Simone Bova / AI engineer, founder, produkcja
Model to commodity. Metoda nie.
Buduję systemy AI, które wytrzymują produkcję. Founder & CTO Yempik (si apre in una nuova scheda), AI engineer w Intarget, maintainer code-os. Siedzę w pokoju, gdzie zapadają decyzje, i w repo, z którego się wdraża.
To moje publiczne archiwum: zbudowane systemy, metoda, przemyślenia o frontier AI. Zero slajdów. Tylko praca, którą można obejrzeć z bliska.
Systemy, produkty, leverage
Work
Yempik
Founder & CTOWłoski AI software house. AI, które inni zostawiają ci w slajdach, my wdrażamy na produkcję: agenci, automatyzacje, software na miarę dla MŚP i enterprise.
(otwiera się w nowej karcie)code-os
Maintainer / open sourceSystem operacyjny engineera dla Claude Code: agentic harness, second brain, skills, referencje techniczne. Metoda, którą pracuję, wydana jako produkt.
(otwiera się w nowej karcie)cowork-os
Co-maintainer / open sourceOpen-source'owy company brain dla strony biznesowej: decyzje, kontekst i rutyny operacyjne jako zarządzalne pliki Markdown. CONTEXT IS GOLD w praktyce.
(otwiera się w nowej karcie)Intarget
AI EngineerTransformacja w fullstack AI company: własnościowa platforma agentowa ewoluująca w zarządzany company brain. Governance i auditability, adoption w terenie, szkolenia, warsztaty z ekspertami domenowymi. Od strategicznego designu po implementację.
Delivery freelance
Technical Partner / AIMVP, które trafiają na produkcję: agenci WhatsApp i voice z security w kodzie (nie w prompcie), data residency w UE, on-call kiedy trzeba. Partner, nie ticket-taker.
Doktryna operacyjna, nie teoria
Method
Model ≠ Problem
Jeśli agent zawodzi, wada tkwi w designie. Modele od dawna są aż nadto wystarczające.
"Ignorancki" AI-native redesign
Proces projektuje się od zera z ograniczeniem: jedna osoba + te narzędzia. Schemat organizacyjny to nie workflow.
Podpis eksperta, nie loteria tokenów
Przewidywalna jakość przez testy na prawdziwych scenariuszach i pass^k. Standard eksperta żyje w systemie.
Harness to asset, model nie
Narzędzia, kontrakty, evale, observability: twoje. Model to wymienny komponent.
Publiczne archiwum, nie blog
Writing
Model to commodity. Metoda nie.
95% projektów GenAI nie daje ROI. Wąskie gardło się przesunęło: z modelu na ludzi, workflow i infrastrukturę, którą posiadasz.
Czego freeride uczy o wdrażaniu AI na produkcję
Góry i produkcja karzą za ten sam błąd: zaufanie wczorajszym warunkom. Komunikat lawinowy, checks, margines. Potem się zjeżdża.
CONTEXT IS GOLD: company brain, który należy do twojego zespołu
Pożyteczna praca z AI powinna zostawiać artefakt: inspekcjonowalny, poprawialny, zarządzalny. Pliki Markdown, które należą do zespołu. Nie jednorazowe czaty, nie nieprzejrzysty memory engine.
Wysokość, śnieg, margines bezpieczeństwa
Fuoripista
Góry karzą za ten sam błąd co produkcja: zaufanie wczorajszym warunkom.
Zimą żyję na śniegu, latem na skałach. Freeride i wysokogórskie wędrówki to ta część mojego życia, gdzie risk assessment nie jest slajdem: komunikat lawinowy, checks, margines. Potem się zjeżdża — i frajda jest prawdziwa.
Zostają tu jako notatki na marginesie: na tyle obecne, żeby były prawdziwe, nigdy na tyle duże, żeby stały się kostiumem. Jest też historia z helikopterem, jedną nocą i marginesem węższym, niż lubię przyznawać. Innym razem.
Kontakt