AI-Assisted Domain-driven Design i archetypów modeli biznesowych

Współczesne podejście do pracy z AI pokazuje jednoznacznie, że proste „vibecoding” nie działa w projektach, których złożoność wykracza poza prototypy i zabawki.

Generatywna AI potrafi błyskawicznie pisać kod, lecz działa skutecznie tylko w środowisku, które jest dla niej zrozumiałe i ograniczone — w ramach precyzyjnie zdefiniowanych modułów, czytelnych granic domeny i poprawnie zaprojektowanej architektury.

Dlatego kluczowe stają się dziś umiejętności, które pozwalają wykorzystać AI jako realny boost pracy inżynierskiej:

• modularyzacja, umożliwiająca delegowanie zadań do agentów w małych, jednoznacznych kontekstach,
• weryfikacja i krytyczna ocena wyników AI, oparta o dobre praktyki inżynierskie,
• projektowanie autonomicznych modeli, API i warstw testów, które stanowią granice, w których AI może działać stabilnie,
• znajomość archetypów modeli biznesowych, pozwalająca składać systemy jak z klocków i prototypować nowe rozwiązania w krótkim czasie — przy silnym wsparciu generatywnej AI.

AI (jeszcze) nie myśli modularyzacyjnie, nie zaprojektuje architektury i nie nada spójności systemowi. Jej moc ujawnia się dopiero wtedy, gdy człowiek świadomie ograniczy kontekst i zdefiniuje ramy, w których agent może operować. Rolą inżyniera jest zaplanować strukturę, nazwać granice, ustalić kontrakty — a dopiero potem delegować implementację. W takim modelu AI staje się potężnym multiplikatorem produktywności.

Pracujemy z narzędziami takimi jak Claude Code, aby tworzyć precyzyjne instrukcje systemowe i kontrolować pracę AI poprzez specyfikacje, zamiast jednorazowych promptów. Uczestnicy uczą się budować własne agent-driven rozwiązania do implementacji modułów, testowania, analizy domeny czy code review.

Po stronie technicznej generowanie kodu na szkoleniu opiera się na znanych wzorcach taktycznych i lokalnych architekturach warstwowych, portach i adapterach oraz na separacji odpowiedzialności i technikach modularyzacji — tworząc środowisko idealne do kontrolowanego użycia AI. Po stronie biznesowej uczestnicy pracują ze sprawdzonymi archetypami domenowymi, takimi jak Product, Pricing, Accounting/Billing, Party czy archetypy grafowe. To one tworzą wspólny „język biznesowy”, w którym AI może efektywnie współpracować z inżynierem oraz umożliwiają prototypowanie systemów w godziny, a nie w miesiące.

Szkolenie koncentruje się na praktycznym projektowaniu systemów, które są zarówno AI-friendly, jak i agent-friendly. Uczy nowoczesnych praktyk inżynierskich, które pozwalają efektywnie, świadomie i bezpiecznie wykorzystywać AI w dużym zakresie procesu tworzenia oprogramowania — od eksplorowania domeny, przez architekturę modularną i implementację autonomicznych modeli, aż po testowanie, weryfikację i szybkie budowanie funkcjonalnych modułów z użyciem archetypów biznesowych i agentowych workflowów.

To połączenie wzorców technicznych, archetypów biznesowych, podejścia spec-driven i zaawansowanych agentów Claude sprawia, że AI staje się produkcyjnym narzędziem o realnej mocy — a nie tylko ciekawostką czy gadżetem dla programistów.