2026-ban az erős szoftverszállítás use case alapú: azt a stacket kell választani, amely a problémához illik, majd megbízhatóan élesbe kell vinni. Tapasztalatom Pascaltól és Assemblytől C/C++-on, Javán, .NET-en, PHP-n, JavaScript/TypeScripten és Pythonon át több stackre terjed ki. Ez teszi az AI-támogatott fejlesztést kontrollálhatóvá: nem vakon bízom a generált kódban, hanem több technológiai környezetben is ellenőrizni tudom.

Arra koncentrálok, ami az éles rendszerek minőségét védi: rendszertervezés, biztonság, szerverbeállítás, DevOps és CI/CD, kódátnézés, integráció, UX/CSS finomítás, valamint az üzleti igények pontos implementációs promptokká alakítása. Az AI gyorsítja a megvalósítást; a tervezés, minőség, telepítés és üzemeltetés felelőssége nálam marad.

A munkafolyamaton túl MCP-vel is dolgozom, és AI funkciókat építek OpenAI, Claude API, Groq és Model Context Protocol használatával.