# Jak mierzymy

Canonical source: https://maguyva.ai/pl/methodology

License: text under [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/); code samples under [MIT-0](https://opensource.org/license/mit-0); the Maguyva name, logos, brand assets and other code are not covered. Details: [maguyva.ai/license](https://maguyva.ai/license).

Ta strona to dosłownie miejsce, w którym można przeczytać, na czym opierają się twierdzenia Maguyva dotyczące jakości i kosztów. Zawiera same fakty: co mierzymy, jak to oceniamy i czego nie udajemy, że zostało zaudytowane.

Ostatnia aktualizacja: 2026-10. Aktualne liczby są regenerowane na podstawie danych źródłowych; ta strona wyjaśnia model pomiaru. Podlinkowany zapis dowodów odróżnia wdrożone reguły fixture od niezweryfikowanych historycznych celów wyszukiwania.

- Kontrole na zestawach testowych
- Wymiary audytu języków
- Przejrzystość kosztów

> To jest tłumaczenie wspomagane przez AI, udostępnione dla Twojej wygody. Wersja oficjalna w języku angielskim jest jedyną wiążącą — każda umowa, którą zawierasz, rejestrując się, podlega tekstowi w języku angielskim. [Przeczytaj oficjalną wersję w języku angielskim](https://maguyva.ai/methodology)

**tl;dr**: Raportowanie jakości wykorzystuje klasyfikacje fixture i wielowymiarowe tablice audytu języków. Status GREEN na znanych fixture'ach nie oznacza niezależnie zweryfikowanej poprawnej ekstrakcji ani nie gwarantuje, że każdy włączony język spełnia te progi. Twierdzenia o kosztach to wyliczenia cen workspace i publiczna przejrzystość kosztów operacyjnych, a nie audyt konkurencyjny przeprowadzony przez stronę trzecią.

## 1. Dlaczego ta strona istnieje

Sceptyczni kupujący nie powinni musieć rozszyfrowywać tekstów marketingowych. Maguyva indeksuje repozytoria i przedstawia na całej witrynie deklaracje dotyczące precyzji, pokrycia językowego i kosztów. Potrzebny jest więc uczciwy opis metodologii i zakresu pomiarów: co potwierdzają zestawy testowe, co opiera się na ocenie, a co jest sposobem przedstawienia produktu, nie niezależną certyfikacją.

## 2. Co mierzymy

Jakość inteligencji kodu mierzymy przede wszystkim na poziomie silnika językowego — ekstrakcji symboli, relacji i grafów z kodu źródłowego — a nie na podstawie subiektywnych wyników „zadowolenia agenta”.

- Zestawy testowe dla poszczególnych języków: oczekiwane krawędzie i symbole, które handler musi poprawnie wyekstrahować
- Klasyfikacja dokładności fixture: GREEN wymaga precyzji ≥ 0,95, recall ≥ 0,99, F1 ≥ 0,97 i co najmniej 20 oczekiwanych krawędzi, z uwzględnieniem dodatkowych kontroli doboru i utrzymania fixture. Jest to reguła dla znanych przypadków testowych, nie oszacowanie ufności statystycznej ani stwierdzenie, że każdy włączony język ma status GREEN.
- Wymiary audytu języków: dokładność, integralność strukturalna, kompletność, jakość i wydajność na tablicy walidacyjnej
- Pętle korpusowe i punktowe kontrole: próbkowane krawędzie z rzeczywistych repozytoriów klasyfikowane według rubryki (poprawna, fałszywie pozytywna, błąd typu/zakresu/metadanych) — opisane w naszych wpisach na blogu o language-grind
- Flagi możliwości produktu: co serwer faktycznie oferuje (AST, analiza lokalnych zakresów, ekstrakcja grafu) — niezależnie od rozmiaru katalogu

**Ważne:** Weryfikacja opiera się na zestawach testowych, które sami napisaliśmy. ZIELONY wynik oznacza, że znane przypadki przechodzą testy. Nie oznacza to automatycznie, że każdy rzeczywisty idiom kodu zostanie poprawnie wyekstrahowany. To rozróżnienie jest celowe i jawne.

## 3. Zielone światło a niezależna weryfikacja

Tablica audytu języków wykorzystuje wiele osi, dzięki czemu pojedyncze zielone światło nie może być odczytywane jako „udowodniona perfekcja”. Kluczowe liczby na tablicy są zazwyczaj podzielone na:

- overall_green — brak regresji względem zestawów testowych opartych na własnych migawkach i powiązanych kontroli korpusu (warunek konieczny, ale niewystarczający)
- independently_verified — istnieje silny sygnał oceny, np. próbka kontrolna (obejmuje też języki, w których nadal wykryto błędy podczas oceny)
- verified_clean / zero błędów ocenionych na próbkowanych krawędziach — ściślejszy podzbiór ocenionych języków
- selekcja i weryfikacja / zaufanie do wzorców — czy same zestawy testowe są traktowane jako zaufane źródła oczekiwanych wyników
- flagi strukturalne — ekstrakcja grafu i możliwości AST nie są tożsame z samą przynależnością do katalogu

Liczba języków w materiałach marketingowych (na przykład „285+ języków”) to rozmiar katalogu: skonfigurowane języki i wpisy serwera. Rozmiar katalogu nie jest gwarancją jakości AST (SLA). Wolimy raportowanie warstwowe od pojedynczej, efektownej liczby. Aktualny stan produktu znajdziesz w sekcjach Zgodność i Przewodniki językowe; szczegółowy opis — we wpisie o rekurencyjnym samodoskonaleniu językowym na blogu.

## 4. Jakość wyszukiwania i pozyskiwania danych

Jakość wyszukiwania semantycznego jest multimodalna: tekst, AST, graf i embeddingi są łączone. Dokumentujemy celowe kompromisy inżynieryjne, zamiast twierdzić, że mamy niepokonane wyszukiwanie:

- Embeddingi wykorzystują komercyjną rodzinę modeli (voyage-4-large według stanu z wpisu na blogu z czerwca 2026 r.), wybraną na podstawie publicznych rankingów wyszukiwania w momencie podejmowania decyzji
- Wektory są kwantyzowane binarnie pod kątem przechowywania i kosztów; to celowy kompromis, w którym część precyzji wyszukiwania oddajemy w zamian za tańsze i szybsze wyszukiwanie Hamminga bez osobnej bazy wektorowej
- Routing intencji i wagi fuzji to zaprojektowane heurystyki. Propozycja z grudnia 2025 r. szacowała wyjściowy odsetek wyszukiwań bez wyników na około 15% i wyznaczała cel poniżej 5%; nie dostarczyliśmy zbioru zapytań ani raportu pomiarowego, który wykazywałby ten spadek. Zapis dowodów koryguje wcześniejsze twierdzenie o osiągniętej poprawie.
- Wpisy na blogu zawierają sekcje „co wciąż jest niedoskonałe” — niedoskonałe sygnały są częścią zapisu, a nie ukrywanymi przypisami

## 5. Twierdzenia dotyczące kosztów

Język dotyczący kosztów w Maguyva odnosi się do struktury cenowej i przejrzystości operacyjnej, a nie do formalnego badania TCO certyfikowanego przez stronę trzecią.

- Cennik workspace: rozliczany na podstawie liczby repozytoriów, zindeksowanych linii kodu i częstotliwości przebudowy — a nie za licencję dla człowieka czy agenta. Szczegóły znajdziesz w FAQ i opisach planów.
- Przykład cenowy porównuje 25 płatnych licencji w przykładowej cenie $19–$59 za użytkownika z Crew za $49/miesiąc. Oszczędności zależą od wielkości zespołu i alternatywnego produktu; nie jest to porównanie równoważnych funkcji ani niezależny benchmark konkurencyjny.
- Uczciwość kosztów operacyjnych: strona /team publikuje rzeczywisty miesięczny podział wydatków na oprogramowanie (subskrypcje, narzędzia MCP/search, koszty zależne od użycia). To przejrzystość na zasadzie „customer zero”, a nie audytowane sprawozdanie finansowe.
- Koszty embeddingów i infrastruktury to zaakceptowane koszty produktu (premium embeddingi, storage, przebudowy grafu). Ponosimy je celowo i mówimy o tym wprost we wpisie o voyage-4-large oraz w narracji cenowej.

## 6. Czego nie twierdzimy

Ta strona jest też listą nie-twierdzeń. Jeśli czegoś nie ma na tablicy pomiarowej, nie traktuj tonu marketingowego jako dowodu.

- Brak ogólnej gwarancji absolutnej precyzji dla każdego języka. Progi na zestawach testowych obowiązują dla każdego języka na znanych przypadkach; spodziewamy się pozostałych błędów w rzeczywistym kodzie i pracujemy nad ich usuwaniem.
- Brak twierdzenia, że overall_green oznacza produkcyjnie doskonałą ekstrakcję dla każdego idiomu w każdym repozytorium
- Brak certyfikatu zgodności strony trzeciej przedstawianego jako artefakt metodologiczny na tej stronie (patrz Bezpieczeństwo w kwestii faktów dotyczących obsługi danych, nie odznak zgodności)
- Brak niezależnego porównania wielu dostawców na wspólnych korpusach publikowanego jako stały ranking
- Dokładamy starań, aby wyniki wyszukiwania i analizy były poprawne, ale nie udzielamy gwarancji, zgodnie z Regulaminem — Maguyva nie zastępuje przeglądu kodu, testowania ani audytów bezpieczeństwa

## 7. Jak zweryfikować to samodzielnie

Zamierzony sposób działania kupującego to wciąż: zindeksuj repozytorium, które już znasz, zadaj jedno prawdziwe pytanie i sprawdź cytowania.

- Zacznij za darmo: małe, reprezentatywne repozytoria pierwszego dnia sprawdzają się lepiej niż indeks całej firmy
- Użyj narzędzi MCP (intelligent_search, find_symbol, dependency_search) i otwórz cytowane ścieżki
- Przeczytaj Jak to działa, aby poznać architekturę pobierania danych i wyszukiwania
- Przeczytaj Zgodność i Przewodniki językowe, aby poznać poziomy możliwości, a nie tylko rozmiar katalogu
- Przeczytaj Bezpieczeństwo i Prywatność w kwestii obsługi danych; ta strona ich nie zastępuje

- [Dowody i korekty dotyczące jakości wyszukiwania (po angielsku)](https://maguyva.ai/evidence/search-quality.md)
- [Dowody dotyczące jakości wyszukiwania (JSON, po angielsku)](https://maguyva.ai/evidence/search-quality.json)
- [Jak to działa](https://maguyva.ai/pl/docs/how-it-works)
- [Kompatybilność](https://maguyva.ai/pl/docs/compatibility)
- [Cennik](https://maguyva.ai/pl/pricing)
- [Zespół](https://maguyva.ai/pl/team)
- [Bezpieczeństwo](https://maguyva.ai/pl/security)
- [Prywatność](https://maguyva.ai/pl/privacy)
- [Status](https://maguyva.ai/pl/status)
- [Rekurencyjne samodoskonalenie językowe: szlifowanie inteligencji kodu w ~280 językach](https://maguyva.ai/pl/blog/autonomous-quality-loops-language-grind)
- [Dlaczego zaktualizowaliśmy wyszukiwanie kodu do voyage-4-large](https://maguyva.ai/pl/blog/upgrading-code-search-to-voyage-4-large)

Pytania dotyczące zakresu pomiaru lub twierdzenia, które wygląda na nieuzasadnione: [support@maguyva.ai](mailto:support@maguyva.ai)