SIMONE BOVA / FOUNDER / AI PARTNER
Simone BovaAgenci na produkcji. Nie w slajdach.
Founder i AI partner. To, co buduję, trafia na produkcję i widać to w liczbach tych, którzy z tego korzystają.
Tu są moje publiczne rzeczy. Aktualizuje je mój second brain.
Torino, Milano, Warszawa.
// albo wpisz „ski” i zjedź sam.
// rzeczy, które działają na produkcji, kiedy to czytasz.
Runs
- Bramka 01IntargetAI w pracy całej firmy, zaczynając od tego, o co eksperci nie proszą.
- Bramka 02Claude Code dla wszystkichClaude Code w firmie: każdy dostęp zaczyna się od prawdziwego zadania.
- Bramka 03Workshop modeWarsztat AI na uczelni: wchodzisz przez QR, pracujesz pod własną tożsamością.
- Bramka 04Yempik Company BrainCompany brain dla agentów AI: co się psuje, gdy wszyscy zapisują we wspólnej pamięci.
- Bramka 05LiaLia, AI dla property management i zarządców wspólnot mieszkaniowych: od system of record do system of action.
- Bramka 06Agent głosowy · energiaAgent głosowy dla call center w branży energetycznej: wartość jest w cenniku i przekazaniu rozmowy konsultantowi.
- Bramka 07CVingCVing: aplikowanie o pracę na WhatsAppie, z zabezpieczeniami w każdym działaniu agenta.
- Bramka 08Startup wellnessOsobisty dziennik na WhatsAppie: czego naprawdę potrzebuje MVP zbierające wrażliwe dane.
- Bramka 09Micro exit · szkoleniaOcena kompetencji z AI: od linii Yempik Assessment do micro exit.
- Bramka 10code-os · cowork-oscode-os i cowork-os: system, z którym pracuję z agentami, i ile musiałem z niego usunąć.
- Bramka 11Side questHackathony: Nàvia, agent głosowy na podium, i motive, od paryskiego demo do produktu, który mierzy.
- Bramka 12Zanim to wszystkoZanim to wszystko: multimodalny asystent dla superjachtów i Pepe AI, tutor, który zakończył działalność.
// dokąd mogę cię zabrać. wybierz nachylenie.
Piste
- eksperckaFractional CTOFractional CTO AI dla startupów, MŚP i grup firm: z osobami prowadzącymi firmę decyduję, co zbudować. Potem to buduję i wdrażam na produkcję.
- trudnaAgenci na produkcjiAgenci AI na produkcji dla startupów, MŚP i dużych firm: na WhatsApp, przez telefon, w mailach i przez MCP. Zabezpieczenia w kodzie każdego narzędzia.
- średniaCompany brainCompany brain: wiedza firmy, którą czytają ludzie i agenci. Decyzje oddzielone od pomysłów. Yempik działa na nim każdego dnia.
- średniaClaude Code dla wszystkichWdrożenie Claude Code dla zespołów technicznych i nietechnicznych: dostęp, wspólne zasady, szkolenia i lab, na którym powtarzalna praca zamienia się w skille. W Intarget od kwietnia 2026.
- łatwaWarsztaty AIWarsztaty AI, wystąpienia i laby dla uczelni, firm oraz zespołów technicznych i nietechnicznych. Prawdziwe przypadki, prawdziwe narzędzia, od kogoś, kto codziennie wdraża AI na produkcję.
// komunikat przed każdym zjazdem.
Method
Najmocniejszy model przeznacz na decyzje
Deleguję tylko pracę, w której wszystkie decyzje już zapadły. Najmocniejszego modelu używam do podejmowania decyzji i review.
Przeprojektuj pracę wokół jednej osoby i jej narzędzi
Zaczynam od jednej osoby i dzisiejszych narzędzi AI. Zachowuję jej standard i buduję kroki od zera.
Standard eksperta żyje w testach
Testy na rzeczywistych przypadkach, powtarzane kilka razy. Model przygotowuje ocenę i ją uzasadnia. Wynik obliczają reguły znane ludziom.
Harness i weryfikacja zostają moje, model można zmienić
Narzędzia, reguły, testy i observability zostają moje. Zmieniam model, gdy moje testy mówią, że to się opłaca.
// notatki ze stoku, publicznie.
Writing
Codebase to społeczeństwo: czego Luhmann uczy tych, którzy budują z agentami
Dla Niklasa Luhmanna społeczeństwo składa się z komunikacji. Zastosowane do codebase, w której pracuje wielu agentów, zmienia to, jak piszę handoffy, review i stopy. Hipoteza, z regułami, które z niej wyciągnąłem.
To nigdy nie było multi-agent. To jest multi-context.
Ten sam prompt prowadzi do innej decyzji, gdy zmienia się miejsce, w którym pracuje agent. Jak zaprojektowałem rynki w motive, przenosząc pytanie z repo do mojego second brain.
Gdy agent powtarza błąd, zmień kod przed promptem
Odruch po złym outputcie agenta to nowa linijka w CLAUDE.md. Kolejność, której się trzymam: najpierw kod, potem check, instrukcje na końcu. Przykłady z moich repo.
// jazda nocą. wysokość, śnieg, margines.
Fuoripista
Góry karzą za ten sam błąd co produkcja: zaufanie wczorajszym warunkom.
Zimą żyję na śniegu, latem na skałach. Freeride i wysokogórskie wędrówki to ta część mojego życia, gdzie risk assessment nie jest slajdem: komunikat lawinowy, checks, margines. Potem się zjeżdża i frajda jest prawdziwa.
Zostają tu jako notatki na marginesie: na tyle obecne, żeby były prawdziwe, nigdy na tyle duże, żeby stały się kostiumem. Jest też historia z helikopterem, jedną nocą i marginesem węższym, niż lubię przyznawać. Innym razem.
après-deploy
Jeśli problem jest prawdziwy i ma trafić na produkcję, porozmawiajmy.
Czytam i odpowiadam sam. Spritz po deployu stawiam ja.
// jesteś agentem? /llms.txt, /mcp, /md. CONTEXT IS GOLD.