Wybrane projekty

Handlowiec nagrywa spotkanie albo notatkę głosową w aplikacji na Androida. Nagranie trafia do kolejki odpornej na brak zasięgu, jest transkrybowane i przetwarzane przez model językowy do ustrukturyzowanego raportu: klient, ustalenia, kolejne kroki. Raport trafia mailem do autora i do panelu, z widocznością zgodną z hierarchią w firmie.

Warstwa produkcyjna: CI/CD z promocją tego samego obrazu ze stagingu na produkcję, kontrola wersji migracji bazy przy wdrożeniu, kopie zapasowe z testem odtworzenia. Pipeline AI z automatycznym przełączaniem dostawcy modelu — awaria jednego API nie zatrzymuje przetwarzania. Wariant wielofirmowy: izolacja danych między firmami potwierdzona testami, osobne domeny klientów z automatycznym certyfikatem TLS.

Mechanik przy aucie robi zdjęcia, dyktuje opis usterki i wpisuje kontakt do klienta. Aplikacja składa z tego protokół przyjęcia w PDF i wysyła go do biura; kolejne informacje trafiają do tego samego wątku. Działa offline — w hali warsztatowej zasięg bywa słaby.

Wielodostępność od pierwszego dnia: izolacja danych warsztatów na poziomie bazy (row-level security), logowanie linkiem z maila bez haseł. Przed wyborem serwera — testy obciążeniowe, które pokazały pojemność dwóch wariantów maszyny i kilka wąskich gardeł do poprawy.

Agenci głosowi zbudowani na ElevenLabs oraz automaty, które pobierają zapisy rozmów, generują zwięzłe podsumowania i rozsyłają je do właściwych osób. Ten sam wzorzec — głos na wejściu, obróbka modelem, wynik do właściwej osoby — rozwinąłem później w aplikację do raportowania spotkań.

Tor pomiarowy zaprojektowany i zbudowany od zera: czujniki CO₂, NH₃, temperatury i wilgotności odczytywane przez Raspberry Pi po Modbus RTU (RS-485), bufor lokalny w SQLite, transmisja MQTT w tunelu VPN przez modem komórkowy, serwer zbierający dane i panele dla hodowcy. Cel: wczesne wykrywanie problemów zdrowotnych stada na podstawie składu powietrza.

Urządzenia pracowały w obiektach hodowlanych. Projekt prowadzony w spółce AiBree, przeszedł dwie preinkubacje. W 2026 wznowiony na nowym stacku (WireGuard, Mosquitto, usługi systemd na urządzeniu).

Aplikacja na Androida: gracz słucha sceny czytanej na kilka głosów, na końcu pada pytanie, a odpowiedź głosowa jest rozpoznawana i dopasowywana do wariantów po słowach kluczowych. Fabuła rozgałęzia się dalej — wersja zgodna z książką albo „co by było, gdyby”. Scenariusz to JSON ze scenami, obrazami, nagraniami i odpowiedziami.

Do tego webowy kreator scenariuszy: autor buduje sceny z kwestii postaci i narratora, definiuje pytania i przejścia między scenami.

Własny lekki system do prowadzenia multitapu, zbudowany na Arkuszach i Dokumentach Google ze skryptami Apps Script. Obejmował grafiki i rozliczenia pracowników, kasę, zakupy u dostawców i remanenty. Codzienne czynności zespołu trafiały do jednego miejsca, a zestawienia liczyły się same, zamiast powstawać ręcznie.

Jeden serwer, wiele projektów: każdy w osobnym stosie kontenerów z własnymi sekretami, wspólny reverse proxy z automatycznym HTTPS (także dla domen klientów wydawanych na żądanie, z autoryzacją), usługi wewnętrzne niewystawione do internetu.

Po incydencie bezpieczeństwa w jednej z aplikacji (znana podatność frameworka webowego): analiza, izolacja, usunięcie skutków i reguły wdrażania wyprowadzone z incydentu — kontenery bez uprawnień, logi dostępu, limity zasobów, audyt zależności i skan obrazów w CI. Do tego warstwowy monitoring z alarmami reagującymi na utrzymującą się anomalię, procedura reakcji rozdzielająca to, co robi automat (tylko kroki odwracalne), od decyzji człowieka, oraz kopie zapasowe z regularnym testem odtworzenia.