O czym jest ten film
- Bezpośrednie zestawienie dwóch nowych asystentów-agentów — OpenAI Dots i Meta Muse — pod kątem funkcji, działania, wrażeń z użytkowania, cen i kierunku rozwoju.
- Muse błyskawicznie wskoczyła na pierwsze miejsce w App Store; Dots robią wrażenie produktu spiętego na szybko — premiera na Dev Day zakończyła się nieudanym demo na żywo.
- Obie usługi to agenci działający w chmurze na stałe: mają harmonogramy, własny komputer, potrafią uruchamiać skrypty, łączyć się z API bez natywnych złączy i tworzyć dokumenty, prezentacje oraz interaktywne panele.
- Modele: Dots napędza GPT-6 Astra (mocniejsza, znacznie lepsza w kodzie), Muse — Spark 1.3 (odrobinę szybsza, w pracy intelektualnej całkiem wystarczająca).
- Pamięć: Dots startują od pamięci ChatGPT (ryzyko nieaktualnych faktów), Muse daje jawnie edytowalne pliki pamięci i „duszy”.
- Komunikacja: Dots podpinają się do Slacka w kilka kliknięć, także dla całego zespołu; Muse mają natywny WhatsApp oraz czaty boczne do osobnych tematów.
- Cennik: Muse jest darmowa do 100 milionów tokenów tygodniowo; w Dots budowa pierwszego agenta wymaga płatnej subskrypcji.
- Interfejs Muse wyraźnie wygrywa: zatwierdzenia, harmonogram, „bicie serca” co pół godziny, cele, pomysły, spersonalizowany feed i artefakty — łącznie z generowanymi podcastami; Dots mają za to rozmowę głosową.
- Dots są niedopracowane: zarządzanie zaplanowanymi zadaniami wymaga wychodzenia poza aplikację, obietnice dotyczące wątków Codexa nie są spełniane, a agent myli się co do własnych możliwości.
- Werdykt autora: sam wybiera Dots, bo żyje w Codexie i Claude Code; laikom poleciłby Muse. Prognoza: Muse, Grokbot i Dots będą się upodabniać, a różnicować je będą integracje, model i cena.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Zacznij od pytania o ekosystem, nie o funkcje
Na czym polega: Dots mają sens, jeśli dzień spędzasz w ChatGPT i Codexie — agent od razu zna twój kontekst. Muse lepiej wtapia się w świat Mety: Instagram, Facebook, Marketplace.
Jak stosować: Zanim zaczniesz porównywać tabele funkcji, wypisz narzędzia, w których faktycznie pracujesz, i wybierz tego agenta, który już mówi językiem twojego środowiska.
Na co uważać: Ekosystem bywa też pułapką — decyzja często zamyka cię w jednej subskrypcji na wiele miesięcy.
2.Muse przetestujesz za darmo, Dots tylko za pieniądze
Na czym polega: Muse daje darmowy limit 100 mln tokenów tygodniowo; w Dots budowa pierwszego agenta wymaga płatnego planu. Na razie zużycie Dots nie jest wliczane w limity subskrypcji, ale to raczej stan przejściowy.
Jak stosować: Jeśli dopiero sprawdzasz, czy agent-asystent jest ci w ogóle potrzebny, zacznij od Muse — koszt oceny wynosi zero.
Na co uważać: Darmowe limity bywają zaostrzane po starcie produktu; traktuj je jako okres próbny, a nie stały model pracy.
3.Edytowalna pamięć to realna przewaga Muse
Na czym polega: W Muse zakładka „Tożsamość” udostępnia plik pamięci (fakty, preferencje, zobowiązania) i plik „duszy” (osobowość) — wszystko widać i da się ręcznie poprawić. W Dots pamięć pozostaje nieprzejrzysta.
Jak stosować: Na starcie potraktuj plik pamięci jak notes: wykreśl błędne fakty, dopisz bieżące priorytety. To najszybszy sposób uczenia asystenta.
Na co uważać: Ręczna edycja to też odpowiedzialność — wpisany przez pomyłkę błąd agent będzie potem powielał.
4.Dziedziczenie pamięci ChatGPT bywa balastem
Na czym polega: Dots startują z całą pamięcią ChatGPT — u autora wygrzebały nieaktualne informacje o jego firmie i narzędziach, a dopiero z czasem budują własny kontekst.
Jak stosować: Podłącz agentowi lokalne pliki i pamięć Codexa, żeby pracował na świeżym obrazie twoich zadań, a nie na archiwum.
Na co uważać: Stare fakty mogą długo „wisieć” w pamięci i psuć odpowiedzi — od czasu do czasu sprawdzaj, co agent „wie” o tobie.
5.Dopasuj model do zadania: Astra do kodu, Spark do organizacji dnia
Na czym polega: GPT-6 Astra (Dots) jest inteligentniejsza i znacznie lepsza w programowaniu; Muse Spark 1.3 jest trochę szybsza i w pracy intelektualnej — dokumenty, maile, rutyna — radzi sobie przyzwoicie.
Jak stosować: Automatyzacje, skrypty i panele buduj z Astrą/Dots. Do pilnowania zadań, maili, przypomnień i zespołu Spark/Muse w zupełności wystarczy.
Na co uważać: Wyniki testów nie przekładają się wprost na codzienną wygodę — szybkość działania i interfejs też mają znaczenie.
6.Slack kontra WhatsApp: wybierz kanał, nie aplikację
Na czym polega: Dots podpinają się do Slacka w trzy kliknięcia, również na kanałach zespołu — współpracownicy mogą sami delegować zadania. Muse mają natywny WhatsApp (w samej aplikacji tylko podgląd rozmowy).
Jak stosować: Pracujesz z zespołem — postaw na Dots na Slacku: zlecenie idzie z kanału, wynik wraca do wątku. Komunikujesz się głównie prywatnie — Muse na WhatsAppie.
Na co uważać: Agent podpięty do komunikatora zespołowego potrzebuje jasnych reguł: co może wykonać sam, a co wymaga zatwierdzenia.
7.Nie wiesz, od czego zacząć z AI? Muse podpowie
Na czym polega: Muse mają zakładki celów (sen, zdrowie, relacje, kariera, zainteresowania), gotowych pomysłów i personalizowany feed, z którego da się od razu zlecić zadanie. Mechanizm „bicia serca” co pół godziny sam przegląda pocztę i Dokumenty Google i przypomina o możliwościach.
Jak stosować: Ustal dwa–trzy cele i pozwól Muse proponować automatyzacje — to dobry trening „myślenia agentami” dla początkujących.
Na co uważać: Podpowiedzi to nie gotowe procesy — każdy przepływ trzeba doprecyzować i wypróbować, zanim zadziała na stałe.
8.Podcast jako format digestu — niedoceniana funkcja
Na czym polega: Muse tworzą artefakty: dokumenty, panele, obrazy, wideo i podcasty — na przykład trzeciominutowe poranne podsumowanie feedu technologicznego albo cotygodniowe audio o dokonaniach zespołu.
Jak stosować: Zamień powtarzalne przeglądy (newsy, raporty tygodniowe, logi treningów) w automatycznie generowany, cykliczny podcast.
Na co uważać: Materiał składany z feedu dziedziczy jego błędy — zweryfikuj fakty, zanim udostępnisz odcinek dalej.
9.Agent, który nie zna samego siebie, psuje zaufanie
Na czym polega: Dots potrafią błędnie opisywać własne funkcje: wskazywać nieistniejące menu, obiecywać zarządzanie wątkami Codexa, którego w praktyce nie ma; planowane zadania edytuje się poza interfejsem Dots.
Jak stosować: Każdą deklarację agenta sprawdź w czynie: niech pokaże, gdzie funkcja się znajduje, i wykona próbne zadanie. Zaufanie buduj na testach, nie na obietnicach.
Na co uważać: Halucynacje o własnych możliwościach łatwo prowadzą do zbudowania procesu na funkcji, która nie istnieje.
10.Rynek zmierza do zbieżności — nie przywiązuj się do pojedynczych funkcji
Na czym polega: Autor przewiduje, że Muse, Grokbot i Dots będą sobie przejmować rozwiązania (zakładka pomysłów, artefakty, „spaces”) i funkcjonalnie się upodobnią. Różnicować zostaną natywne integracje, model i cena.
Jak stosować: Wybieraj narzędzie po fundamentach — integracjach, modelu, kosztach — a nie po jednej atrakcyjnej funkcji, bo ta może stracić wyjątkowość w ciągu kwartału.
Na co uważać: Przenosiny między agentami bywają żmudne (pamięć, integracje) — przed decyzją sprawdź, co zabierzesz ze sobą.
Redakcyjne tłumaczenie
Dwa asystenci, jedno pytanie
Dziś porównam Dots od OpenAI z Muse od Mety: funkcje, sposób działania i wrażenia z użytkowania. Dotknę też cennika i tego, dokąd — moim zdaniem — zmierzają obie usługi, żebyś mógł dobrze zagospodarować swój czas. Nie przedłużam, zaczynamy.
Po jednej stronie mamy Muse, która błyskawicznie wskoczyła na pierwsze miejsce w Apple App Store. Po drugiej — Dots, nowość w ekosystemie ChatGPT. Moje pierwsze odczucie po chwili zabawy z Dots? Wygląda to na produkt dopięty na szybko, żeby nadgonić konkurencję. OpenAI zobaczyło, że Muse przejmuje rynek, uznało, że ma lepszy model i ogrom ludzi już w swoim ekosystemie — i postanowiło dać im w zasadzie to samo, co Muse, tylko u siebie. Pośpiech czuć na każdym kroku.
(Informacja dodatkowa: Dev Day — doroczna konferencja deweloperska OpenAI.)
Widać to było wczoraj podczas Dev Day, gdy prezentowano nowy produkt: demo po prostu się nie udało. Prezenterka próbowała dodzwonić się do swojego agenta, ten nie odpowiadał, a każda czynność ciągnęła się w nieskończoność. W końcu rzuciła coś w stylu „chyba dziś jego wolny dzień” i temat zatuszowano — przynajmniej na transmisji wyciszono dźwięk. Publiczność na sali widziała całe nieudane demo na własne oczy.
W jednym obie usługi są identyczne: nadajesz swojemu asystentowi imię i trochę go personalizujesz. Dokładnie tak samo po stronie ChatGPT, czyli w aplikacji desktopowej, przez którą wchodzę do swojego agenta.
Pierwsza rzecz, która mnie zaskoczyła: spodziewałem się, że Dots będą przypominać Grokbota — z wieloma botami, których tworzymy i które mogą rozmawiać ze sobą. Tymczasem to znacznie bliższe klimatowi Muse: jeden wątek, jeden agent, z którym rozmawiasz i który pomaga ci osobiście we wszystkim.
(Informacja dodatkowa: Grokbot — usługa, w której zamiast jednego asystenta tworzy się cały zespół botów współpracujących ze sobą.)
Fundamenty: dwóch agentów z własnym komputerem
Przejdźmy do podstaw. Obie usługi to agenci działający w chmurze na stałe: rozmawiasz z nimi, ustawiasz harmonogramy, a każdy ma do dyspozycji własny komputer. Dots napędza dziś model GPT-6 Astra, Muse — Muse Spark 1.3; o różnicach między nimi powiedzę za chwilę.
Jeśli chodzi o środowisko pracy, Dots łączą się bezpośrednio z ChatGPT Work i Codexem — wystarczy aplikacja desktopowa i zgoda na dostęp. Muse ma własny komputer i własne narzędzia. Obie strony zbudowały bardzo porządny ekosystem integracji: logowanie jednym przyciskiem, bez copy-pastowania kluczy API. A skoro każdy agent ma swój komputer, może uruchamiać skrypty i dogadać się z API, dla których nie ma jeszcze gotowego złącza.
Obaj asystenci tworzą dokumenty, prezentacje i interaktywne panele — i trzymają je w swoim środowisku. W bibliotece Muse widzę różne artefakty: dokumenty czy działające na żywo dashboardy. W Dots też jest kilka widoków na wyniki pracy: pliki markdown, panele i tak dalej. Co ważne, pamięć Dots startuje od twojej pamięci ChatGPT, a dopiero potem buduje własny kontekst i uczy się z czasem.
U mnie wyglądało to tak: agent od razu podpiął się pod całą pamięć ChatGPT i zaczął recytować — prowadzisz taki biznes, codziennie używasz n8n, robisz tamto. Zareagowałem: to stare dane; podłączam cię do moich lokalnych plików i pamięci Codexa, żebyś miał świeży obraz tego, czym naprawdę się zajmuję i co jest priorytetem.
(Informacja dodatkowa: n8n — popularne narzędzie do budowania automatyzacji, często łączone z agentami AI.)
Ale to, co najbardziej cenię w Muse, jest ważne dla zwykłego użytkownika. Klikasz swojego asystenta — u mnie nazywa się Charlie — i widzisz zakładkę „Tożsamość” z dwoma plikami: „duszą” (soul file), czyli osobowością agenta, oraz „pamięcią” (memory file) z faktami, preferencjami i zobowiązaniami. Pamięć można edytować bezpośrednio z poziomu ekranu. Jeśli budowałeś kiedyś agenta w Hermesie albo OpenClaw i pracowałeś na takich plikach, poczujesz się jak w domu; jeśli nie — tym lepiej, bo tu wszystko masz przed oczami, bez grzebania w konfiguracji. W Dots podejście do pamięci jest znacznie bardziej abstrakcyjne i nad profilem masz mniejszą kontrolę. Ogólnie interfejs Muse po prostu bardziej się lubi — zwłaszcza dla kogoś nietechnicznego.
(Informacja dodatkowa: Hermes i OpenClaw — narzędzia do tworzenia osobistych agentów AI opartych na jawnych plikach pamięci i osobowości.)
Komunikacja: Slack kontra WhatsApp
Kolejna różnica dotyczy kanałów rozmowy. Podstawą oczywiście jest telefon: w aplikacji Muse albo ChatGPT rozmawiasz ze swoim agentem. Ale Dots można w kilka chwil podpiąć do Slacka — u mnie instalacja ograniczyła się do trzech kliknięć. Piszę teraz ze swoim asystentem bezpośrednio w Slacku i on odpowiada. Gdy otworzę aplikację desktopową, widzę, że „myśli”: żarówka, napis „thinking”, a po chwili odpowiedź wraca do Slacka. Można też zaprosić agenta na kanał — czyli do rozmowy może dołączyć cały zespół, co uważam za bardzo fajne. W wątku widać, że wiadomość dotarła, że agent nad nią pracuje i zaraz odpisze; po chwili faktycznie wrzuca odpowiedź („Hej, jestem”).
Muse rozwiązuje to inaczej: masz główny czat oraz czaty boczne do osobnych tematów. Dochodzi do tego natywne połączenie z WhatsAppem. W samej aplikacji Muse wątki z WhatsAppa są tylko do wglądu: rozmowę prowadzę w WhatsAppie — na telefonie albo komputerze — piszę „Hej, jak leci?”, a Charlie odpowiada na żywo. W aplikacji Muse widzę tę wymianę, ale nie odpiszę z niej: to osobny wątek, obok głównego czatu i czatów bocznych.
Ciekawa jest też kwestia ekosystemów. Dots są już zintegrowane z Codexem i ChatGPT — jeśli siedzisz w tych narzędziach głęboko, Dots mają sens od razu, bez głowienia się, jak to będzie działać. Muse ciągnie za sobą świat Mety: Instagram, Facebook, Facebook Marketplace — i wydaje się bardziej odseparowana od spraw kodowania.
Wrażenia po dobie z każdą usługą
Po około dobie spędzonej z każdym narzędziem widzę to tak. Dots wpasowują się w istniejące środowisko pracy, jeśli używasz Codexa i ChatGPT: korzystają z lokalnych umiejętności, nie każą ci od zera tłumaczyć priorytetów i dają proste wejście do Codexa oraz Slacka. Muse jest dużo łatwiejsza do sprawdzenia bez wydawania złotówki, ma tani płatny start, edytowalną pamięć, dostęp przez WhatsApp i mocną integrację z Metą. Gdybym miał w to wyposażyć rodziców albo znajomych zupełnie nietechnicznych, bez wahania poleciłbym Muse — po prostu przyjemniej się z nią pracuje.
Ceny: ogromny darmowy limit kontra subskrypcja
Konkrety. W darmowym Muse dostajesz do 100 milionów tokenów tygodniowo — sam jak dotąd nie zapłaciłem za tę usługę ani centa. Płatne plany zwiększają limity. W Dots odwrotnie: żeby w ogóle zbudować pierwszego agenta, musisz mieć płatną subskrypcję. W tej chwili — jak donoszą użytkownicy — zużycie Dots nie jest jeszcze wliczane w tygodniowy limit planu, ale traktowałbym to wyłącznie jako sposób zachęcenia ludzi do nowości. Prędzej czy później ten licznik się włączy.
Modele: Astra i Spark do różnych zadań
Wiemy już, że Muse napędza Spark, a Dots — Astra. Co mówią zgrubne testy? Astra jest inteligentniejsza, ale w pracy zawodowej i intelektualnej Spark nie wypada źle: pisanie dokumentów, rutynowe zadania, radzenie sobie z tym, co nas zablokowało. Gdy jednak wchodzisz w budowanie aplikacji, oprogramowania i automatyzacji, Astra jest w kodzie zdecydowanie lepsza — dużo lepsza. Za to Muse działa odrobinę szybciej. Praktycznie: gdybym miał z jednym z tych narzędzi postawić mnóstwo drobnych automatyzacji, skryptów i dashboardów, wybrałbym Dots. Ale jako asystent do codziennej roboty — pilnuje zadań, maili, przypomnień, zespołu — Spark wystarczyłby mi z powodzeniem.
Interfejs Muse: spokój, porządek i pomysły
Kilka razy już mówiłem, że interfejs Muse jest lepszy. Czas to pokazać. Wchodzisz i tworzysz jeden wątek — Grokbot bywa przytłaczający, bo stale kusi tworzeniem kolejnych botów, a tu masz po prostu jednego asystenta. Na ekranie widzisz zakładkę „Dziś” i prace uporządkowane według daty. Dalej zakładka zatwierdzeń: gdy działa dużo automatyzacji, wszystko do akceptacji ląduje w jednym, czytelnym miejscu. Jest zakładka harmonogramu z przypomnieniami i procesami w toku. Można nawet podejrzeć „bicie serca” (heartbeat): agent co pół godziny sam zagląda do twoich Dokumentów Google i poczty, zgłasza alerty, a czasem sam przypomina: „Hej, użyj mnie, ustaw to”. Bardzo przyjazne dla człowieka. Do tego zakładka tożsamości z duszą i pamięcią oraz wyszukiwarka, dzięki której znajdziesz dawne rozmowy: o czym to rozmawialiśmy i gdzie to przepadło? Czatami da się zarządzać bez poczucia przytłoczenia: główny wątek do wszystkiego, a w razie potrzeby jeden czat boczny do bardzo konkretnego projektu. Widać też sekcję „kanały” w liczbie mnogiej — zakładam, że dojdą Slack, Teams czy Discord.
Ludzie często pytają: „dobrze, ale do czego ja miałbym używać AI?”. Muse dobrze podpowiada odpowiedzi. Możesz ustawić cele — sen, zdrowie, relacje, kariera, zainteresowania — i wejść po pomysły: nad czym agent powinien się zastanowić, jakie automatyzacje i artefakty warto uruchomić. Naprawdę dobre. W feedzie — spersonalizowanym strumieniu treści — sam decydujesz, co chcesz widzieć: u mnie tematy o śnie (bo ostatnio o tym rozmawiam) i o OpenAI. Coś ci się podoba? Dajesz łapkę, a algorytm podsuwa więcej trafnych materiałów. Albo od razu zlecasz zadanie: „drążmy to, zbuduj artefakt, porozmawiajmy”.
W artefaktach z kolei mam dokumenty i strony; Muse tworzy też obrazy, wideo i — co uważam za świetny pomysł — podcasty. Wyobraź sobie poranny, trzeciominutowy podcast z codziennych nowości technologicznych z twojego feedu albo cotygodniowe audio o tym, co udało się zespołowi albo jak wyglądały twoje treningi. To dokładnie ten rodzaj rzeczy, które przeciętna osoba wchodząca w świat AI uzna za naprawdę fajny.
Interfejs Dots: ubogo i bez porządku
W Dots interfejs jest po prostu słaby. Wygląda na spięty na szybko i mocno okrojony. Jedno ma w zanadrzu, czego nie ma Muse: możesz do niego zadzwonić. Rozmowa głosowa, odpowiedź na żywo, głos przyzwoity, opóźnienia małe — czyli dokładnie ta funkcja, która zawiodła podczas premiery na Dev Day. Podobnie jak w Grokbocie: agent ma własny komputer, można zapisać login, podejrzeć terminal, tworzyć i zapisywać pliki. Tu również ustawisz połączenie ze Slackiem i przejrzysz ostatnią aktywność.
Kłopot zaczyna się przy zarządzaniu zaplanowanymi zadaniami — w samym interfejsie Dots jest to bardzo niewygodne. Mam zadanie „zaplanuj jutro”, powtarzalne codziennie o 20:00 czasu centralnego; są też ustawienia zaawansowane. Pytam agenta, jak to ogarnąć, a on mi tłumaczy: „kliknij mój profil i wejdź w zakładkę «zaplanowane»”. W profilu nic takiego nie ma. Dociera do mnie, że edytować trzeba z poziomu zaplanowanych zadań w Codexie albo ChatGPT Work — czyli poza Dots. Dlaczego nie da się tego zrobić w samej aplikacji? Dla mnie to po prostu dziwne.
Druga sprawa: agent zapewniał, że świetnie zarządza moimi wątkami w Codexie. Nieprawda. Owszem, odpala nowe wątki, ale lądują w sekcji „ostatnich”, a nie w moim projekcie Herk 2, w którym trzymam porządek. Widać, że wątek został wysłany „przez Herka” — czyli mój agent zlecił zadanie — ale organizacja projektu się sypie, bo wszystko wisi na uboczu, poza właściwym miejscem.
I dochodzimy do sedna: Dots nie wiedzą, jak działają. Bardzo cenię możliwość, by zapytać Claude Code, Codex czy Grokbota, jak są zbudowane — dzięki temu lepiej je wykorzystuję. Dots potrafią natomiast odpowiedzieć coś, co po prostu nie jest prawdą: „tak nie działasz”. Trudno wtedy nie tracić zaufania do ich wiedzy o samych sobie. No, ale przynajmniej ta mała postać jest urocza i można ją sobie dopasować — bo, jak widać, ludziom na tym zależy najbardziej.
Werdykt: dla mnie Dots, dla laików Muse
Gdzie więc stoimy? Będę jeszcze oba narzędzia testować, ale gdybym miał dziś wybrać jedno dla siebie — Dots. Dlatego że żyję w Codexie i Claude Code. Nie potrzebuję wygładzonego interfejsu: mam pomysły, cele i ustawione procesy. Gdybym zaczynał od zera, wybrałbym Muse bez wahania — przewaga w interfejsie jest realna i znaczna.
Ciekawsze jest co innego. OpenAI z pewnością zebrało masę opinii o Dots, a Muse musieli studiować i brać z niej wzorce. I właśnie tego nie rozumiem: spodziewałem się, że Dots wyjdą z interfejsem w podobnym stylu, a tymczasem tyle w nim brakuje. Zapewne niedługo przeprowadzą to, co ludziom się w Muse podoba: „bierzemy zakładkę pomysłów, wstawiamy do Dots; te artefakty też nam się podobają”. OpenAI zapowiedziało zresztą swoje „spaces”. Efekt będzie taki, że Muse, Grokbot i Dots zaczną się zlewać w jedno narzędzie, funkcjonalnie niemal bliźniacze. Różnicować będą: natywne połączenia i łatwość spięcia z tym, co już masz, model pod spodem oraz cena — tańszy produkt może być przez część odbiorców uznawany za lepszy.
Dwie uwagi na zamknięcie tego wątku. Po pierwsze, Astra jest dziś po prostu znacznie lepszym modelem niż Muse Spark — to konkretna przewaga. Po drugie, Grokbot reprezentuje inny model organizacji pracy: wielu botów używanych razem zamiast jednego wątku — i oba podejścia mają plusy i minusy. Przeciętny użytkownik, który nie siedzi głęboko w AI, polubi raczej prostotę Muse i Dots: „mam jednego osobistego asystenta, któremu zlecam robotę”, zamiast głowić się, ilu botów narobić w Grokbocie.
Nutka rozczarowania i ostatnia rada
Zostało mi jeszcze trochę rozczarowania: Dots wyszły po prostu za wcześnie. Naprawdę czekałem na agentów stale pracujących w tle od OpenAI. Myślałem, że będzie jak w Grokbocie — dopracowane i lśniące. Tymczasem pełno tu błędów. Tweetowałem wczoraj, że Dots powinny nazywać się „Bugs”, tyle miałem problemów: nie mogłem uruchomić usługi na telefonie, aplikacja desktopowa odmawiała współpracy — film miał nagrać dzień wcześniej, ale wściekłem się i odpuściłem. Dziś jest wyraźnie lepiej, choć czuć, że produkt jest niedogrzany. Tym bardziej to dziwne, że wzorzec w postaci Muse leżał gotowy do skopiowania.
Ostatecznie wszystko sprowadza się do jednego: zrozum, co jest dla ciebie najważniejsze. Czy jesteś zakorzeniony w ekosystemie ChatGPT i Codexa, czy raczej w Instagramie i Facebooku — wtedy Muse może być bardziej użyteczna? Wolisz pogadać z asystentem na WhatsAppie czy mieć go na Slacku, razem z zespołem? Dla mnie sama możliwość, żeby zespół mógł na Slacku rozmawiać z moim — w praktyce — Codexem, albo żebym mógł zlecić Codexowi zadanie prosto z Slacka i dostać wynik z powrotem na Slacka, to bardzo fajna funkcjonalność. Chętnie zobaczyłbym ją również w innych aplikacjach.
Na dziś to wszystko. Jeśli dowiedziałeś się czegoś nowego, zostaw łapkę w górę — bardzo mi to pomaga. Dziękuję, że dotarliście do końca. Do zobaczenia w kolejnym odcinku.