Od 15 lat moja praca sprowadza się do tego samego, bez względu na nazwę stanowiska: wziąć system, który działa źle, ustalić przyczynę i naprawić stojący za nim proces. Najpierw lutownicą. Potem w ekosystemie reklamowym Google. Teraz z pomocą agentów AI i automatyzacji. Rozdziały poniżej zaczynają się od tego, czym zajmuję się teraz.
Teraźniejszość: praca z procesami na dużą skalę i ich automatyzacja.
Jako Senior Process Executive w Cognizant weryfikuję treści użytkowników i zgłoszenia pod kątem zasad, procedur i wymogów regulacyjnych, przy dużym wolumenie i rygorystycznych celach jakości i wydajności. Najciekawsze są przypadki niejednoznaczne, gdy zasady nie przekładają się wprost na sytuację, a decyzja i tak musi być spójna i dać się obronić. Reszta pracy to szukanie w danych operacyjnych powtarzających się wzorców i zamienianie ich na konkretne propozycje usprawnień procesu.
Stosuję narzędzia AI i automatyzację w powtarzalnych częściach obsługi spraw, researchu i raportowania, wyłącznie w ramach zatwierdzonych narzędzi i zasad przetwarzania danych, bo dane klienta nie trafiają do cudzego modelu. Poza pracą ten sam stack idzie dalej: agenci z prawdziwym wywoływaniem narzędzi, automatyzacja przeglądarki i API, własne serwery MCP, lokalne modele przez Ollama, kiedy dane nie mogą opuścić pokoju. Najciekawszy nie jest sam model, tylko wszystko, co wokół niego.
Python
Automatyzacja LLM i agenci AI
MCP
Automatyzacja przeglądarki (Playwright)
Integracja REST API
Lokalne LLM (Ollama)
Analiza procesów i KPI
Zapewnienie jakości
od 2019Senior Process ExecutiveCognizant Technology Solutions, Kraków
volobado@studio : zsh
CH.02
Ekosystem ruchu
2017-2019: w ekosystemie reklamowym Google po stronie dostawcy. Wciąż w nim, po stronie klienta.
W Arvato CRM Solutions, w programie wsparcia Google Ads, pracowałem z reklamodawcami w zakresie Google Ads, Analytics, Merchant Center, Tag Manager i Google Partners: przez telefon, e-mail i czat. Sprawy techniczne, produktowe, rozliczeniowe i płatności, od zgłoszenia do rozwiązania, a później także eskalacje i przypadki z wyższej linii wsparcia, których nie obejmowały standardowe ścieżki.
Potem Majorel Polska, jako Service Revenue Program Lead: wyniki 20-osobowego zespołu obsługującego rynki WNP, cotygodniowe raporty według segmentów biznesowych, na których opierano decyzje o obsadzie i priorytetach, oraz wdrażanie nowych pracowników. Co z tego wyniosłem: podać liczbę to łatwiejsza połowa. Prawdziwa praca to znaleźć jej przyczynę.
To nie skończyło się, gdy odszedłem ze strony dostawcy. Od tamtej pory prowadzę Google Ads dla własnych klientów: kampanie, śledzenie konwersji, feedy produktowe i raporty, które wyjaśniają, co naprawdę się zmieniło i dlaczego. Ci sami klienci, rok po roku, i to jest tu najważniejsze. Konto reklamowe to nie projekt, który się oddaje, tylko mechanizm, który ktoś musi utrzymywać w ruchu. Konta, które prowadzę od lat, a nie kampanie, które poprowadziłem raz.
Google Ads
Google Analytics
Merchant Center
Tag Manager
Google Partners
Raportowanie KPI i wyników
Analiza przyczyn źródłowych
5produktów reklamowych Google obsługiwanych w praktyce
20agentów w programie, którym kierowałem
3kanały wsparcia: telefon, e-mail, czat
2017Specjalista ds. obsługi klientaArvato CRM Solutions, program wsparcia Google Ads, Kraków
2018-2019Starszy specjalista ds. obsługi klientaArvato CRM Solutions, program wsparcia Google Ads, Kraków
2019Service Revenue Program LeadMajorel Polska, Kraków
CH.03
Dziennik prac
Stała praktyka, a nie weekendowe hobby. Wszystko tutaj zostało wdrożone i prawie wszystko jest nadal w użyciu.
2026DLA KLIENTA
Bestek Makina · B2B Site Rebuild
Kompleksowa przebudowa serwisu tureckiego producenta automatyki przemysłowej w siedmiu językach, bez utraty ani jednej podstrony i wypracowanej pozycji w wyszukiwarkach. Autorskie wdrożenie na WordPressie, powtarzalny proces tłumaczeń i routing zapytań zależny od języka użytkownika.
/
/tr/
/de/
/es/
/fr/
/ru/
/uk/
7języków, angielski w katalogu głównym
66przeniesionych produktów z katalogu
944teksty interfejsu na język
WordPress
Multilingual (7)
Translation pipeline
Docker
Producent, który wśród case studies ma Renault i Siemensa, a stronę miał taką, że nikt by się tego nie domyślił.
Problem
Bestek Makina produkuje podajniki wibracyjne i systemy podawania detali dla linii produkcyjnych. W inżynierii B2B strona jest pierwszym testem wiarygodności przed zapytaniem ofertowym na sześciocyfrowe kwoty, a ich serwis go nie zdawał. Brief stawiał twardy warunek: nic z dotychczasowych treści nie może zniknąć, tak samo jak wypracowana przez lata pozycja domeny w wyszukiwarkach. Redesign, który po cichu gubi podstrony, to redesign, który kosztuje klienta utratę ruchu.
Podejście
Najpierw audyt, potem przebudowa. Katalog produktów zachowałem w dotychczasowej postaci zamiast tworzyć go od zera, dzięki czemu przetrwały identyfikatory, adresy i istniejące tłumaczenia. Typy treści i taksonomie przeniosłem do wtyczki zamiast do motywu, więc serwis nie straci struktury przy ewentualnej zmianie wyglądu. Angielski pozostał w katalogu głównym, a pozostałe sześć języków pod prefiksami, co pozwoliło utrzymać wypracowane pozycje w wyszukiwarkach. Tłumaczenie stało się powtarzalnym procesem, a nie jednorazowym zadaniem: frazy interfejsu obsługuje standardowy format katalogu, baza danych przechodzi przez eksport i import, a całość spina glosariusz, by ten sam termin nigdy nie pojawił się w dwóch różnych wersjach. Zapytania trafiają do odpowiednich osób na podstawie języka wiadomości, bo klient z Turcji powinien od razu trafić do tureckiego zespołu.
Efekt
Siedem wersji językowych pokrywających rynki, na których klient sprzedaje: 944 teksty interfejsu i około 480 wartości w bazie danych na każdy język, pełny katalog 66 produktów i wszystkie case studies. Zbudowane i sprawdzone w środowisku Docker, w którym dotychczasowa strona i nowa działały obok siebie, więc każdą zmianę można było porównać z oryginałem, zanim cokolwiek trafiło na produkcję. Płatną platformę do zarządzania zgodami zastąpiło własne rozwiązanie.
7języków, angielski w katalogu głównym
66przeniesionych produktów z katalogu
944teksty interfejsu na język
Projekt dla klienta. Trwa odbiór przed uruchomieniem, więc przebudowany serwis nie jest jeszcze publiczny.
2026AGENT
AI Telegram Operator
Asystent oparty na LLM, który wykonuje prawdziwe zadania z poziomu czatu: wywoływanie narzędzi, wieloetapowa realizacja, ustrukturyzowane odpowiedzi, obsługa błędów i powrót do pracy po awarii. Działa bez nadzoru na domowym serwerze, pokryty zestawem testów automatycznych.
140+testów automatycznych
Python
Tool calling
Telegram
Asystent, który wykonuje zadania, zamiast opisywać, jak można by je zrobić.
Problem
Model czatowy staje się operatorem dopiero wtedy, gdy potrafi korzystać z narzędzi, radzić sobie z nieudanymi wywołaniami i można mu zaufać w pracy bez nadzoru. Modele chmurowe i lokalne zupełnie inaczej podchodzą do tool callingu, i to pogodzenie ich wymagało najwięcej pracy.
Podejście
Wieloetapowa realizacja z rzeczywistym wywoływaniem narzędzi i ustrukturyzowanym formatem odpowiedzi, osobny adapter dialektu dla każdej rodziny modeli oraz obsługa błędów, która ponawia próby z rozmysłem, a nie zgaduje.
Efekt
Działa bez nadzoru na domowym serwerze, objęty zestawem ponad stu testów automatycznych, dzięki czemu uszkodzone wywołanie narzędzia jest wyłapywane, zanim zauważy je użytkownik.
Projekt prywatny, brak publicznego repozytorium.
2026OSS · MIT
Lagrange · Gemini CLI Usage
Widżet na pulpit, który metodą inżynierii wstecznej ustala i pokazuje, ile naprawdę kosztuje sesja Gemini CLI: okna limitów na żywo, zużycie tokenów, zapełnienie okna kontekstu i przełącznik kont. Python, bez zewnętrznych zależności, jeden plik wykonywalny dla Windows.
CLI nie wyświetla żadnego licznika, więc o przekroczeniu limitu zapytań dowiadujesz się dopiero wtedy, gdy w niego uderzysz w samym środku zadania.
Problem
Gemini CLI nie mówi nic o limicie, który zużywa. Limity to dwa ruchome okna liczone w ważonych tokenach, a najwięcej pochłania to, czego nie widać: historia czatu wysyłana od nowa przy każdym zapytaniu oraz głębokość trybu rozumowania.
Podejście
Odpytuję ten sam endpoint limitów, z którego korzysta CLI, ale idę o krok dalej. Zwraca on tylko wartości ułamkowe, więc zużycie tokenów i głębokość kontekstu odczytuję bezpośrednio z lokalnej bazy rozmów samego CLI.
Efekt
Widżet na pulpit z oknami limitów na żywo, zużyciem tokenów, głębokością kontekstu i przełącznikiem między kilkoma kontami. Jeden plik wykonywalny dla Windows, bez zewnętrznych zależności.
Kilka kont obok siebie: okna limitów, zużycie tokenów i głębokość kontekstu. Adresy są przykładowe.
2026OSS · MIT
Lagrange · Claude Code Usage
Ten sam pomysł dla Claude Code: limity sesyjne i tygodniowe, zużycie tokenów oraz głębokość kontekstu, odczytywane wprost z lokalnych danych samego CLI. Przeniesiony także na ChromeOS Crostini, z Win32 ctypes na X11.
To samo martwe pole w innym narzędziu, a do tego zewnętrzny widżet, który po cichu pokazywał nieaktualne dane.
Problem
Widżet, którego używałem, zawieszał się: proces działał dalej, ale pętla odpytująca stawała, więc liczby na ekranie po cichu przestawały być prawdziwe. Błędna liczba jest gorsza niż brak jakiejkolwiek liczby.
Podejście
Limity sesyjne i tygodniowe pobieram z oficjalnego endpointu usage, a zużycie tokenów z transkrypcji zapisywanych przez CLI na dysku. Następnie przeniosłem interfejs z Win32 ctypes na X11, dzięki czemu ten sam widżet działa pod ChromeOS Crostini.
Efekt
Jeden widżet, dwie platformy i widoczny wskaźnik pracy, dzięki któremu zawieszone odpytywanie nigdy nie uchodzi za świeże dane.
Limity sesyjne i tygodniowe z krzywą zużycia oraz stopniem zapełnienia okna kontekstu.
2026OSS
Video Grabber for Chrome
Pobieranie wideo jednym kliknięciem: bezpośrednie pliki MP4 i WebM prosto ze strony, YouTube w maksymalnej jakości przez natywnego hosta yt-dlp oraz przekazywanie ciasteczek do materiałów wymagających logowania.
Każdy downloader albo żąda opłat, albo zbiera twoje dane, albo przestaje działać w tym samym tygodniu, gdy serwis wideo cokolwiek zmieni.
Problem
Bezpośrednie pliki i YouTube wymagają zupełnie innej obsługi, a wszystko, co kryje się za logowaniem, potrzebuje sesji, którą masz już w przeglądarce.
Podejście
Dwie ścieżki w jednym rozszerzeniu: bezpośrednie pobieranie MP4 i WebM prosto ze strony oraz YouTube w maksymalnej jakości przez natywny host yt-dlp działający poza przeglądarką, z przenoszeniem ciasteczek.
Efekt
Usługa pobierania z kolejką i obsługą playlist. Przeglądarka zamyka procesy potomne przy wyjściu przez job object, więc host jest uruchamiany z pominięciem tego ograniczenia przez WMI.
Popup: jeden przycisk dla najwyższej jakości, cała playlista do osobnego folderu i kolejka pobierania.
2026OSS
AIDA64 Temperature Widget
Temperatury CPU, GPU i SSD na pulpicie, odczytywane z pamięci współdzielonej AIDA64, dzięki czemu sam program może pozostać zamknięty i niewidoczny.
AIDA64 widzi każdy czujnik w komputerze, ale tylko wtedy, gdy masz ją na ekranie.
Problem
Programy do monitoringu chcą przyciągać wzrok. Ja chciałem trzech kluczowych liczb, bez zbędnego programu dookoła.
Podejście
Odczyt wartości czujników prosto z bloku pamięci współdzielonej AIDA64, dzięki czemu sam program może być zminimalizowany i ukryty.
Efekt
Temperatury CPU, GPU i SSD zawsze widoczne na pulpicie w małym widżecie, bez konieczności otwierania samego programu.
Procesor, grafika i dyski, odczytywane z pamięci współdzielonej AIDA64, podczas gdy sam program pozostaje ukryty.
2026ONLINE
Dual Online Timer
Dwa niezależne timery na jednym ekranie: powstały, gdy nie udało mi się znaleźć żadnego, który nie tonąłby w reklamach. Czysty JS, bez frameworków i bez etapu budowania: jeden statyczny plik obsługuje wszystkie trzy układy.
Powstał, bo nie mogłem znaleźć w sieci timera, który nie byłby zawalony reklamami.
Problem
Darmowe strony z timerami są zawalone reklamami i żadna nie oferuje dwóch niezależnych liczników obok siebie, a to dokładnie to, czego potrzeba w kuchni, na treningu czy w studiu.
Podejście
Czysty JavaScript, bez frameworków. Trzy układy (lewy, prawy i środkowy) z jednego pliku, każda strona pamięta własny stan. To zwykłe pliki statyczne, nie ma czego budować.
Efekt
Działa i jest w codziennym użyciu, ładuje się natychmiast i nie pokazuje na ekranie niczego poza zegarem.
Lewy układ: timer na 999 minut i timer na 99 minut działające niezależnie.
2026OSS · MIT
Always-On Virtual Display
Narzędzie dla Windows, które gwarantuje, że komputer bez monitora zawsze ma aktywny ekran, więc sesja pulpitu zdalnego nigdy nie kończy się czarnym obrazem. Działa bezpośrednio na API konfiguracji wyświetlania Windows.
Komputer bez podłączonego monitora nie ma aktywnego ekranu, więc pulpit zdalny nie ma się do czego podłączyć.
Problem
Na serwerach bez monitora sesja zdalna pokazuje czarny ekran albo w ogóle nie chce się uruchomić. Zwykle ratuje to sprzętowa zaślepka HDMI, ale ona nie pomoże, gdy komputer stoi w innym mieście.
Podejście
Tworzy wirtualny ekran przez API konfiguracji wyświetlania Windows, a watchdog pilnuje obrazu: wykrywa jego zniknięcie i natychmiast go przywraca.
Efekt
Sesje zdalne zawsze mają obraz. Wydane jako open source razem z opisem słabo udokumentowanych części CCD API: jak wybierane są tryby i jak naprawdę zachowuje się klonowanie między adapterami.
2026OSS · MIT
Full-Page Screenshot for Chrome
Przewija całą stronę, robi zrzuty i łączy klatki według rzeczywistego przesunięcia przewijania. Dostosowany do limitu dwóch klatek na sekundę narzucanego przez przeglądarkę, więc nic nie ginie po cichu. Do tego edytor adnotacji oraz generator PDF napisany od zera, bez zewnętrznych bibliotek.
Chrome przekazuje wyłącznie widoczny obszar ekranu, i to zaledwie około dwóch razy na sekundę.
Problem
Naiwne łączenie ignoruje ten limit i zakłada, że każdy krok przewijania daje nową klatkę. Efektem jest długi obraz z powtórzonymi lub brakującymi paskami, bez żadnego ostrzeżenia.
Podejście
Przewijanie, przechwytywanie i łączenie według rzeczywistego przesunięcia każdej klatki, dopasowane do limitu przeglądarki, aby żadna klatka nie przepadła po cichu.
Efekt
Przechwytywanie całych stron z wbudowanym edytorem adnotacji oraz generatorem PDF napisanym od zera, bez zewnętrznych zależności.
2026PIPELINE
News Pipeline with LLM Drafting
Zbieranie źródeł, szkicowanie przez LLM, weryfikacja i akceptacja w Telegramie, publikacja według harmonogramu. Celowo oparte na zatwierdzaniu przez człowieka, a nie pełnej autonomii.
0postów bez akceptacji człowieka
LLM orchestration
Human-in-the-loop
Python
W pełni autonomiczna publikacja nie oszczędza czasu, publikuje błędy na masową skalę.
Problem
Zautomatyzowane kanały informacyjne albo publikują wszystko i tracą wiarygodność, albo wymagają ciągłego pilnowania konsoli. Żadnego z nich nie można zostawić samemu sobie.
Podejście
Zbieranie treści, szkicowanie przez model językowy, a potem weryfikacja i zatwierdzanie w samym Telegramie na telefonie, przed zaplanowaną publikacją. Szkicowanie i publikacja działają jako osobne boty, więc żaden nie może działać w imieniu drugiego.
Efekt
Nic nie trafia na kanał bez kliknięcia akceptacji przez człowieka, a samo zatwierdzenie zajmuje kilka sekund zamiast siedzenia przy biurku.
Projekt prywatny, brak publicznego repozytorium.
2026ONLINE
Personal Book Reader
Mój własny czytnik zamiast serwisu, któremu przestałem ufać. Obsługuje EPUB, PDF, FB2 i TXT, pamięta miejsce czytania i należy wyłącznie do mnie. Na własnym serwerze, z plikami do 2 GB.
4formaty książek, pliki do 2 GB
EPUB / PDF / FB2
PHP + Caddy
Self-hosted
Mój własny zamiennik serwisu czytelniczego, któremu przestałem ufać w kwestii mojej biblioteki.
Problem
Serwis czytelniczy może zmienić regulamin, zgubić miejsce czytania lub zniknąć, a wraz z nim cała biblioteka. Mój stawał się zawodny na wszystkich trzech polach jednocześnie.
Podejście
Własny czytnik na własnej maszynie: EPUB, PDF, FB2 i TXT, miejsce czytania zapamiętywane dla każdej książki, pliki do dwóch gigabajtów, całość serwuje PHP za serwerem Caddy.
Efekt
Cała biblioteka należy wyłącznie do mnie, jest dostępna z każdego urządzenia i bez regulaminu, który mógłby się zmienić z dnia na dzień.
Prywatna instancja, dostęp wymaga logowania.
2026NARZĘDZIE
AutoDubber
Pipeline do dubbingu wideo: na wejściu SRT, na wyjściu ścieżka z dubbingiem. Silniki Azure Neural TTS i MicMonster, automatyczne dopasowanie tempa do napisów, launcher z GUI. Działa z każdym językiem.
2silniki mowy w jednym interfejsie
Python
Azure TTS
Playwright
Napisy na wejściu, zdubbingowana ścieżka audio na wyjściu, a każda kwestia trafia dokładnie w swoje miejsce.
Problem
Syntetyczny głos nigdy nie mieści się w napisie, do którego należy. Kwestia dłuższa o pół sekundy rozjeżdża całą ścieżkę, a ręczne poprawianie tego to właśnie cała robota.
Podejście
Każdy napis jest generowany osobno i dopasowywany tempem do luki czasowej. Dwa silniki text-to-speech pod jednym interfejsem i launcher bez potrzeby używania wiersza poleceń.
Efekt
Dubbing, który trzyma synchronizację w pełnometrażowym wideo, w każdym dotąd sprawdzonym języku.
Projekt prywatny, brak publicznego repozytorium.
2026OSS
MCP Server Suite
Serwery Model Context Protocol, które dają agentom AI prawdziwe ręce: Gemini WebAPI (generowanie obrazów i czat), Flux, MicMonster TTS (12 narzędzi), automatyzacja NotebookLM.
4serwery MCP, 12 narzędzi w największym
MCP
Python
Playwright
Serwery Model Context Protocol, które dają agentowi prawdziwe ręce zamiast samych porad.
Problem
Agent jest na tyle użyteczny, na ile pozwalają mu narzędzia, które potrafi wywołać. Większość rzeczy, których potrzebowałem, nie miała żadnego API, tylko interfejs webowy dla człowieka.
Podejście
Jeden serwer na funkcję, każdy udostępniający zwięzły zestaw dobrze opisanych narzędzi: generowanie obrazu i czat, text-to-speech z dubbingiem dopasowanym do napisów oraz automatyzacja researchu w NotebookLM przez prawdziwą sesję przeglądarki.
Efekt
Narzędzia dla dowolnego agenta ze wsparciem MCP, dzięki czemu tej samej funkcji nie trzeba budować od zera dla każdego asystenta.
Część serwerów jest publiczna, pozostałe są prywatne.
2026PRODUKT
Extension Factory
Generator rozszerzeń nowej karty do Chrome: jeden silnik, sześć motywów, skrypt budujący gotowy pakiet do sklepu, landing page i proces płatności.
6rozszerzeń z jednego silnika
Chrome MV3
Build pipeline
Gumroad
Jeden silnik, sześć motywów i skrypt budujący, który tworzy rozszerzenie gotowe do sklepu.
Problem
Tworzenie drugiego rozszerzenia nowej karty od zera oznacza kopiowanie pierwszego, a potem utrzymywanie dwóch kopii tego samego błędu.
Podejście
Logika działania mieści się w jednym silniku, warstwa wizualna w pliku motywów, a skrypt budujący składa z nich gotowe rozszerzenie wraz z landing page'em i procesem płatności.
Efekt
Nowy wariant to po prostu wpis w motywach zamiast osobnego projektu, a poprawka w silniku trafia od razu do wszystkich wersji.
Projekt prywatny, brak publicznego repozytorium.
2026PIPELINE
Book-to-Video Pipeline
Zmienia książkę w 35-minutowy scenariusz na YouTube: ekstrakcja przez NotebookLM, szkielet dramaturgiczny, humanizacja tekstu i automatyczny podział na pliki pod prompter.
9gotowych pełnych scenariuszy
NotebookLM
LLM orchestration
Python
Na wejściu książka, na wyjściu scenariusz, który człowiek jest w stanie swobodnie przeczytać na głos.
Problem
W długich formach wideo najwięcej czasu nie zajmuje research, lecz zamiana materiałów w 35 minut tekstu, który brzmi jak żywa mowa, a nie recytowane streszczenie.
Podejście
Równoległa ekstrakcja z notatnika badawczego, szkielet dramaturgiczny (logline, punkt kulminacyjny, przeszkody, zwroty emocjonalne), szlify przełamujące monotonię tekstu generowanego maszynowo i automatyczny podział na pliki pod prompter.
Efekt
Dziewięć pełnometrażowych scenariuszy zrealizowanych od początku do końca, każdy gotowy do nagrania bez dalszych poprawek.
Projekt prywatny, brak publicznego repozytorium.
2026DZIAŁA
Home AI Studio
Drugi komputer zamieniony w serwer 24/7: lokalne modele LLM na Ollama, bot z newsami na Telegramie, zdalna przeglądarka dla rodziny, prywatna biblioteka e-booków. Wszystko dostępne z dowolnego miejsca, nic nie wystawione na zewnątrz.
24/7działa w cenie prądu
Ollama
Docker
Cloudflare Tunnel
SSH
Drugi komputer zamieniony w serwer, który działa niezależnie od tego, czy ktoś siedzi przy biurku.
Problem
Wszystko, co tworzę, musi działać nieprzerwanie, a wynajmowanie serwera pod każdy eksperyment jest drogie i oznacza oddawanie danych, które powinny zostać w domu.
Podejście
Jedna maszyna obsługująca lokalne modele językowe, bota z newsami, zdalną przeglądarkę dla rodziny i prywatną bibliotekę e-booków. Wszystko dostępne z każdego miejsca przez tunele i SSH, bez bezpośredniego wystawiania czegokolwiek do otwartej sieci.
Efekt
Działa nieprzerwanie, hostuje kilka projektów z tej strony, a jedyny koszt to zużyty prąd.
Prywatna infrastruktura.
2026ARCHIWUM
One More Pomodoro Timer
Ten sam silnik co w podwójnym timerze, przebudowany pod cykle skupienia: większe przyciski, łagodniejszy ruch i nic na ekranie poza zegarem.
JS
UX
Focus cycles
Ten sam silnik co w podwójnym timerze, przebudowany pod cykle skupienia zamiast zwykłego odliczania.
Problem
Zwykłe odliczanie i cykl skupienia wyglądają identycznie, ale działają zupełnie inaczej: pierwsze to tylko liczba, drugie to rytm pracy i odpoczynku, który musi działać nawet wtedy, gdy na chwilę o nim zapomnisz.
Podejście
Większe przyciski, łagodniejszy ruch i nic na ekranie poza zegarem. Silnik timera wykorzystałem w całości, przebudowany został tylko interfejs wokół niego.
Efekt
Wdrożony i używany, potem wycofany: darmowy hosting usunął konto z powodu braku aktywności. Kod został zachowany, a silnik wciąż napędza podwójny timer.
Demo offline, darmowe konto hostingowe zostało usunięte z powodu braku aktywności.
Pięć światów, jedna mapa. Najedź kursorem lub dotknij klastra: wszystko jest połączone.
AI
Python
Automatyzacja LLM
Agenci AI
MCP
Playwright
REST API
Lokalne LLM
Ruch
Google Ads
Analytics
Merchant Center
Tag Manager
Google Partners
Analiza KPI
Raportowanie
Sprzęt
Lutowanie i BGA
Diagnostyka
Firmware
Druk 3D
Inżynieria wsteczna
Sieci
Produkcja
Scenopisarstwo
Światło
Montaż
Strategia treści
Lokalizacja
Człowiek
Myślenie systemowe
Analiza procesów
Kierowanie zespołem
Wdrażanie nowych osób
UA·RU·EN·PL·TR
Ciekawość
CH.05
Inżynieria wsteczna
Od tego wszystko się zaczęło: technologia rozumiana na poziomie fizycznym, płytka po płytce.
Siedem lat przy stole serwisowym w Odesie w Ukrainie: diagnozowanie i naprawa komputerów, laptopów, tabletów i sprzętu biurowego, konfiguracja sieci dla małych firm i szkół, ostatnia instancja dla wszystkiego, czego nikt inny nie potrafił naprawić. W Lenovo zeszło to na poziom komponentów: profesjonalne lutowanie i praca na płytach, gdzie schemat i pewna ręka decydują, czy płyta przeżyje.
W 2017 roku stół serwisowy został w Odesie, a nawyk przeniósł się ze mną do Krakowa. Tutaj psuły się już nie płyty, tylko procesy: kolejki, które stawały, liczby, którym nikt nie ufał, praca robiona od nowa, bo nikt nie poszukał prawdziwej przyczyny. Ta sama robota, inne narzędzie.
Pod tym wszystkim jest dyplom, który wyjaśnia każdy rozdział powyżej: Specjalista, inżynier zautomatyzowanych systemów sterowania produkcją, Odeska Narodowa Akademia Technologii Żywności, 2010-2015, zautomatyzowane sterowanie procesami technologicznymi. Piętnaście lat później znów robię dokładnie to samo, tylko zupełnie innymi narzędziami. Stół serwisowy nauczył mnie dyscypliny, z której korzysta każdy rozdział powyżej. Idź za sygnałem, aż znajdziesz miejsce, w którym naprawdę się urywa.
Domowe studio, scenariusze długich form i sens budowany na nowo w czterech językach.
Studio zbudowane z pustego pokoju: światło, dźwięk, kamera, scenografia. Potem trudniejsza część: pisanie. Scenariusze długich form, struktura, tempo, ten moment, w którym widz decyduje, że zostaje. Produkcja to inżynieria z innym zestawem tolerancji.
Dziś większość procesu jest zautomatyzowana: ekstrakcja materiałów, szkielet scenariusza, dzielenie tekstu na prompter, dubbing dopasowany do napisów w dowolnym języku. Praca w UA · RU · EN · PL nauczyła mnie, że przekazu się nie tłumaczy: buduje się go na nowo. Ta sama myśl potrzebuje innej konstrukcji w każdym języku, aby wybrzmieć tak samo.
Szukam pracy tam, gdzie problem wykracza poza jedną dziedzinę: procesy i automatyzacja, AI i zasady, którym musi podlegać, oprogramowanie i sprzęt pod nim. Chętnie też po prostu pogadam o robocie.
