Książka kucharska dla deweloperów AI

Twój zespół właśnie zaadoptował narzędzia AI do kodowania i wszyscy zadają to samo pytanie: “Co właściwie mam wpisać w pole promptu?” Ta książka kucharska odpowiada na to pytanie z 500+ sprawdzonymi w boju, gotowymi do wklejenia promptami zorganizowanymi według stosu technologicznego. Bez teorii, bez zbędnych treści — tylko przepisy, które działają, kiedy wklejasz je do Cursor, Claude Code lub Codex.

Co wyniesiesz z tego poradnika

• Gotowe do wklejenia prompty dla każdego głównego frameworka i języka
• Przepisy, które działają we wszystkich trzech narzędziach z wariantami specyficznymi dla narzędzi tam, gdzie ma to znaczenie
• Prawdziwe scenariusze wyciągnięte z produkcyjnych baz kodu, nie zabawkowe przykłady
• Oczekiwane outputy, abyś wiedział, jak wygląda dobry rezultat

Jak przepisy są zbudowane

Każdy przepis w tej książce kucharskiej podąża za tym samym formatem:

1. Scenariusz — rzeczywisty problem, który rozwiązujesz
2. Prompt — dokładny tekst do wklejenia do twojego narzędzia, wewnątrz bloku Aside, aby się wyróżniał
3. Oczekiwany output — co AI powinno wyprodukować, abyś mógł zweryfikować jakość
4. Warianty narzędzi — Tabs pokazujące różnice między Cursor, Claude Code i Codex tam, gdzie przepływ pracy się różni

Notatka

Większość promptów działa identycznie we wszystkich trzech narzędziach. Używamy Tabs tylko wtedy, gdy przepływ pracy naprawdę się różni — na przykład, edycja inline w Cursor vs podejście terminal-first w Claude Code vs workflow multi-surface w Codex.

Kategorie przepisów

Przepisy frontendowe React, Vue, Nuxt, Angular, Next.js i wzorce mobilnego UI -- generowanie komponentów, zarządzanie stanem, optymalizacja wydajności

Przepisy backendowe Node.js, Python, Elixir, PHP, Java, Go, Rust, projektowanie API i serverless -- od CRUD do systemów rozproszonych

Rozwój mobilny Przepisy Expo, Flutter i React Native dla wieloplatformowych aplikacji mobilnych

Przepisy bazodanowe Tuning SQL, modelowanie NoSQL, wzorce ORM i strategie migracji z serwerami database MCP

Przepisy DevOps Docker, Kubernetes, pipeline CI/CD, infrastruktura jako kod i monitoring z asystą AI

Przepisy obsługi błędów Systematyczne debugowanie, logowanie produkcyjne i wzorce odzyskiwania po błędach

Szybki start — Twój pierwszy przepis

Wybierz swój stos i wklej prompt. Oto przedsmak tego, co oferuje każda sekcja:

Cursor

Otwórz tryb Agent za pomocą Cmd/Ctrl + I i wklej dowolny prompt przepisu. Cursor wykona edycje plików, uruchomi komendy terminala i będzie iterował, aż zadanie będzie ukończone. Użyj Cmd/Ctrl + K dla edycji inline pojedynczego pliku.

Claude Code

Uruchom claude w swoim terminalu i wklej prompt. Claude Code odczyta pliki twojego projektu, wykona polecenia shell i wprowadzi edycje w wielu plikach. Użyj najpierw /init, aby wygenerować CLAUDE.md z kontekstem projektu.

Codex

Użyj Codex CLI (codex), aplikacji Codex lub Codex wewnątrz twojego IDE. Wklej prompt w dowolnej powierzchni — Codex używa worktrees dla bezpiecznego równoległego wykonywania i integruje się z GitHub, Slack i Linear dla zautomatyzowanych workflow.

Wskazówka

Twój pierwszy przepis do wypróbowania właśnie teraz:

Przejrzyj strukturę mojego projektu i wygeneruj plik CLAUDE.md (lub .cursorrules, lub codex.md), który dokumentuje: stos technologiczny, kluczowe wzorce architektoniczne, konwencje testowania, zasady nazewnictwa plików i terminologię specyficzną dla domeny. Przeczytaj przynajmniej 10 plików źródłowych przed wygenerowaniem.

Wskazówki jak wycisnąć maksimum z przepisów

• Adaptuj, nie wklejaj ślepo. Zastąp szczegóły specyficzne dla technologii (nazwy baz danych, endpointy API) swoimi własnymi, ale zachowaj strukturę promptu nienaruszoną.
• Łącz przepisy razem. Przepis na backend API, po którym następuje przepis testowy, a następnie przepis Docker, daje ci kompletny pipeline funkcjonalności.
• Zacznij od modelu, który pasuje. Claude Opus 4.6 dla złożonych zadań wieloplikowych. Claude Sonnet 4.5 dla szybkich iteracji. Gemini 3 Pro, gdy potrzebujesz masywnego kontekstu. GPT-5.3-Codex dla workflow natywnych dla Codex.
• Używaj serwerów MCP dla kontekstu live. Serwery database MCP, Figma MCP, GitHub MCP — te dają AI rzeczywiste dane zamiast zgadywania.

Co dalej

Wybierz kategorię powyżej i zacznij gotować. Każdy przepis jest samodzielny — nie musisz czytać ich w kolejności. Jeśli jesteś nowy w rozwoju wspomaganym AI, zacznij od wzorców React lub wzorców Node.js dla najbardziej kompleksowych wprowadzeń.