XPU Sp. z o.o.
Software House
Tworzymy treści oparte o realne doświadczenia z projektów komercyjnych i R&D. Każdy artykuł zawiera przykłady, checklisty i praktyczne wnioski.
Nowości JVM, architektura backendu i praktyczne wzorce dla zespołów Java.
Praktyczny przewodnik migracji z Java 8/11 do Java 17+ dla zespołów R&D: strategia, pułapki, przykłady kodu i checklista wdrożeniowa.
Czytaj artykuł →Virtual Threads upraszczają współbieżność w Javie i pozwalają skalować aplikacje I/O-bound bez przeciążania wątków systemowych.
Czytaj artykuł →Praktyczne spojrzenie na native image, start-up time i koszty utrzymania w produkcji.
Czytaj artykuł →Porównanie decyzji technologicznych z perspektywy kosztu, zespołu i time-to-market.
Czytaj artykuł →Observability w Spring Boot to metryki, tracing i logi skorelowane tak, aby szybko diagnozować problemy produkcyjne.
Czytaj artykuł →Panama API umożliwia bezpieczną integrację Javy z bibliotekami natywnymi bez JNI, co otwiera nowe możliwości w obszarach wydajnościowych.
Czytaj artykuł →Integracje LLM w Spring AI: architektura, kontrola jakości i bezpieczeństwo danych.
Czytaj artykuł →Różnice w starcie, runtime i ekosystemie, gdy liczy się szybkość i stabilność.
Czytaj artykuł →Kiedy WebAssembly ma sens w projektach JVM i jak ocenić realny zwrot z inwestycji.
Czytaj artykuł →Skuteczny tuning JVM zaczyna się od redukcji alokacji i optymalizacji zapytań, a nie od agresywnych zmian GC.
Czytaj artykuł →AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie.
Python 3.13 – wydajność i nowe funkcje języka — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
Czytaj artykuł →AI Agents w Pythonie: architektura, tool calling, RAG i checklisty wdrożeniowe dla backendów.
Czytaj artykuł →AsyncIO w 2026 – czy wciąż ma sens? — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPython jako backend dla chatbotów — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuNajnowsze frameworki do web scrapingu w Pythonie — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPython vs Rust w data scraping — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPydantic v2 – co zmienił w walidacji danych — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPorównanie FastAPI i Django dla backendów AI: wydajność, architektura i scenariusze wdrożeń.
Czytaj artykuł →Python i WebAssembly — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPython w automatyzacji testów AI — AI, automatyzacja i nowoczesne backendy budowane w Pythonie. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuNowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django.
Nowości Django 5.x: async, bezpieczeństwo, ORM i checklisty migracyjne dla zespołów backendowych.
Czytaj artykuł →Django + HTMX – nowoczesny frontend bez Reacta — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuAsynchroniczne widoki w Django – realne zastosowania — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuDjango jako backend pod chatboty — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuBezpieczeństwo w Django 2026 – nowe zagrożenia — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuDjango REST Framework – alternatywy i trendy — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuOptymalizacja Django + PostgreSQL: ORM, indeksy, EXPLAIN i partycjonowanie przy dużych danych.
Czytaj artykuł →Multi-tenant apps w Django — Nowości, wydajność i bezpieczeństwo w projektach Django. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuDjango w serverless: architektura, cold start, bezpieczeństwo i checklisty wdrożeniowe.
Czytaj artykuł →Headless CMS w Django: architektura, bezpieczeństwo, API i checklisty wdrożeniowe.
Czytaj artykuł →Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje.
Groovy on Grails w praktyce: migracje, nowoczesne integracje i zastosowania w projektach enterprise.
Czytaj artykuł →Integracja Grails z mikroserwisami — Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuGroovy vs Kotlin – przyszłość JVM — Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuGrails + PostgreSQL – najlepsze praktyki — Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuStrategie, przykłady kodu, integracje i checklisty wdrożeniowe dla migracji enterprise.
Czytaj artykuł →Grails i AI – chatboty w Groovy — Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuWydajność aplikacji Grails po ostatnich aktualizacjach — Groovy on Grails w praktyce: migracje i nowoczesne integracje. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożen
W przygotowaniu
Chatboty AI bez kodowania
Twój chatbot uczy się z Twojej strony i dokumentów, odpowiadając na pytania klientów 24/7 od pierwszej minuty.
Wypróbuj chatinfo.pl →Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów.
Architektura widgetu, backend FastAPI, integracja LLM i checklisty bezpieczeństwa.
Czytaj artykuł →RODO, privacy by design i bezpieczne przetwarzanie danych w chatbotach.
Czytaj artykuł →Integracja chatbotów z Django / Spring Boot — Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuUX chatbotów – trendy 2026 — Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuModele lokalne, architektura offline i checklisty wdrożeniowe dla AI on-premise.
Czytaj artykuł →Personalizacja chatbotów dzięki AI — Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuChatbot jako narzędzie sprzedażowe — Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuOpen-source chatboty jako widget — Projektowanie i wdrażanie chatbotów jako skutecznych widgetów. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuTechniki pozyskiwania danych, skalowanie i aspekty prawne.
Mechanizmy anti-bot, aspekty prawne i etyczne pozyskiwanie danych.
Czytaj artykuł →Web scraping a prawo w 2026 — Techniki pozyskiwania danych, skalowanie i aspekty prawne. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuTechniki, narzędzia i architektura scrapingu SPA z uwzględnieniem skalowania i aspektów prawnych.
Czytaj artykuł →Headless browsers vs requests + BS4 — Techniki pozyskiwania danych, skalowanie i aspekty prawne. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuProdukcjny blueprint: async, kolejki, kontenery, monitoring i compliance.
Czytaj artykuł →Nowy trend w kodowaniu: szybkość, eksperymenty i jakość.
Nowy trend w kodowaniu: szybkość, eksperymenty i jakość. Vibe coding w praktyce.
Czytaj artykuł →Vibe coding + AI – jak wygląda kodowanie bez planu — Nowy trend w kodowaniu: szybkość, eksperymenty i jakość. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuCzy vibe coding obniża jakość kodu? — Nowy trend w kodowaniu: szybkość, eksperymenty i jakość. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPrzegląd narzędzi 2026: IDE, CLI, modele i workflow R&D.
Czytaj artykuł →Vibe coding w Pythonie vs Javie — Nowy trend w kodowaniu: szybkość, eksperymenty i jakość. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuBaza danych, wydajność i integracja z AI w 2026.
Planer, wydajność, pgvector i checklisty wdrożeniowe dla systemów AI.
Czytaj artykuł →JSONB vs klasyczne relacje – co wybrać? — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPostgreSQL jako baza dla chatbotów — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuFull-text search w PostgreSQL 2026 — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPostgreSQL i AI embeddings (pgvector) — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuReplikacja i high availability — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPostgreSQL w chmurze – trendy — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuIndeksy w PostgreSQL – nowe typy — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuPostgreSQL vs MongoDB w 2026 — Baza danych, wydajność i integracja z AI w 2026. Praktyka, przykłady i checklisty wdrożeniowe.
W przygotowaniuEXPLAIN ANALYZE, indeksy, partycjonowanie i vector search w praktyce.
Czytaj artykuł →