Fejlesztő címke | eYssen AI

29 Cikkek

Fejlesztő ×

Dokumentáció, amit tényleg frissítesz majd

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Dokumentáció, amit tényleg frissítesz majd

Két független mérés ugyanazt mondja, és mindkettő ellentmond a közhiedelemnek: **a rossz dokumentáció mérhetően rosszabb, mint a semmilyen**, a géppel generált „repóbemutató" pedig **rontotta a sikerarányt, miközben 20–23%-kal drágította** a futást. Ez a poszt arról szól, mi marad ezek után — és az nem sok, de az működik.

Középhaladó Fejlesztő Recept Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Hibakeresés AI-val: reprodukálható módszer

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hibakeresés AI-val: reprodukálható módszer

Szintetikus, önmagában álló hibán a modellek 38–53%-os eséllyel találják el, hol a baj. Valódi repóban, **puszta kód alapján 1–5%.** A hibajegy szövege önmagában hat-tizenhárom pontot ér, a bemenet **sorrendje** pedig akár harminchetet. Ez a poszt arról szól, hogyan add oda a hibát.

Középhaladó Fejlesztő Hibaelhárítás Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

AI a code review-ban: megéri bevezetni?

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AI a code review-ban: megéri bevezetni?

Egy független mérésben az AI-review agentek precizitása **3,2–5,1%** — vagyis nagyjából minden huszadik megjegyzés talál. Egy lektorált gyártói mérésben ugyanakkor a megjegyzések **38,7%-a** kódváltozást váltott ki, és a PR-átfutás **30,8%-kal** rövidült. Mindkettő igaz. Nem ugyanazt mérik — és ez a cikk erről szól.

Haladó Fejlesztő Eszközbemutató Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

DevOps és infrastruktúra AI-val

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

DevOps és infrastruktúra AI-val

Ugyanaz a modell, amelyik a Python-feladatok 86%-át megoldja, az infrastruktúra-leíró feladatoknak alig az **ötödét**. És van egy mérés, ami 14%-ról **93%-ra** vitte fel az eredményt — a 79 pontos javulásból **48,9 pont** a behúzott dokumentációból, a promptszerkezetből és a szkenner visszajelzéséből jött, **21,5 pont** a modellváltásból, **8,6 pont** pedig abból, hogy a modell **látta a szabályt**.

Haladó Fejlesztő How-To Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Biztonságos refaktorálás AI-val

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Biztonságos refaktorálás AI-val

Nagyjából **minden huszadik AI-refaktorálás megváltoztatja a viselkedést úgy, hogy a tesztek zöldek maradnak.** Ez nem becslés: két publikált mérés szorzatából jön ki. És ez a szám az oka annak, hogy a refaktorálásnál az ellenőrzési sorrend fontosabb, mint a prompt.

Haladó Fejlesztő How-To Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Az első feladatod egy coding agenttel

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Az első feladatod egy coding agenttel

Van egy mérőszám arra, milyen hosszú feladatot old meg egy agent 50%-os eséllyel. A legjobb modellnél ez nagyjából **öt óra emberi munka**. Ötven százalék azt jelenti: minden másodikat elrontja. Az első feladatod ne ott legyen — és legyen mellette valami, amit az agent maga le tud futtatni.

Kezdő Fejlesztő How-To Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

AI-s fejlesztői környezet választása: IDE, terminál vagy felhő

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AI-s fejlesztői környezet választása: IDE, terminál vagy felhő

2026 nyarán egy népszerű AI-szerkesztő eltűnt mint terméknév, egy másik pedig gazdát cserélt. Az árazásuk maradt, a nevük nem. Ezért nem terméket kell választanod, hanem **architektúrát** — és négy kérdést kell előre eldöntened: hol fut a kód, mikor nézed meg, mennyit kérdez, és ki tanul rajta.

Középhaladó Fejlesztő Összehasonlítás Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Autocomplete, chat, agent: az AI-kódolás három módja

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Autocomplete, chat, agent: az AI-kódolás három módja

A három mód között nem a modell a különbség — ugyanaz a modell fut mindháromban. A különbség az, **kinek a kezében van a fájlrendszer**. Az elsőnél a tiédben, a másodiknál a vágólapon, a harmadiknál az eszközében — és onnantól csak az a kérdés, mikor kérdez rá.

Kezdő Fejlesztő Magyarázat Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Agentek tesztelése és felügyelete

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Agentek tesztelése és felügyelete

Egy 1 300 szakembert megkérdező felmérésben a válaszadók **39,8%-a** végzett offline kiértékelést, **32,5%-a** onlinet — miközben a termelésbe állítás legfőbb akadályának mindenki a **minőséget** nevezte meg, több mint kétszer olyan gyakran, mint a költséget vagy a biztonságot. Naplózni mindenki naplóz. Megmérni, hogy az agent jól dolgozik-e, a többség nem tudja. Ez a cikk arról szól, hogyan lehet.

Haladó Fejlesztő How-To Agentek & automatizálás

2026. szept. 13.

Multi-agent rendszerek: mikor segít több agent?

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Multi-agent rendszerek: mikor segít több agent?

Öt valódi multi-agent rendszert mértek meg ugyanabban a vizsgálatban. A legjobb **84,8%-on** teljesített, a legrosszabb **13,3%-on** — és a mezőny közepén két olyan rendszer áll, ami a feladatok **háromnegyedét elrontotta**. A különbséget nem a modell adta. A mintázat adta. Ez a cikk arról szól, **melyik négy mintázat téríti meg a koordináció költségét, és melyik kettő nem.**

Haladó Fejlesztő Magyarázat Agentek & automatizálás

2026. szept. 13.

Agent memory: mit tároljunk, és mit felejtsünk el?

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Agent memory: mit tároljunk, és mit felejtsünk el?

A memória a leggyengébb agentes képesség. A legjobb független mérésen **109 modell átlaga egyetlen memóriastratégiánál sem éri el a 30%-ot** — ugyanezek a modellek egyszerű eszközhívásnál 86–91%-on teljesítenek. Ugyanez a mérés azt is megmutatja, hogy **nincs univerzálisan jó memóriaarchitektúra**. És van egy második ok az óvatosságra: a memória **támadási felület** — egy kutatásban a támadó **98,2%-os sikerrel** írt be tartós hamis emléket úgy, hogy csak kérdezni tudott.

Haladó Fejlesztő Magyarázat Agentek & automatizálás

2026. szept. 13.

Subagent és párhuzamos munka

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Subagent és párhuzamos munka

A leggyakrabban idézett szám szerint a többagentes felállás **90,2%-kal** jobb az egyagentesnél. Ugyanaz a forrás azt is leírja, hogy **tizenötször annyi tokent** használ, és hogy a teljesítménykülönbség **80%-át önmagában a tokenfogyasztás magyarázza**. Egy 2026-os tanulmány pedig formálisan megmutatta: **azonos tokenbüdzsé mellett az egyagentes rendszer nyer.** A felbontás haszna nem a párhuzamosság — hanem a **tiszta kontextus**.

Haladó Fejlesztő How-To Agentek & automatizálás

2026. szept. 13.

1
2
3

Kövess minket

Archívumok

Címkék

Célközönség

Mindenki Irodai dolgozó Marketinges Kreatív Vállalkozó Fejlesztő

Eszköz

OpenRouter Perplexity HeyGen ElevenLabs Suno Obsidian MCP n8n Ollama EYAS

Kategória

Alapok Biztonság & kockázat Szabályozás & politika Infrastruktúra & chipek Üzlet & befektetés Promptolás Modellek & piac Szövegírás & tartalom Kép & design Videó & hang Marketing & SEO Fejlesztés & kódolás Iroda & produktivitás Agentek & automatizálás Adat, RAG & saját AI Üzlet, jog & biztonság

Szint

Kezdő Középhaladó Haladó

Típus

How-To Magyarázat Összehasonlítás Eszközbemutató Recept Sablon Hibaelhárítás Esettanulmány Fogalomtár Hír

Egyebek

Odoo