Amit a projekteken tanulunk: architektúra, eszközök, csapdák, és az amit megoldottunk.
Az ügynököd havi LLM számlájának 60-80%-a elvész, ha nem cache-eled. 6 minta, valós előtte/utána számok, ezen a héten élesíthető.
A v2 átszervezte a listát aszerint, ahogy a csapatokat tényleg ütik. Mi mozgott, mi az új, és melyek az alapból szállított kontrolljaink.
A Stripe Tax kiszámolja az adót. A 'magyar ÁFA-megfelelő számla' rész a tied. Itt a teljes lánc, amit szállítunk.
A BRIN legenda. Aztán valaki random oszlopra teszi és megállapítja, hogy lassú. Mi a megfelelő alakon mértünk · itt az, ami valóban nyer.
A magyar piacon látott CSP-k vagy túl lazák, hogy számítsanak, vagy olyan szigorúak, hogy az oldal eltörik. Itt az, amit mi szállítunk · annotálva.
Két év RSC után végre stabil a szabály. Bemutatjuk, amit alkalmazunk · default szerver, négy konkrét trigger esetén promóció kliensre.
iOS opt in 2026 ra 38 százalék alá esett. Android 13+ on a permission prompt is bekerült. Itt a teljes magyar push playbook.
Konkrét számok, konkrét tapasztalat. SimplePay, Stripe, Barion, OTPay, Borgun, oldal mellett.
DORA január, NIS2 második hullám, MiCA átmenet vége, AI Act high risk, NAV Online Számla v3. Egy oldal, négy negyedév.
Egy agentic AI ami emailt küld és pénzt mozgat, az nem chatbot, hanem támadási felület. Itt a 4 rétegű minta.
32-58 százalékos dropoff a KYC ben. Mit befolyásol a szolgáltató választás, és mikor érdemes a gov.hu EID t használni helyettük.
OPC UA a gyártó rétegben szabvány, az ERP réteg felé legacy bridges van. A magyar üzemek hibrid valóságához egy konkrét stack.
GDPR audit és NAIH gyakorlat 2026 ban szigorúbb. On device aggregáció, anonim event ek, mit veszítesz, mit nyersz.
A magyar B2B SaaS piacon a 3 tier alaplogika nem mindig optimális. Mikor érdemes usage based be váltani, és mit hagyj el.
Production AI chatbot 14 napban realista. A POC nem 14 nap, az 1 nap. A hátralévő 13 a 'nem hülyül el' és a 'működik élesben' munka.
12 A/B teszt, mind futott magyar webshopon. Konkrét százalékos lift ek, és három teszt, amit ne csinálj.
Az on-device LLM-ek vegre produkcios feature-okra is alkalmasak. Hol nyer a Gemini Nano, hol az Apple Intelligence, es a magyar-nyelvi gap.
A Prisma lezartja a Rust-motort, a Drizzle 1.0-s. A dontes nem a teljesitmenyrol szol tobbe · a SQL tulajdonlasarol.
A Bun 1.2 vegre unalmas produkcioban. Mit futtatunk rajta, mit nem, es a cutover-checklist.
A prompt caching a legnagyobb LLM-költségvágási lehetőség 2026-ban. 4 minta, valódi megtakarítás-számok, 2 gotcha.
Egy mondat is elég. Magyarul vagy angolul.