Tempo Labs obiecuje, że zespół zbuduje aplikację w React wielokrotnie szybciej. Wyjaśniamy, jak narzędzie działa po przejściu z przeglądarki na desktop, skąd bierze się przyspieszenie, ile kosztuje i kiedy lepiej wybrać coś innego.
CEO
03 wrz 2026
W 2026 roku Tempo mocno zmieniło kształt. Z przeglądarkowego kreatora, w którym aplikacja powstawała z opisu w czacie, stało się aplikacją desktopową dla zespołów produktowych. Pracuje na repozytorium firmy, czyli w miejscu, gdzie przechowywany jest kod razem z historią wszystkich zmian. Samo pisanie kodu zleca agentom AI. Wiele recenzji w sieci opisuje jeszcze starą wersję, więc łatwo trafić na porównania narzędzia, które w tej postaci już nie istnieje.
Poniżej wyjaśniamy, skąd w Tempo bierze się przyspieszenie, jak wygląda praca na konkretnym przykładzie, ile to kosztuje i kiedy narzędzie nie ma sensu. Patrzymy na nie oczami software house'u, który buduje aplikacje webowe w React i Next.js i na co dzień sprawdza, gdzie AI rzeczywiście skraca pracę, a gdzie tylko odkłada ją na później.
Tempo Labs to startup z programu Y Combinator (edycja z lata 2023 roku). Pierwszym produktem był wizualny edytor: interfejs aplikacji dało się układać jak w programie graficznym, a zmiany od razu trafiały do kodu. Edytor działał na komponentach biblioteki React do budowy interfejsów. Komponent to wielokrotnie używany element ekranu, na przykład przycisk, formularz albo tabela z danymi. W marcu 2025 roku firma pokazała drugą wersję, już jako przeglądarkowe środowisko z AI. Aplikację opisywało się w czacie, a narzędzie przygotowywało dokument wymagań, diagram ścieżek użytkownika i kod. Doszła wtyczka do Figmy, szablony z płatnościami Stripe i bazą danych Supabase oraz obsługa aplikacji mobilnych w React Native. Tempo konkurowało wtedy bezpośrednio z Lovable i Bolt, czyli kreatorami, które budują aplikację z samego promptu. Potem przyszedł zwrot. W dokumentacji zespół Tempo przyznaje, że nie był w stanie rozwijać Tempo za pomocą Tempo: jego inżynierowie mniej więcej w 70% przypadków sięgali po inne narzędzia, takie jak edytor kodu Cursor. Firma przebudowała więc produkt w aplikację desktopową, która uruchamia projekt na komputerze użytkownika. Przeglądarkowy edytor wygasiła 14 czerwca 2026 roku.
Dziś Tempo przedstawia się jako „fabryka oprogramowania AI dla zespołów produktowych”, która zamienia opinie klientów, zgłoszenia i wymagania w sprawdzone pull requesty. Pull request to propozycja zmiany w kodzie, którą ktoś z zespołu ogląda i akceptuje, zanim trafi ona do głównej wersji aplikacji. Kod piszą agenci: Tempo pozwala podłączyć agenta programistycznego Claude Code od Anthropic, Codex od OpenAI albo modele udostępniane przez samo Tempo. Dla firmy oznacza to jedno. Tempo nie jest już miejscem, w którym osoba bez programisty sama wyklika aplikację. To warstwa organizująca pracę zespołu, który ma repozytorium, co najmniej jednego programistę i zwyczaj przeglądania kodu przed wdrożeniem.
Stan na wrzesień 2026 roku
Opis dotyczy aplikacji desktopowej Tempo w wersjach z sierpnia i września 2026 roku. Produkt zmienia się co kilka dni, dlatego ceny i szczegóły funkcji przed decyzją sprawdź w aktualnej dokumentacji Tempo.
W typowym projekcie sporo czasu ginie nie na pisaniu kodu, tylko na przekazywaniu pracy między ludźmi. Analityk spisuje wymagania w jednym narzędziu, projektant rysuje w drugim, zadania żyją w trzecim. Programista składa to w całość i dopytuje o szczegóły, które zgubiły się po drodze. Tempo skraca te przejścia, bo dokumenty, projekty ekranów, zadania i rozmowy z agentami są powiązane z tym samym kodem. Pracuje się w nim w pięciu obszarach.
W zakładce Docs powstają dokumenty wymagań produktowych (PRD, product requirements document), specyfikacje techniczne i notatki z decyzji. Dokument można podpiąć do sesji z agentem, który wczytuje go jako kontekst, więc nie trzeba mu za każdym razem tłumaczyć założeń od nowa. Tempo ma też wbudowanego asystenta, który prowadzi krok po kroku przez pisanie PRD, od celów po historyjki użytkownika.
Agent pracuje dokładnie na tym, co dostał. Z naszej perspektywy dobrze spisana specyfikacja wymagań przyspiesza tu więcej niż wybór modelu, bo niedopowiedzenia w dokumencie wracają potem jako poprawki w kodzie.
Canvas wygląda jak edytor graficzny Figma: nieskończona plansza z ramkami, którą można przesuwać i przybliżać. Każda ramka to jednak działający ekran albo komponent z prawdziwej aplikacji, a nie obrazek. Zmiana koloru czy odstępu w panelu stylów zapisuje się od razu w plikach źródłowych. Projekty z Figmy da się wkleić jako edytowalne widoki, więc makiety nie trzeba przerysowywać w kodzie od zera.
Najwięcej zyskują zespoły, które mają spójny design system, czyli wspólny zestaw komponentów i zasad ich używania. Projektant i agent składają wtedy ekrany z gotowych klocków. Bez niego AI chętnie produkuje piąty wariant tego samego przycisku.
Issues to tablica zadań w stylu kanban z kolumnami od „Backlog” do „Done”. Karta może być powiązana z gałęzią kodu, dokumentem, projektem na Canvas i pull requestem, a znacznik przy niej pokazuje, czy powiązana zmiana czeka, została scalona albo nie przeszła automatycznych testów. Kartę da się przypisać agentowi. Agent zakłada osobną kopię roboczą kodu, czyta podpięte dokumenty, wprowadza zmiany, otwiera pull request i przesuwa kartę do kolumny „In Review”. Agenci w Tempo działają jak stałe instrukcje podpięte pod wyzwalacz. Mogą ruszyć po przypisaniu zadania, po wiadomości na Slacku, po zdarzeniu w GitHubie albo o ustalonej godzinie. Tempo ma gotowe szablony do naprawiania błędów, porządkowania zgłoszeń od klientów, przeglądu pull requestów i przygotowania wydania. Nowego agenta trzeba świadomie włączyć, a działa on z uprawnieniami osoby, która go skonfigurowała, na jej komputerze. Tablicę można też połączyć z Linear, popularnym narzędziem do zarządzania zadaniami.
Chat to rozmowa z Claude albo z narzędziem Codex od OpenAI, ale każda sesja działa w osobnym git worktree. To oddzielna kopia robocza repozytorium z własną gałęzią. Jeśli wynik się nie podoba, kopię się wyrzuca, a główna wersja kodu zostaje nietknięta. Kilku agentów może więc jednocześnie budować różne funkcje w tym samym projekcie i nie wchodzić sobie w drogę.
Przed zmianami agent może pokazać plan, który człowiek zatwierdza albo poprawia. Gotową pracę scala się z główną gałęzią albo wystawia jako pull request do przeglądu.
Weźmy firmę dystrybucyjną, która ma aplikację dla klientów napisaną we frameworku Next.js, opartym na React. Chce dodać panel, w którym klienci B2B sprawdzą status zamówień i pobiorą faktury. Dane o zamówieniach system magazynowy udostępnia już przez API, czyli interfejs, przez który programy wymieniają między sobą dane. Menedżerka produktu spisuje w Docs, kto będzie korzystał z panelu, jakie statusy zamówień istnieją i czego panel na razie nie robi, na przykład nie pozwala zmieniać zamówień. Projektantka wkleja z Figmy dwa ekrany: listę zamówień i szczegóły zamówienia. Na Canvas widzi je od razu na danych testowych i poprawia odstępy w tabeli, zanim ktokolwiek napisze linijkę logiki. Programista dzieli pracę na karty w Issues: lista zamówień z filtrowaniem, widok szczegółów, pobieranie faktury w PDF, uprawnienia. Dwie pierwsze przypisuje agentowi, bo to powtarzalna praca na gotowych komponentach. Uprawnienia bierze na siebie. Decyzja o tym, kto w firmie klienta widzi które faktury, to logika biznesowa i odpowiedzialność, której nie oddaje się automatowi.
Agent pracuje w dwóch osobnych kopiach kodu i otwiera dwa pull requesty. Programista czyta zmiany, prosi o poprawki, a automatyczne testy i wdrożenia CI/CD sprawdzają, czy nic się nie zepsuło. Menedżerka dostaje z Canvas link do podglądu gałęzi i klika po panelu, zanim cokolwiek trafi do klientów.
W tym scenariuszu Tempo najbardziej skraca drogę od makiety do działającego ekranu. Znika etap „projektant rysuje, programista przerysowuje”, a proste ekrany powstają równolegle. Nie skraca za to rozmowy o uprawnieniach ani uzgodnień z zespołem, który odpowiada za system magazynowy.
Dla Tempo przekłada się to na prostą regułę. Przyspieszenie jest największe tam, gdzie praca jest dobrze opisana i powtarzalna: nowe ekrany, formularze, panele administracyjne, poprawki interfejsu, pierwsza wersja produktu (MVP) do testów z użytkownikami. Jest mniejsze przy złożonej logice biznesowej, integracjach z innymi systemami i pracy w dużym, starym kodzie. Każdy fragment wygenerowany przez agenta ktoś musi przeczytać. Jeśli przegląd kodu (code review) już dziś jest wąskim gardłem, agenci tylko wydłużą kolejkę.
Kod scalany bez czytania przyspiesza pierwszy miesiąc, a w kolejnych wraca jako dług technologiczny, którego nikt w zespole nie rozumie.
Tempo jest narzędziem dla określonego typu zespołu i projektu. W kilku sytuacjach lepiej wybrać coś innego:
Najczęściej o sensie wdrożenia decydują dwie rzeczy: technologia, w której jest napisana aplikacja, i to, czy w zespole jest ktoś, kto będzie odpowiadał za przegląd tego, co piszą agenci.
Model rozliczeń zmieniał się razem z produktem. W marcu 2026 roku w wersji przeglądarkowej plan Pro kosztował 30 USD miesięcznie i obejmował 150 wiadomości do AI. Po przejściu na desktop Tempo rozlicza się kwotowo: miesięczna opłata za plan jest jednocześnie budżetem na korzystanie z modeli, a gdy się skończy, można go doładować. Firma deklaruje w dokumentacji, że nalicza koszty modeli bez własnej marży. Ostrzega też, że najmocniejsze modele przy trudnych zadaniach zużywają budżet bardzo szybko, więc w planach poniżej 100 USD zaleca modele ze średniej półki. Z modeli udostępnianych przez Tempo nie trzeba korzystać. Jeśli firma płaci już za subskrypcję Claude albo ChatGPT lub za dostęp przez API, można podłączyć to konto. Do pierwszych testów wystarcza darmowy poziom z tańszym modelem i limitem wydatków.
Największą pozycją i tak pozostaje czas ludzi: pisanie specyfikacji, przegląd pull requestów, testy i poprawki. Zwrot z takiego narzędzia widać więc nie w liczbie wygenerowanych linijek, tylko w tym, o ile szybciej nowa funkcja trafia do klientów, czyli w czasie wejścia na rynek.
Sam koszt narzędzi na osobę mieści się w szerokich widełkach: od zera przy testach na darmowym poziomie do kilkuset dolarów miesięcznie przy intensywnej pracy agentów na najmocniejszych modelach. Zależy od liczby osób, które uruchamiają agentów, wybranego modelu i długości zleconych zadań. Hosting aplikacji, baza danych, monitoring i testy automatyczne to osobne pozycje, niezależne od Tempo.
Kod zostaje w repozytorium firmy, a projekt działa lokalnie, na komputerach zespołu. Widoki z Canvas są zwykłymi plikami w repozytorium, więc wersjonują się razem z resztą aplikacji. To dobra wiadomość dla kogoś, kto boi się uzależnienia od jednego dostawcy. Druga strona wygląda mniej różowo. Agent, żeby pracować, wysyła fragmenty kodu i dokumentów do dostawcy modelu, czyli najczęściej do Anthropic albo OpenAI. Warunki przetwarzania tych danych różnią się między planami dla osób prywatnych, planami firmowymi i dostępem przez API, więc trzeba je sprawdzić dla konta, którego faktycznie używacie.
Osobną sprawą jest regulamin samego Tempo w wersji z 8 maja 2026 roku. Pozwala on Tempo zbierać i analizować dane o użyciu oraz treści klienta, w tym udostępniony kod, i przekazywać je podwykonawcom oraz zewnętrznym dostawcom, także po to, by ulepszać i trenować funkcje produktu. W regulaminie nie znaleźliśmy możliwości rezygnacji z tego zapisu. Jeśli pracujecie na kodzie klienta objętym umową o poufności, ten fragment powinien przejrzeć prawnik.
Agenci działają z uprawnieniami osoby, która je uruchomiła. Jeśli ta osoba może scalać zmiany do głównej gałęzi w GitHubie albo pisać na każdym kanale na Slacku, agent też może. Główną gałąź warto zabezpieczyć tak, żeby każda zmiana wymagała akceptacji człowieka, a agentom nie dawać dostępu do haseł ani środowiska produkcyjnego. Kod napisany przez AI przechodzi te same testy i ten sam audyt bezpieczeństwa aplikacji co kod pisany ręcznie.
Trzeba też pamiętać, że to młody produkt. W sierpniu i wrześniu 2026 roku nowe wersje aplikacji pojawiały się co kilka dni, a przejście z przeglądarki na desktop odbyło się z wyznaczonym terminem, do którego użytkownicy musieli przenieść projekty. Kierunek rozwoju może się jeszcze zmienić. Proces zespołu lepiej więc oprzeć na Gicie i standardowym kodzie React niż na funkcjach, które istnieją tylko w Tempo.
Najgorszy scenariusz to „zainstalujmy i zobaczymy”. Po miesiącu każdy ma inne wrażenia i nikt nie wie, czy było szybciej. Lepiej potraktować start jak mały eksperyment:
Gdy produkt dopiero powstaje, zacznijcie od ustalenia, co ma robić pierwsza wersja i dla kogo. Narzędzie wybiera się na końcu. Pomagamy w tym na warsztatach product discovery, na których razem z zespołem klienta ustalamy zakres pierwszej wersji, zanim ktokolwiek zacznie pisać kod.
FAQ
Blog
Cursor AI to nowoczesne narzędzie, które wykorzystuje algorytmy AI do wspomagania programistów na każdym etapie pracy – od pisania kodu, przez jego optymalizację, aż po debugowanie. Dzięki zaawansowanemu autouzupełnianiu i generowaniu kodu na podstawie opisu w języku naturalnym, Cursor AI pozwala znacząco zwiększyć produktywność i ograniczyć liczbę błędów.
Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w świat programowania, oferując nowe sposoby pracy z kodem. Jednym z najbardziej obiecujących narzędzi w tym obszarze jest OpenAI Codex CLI - interfejs wiersza poleceń, który pozwala tworzyć, analizować i modyfikować kod przy pomocy języka naturalnego.
Agenci kodowania AI zmieniają sposób, w jaki programiści pracują na co dzień, a rynek tych narzędzi rozwija się w zawrotnym tempie. Jednym z najgłośniejszych graczy ostatnich miesięcy jest OpenCode, open-source'owa alternatywa dla Claude Code od Anthropic, która w krótkim czasie zgromadziła wokół siebie ogromną społeczność deweloperów.
Jeszcze kilka lat temu droga od pomysłu na aplikację do czegoś, co można kliknąć, prowadziła przez makiety, wycenę i kilka miesięcy pracy zespołu. Dziś pojawiła się kategoria narzędzi, które skracają ten dystans do jednej rozmowy: opisujesz, co ma powstać, a system generuje gotowy interfejs, logikę i kod. Fenado jest jednym z takich narzędzi i celuje w konkretną grupę, czyli founderów oraz małe zespoły, które chcą wypuścić produkt bez budowania działu IT.
MVP, czyli Minimum Viable Product, to pojęcie, które staje się coraz bardziej popularne w branży IT. Oznacza ono najprostszą i najbardziej podstawową wersję produktu, która jest gotowa do udostępnienia na rynku. MVP jest szczególnie ważne, ponieważ pozwala na szybkie i efektywne sprawdzenie pomysłu i uzyskanie feedbacku od potencjalnych klientów.
CI/CD to skrót od Continuous Integration i Continuous Delivery, czyli procesów ciągłej integracji i ciągłego dostarczania. Jest to metoda zarządzania projektem oprogramowania, która polega na ciągłym i automatycznym sprawdzaniu, testowaniu i wdrażaniu kodu do produkcji.
