Które AI najlepiej pisze kod, to pytanie dostaję od founderów, juniorów i znajomych z branży częściej niż jakiekolwiek inne. Po roku codziennej pracy z asystentami kodu odpowiadam przewrotnie: pytanie jest źle postawione, bo różnice między czołowymi modelami zrobiły się mniejsze niż różnica między kodem sprawdzonym a niesprawdzonym. Skoro jednak pada tak często, najpierw odpowiem na nie wprost, a potem pokażę, co w praktyce przesądza o wyniku.
Które AI najlepiej pisze kod?
Czołówka jest blisko siebie: Claude, GPT i Gemini piszą kod na porównywalnym poziomie, a kolejność w zestawieniach „najlepsze AI do programowania” zmienia się co kwartał, więc nazwy konkretnych wersji celowo pomijam. Do szkiców, prototypów i boilerplate’u wystarczy dowolny model z tej trójki. O realnej różnicy decyduje narzędzie, w którym model pracuje, i kontekst, który dostaje.
Ten sam model zachowuje się inaczej w czacie, do którego wkleiłem jedną funkcję, i inaczej w edytorze, który widzi całe repozytorium razem z testami i konwencjami. W moich projektach lepszy kontekst wygrywa z lepszym modelem niemal za każdym razem: asystent karmiony strukturą projektu trafia w nasz styl, a zwycięzca rankingu bez tego kontekstu pisze kod jak do cudzego repozytorium. Przy refaktoryzacji dużych plików sięgam po modele z większym oknem kontekstu, bo model, któremu w połowie klasy skończyło się miejsce, resztę zgaduje, a jego domysły potem debuguję ja.
Darmowe AI do programowania: czy wystarczy?
Do nauki i małych skryptów wystarczy. Darmowe warianty czołowych czatów piszą poprawny kod, tłumaczą cudzy i domykają jednorazowe narzędzia; sam prototypuję w nich drobiazgi, przy których nie chcę otwierać edytora. Osoba ucząca się programowania nie potrzebuje na start niczego więcej.
W codziennej pracy limity bolą. Darmowe plany dostają zwykle niższe limity zapytań i słabsze warianty modeli, a blokada potrafi wypaść w środku debugowania. Do tego dochodzi mniejsze okno kontekstu, brak integracji z edytorem i polityka danych: w części darmowych planów rozmowy domyślnie zasilają trening, więc kodu klienta wysyłać tam nie wolno. Cen nie porównuję, bo zmieniają się częściej niż wersje modeli; przy każdym planie sprawdzam za to, co dostawca robi z wysłanym kodem.
Copilot, Cursor czy chat: czym się różni praca?
Skalą zmiany, którą muszę zweryfikować. Dopisywanie w edytorze, jak w Copilocie, podsuwa kilka linii naraz: sprawdzam je w locie, kontekst mam w głowie, koszt pomyłki jest mały. Agent w projekcie, jak w Cursorze, potrafi jednym zadaniem zmienić kilkanaście plików; taki diff czytam jak pull request od nowej osoby w zespole, więc review trwa odpowiednio dłużej. Chat zostawiam do rozmowy o podejściu: architektura, wybór biblioteki, rozpisanie algorytmu, zanim powstanie jakikolwiek kod.
Z tych trzech trybów wyprowadziłem jedną zasadę: im większy diff naraz, tym większe ryzyko. Małą sugestię oceniam uczciwie w kilkanaście sekund. Przy kilkuset zmienionych liniach uwaga siada i kusi, żeby czytać po łebkach, a wtedy do repozytorium wchodzi kod, którego nikt w zespole nie rozumie. Duże zadania tnę więc na mniejsze kroki, żeby nadążyć z czytaniem tego, co model wygenerował.
Dlaczego «najlepsze AI» to za mało?
Bo o liczbie błędów na produkcji decyduje weryfikacja, a nie pozycja modelu w rankingu. Autorzy analizy 470 pull requestów z GitHuba, opublikowanej w grudniu 2025, policzyli w kodzie współtworzonym z AI około 1,7 raza więcej poważnych problemów i o 75% więcej błędów konfiguracji niż w kodzie pisanym ręcznie. Te zespoły korzystały z tej samej czołówki modeli; różnica powstała na etapie sprawdzania.
Mechanizm oglądam u klientów regularnie: wygenerowany kod wygląda schludnie, składnia i idiomy się zgadzają, więc review robi się grzecznościowe, a autor zna własny diff płycej, niż mu się wydaje. Odpowiedzią jest proces, cztery guardraile: review człowieka dla każdego diffa z AI, testy automatyczne krytycznych ścieżek, bramka w CI blokująca merge przy regresji i skan zależności przy każdym pull requeście. Żaden nie zależy od wybranego modelu i każdy zostanie z zespołem, gdy za kwartał zmienicie asystenta na nowszego.
Jak wybrać AI do kodu w firmie?
Przez pilotaż oparty na czterech punktach: polityka danych, integracja z edytorem, pomiar efektu i start od jednego zespołu. Żaden z nich nie dotyczy tego, który model jest najmądrzejszy.
- Polityka danych. Ustalcie, co wolno wysłać poza firmę: kod klientów, dane osobowe i sekrety w konfiguracji zwykle odpadają. Z tej decyzji wynika lista repozytoriów dopuszczonych do pilotażu oraz wymaganie wobec dostawcy, żeby nie trenował modeli na waszym kodzie.
- Integracja z edytorem zespołu. Asystent ma wejść tam, gdzie ludzie już pracują. Wymiana edytora dla całego zespołu to osobny projekt; sklejenie go z pilotażem AI opóźnia jedno i drugie.
- Pomiar efektu zamiast wrażenia szybkości. Dwie liczby wystarczą na start: ile sugestii przechodzi review bez poprawek i ile błędów z kodu współtworzonego z AI wraca z produkcji. Po miesiącu zbierania macie podstawę do decyzji mocniejszą niż opinie z retrospektywy.
- Jeden zespół na start. Pilotaż z metrykami przez kilka sprintów, potem decyzja o rozszerzeniu. Wdrożenie w całej firmie od pierwszego dnia odbiera punkt odniesienia i mnoży koszt wycofania się z nieudanego wyboru.
Jak pomagam w QA Sensei
Model i tak wybierzecie za rok inny, bo czołówka się rotuje, a proces weryfikacji zostaje na lata. Dane o błędach w kodzie z AI i cztery guardraile rozpisałem w tekście czy kod z AI jest bezpieczny, a codzienną weryfikację diffów, krok po kroku, w artykule o sprawdzaniu kodu z Copilota i Cursora.
Od 20 lat pracuję w IT, od siedmiu jako inżynier jakości, a asystentami AI koduję na co dzień, więc oceniam je na własnych projektach i własnych wpadkach. Jeśli wdrażasz AI w zespole, w QA Sensei robię Bilans Jakości: przegląd projektu, po którym wiesz, gdzie kod z AI wchodzi do repozytorium bez siatki, które guardraile postawić najpierw i jak zmierzyć efekt pilotażu. Pracuję zdalnie w całej Polsce, a w okolicach Wrocławia także u klienta.