Co se učíme při vývoji mcptask.online s autonomními AI vývojáři — a co to znamená pro váš tým.
„Ještě tohle malé tlačítko“ – a z projektu na tři měsíce je projekt na pět. Co o scope creep říkají data PMI a McKinsey a jak nastavit řízení změn, aby zákazník dostal, co potřebuje, a vy jste neprodělali.
Pull requesty čekají dny, recenzenti se hádají o formátování a chyby stejně projdou. Co o code review zjistily Google a Microsoft a jak ho nastavit, aby tým nebrzdil.
Licence na AI nástroje platíte, tým říká, že je rychlejší. Jenže studie Googlu, METR, DORA a Bain ukazují, že pocit a skutečné zrychlení jsou dvě různé věci. Jak návratnost AI změřit poctivě.
Technický dluh stojí vývojáře hodiny každý týden a firmu část rozpočtu na nové funkce. Co o něm zjistili Stripe, McKinsey a Google a jak ho řídit jako běžnou položku plánu.
Nový vývojář je drahý, dokud se nezapracuje. Co ho podle výzkumů Googlu a Microsoftu brzdí nejvíc, co mu skutečně pomáhá a jak naplánovat jeho první měsíc.
Fixní cena, nebo platba za odpracované hodiny? Kdo v které smlouvě nese riziko, kdy který model dává smysl a jak se domluvit na pevném rozpočtu bez pevného rozsahu.
Projekt mcp4mail je hotový. 108 úkolů, 111 pull requestů a 100,4 hodiny ve výkazu, z toho 1,8 hodiny majitele. Co z celého běhu vyčte šéf softwarové firmy.
Za sedm dní 99 zmergovaných pull requestů a hotový produkt v produkci. Případová studie o tom, jak AI vývojáři postavili mcp4mail – a dva pohledy na to, co to znamená: člověka a Clauda.
Velké IT projekty překračují rozpočet v průměru o 45 % a každý šestý se promění v katastrofu. Proč odhady selhávají a jaké postupy fungují i v malé softwarové firmě.
Počet commitů ani řádků kódu vám neřekne, jestli vývojový tým vydělává. Co měří DORA, SPACE a DevEx a jak to jako šéf softwarové firmy použít v praxi.
