TraceYield
Wgląd w pracę wspieraną przez AI

Zobacz, co wydarzyło się między zadaniem a rezultatem.

TraceYield odtwarza kluczowe momenty pracy wspieranej przez AI i pomaga wyjaśnić, dlaczego podobne zadania prowadzą do różnych rezultatów, wymagają różnej ilości pracy i generują różne koszty AI.

Poproś o demo Zobacz, jak to działa
Zadanie
/

Napraw błąd logowania

Odtworzony przebieg sesji
01Pierwsze podejście
Zmieniono obsługę tokenu
02Testy nadal nie przechodzą
Zmiana podejścia
DLACZEGO ZMIENIONO PODEJŚCIE?

Najpierw zwiększyliśmy limit czasu, ale import dużego pliku CSV nadal powodował awarię. Logi pokazały, że aplikacja ładowała cały plik do pamięci, więc zmieniliśmy importer tak, aby przetwarzał go wiersz po wierszu.

Wysoka pewność
03Znaleziono działające rozwiązanie
Testy przechodzą
TraceYield Intelligence
·
Koszt AI w kontekście

Rachunek pokazuje, ile.
TraceYield pokazuje, co wydarzyło się po drodze.

Ta sama funkcja może prowadzić do podobnego wyniku zupełnie inną drogą.

Sesja A

Wyszukiwanie produktów z filtrami

32k tokenów
€0,71
Ustalono sposób filtrowania
Dodano parametry zapytania
Filtrowanie przeniesiono do API
Obsłużono brak wyników
Funkcja działa
Prosta drogaNiewiele zmian
Sesja B

Ta sama funkcja

76k tokenów
€1,69
Filtrowanie najpierw w frontendzie
Problemy przy większej liczbie danych
Filtrowanie przeniesiono do API
Zmieniono sposób budowania zapytania
Przerobiono paginację
Funkcja działa
Więcej zmianKilka iteracji
Skąd ta różnica?+44k tokenów po drodze

Obie sesje zakończyły się działającą funkcją. W sesji B podejście zmieniało się kilka razy — filtrowanie zaczęło się we frontendzie, później zostało przeniesione do API, a paginację trzeba było przerobić.

TraceYield pokazuje, gdzie podczas implementacji zmieniał się kierunek, pojawiały się dodatkowe iteracje i jak przełożyło się to na różnicę w użyciu AI.

ZASTOSOWANIA

Różne zadania. Różne pytania.
To samo brakujące ogniwo.

TraceYield pokazuje, co dzieje się między zadaniem a rezultatem — ale właściwe pytanie zależy od kontekstu.

Edukacja

Wykładowcy przygotowują przyszłych developerów do pracy w świecie, w którym AI może podać rozwiązanie, zanim student zrozumie problem.

Sama oddana praca coraz mniej mówi o tym, czego student naprawdę się nauczył.

Student → Projekt → Kontekst·Widać

Dlaczego student doszedł właśnie do tego rozwiązania?

TraceYield pokazuje, jak student dochodził do rozwiązania: co sprawdził, gdzie zmienił podejście i jak korzystał z AI po drodze.

Przyszli developerzy i AI →
Zespoły techniczne

AI potrafi przyspieszyć dobrą pracę developera. Jeśli zespół pójdzie w złą stronę, AI przyspieszy także ten błąd.

Gotowy ticket rzadko pokazuje, jak developer i AI doszli do rezultatu.

Developer → Projekt → Kontekst·Widać

Dlaczego przy tym zadaniu użyto trzy razy więcej AI?

TraceYield pokazuje, gdzie zmieniał się kierunek implementacji, gdzie pojawiał się rework i co wydarzyło się przed końcowym rezultatem.

Dla zespołów technicznych →
ZASTOSOWANIA / ROZDZIAŁ 2

Ten sam przebieg pracy może odpowiadać na różne pytania.

To, co ma znaczenie, zależy od kontekstu. Historia pracy pozostaje ta sama.

Rekrutacja

Samo rozwiązanie z zadania programistycznego mówi o kandydacie coraz mniej — AI może wygenerować dużą część końcowego wyniku.

Ważniejsze staje się to, jak kandydat podszedł do zadania i jak pracował z AI.

Dlaczego kandydat wybrał właśnie to podejście?

TraceYield pokazuje drogę do rozwiązania, dając osobie oceniającej więcej konkretów przed rozmową techniczną.

Dla rekrutacji →
ZADANIE PROGRAMISTYCZNE
Dodaj filtrowanie produktów
01

Pierwsze podejście

Filtrowanie wyników we frontendzie

02

Propozycja AI

Przenieś filtrowanie do API

03

Decyzja kandydata

Kandydat zmienił sposób budowania zapytania

04

Wynik

Działająca funkcja

CO STAŁO SIĘ WIDOCZNE?

Kandydat nie przyjął propozycji AI bez zmian i wybrał inne rozwiązanie techniczne.

Szkolenia / wdrażanie AI

Ukończenie szkolenia z AI jest łatwe. Trudniej zmienić codzienny sposób pracy.

Sprawdź, czy nowe nawyki rzeczywiście pojawiają się w sesjach po szkoleniu.

Dlaczego sesje po szkoleniu wyglądają inaczej?

TraceYield pokazuje zmiany w sposobie pracy na podstawie rzeczywistych sesji, a nie tylko ukończenia kursu lub deklaracji uczestników.

Dla szkoleń i wdrażania AI →
PRZED SZKOLENIEM
1
Prompt
2
Akceptacja
3
Poprawka
4
Kolejna próba
5
Wynik

Odpowiedź AI przyjęta od razu

Później 4 poprawki

PO SZKOLENIU
1
Plan
2
Wygenerowanie
3
Sprawdzenie
4
Poprawka
5
Wynik

Wynik AI sprawdzony przed wdrożeniem

Później 1 poprawka

ZMIENIŁ SIĘ SPOSÓB PRACY

Sprawdzenie pojawiło się wcześniej w procesie pracy.

Wzorce z wielu sesji

Jedna sesja odpowiada na jedno pytanie.
Wiele sesji pokazuje, co się powtarza.

Widać to w 5 ostatnich projektachOś czasu →
P-01
Skupiony start
P-02
Skupiony start
P-03
Szeroki start
P-04
Skupiony start
P-05
Skupiony start
Rozpoznany wzorzec· W 5 z 7 porównywanych projektów

“Lepszy start, gdy kontekst jest jasny.”

W nowszych projektach sesje, które zaczynają się od jasnych ograniczeń, szybciej dochodzą do konkretnego kierunku.

Kontekst: w tych sesjach AI jest zwykle wykorzystywane bardziej konkretnie, z mniejszą liczbą prób po drodze.

DLACZEGO?

Jasne ograniczenia zmniejszają liczbę konkurencyjnych kierunków rozważanych na początku pracy.

Zobacz wzorzec →Wzorce w pracy

To nie jest kolejny dashboard AI.

Zobacz przebieg.Zapytaj, dlaczego.Zauważ, co się powtarza.

Na podstawie konkretnych dowodów.

Zejdź głębiej, gdy tego potrzebujesz. W przypadku wybranych zadań TraceYield może połączyć rozmowy z AI z dokumentami, rezultatami projektu, testami i aktywnością w repozytorium.

Zacznij

Zadawaj lepsze pytania
o tym, jak naprawdę wyglądała praca z AI.

Zacznij od jednej prawdziwej sesji.

Poproś o demo Zobacz przykład