5 technik programowania z AI, które podniosą jakość Twojego kodu

Piszesz prompta, dostajesz bzdury, poprawiasz ręcznie – i tak w kółko. Znasz to uczucie?

Programowanie z AI to nie powinna być loteria. Jeśli Twój kod z LLM-ów wygląda jak generyczne spaghetti, problemem nie jest sam model, tylko Twój workflow lub metody współpracy z Agentem.

Właśnie dlatego dzisiaj pokażę ci 5 konkretnych technik, które zmuszą AI do pisania czystego, produkcyjnego kodu w TypeScript czy Pythonie, za który nie będziesz musiał się wstydzić na Code Review.

1. Context Engineering

Jeśli miałbyś zapamiętać tylko jedną konkretną technikę, która realnie przekłada się na wyższą jakość generowanego przez sztuczną inteligencję kodu, to bez wątpienia powinien być to Context Engineering.

Mówiąc najprościej: jest to świadome zarządzanie całym zakresem informacji, do których dostęp ma w danej chwili model językowy. Context Engineering nie ma nic wspólnego ze “sprytnym promptowaniem rodem z LinkedIna” – to raczej rygorystyczne decydowanie o tym, jakie dane trafiają do modelu i jaka jest ich łączna objętość w konkretnym punkcie konwersacji.

Potrzeba dbania o kontekst wynika z dwóch fundamentalnych cech LLM-ów.

Niedeterminizm modelu

Po pierwsze – z wbudowanego niedeterminizmu, czyli tej słynnej losowości zachowania. Jeśli nie dostarczysz modelowi jasnych instrukcji odnośnie istotnych plików czy modułów, a także standardów i praktyk projektowych, to oddajesz kierownicę rachunkowi prawdopodobieństwa i temu, czego model naoglądał się w trakcie procesu treningu. Styl i jakość innych projektów, które model “widział” na etapie jego przygotowań, może znacznie odbiegać od twoich oczekiwań.

Zamiast realizować zadanie, model zaczyna więc zgadywać, co może być istotne: wykonuje chaotyczne przeszukiwania repozytorium, dobiera narzędzia metodą prób i błędów lub wczytuje pliki niemające żadnego znaczenia dla problemu. Pisze kod w sposób, którego nikt nie puści na Code Review.

Tracisz czas, marnujesz tokeny, generujesz zbędne koszty. Bez sensu.

Limity okna kontekstowego

Drugi powód dbania o kontekst wynika z twardych limitów pamięci operacyjnej, czyli z tak zwanego okna kontekstowego. Chociaż samo okno powiększa się wraz z kolejnymi generacjami LLM-ów, modele wcale nie analizują zawartych w nim danych w sposób liniowy.

Zależność jest tutaj bezlitosna: im więcej nadmiarowych danych wrzucisz do kontekstu, tym gorzej AI poradzi sobie z precyzyjną selekcją informacji.

Potwierdzają to wyniki benchmarku fiction.live, który pokazuje coś bardzo nieintuicyjnego: dla wielu czołowych modeli już przy wypełnieniu okna w około 50% jakość wnioskowania zaczyna drastycznie spadać. Model gubi wtedy zależności, ignoruje wcześniejsze ustalenia projektowe i zaczyna generować błędy logiczne, których wcześniej udawało się unikać.

Jak stosować Context Engineering w praktyce?

Dostarczaj precyzyjne wskazówki - wskazuj modelowi konkretne pliki, moduły, a nawet poszczególne symbole i pożądany zakres zmian. Nawet niepełna lub drobna wskazówka jest zawsze lepsza niż pozostawienie modelowi pełnej samowolki.
Aktywnie kontroluj objętość wątku - dobrym standardem jest utrzymywanie rozmowy w bezpiecznych granicach od 40 do 60 procent pojemności okna kontekstowego. Każda kolejna iteracja w tym samym wątku powyżej tego progu to realne ryzyko degradacji jakości kodu.
Ręcznie podsumowuj progress - kluczowe decyzje, wnioski i obserwacje możesz zrzucać do pliku Markdown, ale nie polegaj na automatycznych podsumowaniach generowanych przez narzędzia AI. Zamiast tego zbuduj własny, sprawdzony prompt do tworzenia technicznych summary.
Otwieraj nowy wątek po zakończeniu zadania - jeśli konkretne zadanie zostało zrealizowane i przetestowane, bezwzględnie otwieraj nowy wątek. Nie ma sensu kontynuować starej rozmowy tylko dlatego, że „jeszcze działa”.

Jeśli zaczniesz zarządzać kontekstem w sposób świadomy, okaże się, że jakość współpracy z AI błyskawicznie rośnie.

2. Plan Mode - faza Technical Discovery

Masz już opanowany kontekst i wiesz, jak nie zapchać modelu śmieciami. Co dalej? Czy to jest ten moment, w którym wpisujesz prompt „napisz mi logikę koszyka w e-commercie” i patrzysz, jak Agent wypluwa tysiące linii produkcyjnego kodu?

Zdecydowanie nie.

Szybkie przejście do implementacji to najprostsza droga do utraty kontroli nad Agentem i ugrzęźnięcia w nieskończonej pętli poprawek. Jeśli pozwolisz AI kodować zbyt wcześnie, model zacznie podejmować decyzje architektoniczne za Ciebie – i zazwyczaj będą to decyzje najprostsze lub najpopularniejsze, a nie najlepsze.

Właśnie dlatego Twoim nawykiem musi stać się korzystanie z Plan Mode, czyli fazy Technical Discovery.

Zanim zostanie napisana pierwsza linijka kodu w nowym pliku, twoim celem powinno stać się wypracowanie spójnego, zatwierdzonego projektu technicznego.

Cztery filary profesjonalnego planu

Architektura zmian - precyzyjny opis tego, które moduły zostaną zmodyfikowane, jakie nowe interfejsy powstaną i jak zmieni się przepływ danych.
Roadmapa implementacji - kolejność działań, aby realizowane przez Agenta kroki miały sens i łączyły się we wspólną całość. Tutaj ogromną dźwignią jest doświadczenie programisty.
Kryteria akceptacji i edge-case’y - zdefiniuj jasno, co oznacza sukces. Jak system ma zareagować na wygaśnięcie tokena? Co z race condition przy równoległych żądaniach?
Safety Guards - to Twoje bezpieczniki. Wskaż wprost antywzorce, których nie akceptujesz – np. „nie używaj biblioteki X”, „zachowaj pełną kompatybilność wsteczną API” albo „nie wprowadzaj długu technicznego w module autoryzacji”.

Dopiero gdy taki dokument jest gotowy i Ty go „podpiszesz”, dajesz Agentowi zielone światło na pisanie kodu. Na szczęście, dzisiaj nie musisz składać takich planów manualnie – w nowoczesnych narzędziach, takich jak Cursor, Copilot czy Claude Code, tryb planowania to często dedykowana funkcja, która wypluwa dokument w oczekiwanym formacie.

W czasach, kiedy przekazujemy Agentom coraz więcej autonomii, świadome planowanie ich działań staje się krytycznie ważne. Pamiętaj też żeby nie poprzestać na utworzeniu planu, ale ocenić jego składowe i ewentualnie wprowadzić niezbędne poprawki. Mówi się, że jedna linijka złego planu to tysiąc linijek złego kodu.

3. Feedback Loop - BHP dla Twojego Agenta

Mamy więc plan, stworzyliśmy go z odpowiednim kontekstem, a więc dajemy zielone światło i Agent rusza do pracy. Czy to już pora na kawę?

To możliwe wyłącznie wtedy, kiedy zadbasz o BHP dla twojego Agenta. Aby stabilne działanie twojego wirtualnego stażysty było możliwe, jego warunki pracy muszą stać na odpowiednim poziomie.

Elementy feedback loop

Istotą systemów agentowych jest połączenie LLM-ów z konkretnym zestawem narzędzi i “connectorów” ze światem rzeczywistym. Na poszczególnych etapach pracy, wzbudzony przez nas Agent może sam sprawdzić, czy jego zmiany przechodzą gęste sito wymagań i zabezpieczeń.

Cały ten agentowy feedback loop może się opierać o kilka elementów:

Testy - nie tylko jednostkowe, ale przekrojowe, z pełnym wykorzystaniem narzędzi, które w naszym imieniu sprawdzą jakość projektu.
Statyczna analiza kodu - wszelkiego rodzaju literówki, złamane konwencje czy niewłaściwe formatowanie może być przez Agenta wykryte, jeśli programiści sami z tego rodzaju narzędzi korzystają.
Logi i odpytywanie działającej lokalnie aplikacji - dzisiaj niczym szczególnym nie jest już uruchomienie serwera deweloperskiego, który działa i obsługiwany jest przez Agenta AI.
Dokumentacja i komentarze - ukryte założenia, ślepe zaułki, problemy wynikające z kształtu zespołu - tego typu podpowiedzi mogą się znaleźć w projekcie obok standardowego kodu.

Pamiętaj: Twoim zadaniem nie jest bycie “kompilatorem w ludzkiej skórze”. Twoim zadaniem jest zarządzanie procesem weryfikacji i budowanie kolejnych bramek bezpieczeństwa, dzięki którym na produkcję nie trafi tzw. AI Slop, czyli kod niskiej jakości generowany przez AI.

Kiedy zintegrujesz planowanie z gęstą pętlą feedbacku, zauważysz, że Agent przestaje być “generatorem spamu”, a zaczyna zachowywać się jak programista, który potrafi sam naprawić swoje błędy, zanim w ogóle trafią one na Code Review.

4. Instrukcje dla AI - repozytorium AI-Ready

Gdzie umieścić te wszystkie zasady, polecenia i rekomendacje - czy zawsze mówić o nich wprost, dodawać do promptów, a może zdać się na dobrą wolę modelu?

Musisz zrozumieć jedną rzecz: w 2026 roku twoje repozytorium nie jest już tylko dla ludzi. W epoce AI Twoim zadaniem jako inżyniera jest budowanie repozytorium AI-Ready. Fundamentem takiej konfiguracji jest utworzenie “instrukcji obsługi” projektu, którą Agent dołączy do swojego kontekstu i od tego momentu będzie lepiej rozumiał twoje intencje.

Niezależnie od tego, czy używasz standardu AGENTS.md dla pełnej uniwersalności, CLAUDE.md do optymalizacji pracy z CLI, czy rekomendowanych atomowych reguł typu .cursor/rules – cel jest zawsze ten sam: wyciągnięcie wszystkich niejawnych ustaleń, standardów i praktyk odnośnie rozwijania projektu na poziom instrukcji w pliku Markdown.

Trzy filary instrukcji

Informacje o stosie technicznym - zamiast liczyć na szczęście, jasno określ wersje bibliotek i wzorce z danego ekosystemu (np. “używamy Astro 6, Reacta 19 bez RSC i Tailwinda 4”).
Struktura projektu - wskaż Agentowi, gdzie leży logika biznesowa, gdzie statyczne assety, a gdzie typy. To sprawi, że Agent przestanie błądzić po folderach, a ty spalisz mniej tokenów na wykorzystywane narzędzia.
Definicja “Gotowego” - określ (sam lub z zespołem), kiedy zadanie jest skończone – np. “kod jest gotowy tylko po przejściu lintowania, testach i pomyślnym buildzie”.

Przygotowanie i iterowanie nad wysokiej jakości instrukcjami sprawi, że twoje bieżące prompty będą mogły być krótsze, a ty skupisz się w nich na konkretach. Dodatkowo, w przypadku korzystania z asynchronicznych agentów będzie to kolejny drogowskaz dla agentów, które będą działać zupełnie autonomicznie.

5. Skuteczne promptowanie

Możesz być zaskoczony, bo prompt engineering dzisiaj nie jest już tak samo popularny jak na początku boomu na LLM-y. Wielu programistów zaczyna przedwcześnie skreślać skuteczne promptowanie, twierdząc, że “agenci i tak zrobią wszystko sami”.

Prawda jest taka, że efektywna komunikacja z AI nadal ma sens, a promptowanie dopasowane do tego, jak działają same modele językowe, może przynieść ogromną różnicę.

Test zdolnego programisty

Twórcy rozwiązania Amp Code rekomendują prosty test. Wyobraź sobie, że obok Ciebie siedzi niesamowicie zdolny programista, który porusza się 10 razy szybciej od Ciebie, ale nigdy nie widział Twojego kodu. Czy ten programista rozumie, co do niego mówisz?

Jeśli zapytasz go: “Dlaczego mój przycisk nie działa?”, tracisz czas.

Jeśli powiesz: “Przycisk ‘wstecz’ na stronie ustawień nie przekierowuje do poprzedniej strony. Zlokalizuj go, przedstaw 3 hipotezy źródła problemu, napraw go bazując na tej najbardziej prawdopodobnej i na końcu sprawdź własną pracę poprzez uruchomienie testów” – dostaniesz rozwiązanie w minuty.

Bazuj na istniejących wzorcach

W przypadku rozwijania brownfielda, promptując odwołuj się do istniejących, zaakceptowanych wcześniej fragmentów projektu. Zamiast pisać “zbuduj nowy endpoint API”, napisz: “Zbuduj endpoint dla powiadomień. Jako wzór weź endpoint do obsługi wiadomości messages-api.ts”.

Tego typu referencje i bazowanie na wzorach to woda na młyn dla modelu językowego – zachowasz podobne konwencje nazewnicze, parametry, walidację czy obsługę błędów.

Podsumowanie

Wróć do przedstawionych technik, sprawdź je na własnych projektach i zobacz, co sprawdzi się najbardziej.

Pamiętaj:

W epoce AI wszystko to, co podnosi jakość projektu dla ludzi, podnosi jakość również dla AI – testy, dokumentacja i kontekst będą game-changerem.
Zamiast wyboru najdroższego lub najlepszego modelu, buduj świadomość potencjału i ograniczeń technologii, z którą pracujesz – fundamentem są LLM-y, potem Agenci, a dopiero potem Cursor czy Claude Code.
Przydaje się doświadczenie i rzemiosło programisty – Agent jest tylko pewną reprezentacją naszego zawodu. Im lepiej rozumiesz, na jakie miny może wpaść przeciętny programista, tym lepiej zabezpieczysz działanie AI w twoim projekcie.