AI/ML 
Rozwój oprogramowania 
260 godzin zaoszczędzonych dzięki Claude Code. Jak skróciliśmy audyt, upgrade i testy bezpieczeństwa systemu klasy BMS z 7 do 6 miesięcy
Klient
Klient od ponad 30 lat z powodzeniem projektuje i wdraża systemy automatyki budynkowej (BMS). Firma nadzoruje ponad 1000 budynków w ramach systemu Energy Management, obsługując sieci dużych obiektów handlowych. Realizuje również rozwiązania w zakresie odzysku ciepła odpadowego z lad chłodniczych, jak i chłodnictwa procesowego w obiektach przemysłowych i produkcyjnych, wpierając inwestorów w redukcji zużycia energii oraz optymalizacji kosztów eksploatacji infrastruktury technicznej.
Jednym z kluczowych elementów ekosystemu klienta jest autorska platforma BMS OZAQO, zaprojektowana z myślą o zarządzaniu rozproszonymi sieciami budynków. System integruje urządzenia różnych producentów, gromadzi dane pochodzące ze sterowników, czujników środowiskowych i urządzeń pomiarowych oraz umożliwia zdalne zarządzanie instalacjami HVAC, oświetleniem, chłodnictwem i procesami technologicznymi. Wspiera również analizę i optymalizację ich pracy w celu zwiększenia efektywności energetycznej i niezawodności działania.
Wyzwanie
Kluczowy moduł platformy BMS był rozwijany przez wiele lat i opierał się na technologiach, które w najbliższym czasie miały przestać być wspierane. Audyt bezpieczeństwa wykazał 87 podatności, w tym kilka o podwyższonej krytyczności. Dodatkowym wyzwaniem były silosy wiedzy, niepełne pokrycie testami automatycznymi oraz konieczność przeprowadzenia modernizacji bez wpływu na ciągłość działania systemów produkcyjnych.
W projektach tego typu największym wyzwaniem nie jest sama migracja technologii. Problemem jest zrozumienie logiki systemu rozwijanego przez lata, odtworzenie zależności pomiędzy komponentami oraz bezpieczne przeprowadzenie zmian bez ryzyka regresji.
Nasz zespół postanowił wykorzystać asystentów AI jako wsparcie w procesie modernizacji, pozostawiając kluczowe decyzje architektoniczne, testy integracyjne i walidację biznesową po stronie doświadczonych inżynierów.
Rozwiązanie
VM.PL przejęło odpowiedzialność za modernizację platformy w formule Fixed Price, minimalizując zaangażowanie zespołu Klienta w codzienne prace projektowe. Podczas modernizacji wykorzystano Claude Code oraz GitHub Copilot do przyspieszenia najbardziej czasochłonnych etapów projektu.
Narzędzia AI wspierały między innymi:
- analizę i rekonstrukcję logiki systemu legacy,
- inżynierię wsteczną kodu źródłowego,
- generowanie dokumentacji technicznej na podstawie repozytorium,
- automatyczne raportowanie zmian frontendowych i backendowych,
- identyfikację długu technologicznego oraz podatności bezpieczeństwa,
- przygotowywanie testów dla nowych komponentów,
- migrację konfiguracji obejmującej ponad 500 tras komunikacyjnych w warstwie API Gateway,
- standaryzację i porządkowanie kodu w ponad 50 kluczowych plikach backendowych.
Asystenci AI pełnili również rolę dodatkowej warstwy kontroli jakości. Analizowali kod pod kątem wycieków pamięci, potencjalnych problemów konfiguracyjnych oraz obszarów wymagających optymalizacji.
Dzięki temu programiści mogli skoncentrować się na zagadnieniach wymagających doświadczenia domenowego: architekturze rozwiązania, bezpieczeństwie, wydajności oraz integracji z rzeczywistą infrastrukturą klientów.
Gdzie AI przyspieszyło pracę najbardziej?
Największe korzyści pojawiły się podczas analizy kodu, tworzenia dokumentacji oraz przygotowywania zmian migracyjnych.
W skali całego projektu przełożyło się to na skrócenie czasu realizacji o około 25–30%, co odpowiada oszczędności od 220 do 264 roboczogodzin przy projekcie obejmującym około 880 godzin pracy. Dzięki temu możliwe było utrzymanie przewidywalnego modelu Fixed Price oraz dostarczenie projektu przed planowanym terminem.
Czego AI nie zrobi za programistę?
Projekt pokazał również ograniczenia obecnych narzędzi generatywnych.
Ze względów bezpieczeństwa AI pracowało wyłącznie na zanonimizowanych danych i nie miało dostępu do rzeczywistych instalacji ani ruchu produkcyjnego. Oznaczało to, że wszystkie testy integracyjne oraz walidacja zachowania systemu musiały zostać przeprowadzone przez inżynierów.
Pojawiły się również sytuacje wymagające interwencji człowieka.
Jednym z przykładów była propozycja zastąpienia starszego silnika wizualizacji wykresów telemetrycznych nowoczesną biblioteką opartą na SVG. Choć rekomendacja wydawała się logiczna, doświadczenie zespołu pokazało, że przy renderowaniu setek tysięcy punktów pomiarowych rozwiązanie mogłoby powodować zawieszanie przeglądarek użytkowników. Ostatecznie pozostawiono sprawdzony silnik oparty na Canvas, który zapewnia wymaganą wydajność.
W innym przypadku kod wygenerowany przez AI poprawnie się kompilował, jednak podczas integracji z bazą danych klasy Enterprise pojawiły się błędy związane z interpretacją wartości NULL. Problem został wykryty dopiero podczas testów i wymagał ręcznej korekty zapytań przez programistów.
Rezultaty
Modernizacja pozwoliła przygotować platformę BMS do dalszego rozwoju bez konieczności wymiany sprawdzonych mechanizmów odpowiedzialnych za komunikację z urządzeniami przemysłowymi.
Najważniejsze efekty:
- usunięcie 87 podatności bezpieczeństwa,
- modernizacja kluczowych komponentów technologicznych,
- skrócenie czasu realizacji projektu o 25–30%,
- oszczędność 220–264 roboczogodzin,
- znaczące przyspieszenie analizy kodu i generowania dokumentacji,
- wdrożenie praktyk DevSecOps i automatycznej kontroli bezpieczeństwa,
- ograniczenie ryzyka wynikającego z długu technologicznego,
- bezpieczne przeprowadzenie migracji bez wpływu na działanie środowisk produkcyjnych.
Wdrożenie nowatorskiego podejścia opartego na narzędziu Claude Code fundamentalnie zmieniło dynamikę całego projektu. Dzięki automatyzacji najbardziej czasochłonnych etapów inżynierii wstecznej i analizy kodu, zespół VM.PL był w stanie dostarczyć gotowe rozwiązanie znacznie szybciej, niż zakładały tradycyjne szacunki. Dla firmy Klienta przełożyło się to na bezpośrednią i wymierną korzyść finansową – krótszy czas pracy programistów w modelu Fixed Price oznaczał po prostu niższy koszt całkowity wdrożenia.
Ta synergia przyniosła Klientowi długofalową korzyść strategiczną. Firma posiada dział IT i wdrożeń skupiony na zadaniach maintenance, dlatego korzystając z naszej specjalistycznej pomocy deweloperskiej, nie musiała przerywać obsługi ani nadzoru nad bieżącymi systemami produkcyjnymi. Udowodniliśmy, że VM.PL jest w stanie przejąć odpowiedzialność za rozwój i modernizację ich cyfrowego ekosystemu. Mając partnera, który tak dogłębnie i szybko poznał ich architekturę, Klient może z pełnym zaufaniem delegować kolejne prace rozwojowe na zewnątrz.
Aktualnie, po sukcesie fazy wdrożeniowej, płynnie przechodzimy do fazy supportu (wsparcia powdrożeniowego). Dbamy o stabilność, bezpieczeństwo i bieżące utrzymanie zmodernizowanej platformy, otwierając jednocześnie rozdział pod dalszą, regularną rozbudowę systemu automatyki budynkowej.
Klient
Design, Development, DevOps czy Cloud – jakiego zespołu potrzebujesz, aby przyspieszyć pracę nad swoimi projektami? Porozmawiaj o swoich potrzebach z naszymi specjalistami.
Jakub Orczyk
Członek zarządu / Dyrektor sprzedaży
Zamów bezpłatną konsultację