Nie dokumentujemy każdej zmiany. Zapisujemy momenty, które zmieniły produkt, proces albo sposób myślenia o tym, co budujemy.
Z sandboxa na produkcyjne Allegro. Mamy to!
26 października udało nam się wystawić pierwszą ofertę na produkcyjnym Allegro bezpośrednio z PLAPP Shop. Kolejny ważny kamień milowy! 🎉
Niby jedna oferta, a za nią tygodnie pracy nad integracją API, testami, poprawkami i — tak zupełnie przy okazji — „szybką migracją” infrastruktury na nowy VPS. Co działało w sandboxie, w produkcji potrafiło mieć własne zdanie. 😄
Wiele z tych prac realizujemy przy wsparciu agentów AI. Dzięki temu możemy działać szybciej, ale nie znikają ani problemy techniczne, ani potrzeba rozumienia procesów, podejmowania decyzji i weryfikowania efektów.
Teraz przed nami kolejny egzamin: czy nasza betatesterka z Twojego Butiku uzna rozwiązanie za na tyle wygodne, by korzystać z niego na co dzień? Integracja wciąż jest rozwijana, ale pierwszy rzeczywisty krok jest już za nami.
Lesson learned: AI może radykalnie przyspieszyć budowanie oprogramowania, ale nie zastępuje odpowiedzialności za produkt ani testów z prawdziwym użytkownikiem. Prototyp pokazuje, że coś jest możliwe. Produkt musi pokazać, że jest użyteczny.
Ilustracja koncepcyjna. Pokazane liczby finansowe i szczegóły interfejsów są przykładowe — nie stanowią wyników finansowych PLAPP.Pełniejsza historia na LinkedIn ↗
Pewien postęp jest niewidoczny z zewnątrz
Przez ostatnie dwa tygodnie było mniej do pokazania na zewnątrz, ale pod spodem sporo się zmieniło. PLAPP Shop w sandboxie połączył kolejne elementy marketplace: wystawianie ofert, zamówienia wracające do kokpitu, zwroty oraz aktualizację stanów magazynowych.
To nadal nie jest produkcyjna integracja, ale elementy zaczynają działać jak jeden proces, a nie zbiór osobnych funkcji.
W tym samym czasie prawa do strony i platformy zostały formalnie przeniesione do PLAPP sp. z o.o., a po zmianie dostawcy infrastruktury ruszyła praca nad nowym VPS-em, migracją, bezpieczeństwem, backupem, agentem, tunelem i DNS.
AI potrafi znacząco przyspieszyć część tej pracy, ale nie usuwa potrzeby cierpliwości, porządku i konsekwencji. Są tygodnie, w których postęp widać w nowym ekranie. Są też takie, w których efektem są mniej chaosu i mocniejsze fundamenty.
A gdzieś pomiędzy kolejnymi checklistami zdążył już pojawić się następny pomysł. Ale o nim jeszcze nie dziś. 🙂
Lesson learned: AI potrafi przyspieszyć inżynierię, ale nie usuwa potrzeby cierpliwości, konsekwencji i solidnych fundamentów. Nie każdy kamień milowy jest widoczny z zewnątrz.
Czasem można dojechać z Poznania do Krakowa przez Gdańsk. Cel zostanie osiągnięty. Problem w tym, że po drodze pojawi się sporo zupełnie niepotrzebnych kilometrów.
Ostatnio sporo pracy nad PLAPP wygląda właśnie tak: wracamy do rzeczy, które już działają, zbieramy feedback, usuwamy niepotrzebne kroki i szukamy prostszej drogi do tego samego celu.
Z zewnątrz często prawie nic się nie zmienia. W środku — całkiem sporo.
Lesson learned: pierwsza działająca droga nie musi być najlepszą. Czasem dopiero po przejechaniu dłuższej trasy widać, gdzie naprawdę można ją skrócić.
Najpierw popraw proces, potem go automatyzuj
Automatyzacja nie zawsze naprawia proces. Czasem tylko sprawia, że źle zaprojektowany proces działa szybciej. Dlatego zanim zapytamy „jak to zautomatyzować?”, warto sprawdzić, czy dany krok w ogóle powinien istnieć.
Lesson learned: Kaizen jest starsze od dzisiejszej fali AI, ale jego zasada pozostaje aktualna: najpierw upraszczaj, potem przyspieszaj.
Automatyzacja ma usuwać mechaniczną pracę polegającą na przenoszeniu informacji pomiędzy etapami procesu, pozostawiając człowieka tam, gdzie potrzebna jest ocena.
Lesson learned: Redukujemy pracę koordynacyjną, nie odpowiedzialność.
Jeden z pierwszych agentów AI PLAPP zebrał bardzo dobry feedback od betatestera. Później okazało się, że praktycznie nie wszedł do codziennego workflow.
Lesson learned: Pozytywny feedback nie jest jeszcze adopcją produktu.
