Élesben futó AI-megoldások és appok, amiket tényleg használnak.
Ötletből működő terméket építek. Mobilalkalmazásokat, AI-megoldásokat és modern webplatformokat fejlesztek úgy, hogy ne csak elkészüljenek, hanem valóban használják is őket.
Kiszállított termékek, nem csak diák.
Néhány friss projekt mobil, web, AI és játék témákban.
Ezekkel az eszközökkel dolgozom a mindennapokban.
Nem a divatos trendeket követem, hanem azt a stacket választom, amivel a leggyorsabban és legstabilabban megvalósítható az ötleted.
Frontend
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind CSS
Mobil fejlesztés
- Flutter
- Dart
- Cross-platform architektúra
Backend & adatbázis
- Supabase & Firebase
- Node.js
- PostgreSQL
- REST & GraphQL API-k
AI integráció & automatizáció
- LLM & OpenRouter integráció
- ElevenLabs (Voice AI)
- Meta & közösségi API-k
- Edge Functions / Serverless
Deploy & dev tools
- Git / GitHub (verziókezelés)
- Vercel & Netlify (gyors webdeploy)
- Cursor AI (elsődleges kódolási környezet)
AI asszisztencia
- Claude (komplex kódtervezés & refaktorálás)
- ChatGPT & Gemini (kutatás & hibakeresés)
- Perplexity (naprakész technikai kutatás)
Mindig a feladatnak megfelelő modellt választva.
Gondolatok fejlesztésről, AI-ról és termékről.
Gyakorlati gondolatok AI-ról, termékfejlesztésről és fenntartható kódról.
Miért nem fogja az AI helyettesíteni a fejlesztőt?
Az LLM-ek ma már kódot írnak — de ki mondja meg, mit építsen, miért és milyen kompromisszumokkal? A fejlesztőből egyre inkább karmester lesz.
Tovább a teljes cikkre →A funkció-temető: Miért halnak meg a tökéletesen megírt szoftverek?
A legtöbb app nem azért bukik el, mert rossz a kód — hanem mert túl sok funkciót építünk be, amit senki sem használ. Az MVP nem félkész termék.
Tovább a teljes cikkre →A kód, amit 6 hónap múlva is érteni fogsz
Fél év múlva megnyitod a régi projektet — és azt gondolod: ki írta ezt? A Git válaszol: te. Írj kódot, amit az AI is könnyen megért.
Tovább a teljes cikkre →Gyakran ismételt kérdések
Rövid válaszok termékfejlesztésről, AI-ról és a modern web alapjairól.
Az MVP (Minimum Viable Product) egy termék első, legegyszerűbb, de már működő verziója. Célja, hogy minél hamarabb valódi felhasználói visszajelzéseket kapjunk, és ne olyan funkciókra költsünk időt és pénzt, amelyeket később senki sem használ.
A technikai adósság olyan kompromisszum, amikor a gyorsabb fejlesztés érdekében kevésbé ideális megoldás készül. Rövid távon időt spórolhat, hosszú távon azonban megnehezíti a karbantartást, a hibajavítást és az új funkciók fejlesztését.
Az AI nem váltja ki a fejlesztőket, hanem átalakítja a munkájukat. A kódírás egy része automatizálható, de az üzleti problémák megértése, a rendszertervezés és a technikai döntések továbbra is emberi feladatok. A jövő azoké, akik hatékonyan használják az AI-t.
Ha egy feladat egyszerű szabályok alapján működik, nem igényel tanulást vagy szövegértelmezést, akkor az AI gyakran felesleges. Ilyenkor egy hagyományos fejlesztési megoldás gyorsabb, olcsóbb és kiszámíthatóbb.
Egy chatbot elsősorban kérdésekre válaszol és beszélget. Egy AI agent ennél többre képes: önállóan használhat API-kat, adatbázisokat vagy más rendszereket, feladatokat hajthat végre és akár több lépésből álló folyamatokat is automatizálhat.
A GEO (Generative Engine Optimization) azt jelenti, hogy a weboldal tartalma nemcsak a keresőmotorok, hanem a generatív AI-rendszerek – például a ChatGPT, Gemini vagy Perplexity – számára is könnyen értelmezhető és hivatkozható legyen.
A SEO célja, hogy egy weboldal minél jobb helyezést érjen el a Google találatai között. A GEO célja pedig, hogy a weboldal tartalma bekerüljön a mesterséges intelligencia által generált válaszokba, amikor a felhasználók kérdéseket tesznek fel.
Az AI számára jól strukturált, hiteles és egyértelmű tartalomra van szükség. Fontos a logikus felépítés, a kérdés-válasz formátum, a strukturált adatok (Schema.org), valamint a rendszeresen frissített szakmai tartalom.
A legtöbb startup nem technológiai okok miatt bukik el, hanem azért, mert olyan problémát próbál megoldani, amelyre nincs valódi piaci igény. Ezért fontos minél előbb egy egyszerű, működő verzióval validálni az ötletet.
Minden új funkció növeli a fejlesztési időt, a költségeket és a rendszer bonyolultságát. Érdemes először egyetlen valódi problémát megoldani, majd a felhasználói visszajelzések alapján továbbfejleszteni a terméket.
Attila vagyok.
Fejlesztőként és AI-rajongóként azt keresem, hogyan lehet egy ötletből gyorsan működő, valódi értéket adó terméket építeni.
Számomra a technológia nem önmagáért érdekes. Azért foglalkozom vele, mert képes egyszerűbbé tenni a munkát, új lehetőségeket teremteni, és olyan megoldásokat létrehozni, amelyek tényleg segítik az embereket.
Nem csak fejlesztek. Folyamatosan kísérletezem, tanulok és saját projekteket építek, mert hiszem, hogy a legjobb megoldások valódi tapasztalatból születnek.
Rendszeresen dolgozom új AI-modellekkel, automatizációkkal és modern technológiákkal. Amit hasznosnak találok, azt nemcsak elméletben próbálom ki, hanem valódi projektekben is alkalmazom. Legyen szó AI-alapú alkalmazásokról, automatizációs rendszerekről, mobilappokról, modern webplatformokról vagy Web3 megoldásokról.
Az oldalon látható projektek is ezt a szemléletet mutatják: az első ötlettől a tervezésen és fejlesztésen át egészen az éles használatig építek megoldásokat.
Hiszek a gyors prototípusokban, a folyamatos fejlődésben és abban, hogy nem mindig a legtöbb funkcióval rendelkező termék a legjobb, hanem az, amelyik valódi problémát old meg.
