TL;DR (w punktach)

Struktura i systemy są ważniejsze niż sama prędkość kodowania, aby uniknąć długu technologicznego i budować w sposób zrównoważony.
Linear MCP: automatyzuje śledzenie zadań (issues) i zarządzanie backlogiem.
Perplexity MCP: zapewnia aktualny research i dokumentację, eliminując halucynacje AI.
GitHub MCP: automatyzuje standardowy workflow Git (tworzenie gałęzi, pull requesty).
Supabase MCP: ułatwia debugowanie bazy danych bez ręcznych zapytań SQL.
Context7 (lub Ref): dostarcza AI bieżącą dokumentację frameworków na żądanie.
Playwright MCP: automatyzuje testowanie i ocenę UI (samoewaluacja) pod kątem standardów.
Semgrep: skanuje kod w poszukiwaniu luk bezpieczeństwa i przestarzałych zależności.
Vibe Check: wprowadza pauzy refleksyjne, aby zapobiec overengineeringowi przez AI.
Pieces: działa jako lokalna „pamięć” developera, zapisując fragmenty kodu i przeszłe rozwiązania.

Punkt wyjścia: chaos czy strategia?

Liczba dostępnych MCP serverów rośnie każdego dnia. Sean Zou, developer z doświadczeniem w startupach SaaS i w skalowaniu agencji marketingowej, postanowił przetestować kilkadziesiąt z nich. Część okazała się rzeczywiście przydatna. Część — zbyt abstrakcyjna, aby przynieść konkretną wartość. Część — niezwykle konkretna w określonych sytuacjach.

Rzeczywisty problem nie leży w samej technologii, lecz w organizacji pracy. AI koduje szybko, jednak bez systemów ta prędkość tworzy chaos. Backlog ginie. Decyzje architektoniczne podejmuje się bez pełnego kontekstu. Dziury bezpieczeństwa czekają na odkrycie już na produkcji. Kod się powtarza, bo brakuje mechanizmów do zapamiętywania rozwiązań.

Kluczowa obserwacja Sean’a: celem nie jest maksymalna prędkość, lecz zrównoważony rozwój z AI — kodowanie które jest szybkie, ale też kontrolowane, bezpieczne i powtarzalne.

Linear MCP: śledzenie issues, które się rzeczywiście aktualizują

Problem: gdy prosisz AI o analizę kodu, otrzymujesz listę problemów: „Zapytanie do bazy jest powolne, caching na froncie nie działa, walidacja wymaga poprawy, problem N+1 w GraphQL, wyciek pamięci w service workera.” Czytasz, kiwaasz głową — i za dwa dni zapominasz większość z tego.

Linear MCP rozwiązuje ten problem przez automatyzację. Zamiast ręcznego notowania, system tworzy strukturę:

Tickety z pełnym opisem każdego zagadnienia
Ocenę wpływu (co się złamie, jeśli tego nie naprawimy)
Fragmenty kodu pokazujące konkretne problemy
Automatyczne przypisanie priorytetów

Dwa dni później, gdy wracasz do pracy, ściągasz issue z Linear MCP i masz pełny kontekst. Nie musisz zgadywać. To jest fundamentem — zawsze wiesz, czy kodujesz nową funkcjonalność, czy fixujesz błędy, czy refaktorujesz kod.

Praktyka: model analizuje aplikację, znajduje problemy, Linear MCP tworzy tickety. Możesz również pytać: „Ściągnij issue nr 78 z Linear’a i podsumuj go. Zbuduj plan implementacji.” System zwraca wszystkie szczegóły, które zostały zapisane tygodnie temu.

Perplexity MCP: badania bez halucynacji

Problem: wchodząc w nowy teren techniczny — nowe API, nowy framework, nowe wzorce — AI jest zbyt pewne siebie. Halucynuje funkcje, które nie istnieją, lub sugeruje podejście, które było aktualne trzy wersje temu.

Kluczowe spostrzeżenie Sean’a: nowoczesne kodowanie to nie zgadywanie. To dawanie AI odpowiedniego kontekstu do podejmowania świadomych decyzji. Luka między tym, co jest technicznie możliwe, a tym, co jest optymalnym rozwiązaniem — to dokładnie to, co Perplexity MCP zamyka.

Konkretny przykład: chcesz zbudować system wielu agentów w Crew AI z orchestratorem i specjalistami (researcher, subject matter expert, writer). Chcesz również dodać funkcję usuwania obiektów ze zdjęć za pomocą Gemini API. Nie wiesz jednak, jakie są best practices w Crew AI, jakie procesy są dostępne (sekwencyjne czy hierarchiczne) ani które modele są najlepsze do segmentacji obrazów.

Perplexity MCP idzie i szuka. Przeszukuje dokumentację, znajduje bieżące przykłady i wraca z konkretnym planem: „Użyj wzorca: orchestrator główny deleguje do specjalistów. Każdy specjalista ma własne narzędzia. Zastosuj Gemini Flash do segmentacji, wyświetl bounding boxes w interfejsie, użyj inpaintingu do usuwania obiektów.”

To nie jest hallucynacja — to rzeczywista, obecna dokumentacja.

GitHub MCP: struktura zamiast chaosu

Problem: vibe coders zaczynają od jednej gałęzi — main. Wszystko tam. Wszystkie funkcje, wszystkie poprawki. Działa, dopóki nie zacznie się skalować.

Obserwacja Sean’a: szybkość bez struktury to po prostu zamaskowany dług technologiczny. Gdy pierwszy błąd łamie funkcjonalność, nie wiesz, co się złamało. Gdy dwaj developerzy pracują równocześnie, powstaje chaos. Gdy wrócisz za pół roku, zero historii decyzji.

GitHub MCP automatyzuje to, co powinno być standardem:

Tworzy gałęzie dla issues (fix/issue-78, feature/new-auth)
Generuje pull requesty z opisami
Śledzi mergowanie
Utrzymuje czytelną historię zmian

Zadanie dla AI: „Napraw błąd na issue #78.” Model:

Tworzy gałąź fix/issue-78
Naprawia kod
Tworzy pull request z opisem: co było źle, jak to naprawił, jakie zmiany wprowadził
Ty przeglądasz różnice — widzisz dokładnie, co się zmieniło
Wysyłasz do main
Historia jest czytelna

Best developerzy nie pomijają fundamentów — automatyzują tyle, ile ma sensu, ale zawsze w ramach systemów, które rzeczywiście działają.

Supabase MCP: debugowanie bazy danych bez ręcznych zapytań

Problem: kod wygląda dobrze, ale dane nie są tam, gdzie powinny. Tabele mogły się źle utworzyć. ID’y między tabelami się nie zgadzają. Foreign keys są zepsute.

Konkretny przypadek: budzisz aplikację do zarządzania promptami — dodawanie, edytowanie, śledzenie historii wersji. Wszystko działa w kodzie. Ale gdy próbujesz wyświetlić historię dla promptu o nazwie „design maker” — nic się nie pojawia.

Tradycyjnie: otwierasz Supabase UI, przeszukujesz bazy ręcznie, piszesz zapytanie SQL, testujesz znowu. Godzina marnowana.

Supabase MCP: pytasz model: „Historia wersji dla promptu 'design maker’ nie ładuje się. Pomóż mi znaleźć przyczynę.” Serwer automatycznie:

Znajduje tabelę promptów
Szuka wpisu „design maker”
Sprawdza, czy tabela historii istnieje
Szuka wpisów dla tego promptu
Sprawdza, czy ID’y się zgadzają
Zwraca: „Tabela historii istnieje, ale nigdy nie wstrzyknąłeś wpisów dla tego promptu. Albo ID’y się nie zgadzają między tabelami.”

Od razu. Bez SQL.

Vibe coding działa, gdy twoje oczekiwania odpowiadają rzeczywistości. Gdy się nie zgadzają — potrzebujesz narzędzia, które pokaże ci rzeczywistość bez pośredników.

Context7 (lub Ref): zawsze aktualna dokumentacja

Problem: AI halucynuje. To nie błąd — to cecha. Modelowi brakuje pewności, więc uzupełnia lukę. Najczęstszy błąd to używanie przestarzałej dokumentacji, która prowadziła do błędów w implementacji.

Konkretny scenariusz: pytasz model o Crew AI — zwraca informacje z 2023 roku. Framework zmienił się radykalnie. Budzisz całą architekturę na fundamencie, który już nie istnieje.

Context7 (lub bardziej kompaktowy Ref) rozwiązuje to przez pobieranie bieżącej dokumentacji.

Pytanie: „Jak zbudować system wielu agentów w Crew AI?”

Serwer:

Pobiera bieżącą dokumentację Crew AI
Przeszukuje wzorce dla wielu agentów
Wyciąga przykłady i best practices
Model czyta to
Wraca z planem, który rzeczywiście zadziała

Trade-off: Context7 zwraca wiele tokenów (pełną dokumentację). Ref jest inteligentniejszy — wybiera, co jest istotne. Obie opcje robią to samo: dają modelowi prawdę zamiast halucynacji.

Zastosowanie: za każdym razem, gdy model halucynuje o funkcjach, API lub starych wzorcach — użyj Context7. To nie hamuje pracę, lecz zapewnia jej solidne fundamenty.

Playwright MCP: samouczące się interfejsy użytkownika

Problem: model generuje UI, ale robi skróty. Nie implementuje design systemu. Nie stosuje standardów dostępności (nawigacja klawiaturą, etykiety ARIA). Wygląda dobrze — ale nie jest dobrze.

Tradycyjnie: sprawdzasz, mówisz, co nie działa, model to naprawia. Powtarzasz. Dziesięć, dwadzieścia rund. Frustracja.

Playwright MCP + samoewaluacja: definiujesz standard (design system, dostępność, responsywność). Model koduje komponent. Playwright bierze zrzut ekranu. AI ocenia własną pracę przeciwko twoim standardom. Jeśli coś nie pasuje — sam się naprawia. Bez twojej interwencji. Loop zamyka się automatycznie.

To zmienia relację z AI z „czy mi się uda” w „czy pomyślałeś o tym”. To jest przyszłość — nie „daj polecenie, dostań rezultat”, ale „generuj, oceniaj, poprawiaj, powtarzaj” — aż standard jest spełniony.

Semgrep: bezpieczeństwo, zanim eksploduje

Problem: prędkość jest atrakcyjna. Bezpieczeństwo jest nudne. Wszyscy chcą kodować szybko — nikt nie chce myśleć o SQL injection czy nieaktualnych zależnościach.

Głębiszy problem: początkujący developerzy nie wiedzą, jakich luk szukać. To nie lenistwo — to luka w wiedzy. Reguła: „Nie wiesz, czego nie wiesz.” Bezpieczeństwo to dokładnie to.

Vibe coders tworzą luki bez świadomości:

Przestarzałe biblioteki (znane lukami bezpieczeństwa)
Słabe wzorce autentykacji
Niezwalidowane inputy
Nieaktualne zależności

Deploy idzie na produkcję. Sześć miesięcy później — naruszenie danych.

Kluczowe odkrycie z transkryptu: Semgrep w przykładzie Sean’a znalazł luki nie w samym kodzie, ale w przestarzałych zależnościach (np. Clerk, Next.js). To pokazuje, że zagrożenia bezpieczeństwa są wszędzie — nie tylko w napisanym przez ciebie kodzie, ale w całym ekosystemie aplikacji.

Semgrep automatyzuje skanowanie bezpieczeństwa. Skanuje kod i znajduje: „Biblioteka Clerk jest nieaktualna — znana luka”, „Next.js wymaga aktualizacji — wiele poprawek”, „ESLint ma luk”.

Zwraca raport z rekomendacjami. Integruje się z Linear MCP — automatycznie tworzy tickety.

Logika: prędkość ma wartość tylko, jeśli to, co budujesz, może się skalować i jest bezpieczne. W innym wypadku — jedziesz z zamkniętymi oczami.

Vibe Check: refleksja zamiast tunel wizji

Problem: AI jest zbyt pewne siebie. Pewnie idzie w złym kierunku. Tworzy architekturę, która nie była potrzebna.

Scenariusz: model zaczyna od małego zadania — „Dodaj funkcję” — i angażuje się w niego coraz bardziej. Potem: „Czekaj, może powinniśmy refaktorować serwis do microservices?” Później: „Może powinniśmy dodać message queue?” Następnie: „Czekaj, może GraphQL zamiast REST?”

To się zwie pattern inertia i reasoning lock-in — model pewnie podąża za błędnym planem, raz go rozpoczęty. Przyśpiesza się.

Vibe Check: refleksja zamiast tunel wizji

Problem: AI jest zbyt pewne siebie. Pewnie idzie w złym kierunku. Tworzy architekturę, która nie była potrzebna.

Pojęcie: Sean opisuje to jako inercję wzorca — model pewnie podąża za błędnym planem, raz go rozpoczęty. Scenariusz: model zaczyna od małego zadania — „Dodaj funkcję” — i angażuje się w niego coraz bardziej. Potem: „Czekaj, może powinniśmy refaktorować serwis do microservices?” Później: „Może powinniśmy dodać message queue?” Następnie: „Czekaj, może GraphQL zamiast REST?” Przyśpiesza się bez zatrzymania.

Rozwiązanie: Vibe Check to research-backed MCP, który wstrzykuje refleksyjne przerwy w środku procesu. Technika: chain pattern interrupt — wstrzykuje krótkie, dobrze czasowane pauzy w chwilach ryzyka.

Konkretny przykład z transkryptu: po wygenerowaniu komponentu Vibe Check zauważył, że brakuje w nim wsparcia dla prefers-reduced-motion (standardu dostępności dla osób wrażliwych na animacje). Model AI przyjął tę sugestię i sam kod uzupełnił — nie przerwało jego pracy, lecz wzbogaciło ją.

Praktyka: integujesz Vibe Check w system prompts. Za każdym razem, gdy model planuje ważną akcję — Vibe Check patrzy na cel i plan. Jeśli widzi overengineering — sygnalizuje: „Czekaj. Jaki był oryginalny cel? Czy to, co planujesz, to najprostsze rozwiązanie?” Model reflektuje. Czasami zatwierdza plan. Czasami go zmienia.

To zmienia relację z AI z „czy mi się uda” w „czy faktycznie o tym myślałeś i czy ma to sens?”

Pieces: pamięć developera (lokalna)

Problem: fixujesz ten sam błąd po raz trzeci w pół roku. Coraz bardziej frustruje.

Konkretny przykład: debugowałeś problem z autentykacją GraphQL dwa miesiące temu. Znalazłeś rozwiązanie. Teraz: ten sam problem w innym projekcie. Czujesz, że to robiłeś, ale nie pamiętasz szczegółów.

Pieces to lokalnie działający system pamięci, który obserwuje twoje ekrany (terminal, IDE, symulator, pulpit). Tworzy memories. Potem możesz wyszukiwać: „Kiedy debugowałem GraphQL auth issue?”

Wraca: „Tutaj, dwa miesiące temu. Zrobiłeś X, to nie zadziałało, potem zrobiłeś Y i zadziałało. Oto fragmenty kodu.”

To jak mieć siebie za plecami — inną wersję siebie, która notuje wszystko.

Ważne: wszystko dzieje się lokalnie. Twój laptop to twoja baza danych. Nic nie wysyłasz do cloud’u (chyba że zdecyda). Privacy-first podejście. Pieces oferuje integrację z ekosystemem MCP — możesz te memories wywoływać bezpośrednio w AI sessions.

Zasada Sean’a: różnica między początkującym a ekspertem to nie umiejętność — to umiejętność rozpoznawania wzorców i ponownego użycia rozwiązań. AI przyspieszą wszystko oprócz uczenia się na błędach — dopóki nie masz systemów do zapamiętywania i przywołania.

Praktyczna sekwencja: jak to działa razem

Poniedziałek, 10:00 — dostajemy zadanie: „Dodaj eksport promptów do PDF”

Sesja z AI:

Perplexity MCP robi badania na temat best practices dla generowania PDF w Node.js
Model wraca z planem oparty na rzeczywistej dokumentacji
Kodzisz komponent
GitHub MCP tworzy gałąź feature/pdf-export
Wysyłasz zmiany

Wtorek, 14:00 — problem: eksport nie działa dla znaków Unicode

Sesja z AI:

Supabase MCP sprawdza, co jest w bazie danych dla testowych promptów
Model widzi: „Dane są tam, ale encoding jest zepsuta”
Naprawiasz
Playwright MCP bierze zrzuty ekranu
Samoewaluacja: automatycznie poprawia problemy dostępności

Środa, 09:00 — skanowanie bezpieczeństwa

Semgrep skanuje kod
Znajduje: zależności nieaktualne
Linear MCP automatycznie tworzy tickety
Priorytetujesz do sprintu

Czwartek, 11:00 — chcesz sprawdzić: robiliśmy to kiedyś?

Pieces — wyszukujesz „Unicode encoding”
Wraca: „Tak, trzy miesiące temu w innym projekcie. Tutaj rozwiązanie.”
Recyklujesz fragment kodu

To jest workflow, który się utrzymuje. Nie „szybko i brudnie”. Szybko i zorganizowanie.

Checklist: wdrażanie MCP serverów

Faza 1: fundamenty (tydzień 1–2)

Zainstaluj Linear MCP i GitHub MCP
Przetestuj na jednym issue’u: create branch → fix → PR → merge
Udokumentuj workflow dla zespołu
Zauważ: oszczędzisz około 30–45 minut na zadanie

Faza 2: debugowanie i data (tydzień 3–4)

Zainstaluj Supabase MCP (jeśli dotyczy)
Przetestuj na rzeczywistym problemie z bazą danych
Porównaj: tradycyjny SQL debugging vs. MCP approach
Zauważ: oszczędzisz około godzinę na database issue

Faza 3: research i dokumentacja (tydzień 5–6)

Zainstaluj Perplexity MCP i Context7
Użyj do research’u nowej funkcji (nowy framework)
Porównaj efekt vs. tradycyjny research
Zauważ: AI będzie bardziej pewne, bo ma rzeczywisty kontekst

Faza 4: UI i jakość (tydzień 7–8)

Zainstaluj Playwright MCP
Zdefiniuj swoje UI standards (design system, dostępność)
Przetestuj self-grading na jednym komponencie
Zauważ: mniej rund feedback’u między tobą a modelem

Faza 5: bezpieczeństwo i ochrona (tydzień 9–10)

Zainstaluj Semgrep
Uruchom skanowanie bezpieczeństwa — zobacz co znajdzie
Utwórz Linear tickety dla luk
Zauważ: odkryje problemy, które byś przegapił

Faza 6: refleksja i pamięć (tydzień 11–12)

Zainstaluj Vibe Check i Pieces
Skonfiguruj monitorowanie ekranu w Pieces
Przetestuj memory search na starym bugfix’ie
Zauważ: będziesz mieć referencje do przeszłych rozwiązań

Praktyczne prompty do wklejenia

Sean pokazuje konkretne prompty stosowane z każdym MCP’em. Oto lista z uzasadnieniem, kiedy ich użyć:

Linear MCP

Prompt 1: analiza i tworzenie ticketów „Analyze my app for performance bottlenecks and recommend some different optimizations.” Kiedy: skończyłeś feature i chcesz znaleźć problemy do naprawy. Model analizuje kod, Linear MCP automatycznie tworzy tickety.
Prompt 2: priorytetyzacja backlog’u „Use the linear MCP to prioritize these in order of impact and give implementation notes.” Kiedy: masz listę znalezionych issues, ale nie wiesz, co najpierw naprawiać. Linear sortuje je po wpływie.
Prompt 3: recall issue’u po czasie „Pull from linear MCP this issue and summarize it. Build an implementation plan.” Kiedy: wracasz do zadania po dwóch dniach i potrzebujesz pełnego kontekstu. Linear MCP ściąga wszystkie szczegóły issue’u.

Perplexity MCP

Prompt 4: research best practices „I want to build a new feature that utilizes the Gemini API to understand what exactly is inside of an image that a user uploads. For example, like the objects in the image and allow a user to tap on them and erase them from the image. Use the Perplexity MCP to determine the best approach.” Kiedy: wchodzisz w nowy teren techniczny (nowe API, framework, pattern). Perplexity znajduje bieżące best practices i przykłady.
Prompt 5: badania ogólne (szablon) „I want to build [CO]. Research best practices for [KONKRETNA TECHNOLOGIA/PATTERN]. Find current implementations and recommendations.” Kiedy: zamiast zgadywać lub czytać nieaktualne tutoriale — Perplexity daje ci badawczo wspieranym plan.

GitHub MCP

Prompt 6: kompletny workflow bugfixing’u „Create a new bug branch to tackle issue #78. Use the GitHub MCP to create an issue for it. Once you’ve done that, fix the bug. Once you’ve done that, use the GitHub MCP to create a pull request that fixes the issue, leave feedback on the changes, and mark the issue complete.” Kiedy: dostajemy konkretny bug do naprawy. Model robi wszystko: branch, fix, PR, feedback. Ty tylko mergujesz.
Prompt 7: single step — GitHub MCP do PR’ów „Use the GitHub MCP to create a pull request that fixes [ISSUE_NUMBER]. Include description of the problem and solution.” Kiedy: kod jest już naprawiany, ale chcesz, żeby model automatycznie stworzył PR z dobrym opisem.

Supabase MCP

Prompt 8: database debugging „Version history isn’t loading for one of my prompts called design maker. Use the Supabase MCP to help me understand why.” Kiedy: coś nie działa w aplikacji i podejrzewasz problem z bazą danych. Supabase MCP zamiast ręcznego SQL’a.
Prompt 9: ogólny template do Supabase „[OPISZ PROBLEM]. Use the Supabase MCP to investigate the database schema and data to understand what’s happening.” Kiedy: błąd w aplikacji, ale nie wiesz, czy to frontend czy baza danych. Supabase MCP pokaże ci rzeczywisty stan danych.

Context7 MCP

Prompt 10: research z bieżącą dokumentacją „I want to build a multi-agent team that can improve prompts for users. It should have a root orchestrator with access to various tools and personas like a researcher powered by Perplexity, a subject matter expert, and a writer that can rewrite the prompt. I need to understand best practices and conventions for Crew AI. Use Context7 to pull that documentation and help me build that understanding.” Kiedy: chcesz wiedzieć, jak zrobić coś w specyficznym frameworku. Context7 ściąga bieżące docs zamiast polegać na knowledge’u modelu.
Prompt 11: quick documentation lookup „I need to [ZADANIE] using [FRAMEWORK/LIBRARY]. Use Context7 to pull current documentation and show me the best approach.” Kiedy: kiedykolwiek model halucynuje o funkcjach lub API — użyj Context7.

Semgrep

Prompt 12: security audit „I want you to run Semgrep to understand my project, its vulnerabilities, how bad they are, if there are any, and give me back a report.” Kiedy: przygotowujesz się do deployu na produkcję. Semgrep znajdzie security holes.
Prompt 13: post-deployment security check „Run Semgrep on my codebase and create Linear tickets for each vulnerability found, ordered by severity.” Kiedy: regularne skanowanie bezpieczeństwa. Model skanuje plus automatycznie tworzy tickety w Linear.

Playwright MCP

Prompt 14: self-grading UI (template) „Build [KOMPONENT]. Use Playwright MCP to take screenshots and grade the UI against these standards: [LISTA TWOICH STANDARDÓW]. If anything doesn’t match, fix it automatically.” Kiedy: budujesz UI i chcesz, żeby model testował sam siebie pod kątem dostępności i design’u.

Vibe Check

Prompt 15: ambiguous task (na co reaguje Vibe Check) „Hey, go build me a service that does this thing.” Kiedy: umyślnie dajesz niejasne zadanie — Vibe Check przytrzyma cię i powie: czekaj, co dokładnie chcesz? To zabezpieczenie przed overengineering’iem.

Pieces

Prompt 16: memory search (interfejs) „When you need to recall: Remember when I debugged [KONKRETNY PROBLEM]? What was the solution?” Kiedy: wiesz, że coś robiłeś, ale nie pamiętasz szczegóły.

Kluczowy paradoks: struktura nie jest overhead’em

Standardowo myślimy: struktura (GitHub flow, Linear, ticketing) to coś dla dużych zespołów. Solo developer może kodować bez tego — mniej procesu znaczy szybciej.

W praktyce Sean pokazuje: solo developer ze systemami jest 3–5 razy bardziej produktywny niż duży zespół bez systemów. Struktura nie spowalnia — przyspieszała. To nie jest overhead, to fundament.

Paradoks przyspieszenia: prawdziwe przyspieszenie uzyskuje się poprzez celowe spowolnianie procesu i dodanie do niego systemów kontroli, refleksji i weryfikacji. Narzędzia takie jak Vibe Check czy Semgrep nie są hamulcem dla AI — to systemy nawigacji, które sprawiają, że jego ogromna prędkość jest użyteczna i prowadzi we właściwym kierunku.

Sean to ilustruje: „Szybkość bez struktury to po prostu zamaskowany dług technologiczny.” Przez dwa tygodnie bez systemów przyśpieszasz. Potem:

Zapominasz jakie bugs znalazłeś
Naprawiasz ten sam issue drugi raz
Luki bezpieczeństwa odkrywasz pół roku za późno
Kod się powtarza, bo brakuje pamięci rozwiązań

Dlaczego to ma znaczenie: skupienie się wyłącznie na prędkości prowadzi do chaosu i długu technologicznego. Budowanie systemów wokół AI zamienia jej ślepą szybkość w zrównoważony, wysokiej jakości postęp.

Test do wykonania jutro: następnym razem, gdy będziesz naprawiać bug, zamiast po prostu kodować w main branch — stwórz branch (fix/issue-xyz), commituj z opisem, twórz PR. Zajmie ci to 3 minuty więcej. Za dwa tygodnie sprawdź: ile razy wróciłeś do starego issue’u i pamiętałeś kontekst dzięki historii commitów i dyskusjom PR? To jest punkt przełomowy.

Te notatki pochodzą z artykułu Sean Zou’a „9 MCP servers I use every single week„. Wszystkie obserwacje, przykłady i wnioski zawarte poniżej pochodzą bezpośrednio z jego doświadczenia. Tekst nie zawiera interpretacji ani opinii autora notatek.

Tag: Github Mcp

9 MCP Serverów, Które Zmienia Pracę z AI według Sean Zou #EN338