5 technik które zmienią sposób pracy z Claude Code

Istnieje bardzo duże prawdopodobieństwo, że zostawiasz większość potencjału swojego asystenta kodowania AI na stole. Gdy zaczynałem pracę z Claude Code przy budowie tego portfolio, robiłem dokładnie to samo – wpisywałem proste prompty, otrzymywałem kod, czasami działał, czasami nie. Reaktywne promptowanie. Bez systemu.

Potem odkryłem, że najlepsi inżynierowie AI pracują zupełnie inaczej. Mają system. Wykorzystują metodologie, które sprawiają, że ich agenci kodowania stają się coraz potężniejsi z każdą iteracją.

W tym artykule pokażę Ci 5 konkretnych technik, które całkowicie zmieniają sposób pracy z Claude Code. To nie są teoretyczne koncepcje – to praktyczne metody używane przez zespoły, które budują produkcyjne aplikacje z pomocą AI. A najlepsze jest to, że wszystkie te techniki są już spakowane w gotowy do użycia framework, który możesz wdrożyć w swoim projekcie jeszcze dziś.

PRD-first development: Gwiazda polarna Twojego projektu

Większość programistów po prostu nurkuje w kod. Otwierają Claude Code i zaczynają: "Dodaj przycisk logowania", "Zrób walidację formularza", "Napraw ten bug". Każda iteracja jest odseparowana od poprzedniej. Nie ma wizji całości.

PRD (Product Requirement Document) w kontekście pracy z AI to coś znacznie prostszego niż korporacyjny dokument na 50 stron. To po prostu markdown z pełnym zakresem projektu. Pojedynczy plik, który staje się gwiazdą polarną dla każdej feature'ki, którą budujesz.

Zalety PRD-first development

Wcześniej korzystałem z asystenta, który generował PRD oraz rules dla agenta AI, ale to wymagało korzystania z dwóch różnych narzędzi. Musiałem przełączać się między kontekstami, synchronizować informacje ręcznie. To było frustrujące.

Teraz? Wszystko w jednym miejscu. PRD żyje w moim repozytorium. Claude Code czyta go na początku każdej sesji. I nagle wszystko ma sens.

Jak to wygląda w praktyce

Dla nowych projektów (greenfield development), PRD zawiera:

Target Users - dla kogo budujesz
Mission - co ma robić ten produkt
In Scope / Out of Scope - co jest w MVP, a co na później
Architecture - high-level tech stack i struktura

Dla istniejących projektów (brownfield), PRD dokumentuje:

Co już mamy - obecny stan systemu
Co budujemy dalej - kolejne feature'ki w pipeline
Długoterminowa wizja - gdzie zmierzamy

Przykładowa minimalna struktura PRD:

# PRD: Habit Tracker Application

## Target Users

Osoby chcące budować lepsze nawyki przez konsekwentne trackowanie

## Mission

Prosta, elegancka aplikacja do śledzenia nawyków z wizualizacją postępów

## In Scope (MVP)

- Tworzenie nawyków z nazwą i częstotliwością
- Zaznaczanie wykonania nawyku dziennie
- Kalendarz pokazujący historię (streak tracking)
- Lokalne przechowywanie danych

## Out of Scope (v1)

- Współdzielenie z innymi użytkownikami
- Zaawansowane statystyki
- Powiadomienia push
- Integracje z innymi aplikacjami

## Architecture

- Frontend: React + TypeScript
- State: React Context
- Storage: localStorage
- Deploy: Vercel

Magiczne pytanie

Gdy masz PRD, możesz zaczynać każdą sesję od pytania, które zmienia wszystko:

"Based on PRD, what should we build next?"

Claude Code czyta PRD, rozumie gdzie jesteś, co już zbudowałeś, i sugeruje kolejny logiczny krok. Nie musisz pamiętać. Nie musisz tłumaczyć kontekstu od nowa. PRD pamięta za Ciebie.

Kluczowe korzyści

Single source of truth - jedna definicja projektu dla całego zespołu (i dla AI)
Naturalna dekompozycja - łatwo wyodrębniasz kolejne feature'ki do zaimplementowania
Context dla agenta - Claude Code zawsze wie, nad czym pracujesz
Spojrzenie z lotu ptaka - każda feature łączy się z większą wizją

PRD to fundament. Bez niego budujesz dom na piasku. Z nim - masz solidny fundament – każda linia kodu ma sens i kierunek.

Modularność reguł: Lżejszy kontekst, mądrzejszy agent

Widziałem to dziesiątki razy. Programista tworzy CLAUDE.md albo agents.md, wrzuca tam wszystkie możliwe reguły, wytyczne, konwencje. Po dwóch miesiącach plik ma 1500 linijek. Ladowane jest to na początku każdej rozmowy.

Problem? Przytłaczasz LLM nieistotnym kontekstem.

Problem długich reguł globalnych

Gdy pracujesz nad frontend'em, nie potrzebujesz znać wzorców projektowania API. Gdy pracujesz nad bazą danych, nie musisz mieć w kontekście konwencji nazewnictwa komponentów React. Ale jeśli wszystko jest w jednym pliku globalnych reguł? Claude Code ładuje to wszystko. Za każdym razem.

To marnowanie okna kontekstu - czegoś, co wielu programistów mocno niedocenia, a co jest absolutnie kluczowe dla jakości outputu agenta.

Rozwiązanie: Architektura modularna

Zamiast jednego monstrualnego pliku, dzielisz reguły na dwie kategorie:

1. Global rules (CLAUDE.md) - maksymalnie lekkie, ~200 linijek

Tech stack projektu
Struktura folderów
Komendy do uruchomienia (npm run dev, npm test)
Strategia testowania (filozofia, nie szczegóły)
Standardy logowania

2. Reference folder - szczegółowy kontekst ładowany tylko gdy potrzebny

reference/api-design.md - wzorce REST API, error handling, ładowane tylko przy pracy nad API
reference/frontend-components.md - component patterns, styling guidelines, tylko dla UI work
reference/database-patterns.md - schema design, migrations, query optimization, tylko dla DB work
reference/testing-patterns.md - szczegółowe przykłady testów, setup, mocking

Jak to skonfigurować

W swoim głównym CLAUDE.md dodajesz sekcję reference:

# CLAUDE.md

## Tech Stack

- React 19 + TypeScript
- Tailwind CSS 3
- Vite 7

## Project Structure

src/
├── components/
├── pages/
├── utils/
└── data/

## Reference Documentation

When working on specific areas, consult these documents:

- **API endpoints**: `.claude/reference/api-design.md`
- **Frontend components**: `.claude/reference/frontend-components.md`
- **Database operations**: `.claude/reference/database-patterns.md`
- **Testing**: `.claude/reference/testing-patterns.md`

Claude Code jest wystarczająco inteligentny, żeby zrozumieć: "OK, pracuję teraz nad API endpoint'em, powinienem przeczytać api-design.md". I robi to automatycznie.

Zalety modularności reguł

Posiadanie tego wszystkiego w jednym miejscu (jak w claude-piv-skeleton, o którym zaraz opowiem) vs. rozproszenie po różnych narzędziach to ogromna różnica. Wszystko jest w repo. Wszystko jest wersjonowane. Wszystko ewoluuje razem z projektem.

A najważniejsze? Chronisz okno kontekstu dla rzeczy, które naprawdę mają znaczenie podczas implementacji konkretnej feature'ki.

Komendyfikacja: Skończ z powtarzaniem tych samych promptów

Jeśli wysyłasz ten sam prompt do swojego agenta kodowania więcej niż dwa razy, to krzyczący sygnał: "Zamień mnie w komendę!"

Co to są komendy

Komendy to po prostu pliki markdown, które definiują workflow. Ładujesz je jako kontekst, a Claude Code wykonuje zdefiniowany proces krok po kroku. To jak makra dla promptów.

Nie wymaga to żadnych nowych narzędzi. To po prostu lepszy sposób organizacji pracy.

Co warto skomendyfikować

Praktycznie wszystko, co robisz regularnie:

Core workflow:

/prime - Załaduj kontekst projektu na początku sesji
/plan-feature - Stwórz strukturalny plan implementacji feature'ki
/execute - Zaimplementuj według planu
/validate - Uruchom testy i zweryfikuj działanie

Git operations:

/commit - Stwórz sensowny commit message na podstawie zmian
/review-pr - Przeanalizuj pull request przed merge

Maintenance:

/update-docs - Zaktualizuj dokumentację po zmianach w kodzie
/refactor - Zrefaktoruj zgodnie z najlepszymi praktykami projektu

Przykład: Komenda /prime

# Command: /prime

Load codebase context to prepare for feature development work.

## Objective

Ensure Claude Code understands current project state before starting any development.

## Steps

1. Read PRD from `docs/PRD.md` to understand project scope and vision
2. Read architecture documentation from `docs/ARCHITECTURE.md`
3. Scan recent commits: `git log -10 --oneline` to see latest changes
4. List current todos from `docs/TODO.md` to understand priorities
5. Check git status to see any uncommitted work
6. Confirm context successfully loaded with summary of project state

## Expected Output

Brief summary including:

- Project name and current phase
- Last 3 features implemented
- Current priorities from TODO
- Any blockers or issues noted

Zamiast każdorazowo wypisywać: "Przeczytaj PRD, potem architecture, potem sprawdź co się ostatnio zmieniło..." - po prostu wywołujesz /prime i gotowe.

Kluczowa obserwacja

Ponieważ asystent to praktycznie tylko prompt, można ten prompt wykorzystać jako command. To piękna właściwość markdown'owych komend – są przenośne, czytelne dla człowieka, i możesz je iteracyjnie ulepszać.

Typowy workflow z komendami

Tak wygląda mój dzienny cykl pracy z Claude Code:

/prime
↓
"Based on PRD, what should we build next?"
↓
/plan-feature "Add user authentication"
↓
[Context Reset - nowa konwersacja]
↓
/execute plan-auth.md
↓
/validate
↓
/commit

Korzyści komendyfikacji

Konsystencja - ten sam proces za każdym razem, zero pominięć kroków
Zero zapominania - nie musisz pamiętać sekwencji, komenda pamięta
Onboarding - nowy programista w zespole dostaje gotowe komendy i od razu działa produktywnie
Ciągłe ulepszanie - komendy ewoluują, stają się lepsze z czasem

Oszczędzasz dosłownie tysiące naciśnięć klawiszy rocznie. A co ważniejsze - oszczędzasz energię mentalną na rzeczy, które naprawdę wymagają myślenia.

Reset kontekstu: Najważniejszy krok którego nie robisz

To brzmi wbrew intuicji: Zawsze resetuj konwersację między planowaniem a wykonaniem.

Większość programistów robi to źle. Planują feature'kę w długiej rozmowie z Claude Code – czytają pliki, dyskutują o architekturze, eksplorują różne podejścia. A potem, w tej samej rozmowie, od razu zaczynają implementację.

Problem? Okno kontekstu jest zaśmiecone całym procesem eksploracji.

Zalety resetu kontekstu

Podczas planowania ładujesz TONY kontekstu:

Czytasz wiele plików z różnych części projektu
Eksplorujesz istniejącą architekturę
Dyskutujesz o różnych podejściach
Przeglądasz podobne implementacje w codebase

Ale podczas egzekucji chcesz:

Maksymalną przestrzeń do rozumowania dla LLM
Miejsce na self-validation - agent powinien móc sprawdzać swoje własne rozwiązania
Czysty mental model - tylko to, co jest potrzebne do implementacji tej konkretnej feature'ki

Właściwy workflow

[Planning Session]
↓
/prime - Załaduj kontekst codebase
↓
Rozmowa: "Based on PRD, let's plan authentication feature"
↓
/plan-feature - Output: structured plan jako markdown document
↓
[NOWA KONWERSACJA] ← To jest kluczowe!
↓
/execute plan-auth.md - JEDYNY kontekst to plan
↓
Implementacja z pełną przestrzenią do reasoning

Co zawiera ten plan document

Plan musi być self-contained - zawierać WSZYSTKO, co potrzebne do implementacji:

# Plan: User Authentication Feature

## Feature Description

Implement JWT-based authentication with email/password login.

## User Story

As a user, I want to securely log in to access personalized content.

## Context to Reference

- `src/utils/api.js` - API utility functions
- `src/context/AuthContext.jsx` - existing auth context (modify)
- `docs/reference/api-design.md` - API patterns

## Technical Approach

1. Backend: Create /api/auth/login and /api/auth/register endpoints
2. Frontend: Login form component with validation
3. State: Store JWT token in AuthContext
4. Protected routes: Add authentication middleware

## Task-by-Task Breakdown

### Task 1: Backend Auth Endpoints

- Create `src/api/auth.js` with login and register functions
- Implement JWT token generation
- Add password hashing with bcrypt
- Error handling for invalid credentials

### Task 2: Login Form Component

- Create `src/components/LoginForm.jsx`
- Form validation using Formik
- Connect to auth API
- Handle loading and error states

### Task 3: Auth Context Updates

- Modify `src/context/AuthContext.jsx`
- Add login/logout/register methods
- Persist token to localStorage
- Auto-refresh token logic

### Task 4: Protected Routes

- Create ProtectedRoute component
- Redirect to /login if not authenticated
- Update router configuration

## Testing Requirements

- Unit tests for auth API functions
- Integration tests for login flow
- E2E test: complete registration and login
- Error handling tests: invalid credentials, expired token

## Success Criteria

- User can register with email/password
- User can login and access protected pages
- Token persists across page refreshes
- Logout clears token and redirects to home

Zalety planu self-contained

LLM ma maksymalną liczbę tokenów dla reasoning podczas krytycznej fazy kodowania. Nie ma kontaminacji kontekstem eksploracyjnym. A co najważniejsze – zmusza Cię to do tworzenia kompletnych, self-contained planów.

To dyscyplina. Ale dyscyplina, która czyni Twoje sesje kodowania z AI nieporównywalnie bardziej efektywnymi.

Próbowałem obydwoma sposobami. Różnica jest gigantyczna. Reset kontekstu to technika, której uczyłem się najdłużej, ale która dała największy boost w jakości outputu.

Ewolucja systemu: Każdy bug to lekcja dla agenta

To najważniejsza technika ze wszystkich. I najczęściej pomijana. Dla mnie do niedawna nieznana. Być może dla Ciebie także, albo nie zdajesz sobie sprawy z jej znaczenia.

Tradycyjne podejście wygląda tak:

Agent AI popełnia błąd
Naprawiasz go ręcznie
Idziesz dalej
Ten sam błąd powtarza się za tydzień

Podejście ewolucyjne:

Agent AI popełnia błąd
Analizujesz: Co w systemie pozwoliło na ten błąd?
Aktualizujesz rules/commands/process
Ta klasa bugów jest wyeliminowana na zawsze

Shift w mindset

Nie naprawiaj buga. Napraw system, który pozwolił na buga.

Twój agent AI to nie jest statyczne narzędzie. To ewoluujący system, który może stawać się coraz potężniejszy z każdą iteracją. Ale tylko jeśli Ty aktywnie go ulepszasz.

Przykłady ewolucji systemu

Scenario 1: Złe style importów

Bug: Agent używa require() zamiast import w projekcie ES6

Analiza: Brak jasnej reguły o module system

Fix: Dodaj do CLAUDE.md:
"Always use ES6 import/export syntax.
Never use require() or module.exports."

Rezultat: Nigdy więcej problem ze stylami importów

Scenario 2: Zapomina uruchamiać testy

Bug: Agent implementuje feature bez testów

Analiza: Brak kroku "testing" w workflow

Fix: Zaktualizuj template /execute command:
## Testing Phase
1. Write tests first (TDD when appropriate)
2. Run full test suite: npm test
3. Ensure all tests pass before completion
4. Add test coverage report to plan

Rezultat: Testy stają się automatyczną częścią workflow

Scenario 3: Nie rozumie auth flow

Bug: Agent implementuje niepoprawną autentykację

Analiza: Brak dokumentacji authentication flow

Fix:
1. Stwórz reference/authentication.md z flow diagram
2. Dodaj do CLAUDE.md:
   "When working on authentication, read reference/authentication.md"

Rezultat: Implementacje auth konsekwentnie poprawne

Workflow refleksji

Po zakończeniu każdej feature'ki, zamiast od razu lecieć do następnej:

"Hey Claude, zauważyłem że XYZ nie działało poprawnie i musiałem to naprawić.

Przeanalizujmy:

1. Przeczytaj komendy, których użyliśmy
2. Przeczytaj obecne rules
3. Zidentyfikuj co możemy ulepszyć, żeby to się nie powtórzyło
4. Zasugeruj konkretne zmiany w rules/commands"

Claude Code przeanalizuje session, znajdzie luki w procesie, i zaproponuje poprawki. Czasami to nowa reguła. Czasami dodatkowy krok w komendzie. Czasami nowy reference document.

Zalety ewolucji systemu

Twój agent staje się mądrzejszy z czasem - reliability rośnie z każdą iteracją
Budujesz institutional knowledge - cały zespół korzysta z nauki na błędach
Transformation z reactive do proactive - zamiast gasić pożary, zapobiegasz im
Compound effect - po 3 miesiącach masz system, który robi mniej błędów niż junior developer

To więcej niż technika. To mindset. Traktuj system swojego agenta AI jak kod produkcyjny, który wymaga ciągłego ulepszania.

Z własnego doświadczenia wiem, że największym błędem jest ignorowanie wzorców w błędach agenta. Pierwszy raz to przypadek. Drugi raz to sygnał. Trzeci raz to Twoja wina, że nie poprawiłeś systemu.

Claude PIV Skeleton: Wszystko w jednym miejscu

Teraz najlepsza część. Wszystkie te techniki, o których mówię - PRD-first development, modularność reguł, komendyfikacja workflow, reset kontekstu, ewolucja systemu - są już zaimplementowane w gotowym do użycia framework.

Nazywa się Claude PIV Skeleton i jest dostępny na GitHub: https://github.com/plipowczan/claude-piv-skeleton (fork od galando)

Problem, który rozwiązuje

Wcześniej korzystałem z asystenta, który generował PRD oraz rules dla agenta AI, ale to wymagało korzystania z dwóch różnych narzędzi. Musiałem kopiować output między aplikacjami, synchronizować manualne, tracić kontekst.

Posiadanie tego wszystkiego w jednym miejscu jest ogromną zaletą. A ponieważ asystent to praktycznie tylko prompt, można ten prompt wykorzystać jako command – i dokładnie to robi PIV Skeleton.

Czym jest PIV Methodology

PIV to akronim od Prime-Implement-Validate - metodologia stworzona przez Cole Medin specjalnie dla development z asystentami AI:

Prime: Załaduj i zrozum kontekst codebase
Implement: Zaplanuj feature'ki i wykonaj implementację
Validate: Automatycznie testuj i weryfikuj

To nie abstrakcja. To konkretny workflow, który Cole udowodnił w produkcyjnych projektach jak woningscoutje.nl.

Co dostajemy w claude-piv-skeleton

Repository implementuje wszystkie 5 technik jako ready-to-use framework:

Universal methodology - działa z każdym tech stackiem (Spring Boot, Node.js, React, Python FastAPI, etc.)

Modular rules system - path-based loading reguł w zależności od tego, nad czym pracujesz

Pre-built commands - kompletny zestaw komend dla całego PIV workflow

Technology templates - gotowe konfiguracje dla popularnych stacków

Struktura repozytorium

.claude/
├── CLAUDE.md                  # Lightweight global rules
├── PIV-METHODOLOGY.md         # Pełna dokumentacja metodologii
├── commands/                  # Wszystkie workflows jako komendy
│   ├── piv_loop/              # Core PIV workflow
│   │   ├── prime.md           # Prime phase command
│   │   ├── plan-feature.md    # Planning command
│   │   └── execute.md         # Execution command
│   ├── validation/            # Validation & testing
│   │   ├── validate.md        # Full validation pipeline
│   │   ├── code-review.md     # Technical review
│   │   └── system-review.md   # Process improvement
│   └── bug_fix/               # Bug fix workflow
│       ├── rca.md             # Root cause analysis
│       └── implement-fix.md   # Fix implementation
├── rules/                     # Modular rules by technology
│   ├── 00-general.md          # Universal principles
│   ├── 10-git.md              # Git workflow
│   ├── 20-testing.md          # Testing philosophy
│   └── backend/               # Backend-specific rules
└── reference/                 # Best practices loaded on-demand
    └── patterns/              # Design patterns reference

Workflow, który umożliwia

Kompletny cykl development z PIV Skeleton:

# 1. Prime workspace
"Run /piv_loop:prime to load the project context"

# 2. Plan feature
"Use /piv_loop:plan-feature to create a plan for adding user authentication"

# 3. Execute (automatic context reset!)
"Use /piv_loop:execute to implement the plan"

# 4. Validation runs automatically
# No manual step needed - testing happens in the workflow

# 5. Bug fix with system evolution built in
"Run /bug_fix:rca for issue #123"
"Use /bug_fix:implement-fix to implement the fix"

Zalety PIV Skeleton

Nie musisz budować od zera - gotowa struktura, przetestowana w produkcji
Battle-tested patterns - workflow wypracowany przez najlepszych AI engineers
Community-driven - wkład wielu programistów, ciągłe ulepszenia
Extensible - łatwo dostosować do swojego tech stacku i potrzeb

PIV Skeleton to nie tylko kod. To system myślenia o pracy z AI agents, zapakowany w reusable framework.

Jak zacząć: Pierwsze kroki

Świetnie, znasz już 5 technik i wiesz, że istnieje gotowy framework. Ale jak to wszystko wdrożyć w praktyce?

Ścieżka 1: Użyj PIV Skeleton (Recommended)

Jeśli zaczynasz nowy projekt albo możesz przenieść istniejący:

# Sklonuj repozytorium
git clone https://github.com/plipowczan/claude-piv-skeleton.git my-project
cd my-project

# Usuń historię git, żeby zacząć od czystej kartki
rm -rf .git
git init

# Zainstaluj swój tech stack
# (Postępuj według technology-specific guides w technologies/ directory)

# Rozpocznij pierwszą feature'kę
# Otwórz Claude Code i:

"Run /piv_loop:prime to load project context"
"Based on PRD, what should we build first?"
"Use /piv_loop:plan-feature to plan it"
"Use /piv_loop:execute to implement"

I to wszystko. Masz gotowy system z pierwszą feature'ką w produkcji.

Ścieżka 2: Implementuj Inkrementalnie

Jeśli masz istniejący projekt i nie chcesz wszystkiego przenosić naraz, wdrażaj techniki krok po kroku:

Tydzień 1: Stwórz PRD

Udokumentuj obecny stan projektu
Zdefiniuj kolejne feature'ki do zbudowania
Uczyń PRD swoją gwiazdą polarną

Tydzień 2: Stwórz komendę Prime

Jaki kontekst powinien być zawsze ładowany?
Stwórz /prime command w .claude/commands/
Używaj na początku każdej sesji

Tydzień 3: Modularyzuj Rules

Podziel swój CLAUDE.md na global + reference
Przenieś task-specific rules do reference/
Dodaj sekcję reference w global rules

Tydzień 4: Dodaj Feature Workflow

Stwórz /plan-feature command
Ćwicz context reset między planem a wykonaniem
Stwórz /execute command

Tydzień 5: System Evolution

Po każdym bugu, zrób refleksję
Aktualizuj rules/commands na podstawie wniosków
Trackuj improvement w CHANGELOG

Kluczowe czynniki sukcesu

Start small - Nie próbuj wdrożyć wszystkich 5 technik naraz. Zacznij od PRD, potem dodaj prime command, etc.
Dokumentuj na bieżąco - Zapisuj co działa, co nie. Twoje notatki staną się częścią ewolucji systemu.
Iteruj na komendach - Twoje workflows będą się ulepszać. To normalne. Po miesiącu Twój /prime będzie lepszy niż na początku.
Bądź konsekwentny - Używaj systemu za każdym razem. Nie wracaj do starych nawyków "szybkiego fix'a" bez procesu.
Udostępnij zespołowi - Jeśli pracujesz w zespole, upewnij się że wszyscy używają tych samych komend i procesów. Mnożysz korzyści.

Twój pierwszy feature z PIV

Konkretny przykład – załóżmy, że budujesz habit tracker i chcesz dodać streak tracking:

Session 1 - Planning:
→ /prime
→ "Based on PRD, let's plan streak tracking feature"
→ /plan-feature "Streak tracking - show consecutive days"
→ Plan zapisany: .claude/agents/plans/streak-tracking.md

[Restart konwersacji]

Session 2 - Execution:
→ /execute .claude/agents/plans/streak-tracking.md
→ [Implementation happens with tests]
→ /validate
→ All tests pass ✓

Session 3 - Commit:
→ /commit
→ "feat: Add streak tracking with visual indicators"

Po godzinie masz feature'kę w produkcji. Z testami. Z poprawnym commit message. Z wszystkim.

Kluczowe wnioski

PRD-first development zapewnia spójność i kierunek dla wszystkich iteracji z agentem AI. To gwiazda polarna, która sprawia, że każda feature ma sens w kontekście całości.
Modularyzacja reguł chroni okno kontekstu i ładuje tylko potrzebną wiedzę. Przestań marnować tokeny na nieistotny kontekst – ładuj to, co ważne, wtedy gdy ważne.
Komendyfikacja workflow oszczędza tysiące naciśnięć klawiszy i zapewnia konsystencję. Jeśli robisz coś więcej niż dwa razy, to powinno być komendą.
Reset kontekstu między planowaniem a wykonaniem daje agentowi maksymalną przestrzeń do rozumowania. Counterintuitive, ale to jedna z najbardziej impactowych technik.
Ewolucja systemu przekształca każdy bug w lekcję, która sprawia że agent staje się mądrzejszy. Nie naprawiaj buga – napraw system, który na niego pozwolił.
PIV Skeleton oferuje gotową implementację wszystkich technik w jednym miejscu. Nie musisz budować od zera – możesz zacząć już dziś.
Najważniejsze: systematyczne podejście vs. reaktywne promptowanie to różnica między wykorzystaniem 20% a 80% potencjału Claude Code.

Moje doświadczenie

Gdy zaczynałem budować to portfolio z pomocą AI, nie miałem systemu. Proste prompty, ad-hoc fixes, zero procesów. Potem odkryłem te techniki. I wszystko się zmieniło.

Teraz mój workflow z Claude Code jest przewidywalny. Efektywny. I co najważniejsze – agent staje się lepszy z każdą sesją, zamiast popełniać te same błędy w kółko.

To transformacja, którą możesz mieć w swoim zespole. Wymaga to zmiany mindset z "AI to szybszy Google" na "AI to evolving development partner". Ale jeśli to zrobisz? Różnica będzie gigantyczna.

Chcesz wdrożyć AI w swoim zespole?

Pomogę Ci zbudować system pracy z agentami AI, który zwiększy produktywność Twojego zespołu. Od strategii przez implementację po szkolenia.

Umów bezpłatną konsultację

Przydatne zasoby

claude-piv-skeleton - Gotowy framework implementujący PIV methodology
habit-tracker - Oryginalny projekt demo PIV od Cole Medin
context-engineering-intro - Wprowadzenie do context engineering od Cole Medin
Claude Code Documentation - Oficjalna dokumentacja Claude Code