Marcin Burda SIG·LAB
--:--:-- GitHub

AI ENGINEERING · AUTOMATYZACJA · LOKALNE MODELE LLM

Marcin Burda

Buduję narzędzia AI i automatyzacje, które pracują na realnych danych.

Od dziennych pipeline'ów danych po sieć neuronową trenowaną na żywo w tej stronie. Lokalnie, gdy mogę — przez API, gdy przynosi to realną korzyść. Poniżej działający kod, nie deklaracje.

Obejrzyj projekty Nawiąż kontakt

CH·02 / SYGNAŁ·LAB

Laboratorium: mała sieć, prawdziwy trening

To nie animacja. W tej sekcji działa minimalna sieć neuronowa (1–H–1, tanh) pisana od zera: forward pass, strata MSE, wsteczna propagacja i SGD — kilkadziesiąt linii TypeScript, zero bibliotek ML. Włącz trening i patrz, jak model dopasowuje się do funkcji celu… albo rozbiegnie, jeśli dasz mu za duży krok uczenia.

EPOKA 0 STRATA — LR 0,03 NEURONY 12 KROKI/S 0

PULT STEROWANIA

TRYB: SGD pełną partią (64 próbki) · tanh · inicjalizacja losowa. Zmiana neuronów inicjalizuje wagi od nowa.

CH·03 / PROJEKTY

Kod, który działa — nie makiety

Trzynaście publicznych repozytoriów: trzy flagowe projekty i dziesięć narzędzi warsztatowych. Linki prowadzą do kodu i działających dem — możesz wszystko sprawdzić sam.

AKTYWNY · DZIENNY CI

EV Radar

AGREGATOR OFERT EV · PYTHON · DANE

Problem. Ręczne śledzenie ofert leasingowych i poleasingowych aut elektrycznych w dziewięciu serwisach to praca, której nikt nie powinien wykonywać dwa razy.

Rozwiązanie. Codzienny skan 9 źródeł (publiczne API, __NEXT_DATA__, ng-state, indeks Algolia), deduplikacja po VIN, historia w SQLite — a w efekcie jeden samodzielny plik HTML: nowe oferty, obniżki i zniknięcia, cena na tle mediany rynku oraz szacowana deprecjacja z regresji. Źródła zabraniające skanowania w robots.txt są respektowane — zabezpieczeń nie omijam.

  • Python 3.12
  • mypy strict
  • ruff
  • SQLite
  • Jinja2
  • GitHub Actions
  • pytest
  • Telegram API

Kod na GitHubie Raport na żywo

OPUBLIKOWANY · PWA OFFLINE

Kalkulator Mierników

NARZĘDZIE EDUKACYJNE · ELEKTROTECHNIKA

Problem. Obliczenia z miernictwa — niepewności pomiarowe, II prawo Kirchhoffa, układy równań — powtarzane ręcznie na każdej lekcji.

Rozwiązanie. Aplikacja webowa bez backendu, która nie tylko liczy, ale pokazuje rozwiązanie krok po kroku: wskazania i błędy przyrządu, systemy liczbowe z pełnym zapisem metody, Kirchhoffa i metodę Cramera. Po instalacji działa offline dzięki service workerowi.

  • HTML/CSS/JS
  • bez frameworka
  • PWA
  • Service Worker
  • Web Manifest
  • GitHub Pages

Kod na GitHubie Otwórz aplikację

PROTOTYP · W ROZWOJU

MB Translator

APLIKACJA NATYWNA · SWIFT · AI SPEECH

Problem. Rozmowy głosowe PL↔EN bez wchodzenia botom w spotkanie — rozmówca ma po prostu słyszeć naturalny głos z mikrofonu.

Rozwiązanie. Natywna aplikacja menu-bar na macOS (Apple Silicon): mowa → tekst → tłumaczenie → mowa przez Azure Speech i ElevenLabs, klucze API w Keychain, audio przez wirtualne urządzenie. Build odtwarzalny z XcodeGen, testy jednostkowe. Uczciwie: pierwszy kamień milowy (M0) — kompilacja i kolejne etapy w toku.

  • Swift 6
  • macOS 14+
  • AVFoundation
  • Azure Speech
  • ElevenLabs
  • Keychain
  • XcodeGen

Kod na GitHubie

WARSZTAT · 10 PROJEKTÓW

Narzędzia zbudowane pod portfolio — każdy z testami, CI i tam, gdzie to ma sens, żywym demo

Matematyka pisana od zera, bez bibliotek-udajaczy: solver MNA, PCA, k-means, backprop MLP. Zwykły Python i TypeScript, zero zbędnych zależności.

Tokenometr

Kalkulator kosztów LLM: scenariusz użycia → miesięczny koszt per model i próg zwrotu sprzętu lokalnego.

● DemoKod

SIG·BENCH

Benchmark lokalnych LLM po polsku: jakość na 5 zadaniach, tok/s, latencja → jeden raport HTML.

● DemoKod

Prompt Arena

Pojedynek promptów A/B na endpointach OpenAI-compatible (Ollama, OpenRouter). BYOK, latencja, tokeny, eksport MD.

● DemoKod

Notatnik RAG

Lokalny RAG po polsku: notatki → indeks embeddingów → odpowiedzi z cytowaniami. Zero chmury, zero zależności.

Kod

AI Digest

Dzienny przegląd świata AI: Hacker News + arXiv → filtr słów kluczowych → raport publikowany automatycznie o 7:30.

● Demo (dzienny)Kod

Dyktator PL

Lokalne dyktowanie: whisper na Twoim sprzęcie + polskie komendy głosowe („kropka", „przecinek", „nowa linia") → tekst w schowku.

Kod

Asystent głosowy offline

„Siri bez chmury": whisper (STT) + Ollama (mózg, pamięć 20 wiadomości) + Piper (TTS). Zero wysyłanych nagrań.

Kod

Obwodomierz

Symulator obwodów DC: rysuj schemat na siatce, solver MNA pisany od zera liczy napięcia i prądy na żywo.

● DemoKod

Repo Doctor

Audyt własnych repozytoriów GitHub: oceny A–D, konkretne zalecenia, raport z prawdziwych danych.

● DemoKod

CH·04 / MOŻLIWOŚCI

Karta charakterystyki

Obszary, w których pracuję i rozwijam się — z dowodem zamiast deklaracji. Statusy to uczciwa samoocena: „w praktyce” oznacza kod w publicznym repozytorium, „eksploruję” oznacza, że wciąż się uczę.

ObszarW praktyceStatusDowód
AI engineering Integracje modeli przez API (mowa, tłumaczenie, synteza). Lokalne LLM w praktyce: benchmark, RAG z cytowaniami, asystent głosowy offline. rozwijam MB Translator, SIG·BENCH, Notatnik RAG
Automatyzacja Dzienne pipeline'y danych: scraping, harmonogramy CI, powiadomienia, raporty bez serwera. w praktyce EV Radar
Backend i dane Python, SQLite, odczyt danych SSR i publicznych API, analiza statystyczna, regresja. w praktyce EV Radar
Frontend i interakcje Semantyczny HTML/CSS/TS, PWA, Canvas 2D i WebGL, animacje bez bibliotek. w praktyce Kalkulator Mierników, ta strona
Algorytmy od zera Solver MNA, PCA, k-means, backprop MLP — bez bibliotek numerycznych, z testami jednostkowymi. w praktyce Obwodomierz, Mapa semantyczna, SIG·LAB wyżej
Narzędzia i jakość Git, GitHub Actions, mypy strict, ruff, pytest; agenty kodujące (Copilot, Claude Code) pod własnym review. w praktyce EV Radar, MB Translator
Systemy natywne Swift 6 na macOS, Keychain, wirtualne urządzenia audio, XcodeGen. eksploruję MB Translator

CH·05 / PROTOKÓŁ

Jak pracuję

  1. Kod ponad deklaracje

    Zanim napiszę o umiejętnościach, wrzucam działające repozytorium. Portfolio bez kodu to broszura.

  2. Mierz, nie zgaduj

    Niepewność pomiaru, mediana rynku, strata w każdej epoce — decyzje na liczbach, nie na wrażeniu.

  3. Iteruj publicznie

    Prototyp, testy, poprawka, commit. EV Radar ma dziś 9 źródeł, bo kiedyś miał jedno.

  4. Lokalnie, gdy się da

    Modele lokalne są darmowe i prywatne; API jest wygodniejsze i dokładniejsze. Wybór między nimi to decyzja kosztowa, nie kwestia mody.

  5. Koszt jest metryką

    Każde wywołanie API ma cenę. Projektowanie pod budżet to część inżynierii, nie dodatek.

  6. AI to narzędzie pracy

    Agenty kodujące przyspieszają ręce, ale review, testy i odpowiedzialność zostają na mnie.

CH·06 / POŁĄCZENIE

Nawiążmy połączenie

Masz projekt, w którym dane, automatyzacja albo AI mają zacząć realnie działać? Napisz — dobry stary e-mail wciąż działa najlepiej.