Najlepszy LLM do każdego zadania tworzenia: praktyczna mapa modeli

Dlaczego używanie jednego LLM do wszystkiego powoduje problemy

Używanie jednego modelu do każdego zadania wydaje się proste. W praktyce często spowalnia prace, zwiększa koszty i obniża zaufanie. Ten sam model, który świetnie radzi sobie z głębokim rozumowaniem, może być straszliwie wolny przy szybkiej mikrokopii UI. A model szybszy i tańszy może cicho wprowadzać ryzykowne błędy przy pisaniu SQL czy zmianach w kluczowej logice.

Zespoły zwykle zauważają problem przez kilka powtarzających się symptomów:

• Odpowiedzi trwają zbyt długo dla małych zadań, więc ludzie zaczynają robić kilka rzeczy naraz i tracą fokus.
• Rachunki rosną, bo „proste” zapytania obsługuje drogi model.
• Jakość kodu waha się między świetną a wątpliwą, nawet gdy prompt wygląda podobnie.
• Programiści nadmiernie weryfikują wszystko, bo nie wiedzą, kiedy model może się pomylić.

Celem nie jest gonienie za najdroższym modelem. Celem jest wybrać najlepszy LLM dla każdego zadania na podstawie tego, czego potrzebujesz teraz: szybkości, dokładności, spójności lub starannego rozumowania.

Krótki przykład: wyobraź sobie, że budujesz mały panel w React. Prosisz ten sam topowy model, aby (1) napisał etykiety przycisków, (2) wygenerował komponent React, (3) przygotował migrację SQL i (4) naprawił trudny błąd. Zapłacisz premium za etykiety, poczekasz dłużej na komponent i nadal będziesz potrzebować dodatkowych kontroli nad SQL i poprawką błędu.

Platformy takie jak Koder.ai upraszczają to, ponieważ możesz traktować wybór modelu jak wybór narzędzia: dopasuj narzędzie do zadania. Żaden pojedynczy model nie wygrywa jednocześnie pod względem jakości, opóźnienia i kosztu — i to normalne. Zwycięstwem jest prosty „domyślny model na zadanie”, dzięki któremu większość pracy idzie szybciej i z mniejszą liczbą niespodzianek.

Trzy kompromisy: jakość, opóźnienie i koszt

Większość twórców chce jednego modelu, który jest szybki, tani i zawsze ma rację. W praktyce możesz wybrać dwie z tych cech, a i to zależy od zadania. Jeśli chcesz znaleźć najlepszy LLM dla każdego zadania, warto nazwać kompromisy prostym językiem.

Jakość oznacza otrzymanie poprawnego i użytecznego wyniku przy mniejszej liczbie powtórek. Dla kodu oznacza to poprawną logikę, prawidłową składnię i mniej ukrytych efektów ubocznych. Dla pisania — jasne sformułowania pasujące do produktu i unikające niezręcznych stwierdzeń. Wysoka jakość to też trzymanie się ograniczeń, jak „zmień tylko ten plik” lub „nie modyfikuj schematu bazy danych”.

Opóźnienie to czas do pierwszego użytecznego wyjścia, niekoniecznie do perfekcyjnej odpowiedzi. Model, który odpowiada w 3 sekundy czymś, co można edytować, może pokonać wolniejszy model, który potrzebuje 25 sekund, a i tak trzeba to przepisać.

Koszt to nie tylko cena za zapytanie. Ukryty koszt to to, co płacisz, gdy pierwsza odpowiedź jest błędna lub niejasna:

• dodatkowe powtórzenia i dłuższe rozmowy
• czas debugowania i poprawki w produkcji
• ponowne uruchamianie testów lub przebudowy
• ponowne wklejanie kontekstu

Wyobraź sobie trójkąt: jakość, opóźnienie, koszt. Popychając jeden wierzchołek, zwykle pociągasz za sobą pozostałe. Na przykład wybierając najtańszą i najszybszą opcję do generowania SQL, drobny błąd w joinie może kosztować więcej czasu niż zaoszczędziłeś.

Proste podejście: dla kopii UI toleruj trochę niższą jakość i optymalizuj pod kątem szybkości. Dla SQL, refaktorów i poprawek błędów płać za wyższą jakość, nawet jeśli opóźnienie i koszt wzrosną. Platformy jak Koder.ai ułatwiają to, bo możesz przełączać modele w ramach jednego czatu i dopasować model do zadania, zamiast zmuszać jeden model do wszystkiego.

Co znaczą mocne strony modeli w codziennej pracy

Kiedy ludzie mówią, że model jest „dobry w X”, zwykle mają na myśli, że oszczędza czas przy tym rodzaju pracy, wymagając mniej poprawek. W praktyce większość mocnych stron wpada w kilka kategorii.

• Pisanie: jasne, naturalne brzmienie, właściwy ton, mniej niezręcznych sformułowań
• Programowanie: poprawna składnia, dobre wzorce, mniej zepsutych importów czy brakujących przypadków brzegowych
• Rozumowanie: utrzymanie wielu ograniczeń w pamięci i wyjaśnianie kompromisów bez zgadywania
• Korzystanie z narzędzi: trzymanie się formatu, poprawne wywoływanie funkcji i ścisłe przestrzeganie instrukcji

Długość kontekstu ma większe znaczenie, niż wielu twórców się spodziewa. Jeśli Twój prompt jest krótki i skoncentrowany (jeden komponent, jedno zapytanie, jeden błąd), szybkie modele często wystarczają. Jeśli potrzebujesz, by model użył dużo istniejącego kodu, wymagań lub wcześniejszych decyzji, dłuższy kontekst pomaga, bo zmniejsza liczbę „zapomnianych” detali. Ale długi kontekst podnosi koszt i opóźnienie, więc używaj go tylko wtedy, gdy naprawdę zapobiega błędom.

Niezawodność to ukryta zaleta. Niektóre modele konsekwentniej trzymają się instrukcji (format, styl, ograniczenia). Brzmi to nudno, ale zmniejsza ilość przeróbek: mniej „proszę przerobić to na TypeScript”, mniej brakujących plików, mniej niespodzianek w SQL.

Prosta zasada: płać za jakość, gdy błędy są drogie. Jeśli błąd może zepsuć produkcję, wyciec dane lub kosztować godziny debugowania, wybierz bardziej ostrożny model, nawet jeśli jest wolniejszy.

Na przykład napisanie etykiet przycisków może znieść kilka iteracji. Ale zmiana przepływu płatności, migracja bazy danych czy kontrola autoryzacji to miejsca, gdzie chcesz modelu ostrożnego i konsekwentnego, nawet jeśli kosztuje więcej. Jeśli korzystasz z platformy takiej jak Koder.ai, która obsługuje różne rodziny modeli, przełączanie modeli szybko się zwraca.

Praktyczna mapa zadań (co używać i kiedy)

Jeśli chcesz mieć najlepszy LLM dla każdego zadania, przestań myśleć w nazwach modeli i zacznij myśleć w „poziomach”: szybki-tani, zrównoważony i z orientacją na rozumowanie. Możesz mieszać poziomy w tym samym projekcie, nawet w tej samej funkcji.

Oto prosta mapa, którą możesz trzymać obok backlogu:

Użyteczna zasada: używaj „taniego” gdy błędy są łatwe do zauważenia, a „mocnego” gdy błędy są kosztowne.

Bezpieczne na szybszych modelach: poprawki kopii, drobne zmiany UI, zmiany nazw, proste helpery i formatowanie. Ryzykowne na szybszych modelach: wszystko, co dotyka danych (SQL), autoryzacji, płatności lub refaktorów między plikami.

Realistyczny flow: prosisz o nową stronę ustawień. Użyj modelu zrównoważonego, by napisać komponent React. Przełącz na model rozumujący, żeby przeglądnąć obsługę stanu i przypadki brzegowe. Następnie użyj szybkiego modelu, aby dopracować teksty UI. W Koder.ai zespoły często robią to w jednym czacie, przypisując różne kroki do różnych modeli, żeby nie marnować kredytów tam, gdzie nie są potrzebne.

Szybkie reguły mieszania

• Szkicuj szybko, weryfikuj wolniej.
• Użyj rozumowania-first dla wszystkiego, czego nie da się łatwo „ocenić wzrokowo”.
• Trzymaj jeden model dla całego przebiegu refaktora, żeby unikać dryfu stylu.
• Po poprawkach poproś drugi model o przegląd pod kątem pominiętych efektów ubocznych.

Kopia UI i teksty produktu: najpierw szybkość, z szybką kontrolą jakości

Dla kopii UI celem zwykle jest jasność, nie genialność. Szybkie, tańsze modele są dobrym domyślnym wyborem dla mikrotreści: etykiet przycisków, stanów pustych, pomocniczych tekstów, komunikatów o błędach i krótkich kroków onboardingu. Otrzymujesz szybkie iteracje, które liczą się bardziej niż perfekcyjne sformułowanie.

Użyj mocniejszego modelu, gdy stawka jest wyższa lub ograniczenia są ścisłe. To obejmuje dopasowanie tonu między wieloma ekranami, przepisy, które muszą zachować dokładne znaczenie, teksty wrażliwe (rozliczenia, prywatność, bezpieczeństwo) lub cokolwiek, co może zostać odebrane jako obietnica. Jeśli starasz się dobrać najlepszy LLM do każdego zadania, to jedno z najłatwiejszych miejsc, aby zaoszczędzić czas i kredyty: zaczynaj szybko, a dopiero jeśli trzeba — przechodź wyżej.

Wskazówki do promptów, które poprawiają wyniki bardziej niż zmiana modelu:

• Wklej 3–5 przykładów tonu marki (krótkie wystarczą).
• Wypisz zabronione frazy i słowa, których produkt nigdy nie używa.
• Określ poziom czytelności i limit długości (np. poniżej 60 znaków).
• Podaj dokładny kontekst UI (ekran, cel użytkownika, co dzieje się dalej).

Szybka kontrola jakości zajmuje minutę i zapobiega tygodniom drobnych niejasności. Przed wypuszczeniem sprawdź:

• Dwuznaczność: czy użytkownik może to zrozumieć na dwa sposoby?
• Twierdzenia: czy nie obiecujesz rzeczy, których nie możesz zagwarantować?
• Terminologia: czy używasz tych samych słów wszędzie (np. „snapshot” vs „backup”)?
• Ton: czy jest spokojny przy błędach i bezpośredni w przyciskach?
• Lokalizacja: czy będzie sensowne po przetłumaczeniu?

Przykład: w Koder.ai szybki model może napisać tooltip do przycisku „Deploy”, a silniejszy model przekształci tekst ekranu cen, aby był spójny między Free, Pro, Business i Enterprise bez dodawania nowych obietnic.

Komponenty React: wybieraj poprawność zamiast kreatywności

Dla komponentów React najszybszy model często wystarcza tylko wtedy, gdy powierzchnia jest mała. Pomyśl o wariancie przycisku, poprawce odstępów, prostym formularzu z dwoma polami lub zamianie layoutu z flex na grid. Jeśli możesz review zrobić w mniej niż minutę, szybkość wygrywa.

Gdy pojawia się stan, efekty uboczne lub interakcja użytkownika, wybierz silniejszy model nawet jeśli kosztuje więcej. Dodatkowy czas jest zwykle tańszy niż debugowanie niestabilnego komponentu później. To ma największe znaczenie dla zarządzania stanem, złożonych interakcji (drag and drop, debounce search, wieloetapowe przepływy) i dostępności — gdzie pewna, ale błędna odpowiedź potrafi zmarnować godziny.

Zanim model napisze kod, daj mu ograniczenia. Krótka specyfikacja zapobiega „kreatywnym” komponentom, które nie pasują do aplikacji.

• Użyj TypeScript i podaj wersję React
• Zdefiniuj API komponentu (props, eventy, wartości domyślne)
• Wypisz stany UI (loading, empty, error, disabled)
• Wymień potrzeby dostępności (klawiatura, ARIA, kolejność focusa)
• Wskaż przypadki brzegowe (długi tekst, wolna sieć, podwójne kliknięcia)

Praktyczny przykład: budowanie "UserInviteModal". Szybki model może naszkicować układ modalu i CSS. Silniejszy model powinien obsłużyć walidację formularza, asynchroniczne zapytania zaproszeń i zapobieganie podwójnym wysłaniom.

Wymagaj formatu wyjścia, żeby otrzymać coś, co można od razu zintegrować, nie tylko fragmenty kodu:

• Tylko kod komponentu (bez placeholderów, których nie skompilujesz)
• Krótkie wyjaśnienie trudnych części (stan, efekty, memoizacja)
• Mały plan testów (co kliknąć i co powinno się stać)
• Uwaga na sprawdzenia dostępności (kolejność tabulacji, focus trap, etykiety)

Jeśli używasz Koder.ai, poproś o wygenerowanie komponentu, a potem zrób snapshot przed integracją. W ten sposób, jeśli „correctness” model wprowadzi subtelną regresję, rollback to jeden krok zamiast sprzątania wielkiego bałaganu. To podejście wpisuje się w ideę najlepszego LLM dla każdego zadania: płać za głębokość tylko tam, gdzie błędy są kosztowne.

Zadania SQL: priorytetem dokładność i bezpieczeństwo

SQL to miejsce, gdzie drobny błąd może stać się dużym problemem. Zapytanie, które „wygląda dobrze”, może zwracać złe wiersze, działać wolno lub modyfikować dane, których nie chciałeś dotykać. Dla prac SQL domyślnie stawiaj dokładność i bezpieczeństwo, potem myśl o szybkości.

Użyj mocniejszego modelu, gdy zapytanie zawiera skomplikowane joiny, funkcje okienkowe, łańcuchy CTE lub cokolwiek wrażliwego na wydajność. To samo dotyczy zmian schematu (migracje), gdzie kolejność i ograniczenia mają znaczenie. Tańszy model zwykle wystarczy do prostych SELECTów, podstawowego filtrowania i szkiców CRUD, które możesz szybko obejrzeć.

Promptowanie, które zapobiega błędnemu SQL

Najszybsza droga do poprawnego SQL to usunąć domysły. Dołącz schemat (tabele, klucze, typy), kształt oczekiwanego wyniku (kolumny i ich znaczenie) oraz kilka przykładowych wierszy. Jeśli budujesz w PostgreSQL (częste w projektach Koder.ai), napisz to — składnia i funkcje różnią się między bazami.

Mały przykład promptu, który działa dobrze:

"PostgreSQL. Tabele: orders(id, user_id, total_cents, created_at), users(id, email). Zwróć: email, total_spend_cents, last_order_at dla użytkowników z co najmniej 3 zamówieniami w ciągu ostatnich 90 dni. Posortuj malejąco po total_spend_cents. Wymień indeksy jeśli potrzebne."

Zanim cokolwiek uruchomisz, dodaj szybkie kontrole bezpieczeństwa:

• Poproś o podgląd SELECT przed UPDATE/DELETE.
• Wymagaj klauzuli WHERE dla zapisów (lub wyraźnego pozwolenia na modyfikację całej tabeli).
• Zażądaj transakcji i planu rollback dla migracji.
• Poproś o omówienie przypadków brzegowych (NULLe, duplikaty, strefy czasowe).
• Niech model wyjaśni, dlaczego klucze joinów są poprawne.

Takie podejście oszczędza czas i kredyty bardziej niż gonienie „szybkich” odpowiedzi, które potem musisz cofać.

Refaktory: wybieraj modele, które są ostrożne i konsekwentne

Refaktory wydają się proste, bo nic „nowego” nie budujesz. Są jednak ryzykowne, bo celem jest dokładnie odwrotne do nowej funkcji: zmienić kod, zachowując zachowanie. Model, który jest zbyt kreatywny, za dużo przepisan, lub „ulepsza” logikę, może cicho złamać przypadki brzegowe.

Dla refaktorów preferuj modele, które trzymają się ograniczeń, ograniczają swoje zmiany i wyjaśniają, dlaczego każda zmiana jest bezpieczna. Opóźnienie jest mniej istotne niż zaufanie. Zapłacenie trochę więcej za ostrożny model często oszczędza godziny debugowania, dlatego ta kategoria jest ważna w mapie najlepszych LLM dla zadań.

Jak promptować dla bezpiecznych refaktorów

Bądź eksplicyt: powiedz, co nie może się zmienić. Nie zakładaj, że model to wywnioskuje z kontekstu.

• Wypisz twarde ograniczenia: publiczne API, kształt propsów, trasy, schemat DB, wyniki i komunikaty o błędach
• Określ, co znaczy „to samo zachowanie”: te same testy przechodzą, te same stany UI, te same wyniki zapytań
• Poproś o minimalny diff: "bez zmian nazw chyba że konieczne" i "bez zmian formatowania tylko dla samego formatowania"
• Wymagaj krótkiej samosprawdzania: "wymień ryzyka zmiany zachowania przed pisaniem kodu"

Najpierw plan (potem kod)

Krótki plan pomaga wcześniej dostrzec niebezpieczeństwa. Poproś o: kroki, ryzyka, jakie pliki się zmienią i plan rollbacku.

Przykład: chcesz zrefaktoryzować formularz React z mieszanej logiki stanu do jednego reduktora. Ostrożny model powinien zaproponować etapową migrację, zaznaczyć ryzyko wokół walidacji i stanów disabled oraz zasugerować uruchomienie istniejących testów (lub dodanie 2–3 małych) przed ostatecznym przejściem.

Jeśli robisz to w Koder.ai, zrób snapshot przed refaktorem i kolejny po przejściu testów, żeby rollback był jednym kliknięciem, jeśli coś pójdzie nie tak.

Naprawy błędów: rozumowanie ważniejsze niż szybkość

Gdy naprawiasz błąd, najszybszy model rzadko jest najszybszą drogą do rozwiązania. Naprawa błędu polega głównie na czytaniu: trzeba zrozumieć istniejący kod, powiązać go z błędem i zmienić jak najmniej.

Dobry workflow jest stały bez względu na stack: odtwórz błąd, zlokalizuj miejsce, zaproponuj najmniejszą bezpieczną poprawkę, zweryfikuj ją, a potem dodaj małą ochronę, by błąd nie wrócił. Dla "najlepszego LLM dla każdego zadania" wybierz modele znane z ostrożnego rozumowania i dobrego czytania kodu, nawet jeśli kosztują więcej lub działają wolniej.

Aby uzyskać przydatną odpowiedź, podaj modelowi właściwe dane. Vague "aplikacja się wali" prowadzi do zgadywania.

• Dokładny tekst błędu i stack trace (pełny, nie streszczony)
• Kroki reprodukcji (klik-po-kliku lub wywołania API)
• Oczekiwane vs rzeczywiste zachowanie
• Istotne pliki lub funkcje (oraz konfiguracja/zmienne środowiskowe)
• Co już próbowałeś (żeby model tego nie powtórzył)

Poproś model, aby najpierw wyjaśnił diagnozę przed edycją kodu. Jeśli nie potrafi jasno wskazać linii lub warunku powodującego błąd, nie jest gotowy do wprowadzenia poprawki.

Po zasugerowaniu poprawki zażądaj krótkiej listy weryfikacyjnej. Na przykład, jeśli formularz React wysyła dane dwukrotnie po refaktorze, lista powinna obejmować zachowanie zarówno po stronie UI, jak i API.

• Potwierdź, że błąd zniknął używając tych samych kroków reprodukcji
• Uruchom najbliższe testy jednostkowe/integracyjne (lub dodaj mały test)
• Sprawdź powiązane przepływy korzystające z tej samej ścieżki kodu
• Przejrzyj logi pod kątem nowych warningów/errów
• Przetestuj jeden przypadek brzegowy, który wcześniej był ryzykowny

W Koder.ai zrób snapshot przed zastosowaniem zmian, potem zweryfikuj i szybko cofnij, jeśli poprawka wprowadzi nowe problemy.

Krok po kroku: jak wybrać model do konkretnego zadania

Zacznij od nazwania zadania prostymi słowami. "Napisz kopię onboardingową" to inne zadanie niż "napraw niestabilny test" czy "zrefaktoryzuj formularz React". Etykieta ma znaczenie, bo mówi, jak surowe musi być wyjście.

Następnie wybierz główny cel tej rundy: potrzebujesz najszybszej odpowiedzi, najniższego kosztu czy jak najmniej powtórek? Dla kodu często „mniej powtórek” wygrywa, bo przeróbki kosztują więcej niż trochę droższy model.

Proste podejście do wyboru najlepszego LLM dla zadania: zacznij od najtańszego modelu, który może się udać, potem podnoś poziom tylko, gdy widzisz wyraźne sygnały ostrzegawcze.

• Sklasyfikuj zadanie według ryzyka: niskie (kopia, etykiety), średnie (nowe komponenty UI), wysokie (zmiany SQL, auth, płatności) lub "nieznane" (błędy).
• Zdecyduj, co dziś optymalizujesz: szybkość, koszt czy poprawność z mniejszą liczbą iteracji.
• Uruchom pierwszą próbę z modelem budżetowym, ale eskaluj, jeśli widzisz: pominięte przypadki brzegowe, chwiejne założenia, niespójne formatowanie lub powtarzające się drobne błędy.
• Trzymaj jeden standardowy prompt na typ zadania oraz krótką kontrolę akceptacji (co musi być prawdą, zanim wkleisz to do aplikacji).
• Zapisz zwycięzcę: użyty model, prompt i co zawiodło, zanim zadziałało.

Na przykład możesz zacząć nowy komponent "Profile Settings" z tańszym modelem. Jeśli zapomina kontrolowanych inputów, łamie typy TypeScript lub ignoruje design system, przełącz na silniejszy model "code correctness" do następnej rundy.

W Koder.ai traktuj wybór modelu jak regułę routingu w workflow: zrób pierwszy szkic szybko, potem użyj trybu planowania i surowszej kontroli akceptacji dla części, które mogą złamać produkcję. Gdy znajdziesz dobrą drogę, zapisz ją, żeby następne zadania zaczynały bliżej gotowego stanu.

Najczęstsze błędy, które marnują czas i kredyty

Najszybsza droga do spalenia budżetu to traktowanie każdego zapytania jak wymagającego najdroższego modelu. Dla drobnych poprawek UI, zmiany nazwy przycisku czy krótkiego komunikatu błędu model premium często zwiększa koszt, nie dodając wartości. Wygląda to „bezpiecznie”, bo wynik jest dopracowany, ale płacisz za moc, której nie potrzebujesz.

Inną pułapką są nieprecyzyjne prompt. Jeśli nie powiesz, co znaczy "gotowe", model musi zgadywać. To zgadywanie zamienia się w dodatkowe iteracje, więcej tokenów i przeróbek. Model tu nie jest „zły” — po prostu nie dałeś mu celu.

Oto błędy najczęściej występujące w realnej pracy:

• Płacenie najwyższych stawek za łatwe zadania jak poprawki tekstu, prosty markup React czy formatowanie JSON
• Prośba o "napraw ten błąd" bez kroków reprodukcji, oczekiwanego zachowania i dokładnej treści błędu
• Pomijanie weryfikacji (brak uruchomienia testów, brak kliknięcia UI, brak EXPLAIN dla SQL)
• Pozwalanie modelowi na refaktory wielu plików naraz, co spowalnia review i komplikuje rollback
• Mieszanie celów w jednym prompt (nowa kopia + nowa architektura + nowy kod), co skutkuje mętnym outputem

Praktyczny przykład: prosisz o "lepszą stronę checkout" i wklejasz komponent. Model aktualizuje UI, zmienia zarządzanie stanem, edytuje kopię i dopasowuje wywołania API. Teraz nie wiesz, co spowodowało nowy błąd. Tańsza, szybsza ścieżka to rozbicie tego: najpierw warianty kopii, potem mała zmiana React, potem oddzielna poprawka błędu.

W Koder.ai używaj snapshotów przed dużymi zmianami, żeby szybko cofać i trzymaj tryb planowania na większe decyzje architektoniczne. Ten nawyk sam w sobie pomaga stosować zasadę najlepszego LLM dla każdego zadania zamiast używania jednego modelu do wszystkiego.

Szybka lista kontrolna, realistyczny przykład i dalsze kroki

Jeśli chcesz korzystać z najlepszego LLM dla każdego zadania, prosta rutyna bije zgadywanie. Zacznij od rozbicia pracy na małe części, potem dopasuj każdą część do zachowania modelu, którego potrzebujesz (szybkie szkicowanie, ostrożne kodowanie albo głębokie rozumowanie).

Szybka lista kontrolna przed naciśnięciem "run"

Użyj tego jako ostatniej osłony, żeby nie marnować czasu i kredytów:

• Zdefiniuj wynik: kopia, UI, SQL czy poprawka (jeden cel na prompt).
• Wybierz model według ryzyka: zadania niskiego ryzyka mogą być szybkie; praca z danymi i logiką powinna być ostrożna.
• Poproś o zmiany w formie diffu i przypadki brzegowe (stan pusty, błędy, ładowanie).
• Dodaj jedną kontrolę bezpieczeństwa dla prac z danymi (parametry, ograniczenia, odwracalne migracje).
• Jeśli wynik ma iść na produkcję dziś, uruchom ten sam prompt na silniejszym modelu.

Realistyczny przykład: dodanie strony Ustawień

Powiedzmy, że potrzebujesz nową stronę Ustawień z: (1) zaktualizowaną kopią UI, (2) stroną React z obsługą formularza i (3) nowym polem w bazie marketing_opt_in.

Zacznij od szybkiego, niskokosztowego modelu, aby stworzyć mikrotreści i etykiety. Następnie przełącz na silniejszy model "poprawność-przede wszystkim" dla komponentu React: routing, walidacja formularza, stany ładowania i błędów oraz dezaktywowane przyciski podczas zapisu.

Dla zmiany bazy użyj ostrożnego modelu do migracji i aktualizacji zapytań. Poproś o plan rollbacku, wartości domyślne i bezpieczny krok backfill, jeśli istniejące wiersze tego wymagają.

Kontrole akceptacji: potwierdź fokus klawiatury i etykiety, testuj stany puste i błędów, upewnij się, że zapytania są parametryzowane, i przeprowadź mały regresyjny test ekranów, które czytają ustawienia użytkownika.

Dalsze kroki: w Koder.ai spróbuj modeli OpenAI, Anthropic i Gemini dla różnych zadań zamiast zmuszać jeden model do wszystkiego. Użyj Planning Mode dla zmian o wyższym ryzyku i polegaj na snapshotach oraz rollbackach podczas eksperymentów.