Hírek és gondolatok
A Perplexity nem chat — kutatási asszisztens forrásokkal. Hogyan használjuk magyar KKV-knál piackutatásra, versenytárs-elemzésre és sales előkészületre?
A Supabase RLS (Row Level Security) modellje az egyik legbiztonságosabb módja annak, hogy multi-tenant B2B alkalmazást építsünk. Hogyan használjuk a bildr.hub-nál ügyfélprojekteken?
A Prisma sok éven át a defautl ORM volt a Node.js világban. De edge environmentben (Cloudflare Workers, Vercel Edge) a Drizzle ORM minden szempontból jobb választás 2026-ban.
A Cloudflare Workers nem csak egy gyorsabb szerverless. Egy teljes alkalmazás-stack az edge-en, ahol a magyar felhasználó 30 ms-on belül megkapja a választ. Hogyan tesszük rá a KKV-rendszereket?
A Next.js 16-tal érkező App Router, React Server Components és Server Actions nem fejlesztői hype — konkrét üzleti eredményeket hoz: gyorsabb oldal, kisebb infra-költség, jobb SEO.
Három népszerű AI app-generátor, három különböző filozófia. Mikor melyiket válaszd, ha gyors prototípus, MVP vagy production-szintű kód a cél?
A v0.dev az egyik leggyorsabb módja annak, hogy egy promptból production-szintű React + Tailwind komponens szülessen. Hogyan illeszkedik egy professzionális fejlesztési munkafolyamatba?
A Lovable egy hétvégén szétrak egy működő MVP-t. Két hónappal később viszont az iparági kivételek miatt falba ütközik. Mikor érdemes mégis Lovable-lel kezdeni?
Konkrét roadmap, mit csinálj az 1. héttől a 13. hétig, hogy a 90. napon ne ott tartsál, ahol az elején voltál.
A legtöbb KKV-nál nem az a kérdés, hogy van-e helye az AI-nak, hanem hogy hol érdemes elkezdeni. Az audit pontosan erre ad választ két nap alatt.
Workers, D1, R2, Drizzle, Hono. Három éve váltottunk, és azóta minden új KKV projekt natív Cloudflare-en fut. Itt vannak a számok mögötte.
Három év napi használat után már nem a hype, hanem a konkrét limitek érdekelnek. Mit csinál ma jól a Copilot és mit ad át Claude-nak vagy Cursornak.
Az AI nem oldja meg a fluktuációt, viszont 3-4 héttel korábban jelezheti, ki készül kilépni. Megnézzük, hogyan és milyen áron.
A legtöbb Copilot rollout azon bukik el, hogy nincs use case. Mi megfordítjuk a sorrendet: két nap helyszín, három use case, élő használat hetes belül.
A klasszikus KPI dashboard halott. Megmutatom, milyen új mérőszámok kerülnek a vezetői képernyőkre 2026-tól.
Az Anthropic Agent SDK-ja nem új framework, hanem egy nagyon vékony réteg a Claude köré. Pont ezért működik. Itt van, hogy mire használjuk élesben.
A klasszikus n8n flow-k egy IF node-on elhasalnak, ha az input nem éppen úgy néz ki ahogy várjuk. Egy Claude node a node-ok között megoldja.
Mindkettő mellett dolgoztunk hosszan. Itt van, hogy hol érdemes Cursort használni és hol jobb a sima VSCode + Copilot kombó.
Két éve építjük a bildr.hub Discordot. Ma 600+ aktív magyar fejlesztő, itt vannak a tanulságok, amiket szerettünk volna előre tudni.
Saját modellt fejlessz, vagy fizess elő egy kész szolgáltatásra? A döntés ritkán fekete-fehér, viszont van négy szempont, ami egyértelműsíti.
Streaming, tool calls, RAG, structured output egy SDK-ban. Mit ad ma a Vercel AI SDK, és miért használjuk minden új AI feature-höz.
Miért tegezünk minden ügyfelet az első mailtől? Mit nyerünk vele, mit veszítünk? Egy döntésünk háttere, amit sok cégtulaj nem mer meghozni.
30 dollár per fő havonta, sok vagy kevés? Négy konkrét mérőszám, amivel eldöntheted, mielőtt egy egész cégre kiterjesztenéd.
Három platform, három teljesen más filozófia. Mit használj ha KKV vagy, és mit ha agency. Az árazás meglepetése a végén.
Három nagy LLM API, három különböző erősség. Mire használjuk a GPT-t, mire Claude-ot, mire Geminit, és hol éri meg keverni.
Az AI piacon ma mindenki szakértő. Hét konkrét piros zászló, ami alapján kiszűrheted azokat, akik csak a pénztárcádra vadásznak.
Két évvel ezelőtt mindenki ezekkel kezdte. Ma egyre több projektnél kihagyjuk őket. Mikor érdemes még, és mikor csak felesleges absztrakció.
Az EU AI Act nem 800 oldal jogi szöveg, vezetőként három dolgot kell tudnod, és négyet kell csinálnod. Megmutatom, mit.
A prompt is kód. Ha prod környezetben fut, akkor verzionálni, tesztelni és monitorozni kell. Három eszköz, három megközelítés.
Multiknál divat, KKV-knál kérdés. Megnézzük, mikor van értelme házon belüli AI csapatnak, és mikor jobb a hibrid modell.
Marketing képek, termékfotók, social poszt vizuálok. Hat hónap éles használat után itt van, melyik API-t mire használjuk és miért.
Néha a legjobb AI döntés az, hogy nem vezeted be. Hat konkrét helyzet, amikor a kivárás vagy az elutasítás a helyes válasz.
Az adatvédelmi szempontból érzékeny KKV-k egyre többet kérdezik: nem futtathatnánk-e mindent magunknál? Megnéztük élesben.
A legtöbb AI ROI számítás hazudik. Megmutatom, hogyan nézz a számok mögé, és mikor érdemes egyáltalán belekezdeni egy projektbe.
Kapcsolódó oldalak
Készen állsz?
