OpenSearch 3.x przyniósł dojrzałe wsparcie dla k-NN (k-Nearest Neighbors) i vector search – fundamentu wyszukiwania semantycznego. Zamiast dopasowania słów kluczowych („buty sportowe”), możesz teraz wyszukiwać po znaczeniu – klient wpisuje „coś do biegania w górach” i dostaje trafne produkty bez dopasowania słów kluczowych. Pokazuję jak zintegrować to z Magento 2 przez własny moduł, bez Adobe Commerce SaaS.
Przez lata diagnostyka wolnych zapytań SQL w Magento 2 wyglądała tak: slow query log, EXPLAIN, długie wpatrywanie się w plan zapytania. W 2026 mam nową warstwę: wklejam EXPLAIN output i schemat tabeli do LLM i dostaję sensowne sugestie indeksów i przepisania zapytania w kilka sekund. Nie zastępuje rozumienia SQL, ale dramatycznie przyspiesza cykl diagnoza-hipoteza-weryfikacja. Pokazuję workflow na realnym przykładzie z projektu Magento 2.
Podstawy Hyvä – szablony PHTML z Alpine.js, Tailwind, eventy przez CustomEvent – opisałem w 2024. Po kilku latach wdrożeń mam zebrany zestaw wzorców które powtarzają się w zaawansowanych projektach: kompozycja wielu komponentów Alpine.js, komunikacja między izolowanymi widgetami, lazy loading danych przez Magento REST API i wzorzec store’u dla globalnego stanu koszyka. Pokazuję te wzorce z kodem.
Service Contracts to fundament który odróżnia Magento 2 od poprzedniej wersji. Interfejsy z przestrzeni Api\, repositories, search criteria – w teorii czyste i eleganckie, w praktyce pełne pułapek które widzę regularnie w code review. Przez osiem lat zebrałem zestaw zasad których przestrzegam i antypatternów których unikam. Czas to zebrać w jedno miejsce.
Ostatni wpis roku 2025 i zarazem siódma rocznica bloga. Lipiec 2018 – grudzień 2025 to 120 wpisów i siedem lat zmian w ekosystemie PHP i Magento 2. W tym roku PHP 8.5 z pipe operatorem, Hyvä jako defacto standard dla nowych sklepów, AI tools które stały się częścią codziennego workflow każdego developera PHP, i rosnąca popularność headless Magento z Next.js. Podsumowanie bez marketingowego bałaganu.
Extension Attributes to jeden z najbardziej eleganckich mechanizmów Magento 2 który pozwala dodawać pola do istniejących encji (produkty, zamówienia, klienci) bez modyfikowania ich tabel ani klas. Zamiast tego deklarujesz atrybuty w XML, implementujesz plugin do ładowania i zapisywania danych, i Magento automatycznie dołącza je do odpowiedzi REST API i GraphQL. Pokazuję kompletną implementację krok po kroku.
Każdy developer Magento 2 zna ten problem: produkcyjna baza danych ma 50GB, czas importu 3 godziny, a po imporcie konfiguracja wskazuje na produkcyjne URL-e i tokeny. Pokazuję kompletny workflow: jak wyciągnąć użyteczny dump z produkcji, automatycznie oczyścić dane wrażliwe, zmienić konfigurację środowiskową i skrócić czas importu z godzin do minut.
Własny resolver GraphQL w Magento 2 to kilka plików konfiguracyjnych i klasa PHP – o tym pisałem już w 2020. Ale gdy resolver pojawia się w produkcji pod ruchem, zaczynają się prawdziwe problemy: N+1 queries przez zagnieżdżone pola, brak cache dla drogich operacji i trudne debugowanie. Pokazuję jak napisać resolver produkcyjnej jakości z batch loadingiem i granularnym cache.
Każda strona marketingowa Hyvä pokazuje PageSpeed 95+ vs Luma 40. Ale jak wygląda to w prawdziwym projekcie z kilkoma tysiącami produktów, kilkudziesięcioma modułami zewnętrznymi i realnym ruchem? Przeprowadziłem benchmark na identycznym projekcie Magento 2.4.8 z dwoma motywami – Luma i Hyvä – na tym samym serwerze, z tym samym stack’iem. Pokazuję liczby.
Setny wpis to dobry moment na retrospektywę. Blog zaczął się w lipcu 2018 – wtedy PHP 7.2 był świeży, Magento 2.3 dopiero wychodziło, Docker był „tym nowym narzędziem” a AI coding tools nie istniały. Przez ponad 6,5 roku zebrałem tu 100 wpisów o PHP, Magento 2, wzorcach projektowych i środowiskach deweloperskich. Dziś podsumowuję największe zmiany które faktycznie wpłynęły na moją codzienną pracę.