Home / Glossary
AI Coding Glossary
Key terms in AI-assisted development, explained clearly with practical context.
Agentic Coding
Agentic coding to podejście do tworzenia oprogramowania, w którym agent AI autonomicznie czyta Twój kod, pisze nowy kod, uruchamia polecenia i iteruje nad wynikami bez ręcznego kopiowania i wklejania. W przeciwieństwie do chatowego AI, agent działa bezpośrednio w Twoim środowisku deweloperskim, aby realizować wieloetapowe zadania.
Claude Code
Claude Code to oparty na terminalu agent AI do kodowania firmy Anthropic, działający bezpośrednio w Twoim środowisku deweloperskim. Czyta cały Twój projekt, pisze kod w wielu plikach jednocześnie, uruchamia polecenia powłoki, zarządza przepływami pracy git i autonomicznie iteruje nad błędami — wszystko z wiersza poleceń.
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) to otwarty standard stworzony przez Anthropic, który zapewnia uniwersalny sposób łączenia modeli AI z zewnętrznymi narzędziami, źródłami danych i API. Działa jak standaryzowany interfejs — niczym USB dla AI — dzięki czemu każde narzędzie kompatybilne z MCP może współpracować z dowolnym agentem AI obsługującym MCP.
CLAUDE.md
CLAUDE.md to plik konfiguracyjny w formacie Markdown umieszczany w katalogu głównym projektu, który dostarcza Claude Code trwałych, specyficznych dla projektu instrukcji. Informuje agenta o konwencjach kodowania, architekturze, typowych poleceniach i zasadach — działając jako forma długotrwałej pamięci stosowanej podczas każdej sesji w tym projekcie.
AI Pair Programming
AI pair programming to przepływ pracy deweloperskiej, w którym programista pracuje wspólnie z narzędziem AI, by pisać kod w czasie rzeczywistym. Programista zapewnia kierunek, kontekst i ocenę, podczas gdy AI wnosi sugestie kodu, wychwytuje błędy i obsługuje powtarzalne zadania implementacyjne.
Okno kontekstowe
Okno kontekstowe to maksymalna liczba tokenów (słów, znaków kodu i symboli), które model AI może przetworzyć w jednej interakcji. Definiuje górny limit ilości informacji — w tym prompt, kod i odpowiedź modelu — które AI może przechowywać jednocześnie w pamięci.
Agent kodowania
Agent kodowania to narzędzie zasilane przez AI, które może autonomicznie czytać pliki, pisać kod, wykonywać polecenia terminala i iterować nad wynikami, aby realizować zadania programistyczne. W przeciwieństwie do pasywnych narzędzi sugerujących kod, agent kodowania podejmuje niezależne działania w Twoim środowisku deweloperskim, aby osiągnąć wyznaczony cel.
Vibe Coding
Vibe coding to nieformalne podejście do tworzenia oprogramowania, w którym programista opisuje, czego chce, w języku naturalnym i pozwala narzędziu AI zająć się szczegółami implementacji. Zamiast pisać precyzyjne specyfikacje, programista komunikuje intencje przez swobodną rozmowę i iteruje na podstawie wyników.
Przegląd kodu przez AI
Przegląd kodu przez AI to proces wykorzystywania sztucznej inteligencji do automatycznej analizy kodu źródłowego pod kątem błędów, luk bezpieczeństwa, niespójności stylu i problemów z jakością. Recenzenci AI mogą badać pull requesty, sugerować ulepszenia i wychwytywać problemy, które recenzenci ludzcy mogą przeoczyć z powodu zmęczenia lub presji czasu.
Prompt engineering dla kodu
Prompt engineering dla kodu to praktyka tworzenia jasnych, precyzyjnych instrukcji, które pomagają narzędziom AI do kodowania tworzyć dokładne i trafne wyniki. Polega na konstruowaniu żądań z odpowiednim poziomem kontekstu, ograniczeń i przykładów, aby AI rozumiało zarówno to, czego chcesz, jak i to, w jaki sposób chcesz to osiągnąć.
Headless AI Agent
Headless AI agent to agent kodowania działający bez interfejsu zwróconego do człowieka ani interakcji w czasie rzeczywistym. Wykonuje zadania autonomicznie w procesach działających w tle, potokach CI/CD lub zaplanowanych zadaniach — czytając kod, wprowadzając zmiany, uruchamiając testy i raportując wyniki bez oczekiwania na dane wejściowe od człowieka na żadnym etapie.
Sub-agenty
Sub-agenty to równoległe procesy potomne wywoływane przez głównego agenta kodowania AI w celu jednoczesnego obsługiwania niezależnych części złożonego zadania. Zamiast przetwarzać wszystko sekwencyjnie, główny agent deleguje podzadania do wyspecjalizowanych agentów potomnych, które działają równolegle i raportują wyniki z powrotem do rodzica.
AI Code Completion
AI code completion is a feature in development tools that uses machine learning models to predict and suggest code as you type. It ranges from single-line autocomplete to multi-line function generation, analyzing the surrounding code context to offer relevant suggestions that match your intent and coding style.
Large Language Model (LLM)
A large language model (LLM) is a deep learning system with billions of parameters, trained on vast datasets of text and code to understand, generate, and reason about natural language and programming languages. LLMs like Claude, GPT-4, and Gemini are the foundation of modern AI coding tools.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Retrieval-augmented generation (RAG) is an AI architecture that improves the accuracy of language model responses by retrieving relevant information from external knowledge sources before generating an answer. Instead of relying solely on what the model memorized during training, RAG fetches up-to-date, domain-specific data and includes it in the model's context.
Tool Use
Tool use (also called tool calling) is the capability of a large language model to invoke external functions, APIs, or system commands as part of generating a response. Instead of being limited to producing text, a model with tool use can read files, run code, query databases, and interact with services—making it the foundation of agentic AI systems.
Function Calling
Function calling is an AI model capability where the model generates structured JSON arguments to invoke external functions instead of producing plain text. This enables LLMs to interact with APIs, databases, file systems, and other tools in a reliable, programmatic way—turning a conversational model into one that can take real-world actions.
System Prompt
A system prompt is a set of instructions provided to an AI model before the user's message that defines the model's behavior, persona, constraints, and capabilities. It acts as a configuration layer that shapes every response the model produces, without the user needing to repeat these instructions in each message.
Temperature
Temperature is a parameter in large language models that controls the randomness of the output. A temperature of 0 makes the model deterministic, always choosing the most probable next token. Higher temperatures (up to 1.0 or 2.0) increase randomness, making less probable tokens more likely to be selected. For coding tasks, lower temperatures generally produce more reliable, consistent code.
Token
A token is the fundamental unit of text that a large language model processes. Tokenization splits text into chunks—sometimes whole words, sometimes subwords, sometimes individual characters—that the model can work with. In English text, one token is roughly 3-4 characters or 0.75 words. In code, tokens map to keywords, operators, variable names, and whitespace.
Fine-Tuning
Fine-tuning is the process of further training a pre-trained large language model on a smaller, task-specific dataset to adapt its behavior for a particular use case. The model's weights are updated to specialize in a domain—such as a specific programming language, codebase, or output format—while retaining its general capabilities from pre-training.
Code Generation
AI code generation is the process of using artificial intelligence to produce source code from natural language descriptions, specifications, or existing code context. Modern code generation powered by LLMs can write entire functions, classes, tests, and even full applications from high-level instructions, across virtually any programming language.
AI Refactoring
AI refactoring is the use of artificial intelligence to automatically restructure, simplify, and improve existing source code without changing its external behavior. AI refactoring tools analyze code for complexity, duplication, poor naming, and anti-patterns, then apply transformations that make the code cleaner, more maintainable, and easier to understand.
AI Testing
AI testing is the application of artificial intelligence to software testing workflows—including generating unit tests, integration tests, and end-to-end tests from source code; identifying untested edge cases; analyzing test failures; and suggesting fixes. AI testing tools understand code semantics to write meaningful tests that go beyond basic coverage.
Multi-Modal AI
Multi-modal AI refers to artificial intelligence systems that can process, understand, and generate multiple types of data—text, images, audio, video, and code—within a single model. Unlike single-modal models that only handle text, multi-modal models can analyze a screenshot of a UI, read the associated code, and generate modifications based on both visual and textual understanding.
Chain-of-Thought
Chain-of-thought (CoT) prompting is a technique that encourages a large language model to break down complex problems into intermediate reasoning steps before producing a final answer. Instead of jumping to a conclusion, the model "thinks out loud," explaining each step of its logic. This significantly improves accuracy on tasks that require multi-step reasoning, including debugging, algorithm design, and code architecture decisions.
Few-Shot Prompting
Few-shot prompting is a technique where you include a small number of example input-output pairs in your prompt to demonstrate the pattern you want the AI to follow. By showing the model 2-5 examples of the desired behavior, it learns the format, style, and logic you expect—without any model training or fine-tuning. This is one of the most effective techniques for getting consistent, formatted output from LLMs.
Zero-Shot Prompting
Zero-shot prompting is a technique where you instruct an AI model to perform a task without providing any examples of the desired input-output format. You describe what you want in natural language, and the model relies entirely on its pre-trained knowledge to produce the output. It is the most natural way to interact with AI—just tell it what to do.
Embeddings
Embeddings are dense numerical vectors (arrays of floating-point numbers) that represent text, code, or other data in a high-dimensional space where semantically similar items are positioned close together. They enable AI systems to measure similarity between pieces of code, search codebases by meaning rather than keywords, and power retrieval-augmented generation (RAG) systems.
Vector Database
A vector database is a specialized database designed to store, index, and search high-dimensional embedding vectors efficiently. Unlike traditional databases that match exact values or keywords, vector databases find the most similar vectors to a query vector—enabling semantic search, recommendation systems, and the retrieval component of RAG (retrieval-augmented generation) architectures.
Technical Debt
Technical debt is the implied cost of future rework caused by choosing a quick, expedient solution now instead of a better approach that would take longer. Like financial debt, it accumulates interest: the longer it remains unaddressed, the more time and effort future changes require. Common sources include rushed features, skipped tests, outdated dependencies, and inconsistent architecture.