Kanał
27 materiałów · ostatnio 9 października 2026 · AI zagraniczne
Pokazuje różnicę między pojedynczym agentem w okienku czatu a aplikacją agentową zbudowaną wokół efektu biznesowego. Praktyczne wprowadzenie dla osób tworzących firmowe narzędzia z agentami AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Cztery praktyczne zastosowania modelu decyzyjnego Jev (20–200 razy szybszego i 40–1000 razy tańszego od LLM) w pracy z agentami kodującymi: zabezpieczenia, testy gier i przeglądarek, klasyfikacja zadań.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Historia rozmów z agentem programistycznym może ujawnić powtarzające się błędy i zbędne zużycie tokenów. Materiał przyda się osobom, które chcą na tej podstawie poprawiać reguły i narzędzia agenta.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jeśli limity Claude Code i Codex hamują Twoją pracę, sprawdź podział zadań między modele. Mocny model może planować i oceniać kod, a tańszy pisać go według planu.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jeśli budujesz automatyzacje lub agentów AI, Jev może przyspieszyć i potanić etapy wyboru oraz klasyfikacji. Najwięcej daje tam, gdzie decyzje trzeba podejmować często.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dla zespołów korzystających z osobistych asystentów AI: jak połączyć je ze wspólną bazą wiedzy, zachować kontrolę dostępu i poprawić wyszukiwanie.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Autor pokazuje umiejętność, dzięki której agent kodujący steruje całym ekranem przez zwykły terminal — bez ciężkich narzędzi computer use. Gotowy do wzięcia przepis dla osób automatyzujących pracę z Claude Code i Codexem.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny poradnik wdrożenia autonomicznej „fabryki oprogramowania” w chmurze, działającej 24/7 na GPT-6 Astra — od zgłoszenia na GitHubie do zweryfikowanego, scalonego kodu. Dla inżynierów delegujących pisanie kodu agentom.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jak wbudować bezpieczeństwo w kodowanie z agentami AI: zamiast agenta-recenzenta — deterministyczna bramka ze skanem SonarQube i pętlą napraw. Praktyczny wzorzec dla każdego, kto dopuszcza kod AI do produkcji.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Cole Medin zapowiada i udostępnia w wersji alfa otwartą fabrykę oprogramowania AI — z dokumentu PRD powstaje wdrożony kod bez człowieka. Materiał dla śledzących autonomię agentów kodujących.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jedenaście konkretnych rad, jak zwiększyć niezawodność agentów kodujących: od specyficznych poleceń, przez hooki zamiast reguł, po walidację jako system. Praktyka dla osób pracujących z Claude Code czy Codexem.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jak zamienić reguły, których agent kodujący i tak nie przestrzega, w deterministyczne hooki. Konkretny test „zdarzenie czy osąd” plus gotowe przykłady dla osób pracujących z Claude Code czy Codeksem.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Twórca BMAD tłumaczy, dlaczego wartość inżyniera przesuwa się na etap przed kodem i jak wdrażać agentów w zespole. Dla liderów technicznych i osób budujących własne workflow z agentami.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
DeepSeek otworzył własny harness agenta kodującego, w którym wszystko jest wtyczką — łącznie z pętlą agenta. Materiał dla osób rozważających wyjście poza Claude Code i Codex.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kompletny warsztat, jak przestawić cały cykl wytwarzania oprogramowania na pracę z agentami: warstwa AI w repo, pętla badaj–planuj–wdrażaj–waliduj, integracja z Jirą i CI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kompletny, dwupętlowy proces pracy z agentami kodującymi oparty na zestawie skilli: PRD, spec, tickety, priming, plan, implementacja. Dla osób, które już kodują z AI i chcą uporządkować workflow.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Baza wiedzy „drugiego mózgu” gnije, bo działa w trybie dopisywania. Autor pokazuje prostą regułę — rozdziel stan od zdarzeń — która realnie eliminuje przeterminowane dane.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczna interpretacja rady Borisa Cherny'ego o kasowaniu warstwy AI: ablację warto robić głównie na globalnych regułach, bo reguły konwencji nadal działają, a reguły „naprawiające myślenie” już nie.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jak zamienić cały kanał YouTube w przeszukiwalną bazę wiedzy w formacie OKF i wpiąć ją w swój drugi mózg. Dla osób budujących osobiste bazy wiedzy z agentami AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kimi K3 dorównuje Opus 4.8 przy dobrze opisanych zadaniach, ale zawodzi na realnej robocie — dla praktyków AI mieszających modele w workflow kodowania.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny poradnik dla programistów: jak bezpiecznie uruchamiać agenty kodujące w trybie „yolo”, izolując je w sandboksie Docker zamiast polegać na promptowych zabezpieczeniach.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Vercel wydał open-source'owy framework Eve, w którym agent AI to zwykły folder plików Markdown i TypeScript, ale z infrastrukturą produkcyjną. Dla inżynierów budujących agentów do wdrożenia.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Pokaz, jak open-source'owy Archon i platforma Higgsfield zamieniają agenta kodującego w fabrykę wideo marketingowych: kolejka produktów, walidacja obrazu przed renderem, praca równoległa. Dla twórców treści i inżynierów harnessów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Pydantic AI 2.0 wprowadza „capability" — jeden składalny klocek łączący instrukcje, narzędzia, hooki i ustawienia. Materiał dla osób budujących agentów produkcyjnych.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dlaczego markdownowa „druga mózg" świetna dla agenta osobistego nie nadaje się na produkcję i jak zbudować skalowalną warstwę kontekstu oraz pamięci agenta na bazie danych. Dla inżynierów wdrażających agentów dla wielu użytkowników.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Autor proponuje 5-stopniową skalę autonomii agentów kodujących i przekonuje, że sam od roku nie pisze kodu ręcznie – wartościowe dla devów budujących solidny system promptów/workflow wokół agenta, nie dla szukających gotowego przepisu.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Google standaryzuje popularny wzorzec 'LLM wiki' Karpathy'ego jako Open Knowledge Format – gotowy przepis (spec.md) do wklejenia agentowi, by budował lub refaktoryzował osobistą bazę wiedzy z jednolitymi metadanymi.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane