27+ év szakmai tapasztalat · Szoftverarchitekt · Full-Stack · DevOps · AI integráció
2026-ban a szoftverarchitekt szerepe a use case-ek köré összpontosul, nem pedig konkrét nyelvek vagy keretrendszerek köré. Négy évtized poliglott és architekturális tapasztalat (Pascal, Assembly, C/C++, Java, .NET, PHP, JavaScript/TypeScript és további nyelvek) felügyelt implementáció-gyorsítóként használt AI kódolási asszisztensekkel (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot) együtt azt jelenti, hogy a stack megválasztása már nem szűk keresztmetszet — bármely nyelven szállítok, amit a use case megkíván. Pontosan ez a poliglott háttér teszi megbízhatóvá az AI-orchestrációt: a hibás kimenet azonnal azonosítható, függetlenül a szintaxistól.
Azokat a feladatokat magam végzem, ahol az emberi ítélet a legfontosabb: rendszerarchitektúra, biztonság, szerverbeállítás, DevOps és CI/CD, kódátnézés és integráció, CSS finomhangolás (itt a pixelpontosság még mindig jobb, mint az AI), és az üzleti igények világos AI-utasításokká alakítása. Az AI gyorsítja a megvalósítást; az architektúra, az átnézés, az integráció és az éles minőség felelőssége nálam marad.
A munkafolyamaton túl professzionális szinten integrálok AI modelleket éles rendszerekbe — intelligens asszisztensek, természetes nyelvű felületek, automatizált diagnosztika és MCP szerverek — OpenAI, Claude API, Groq és Model Context Protocol használatával. A legerősebb élő demonstráció: a P3X Meet Assistant SaaS (meeting.corifeus.com) — egy menedzselt EU-s SaaS, amely akadálymentesítési eszközként indult, amelyre magamnak volt szükségem a megbeszélések valós idejű követéséhez, majd termékké fejlődött a megbízható élő átírást igénylő felhasználók és csapatok számára. Az OpenAI gpt-realtime-1.5 beszédmodelljén és GPT-5.5-en fut az összefoglalókhoz, döntésekhez, teendőkhöz, többnyelvű fordításhoz és a kereshető megbeszélés-Q&A-hoz, Python/FastAPI alapokon, Stripe számlázással — AI-orchestrációval gyorsan szállítva. A P3X Network MCP (17 eszközt kínáló elemzőszerver) a másik demonstráció.
2026-ban a szoftverarchitekt szerepe a use case-ek köré összpontosul, nem pedig konkrét nyelvek vagy keretrendszerek köré. Négy évtized poliglott és architekturális tapasztalat (Pascal, Assembly, C/C++, Java, .NET, PHP, JavaScript/TypeScript és további nyelvek) felügyelt implementáció-gyorsítóként használt AI kódolási asszisztensekkel (Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot) együtt azt jelenti, hogy a stack megválasztása már nem szűk keresztmetszet — bármely nyelven szállítok, amit a use case megkíván. Pontosan ez a poliglott háttér teszi megbízhatóvá az AI-orchestrációt: a hibás kimenet azonnal azonosítható, függetlenül a szintaxistól.
Azokat a feladatokat magam végzem, ahol az emberi ítélet a legfontosabb: rendszerarchitektúra, biztonság, szerverbeállítás, DevOps és CI/CD, kódátnézés és integráció, CSS finomhangolás (itt a pixelpontosság még mindig jobb, mint az AI), és az üzleti igények világos AI-utasításokká alakítása. Az AI gyorsítja a megvalósítást; az architektúra, az átnézés, az integráció és az éles minőség felelőssége nálam marad.
A munkafolyamaton túl professzionális szinten integrálok AI modelleket éles rendszerekbe — intelligens asszisztensek, természetes nyelvű felületek, automatizált diagnosztika és MCP szerverek — OpenAI, Claude API, Groq és Model Context Protocol használatával. A legerősebb élő demonstráció: a P3X Meet Assistant SaaS (meeting.corifeus.com) — egy menedzselt EU-s SaaS, amely akadálymentesítési eszközként indult, amelyre magamnak volt szükségem a megbeszélések valós idejű követéséhez, majd termékké fejlődött a megbízható élő átírást igénylő felhasználók és csapatok számára. Az OpenAI gpt-realtime-1.5 beszédmodelljén és GPT-5.5-en fut az összefoglalókhoz, döntésekhez, teendőkhöz, többnyelvű fordításhoz és a kereshető megbeszélés-Q&A-hoz, Python/FastAPI alapokon, Stripe számlázással — AI-orchestrációval gyorsan szállítva. A P3X Network MCP (17 eszközt kínáló elemzőszerver) a másik demonstráció.