrety zamaskowane; albo model lokalny.The same on a machine inside your network. Only the pieces needed for a description go to AI, secrets masked; or a local model.
Nie musisz niczego kupować. MxScout i skille są bezpłatne; licencja jest na wniosek, żebyśmy wiedzieli, kto ich używa. Płatne jest to, co robimy z nimi na Waszej aplikacji.There is nothing to buy. MxScout and the skills are free; the licence is on request so we know who uses them. What we do with them on your application is what you pay for.
Jedna aplikacja, tydzień, u Was. Dokumentacja i ryzyka zostają, niezależnie od tego, co dalej.One application, one week, on your premises. The documentation and the risks stay, whatever comes next.
Złożona aplikacja, prowadzona jak zwykły projekt. Developerem jest AI.A complex application, run like an ordinary project. The developer is AI.
Historyjki z kryteriami, tygodniowe sprinty, tablica. AI bierze historyjkę, czyta tylko to, czego potrzebuje, wprowadza zmianę, przechodzi testy automatyczne i zostawia test dla człowieka. Każdy krok ma czas, tokeny i dowód. Done ustawia człowiek.Stories with criteria, weekly sprints, a board. AI takes a story, reads only what it needs, makes the change, passes automated tests and leaves a test for a person. Every step has a time, tokens and evidence. Done is set by a human.
Jedna historyjka, od szkicu do produkcjiOne story, from draft to production
DraftTy: rozmowa i kryteriaYou: conversation and criteria
To doTy: przeniesienie startuje budowęYou: moving it starts the build
HD-44Eskalacja zgłoszeń po 48 hEscalate tickets after 48 h3 pkt
HD-45Opis modułu Email w dokumentacjiDescribe the Email module1 pkt
Running 1
HD-41Widok SLA na stronie Ticket_DetailsSLA view on Ticket_Detailskrok 3 z 5 · 118k tok · 6 minstep 3 of 5 · 118k tok · 6 min
Testy auto.Auto tests1
HD-40Napraw P1: ACT_Ticket_Reopen bez sprawdzenia roliFix P1: ACT_Ticket_Reopen without a role checkmodel ✓ · security ✓ · UI 3/4
Test dla CiebieYour test2
HD-38Retencja zamkniętych zgłoszeńRetention of closed tickets4 kroki · 140k tok4 steps · 140k tok
HD-39Macierz dostępu dla roli ObserwatorAccess matrix for the Observer role6 ustaleń do zatwierdzenia6 findings to approve
Done 1
HD-37Standard nazw: etap 1 z 5Naming standard: stage 1 of 58 pkt · ✓
HD-41 · storyRunning · 5 pkt
Widok SLA na stronie Ticket_DetailsSLA view on Ticket_Details
Kryteria · 2 z 4Criteria · 2 of 4
Pasek SLA widoczny dla roli AgentSLA bar visible to the Agent roleTicket_Details · snippet SLA_Bar
Próg 4 h zmienia kolor na czerwonyThe 4-hour threshold turns rednanoflow NF_SLA_Colour
Ticket po terminie ma czerwony pasekAn overdue ticket shows a red bartest UI w tokuUI test running
Brak nowych ryzyk P1No new P1 riskssprawdzane po zapisiechecked after the write
DecyzjaDecision
Próg jako stała modułu, nie w nanoflow: zmiana bez wdrożenia. Odrzucone: wpisany na stałe.The threshold as a module constant, not in the nanoflow: changeable without a deploy. Rejected: hard-coded.
AI · developerDone ustawiasz TyYou set Done118k tok · 6:16
Co niesie każda historyjkaWhat every story carries
kryteria ocenione z dowodemcriteria rated with evidencekroki z czasem i tokenamisteps with time and tokenszmiany w modelu: przed → pomodel changes: before → afterdecyzje z powodamidecisions with reasonswyniki testów i zrzutytest results and screenshotsryzyka przed i porisks before and afterdiff per moduła diff per moduletest dla człowiekaa human test
Tak pracuje nasze narzędzie: animacja na danych z przykładu, w pętli.This is how our tool works: an animation on example data, on a loop.
160+historyjek w ostatnim miesiącustories in the last month
~3 mlntokenów, mediana na historyjkętokens, median per story
2–3 USDkosztu API na historyjkęAPI cost per story
1test dla człowieka na końcu każdej historyjkihuman test at the end of every story
Liczby z naszych własnych projektów, 24.10.2026. Koszt według cennika API, bez pracy ludzi.Numbers from our own projects, 24 Oct 2026. Cost at API list prices, people's time not included.
U nas albo u CiebieWith us or with you
Model nie widzi całej aplikacji. I nie musi opuszczać Twojej serwerowni.The model never sees the whole application. And it need not leave your server room.
Proste, powtarzalne kroki wykonuje nasz własny agent: uruchamiany lokalnie, uczony na naszej pracy. Planowanie, przegląd bezpieczeństwa i architekturę robi model klasy senior. Ten sam tor możemy postawić na Twojej infrastrukturze, z dostawcą i regionem modelu, które wybierzesz.Simple, repeatable steps are done by our own agent: run locally, trained on our work. Planning, security review and architecture go to a senior-class model. We can set up the same track on your infrastructure, with the model provider and region you choose.
lokalnielocal
Własny agent, nie chmuraOur own agent, not the cloud
Wrażliwe kroki robi agent uruchomiony lokalnie, u nas albo u Ciebie. Do chmury idzie tylko to, co ustalimy przed startem.Sensitive steps are done by an agent running locally, with us or with you. Only what we agree before the start goes to the cloud.
wycineka piece
Wycinek, nigdy całośćA piece, never the whole
AI dostaje tylko ten fragment modelu, którego potrzebuje do jednej historyjki. Twojej aplikacji w całości nie widzi żaden model.AI gets only the fragment of the model it needs for one story. No model ever sees your whole application.
dowódevidence
Każda zmiana z dowodemEvery change with evidence
Zmiana w modelu ma kopię, diff per moduł, wynik testów i test dla człowieka. Przy błędzie wraca sama. Done ustawiasz Ty.A change in the model has a backup, a per-module diff, test results and a human test. On failure it restores itself. You set Done.
Chcesz zobaczyć, jak AI buduje w Twojej aplikacji? Pokażemy to na żywo, na Waszym modelu, bez zobowiązań.Want to see AI building in your application? We will show it live, on your model, no strings attached.
Narzędzia dajemy. Płacisz za to, że Twój zespół umie z nich korzystać.The tools are free. You pay for a team that knows how to use them.
Nie sprzedajemy oprogramowania. Sprzedajemy przejście zespołu Mendix na pracę z AI: na Waszej aplikacji, z Waszymi zasadami dotyczącymi danych, z miarą czasu i kosztu od pierwszego dnia.We do not sell software. We sell a Mendix team's move to working with AI: on your application, with your data rules, with time and cost measured from day one.
lab · 2 dnilab · 2 days
Czytanie aplikacji z AIReading an application with AI
Instalujemy skille u Was, czytamy jedną Waszą aplikację, piszemy dokumentację i ryzyka, podłączamy service desk. Wasi ludzie robią to razem z nami, na swoich komputerach.We install the skills on your side, read one of your applications, write the documentation and the risks, connect the service desk. Your people do it with us, on their own machines.
→ dokumentacja, lista ryzyk, zespół, który umie ją utrzymać→ documentation, a risk list, a team that can keep it current
lab · tydzień razemlab · a week together
Budowanie z AIBuilding with AI
Historyjki pisane tak, żeby AI je zrozumiało, tablica, tor testów. Pierwsze funkcje zbudowane przez AI w Waszej aplikacji, z rolami: Product Owner, tester, AI jako developer.Stories written so AI understands them, a board, a test track. The first features built by AI in your application, with the roles: Product Owner, tester, AI as developer.
→ działający sposób pracy, koszt mierzony per historyjka→ a working way of working, cost measured per story
wdrożeniedeployment
Tor u WasThe track on your side
Stawiamy całość na Waszej infrastrukturze: tablica, agenty, model lokalny, baza testowa, zabezpieczenia. Zostajemy pod ręką, dopóki chcecie.We set the whole thing up on your infrastructure: board, agents, local model, test database, safeguards. We stay around for as long as you want.
→ pipeline na Waszym serwerze, zasady, dyżur→ the pipeline on your server, the rules, on-call support
Audyt bez zmiany procesuAn audit with no process changeGdy chcesz tylko wiedzieć: dokumentacja, ryzyka i plan napraw jednej aplikacji, w tydzień.When you only want to know: documentation, risks and a repair plan for one application, in a week.
Nigdy nie płacisz za oprogramowanieYou never pay for softwareNarzędzia rozwijamy dalej i mówimy Wam o nowych funkcjach. To powód, żeby być w kontakcie, nie faktura.We keep developing the tools and tell you about new features. That is a reason to stay in touch, not an invoice.
Wasze dane, Wasze zasadyYour data, your rulesDostawcę i region modelu wybieramy z Wami. Co może iść do chmury, a co ma zostać lokalnie, zapisujemy przed startem.We pick the model provider and region with you. What may go to the cloud and what stays local is written down before we start.
Nie wiesz, który wariant? Ustalimy to w pierwszej rozmowie, po tym, co zobaczymy w aplikacji.Not sure which one? We settle it in the first call, after what we see in the application.
MxScout: to, co pokazujemy publicznie.MxScout: the part we show in public.
Zbudowaliśmy go, bo sami go potrzebowaliśmy. Wszystko, co robimy u klientów, zaczyna się od przeczytania aplikacji, i to właśnie robi MxScout. Reszta to know-how, które przynosimy do Waszego zespołu.We built it because we needed it ourselves. Everything we do at clients starts with reading the application, and that is what MxScout does. The rest is the know-how we bring to your team.
MxScout
publiczny · 2.0 · bezpłatnypublic · 2.0 · free
Czyta i dokumentuje aplikację Mendix z jej modelu: procesy, model domenowy, przepływy rysowane jak w Studio Pro, kto co może, ryzyka. Zero zależności, nic nie wysyła. Licencja na wniosek, żebyśmy wiedzieli, kto go używa.Reads and documents a Mendix application from its model: processes, domain model, flows drawn like Studio Pro, who may do what, risks. Zero dependencies, sends nothing. Licence on request, so we know who uses it.
Skille: Claude Code · CodexSkills: Claude Code · Codex
w pakiecieincluded
To samo czytanie modelu bez żadnej aplikacji: w repozytorium Waszego projektu, prosto z pliku .mpr. Dokumentacja, ryzyka, sprawdzone zgłoszenie, odpowiedź na pytanie. Instalacja jednym poleceniem; wychodzą z nich te same pliki, co z MxScout.The same model reading with no app at all: in your project's repository, straight from the .mpr file. Documentation, risks, a checked ticket, an answered question. Installed with one command; the same files come out as from MxScout.
0zależności npmnpm dependencies127.0.0.1i nic więcejand nothing else0 Bzapisane przez serwer na dyskwritten to disk by the serverbez telemetrii i CDNno telemetry, no CDNczytelny kod, testy do uruchomieniareadable code, tests you can runAES-256-GCMpakietypackages
Jak zaczynamyHow we start
Najpierw jedna aplikacja. Potem decyzja.One application first. Then a decision.
1
RozmowaA call
30 minut o aplikacji, zespole i tym, co Was boli. Bez prezentacji.30 minutes about the application, the team and what hurts. No slides.
→ notatka i propozycja pierwszego kroku→ a note and a proposed first step
2
Tydzień z aplikacjąA week with the app
Czytamy jedną aplikację u Was. Dokumentacja, ryzyka P1–P3, odpowiedzi na Wasze pytania.We read one application on your premises. Documentation, P1–P3 risks, answers to your questions.
→ dokumentacja i lista ryzyk, które zostają→ documentation and a risk list that stay with you
3
DecyzjaA decision
Lab, budowanie z AI w Waszej aplikacji albo tor u Was. Zakres i cena ustalone, zanim zaczniemy.A lab, building with AI in your application, or the track on your side. Scope and price agreed before we start.
→ plan z zakresem, nakładem i miarą sukcesu→ a plan with scope, effort and a measure of success
O nasAbout us
Dwóch architektów Mendix. Narzędzia, którymi pracujemy, zbudowaliśmy sami.Two Mendix architects. We built the tools we work with ourselves.
KS
Karol Siejek
Mendix Expert Developer · architektarchitect
Certyfikowany Mendix Expert Developer i architekt aplikacji enterprise na Mendix: od modelu domenowego, przez integracje i bezpieczeństwo, po wydajność. Autor MxScout i narzędzi, którymi budujemy z AI; to jego tor widzisz na tej stronie.A certified Mendix Expert Developer and architect of enterprise Mendix applications: from the domain model through integrations and security to performance. Author of MxScout and of the tools we build with; the track you see on this page is his.
Dwanaście lat praktyki w aplikacjach Mendix dla dużych organizacji. Autor MxDev Swiss Tool: ponad trzydziestu narzędzi offline dla developerów Mendix, od przeglądarki logów po śledzenie mikroflowów i wyciąganie wywołań REST. Jego czytnik logów pracuje też w MxScout.Twelve years of hands-on work on Mendix applications for large organisations. Author of MxDev Swiss Tool: over thirty offline tools for Mendix developers, from a log viewer to microflow tracing and REST call extraction. His log reader also works inside MxScout.
Rozmawiasz z ludźmi, którzy wykonają pracę. Nie mamy działu sprzedaży ani juniorów do podstawienia. Pracujemy po polsku i po angielsku, zdalnie i na miejscu.You talk to the people who will do the work. No sales team, no juniors to swap in. We work in Polish and English, remotely and on site.
FAQ
Pytania, które słyszymy najczęściej.The questions we hear most.
Gdzie trafia nasz model i nasze dane?Where do our model and data go?
Plik .mpr czytamy u Was albo na maszynie, którą kontrolujecie; narzędzie, które go czyta, niczego nie wysyła. Do modelu AI idą tylko wycinki potrzebne do opisu albo zmiany, z zamaskowanymi sekretami. Dostawcę i region ustalamy z Wami; dla wrażliwych kroków jest model lokalny.We read the .mpr on your premises or on a machine you control; the tool that reads it sends nothing. Only the pieces needed for a description or a change go to the AI model, with secrets masked. We agree the provider and region with you; a local model is there for sensitive steps.
Czy musimy używać Waszych narzędzi?Do we have to use your tools?
Nie. MxScout jest wygodną witryną, ale to, co czyta model, działa jako skill w Claude Code lub Codex, a wynik to zwykłe pliki HTML i Markdown. Dokumentację możecie trzymać w repozytorium, na wiki, w SharePoint albo podać przez MCP czy RAG własnym agentom.No. MxScout is a convenient front, but what reads the model runs as a skill in Claude Code or Codex, and the result is plain HTML and Markdown files. You can keep the documentation in the repository, on a wiki, in SharePoint, or serve it through MCP or RAG to your own agents.
Czy AI zmienia naszą aplikację bez kontroli?Does AI change our application without control?
Nie. Każda zmiana wychodzi z historyjki z kryteriami, przechodzi testy automatyczne, w tym przegląd bezpieczeństwa, i zatrzymuje się na teście dla człowieka. Done ustawia tylko człowiek. Zapis do modelu ma kopię, tag w gicie i diff; przy błędzie wraca sam.No. Every change starts from a story with criteria, passes automated tests including a security review, and stops at a human test. Only a person sets Done. A write to the model has a backup, a git tag and a diff; on failure it restores itself.
Ile to kosztuje?What does it cost?
Narzędzia nic. Pierwsza rozmowa nic. Tydzień z jedną aplikacją, lab i wspólne budowanie mają stałą cenę ustaloną przed startem, zależną od wielkości aplikacji. Koszt AI pokazujemy per historyjka, w tokenach i w dolarach; w naszych projektach to zwykle 2–3 USD.The tools, nothing. The first call, nothing. The week with one application, a lab and building together have a fixed price agreed before we start, depending on the size of the application. We show the AI cost per story, in tokens and dollars; in our projects it is usually $2–3.
Nasze aplikacje nie są w Mendix. Pomożecie?Our applications are not in Mendix. Can you help?
Narzędzia do czytania modelu są dla Mendix. Sposób pracy ze sprintem, tablicą i AI jako developerem działa też poza Mendix; tak budujemy własne aplikacje. O reszcie powiemy uczciwie w pierwszej rozmowie.The model-reading tools are for Mendix. The way of working, with a sprint, a board and AI as developer, works outside Mendix too; that is how we build our own applications. We will be honest about the rest in the first call.
Czy uzależnimy się od Was?Will we depend on you?
Celem jest zespół, który robi to bez nas. Dokumentacja, zasady i kod zostają u Was, narzędzia są bezpłatne, a modele AI da się wymienić. Zostajemy pod ręką, jeśli chcecie, nie dlatego, że musicie.The goal is a team that does this without us. The documentation, the rules and the code stay with you, the tools are free, and the AI models can be swapped. We stay around if you want us to, not because you have to.
Masz pytanie, którego tu nie ma?A question not answered here?
Powiedz nam, którą aplikację mamy przeczytać pierwszą.Tell us which application to read first.
Odpisujemy w ciągu jednego dnia roboczego. Pierwsza rozmowa trwa 30 minut i nic nie kosztuje.We reply within one working day. The first call takes 30 minutes and costs nothing.
