O czym jest ten film
- Autor prezentuje „AI Marketing Hub Home” — kompletny warsztat marketingowy zbudowany w Obsidianie, efekt 1200 godzin pracy i 21 455 dolarów wydanych na pracę z Claude Code i Codex.
- Sercem systemu jest zespół wyspecjalizowanych agentów: orkiestrator, sekretarz, weryfikator, trener oraz wykonawcy dziedzinowi (SEO, reklamy, blog, e-mail, sprzedaż, wideo, social media).
- Wiedza leży w „mózgach” (bibliotekach dobrych praktyk) oraz checklistach opartych na ponad 474 źródłach — głównie dokumentacji Google i Bing; katalog umiejętności liczy łącznie 139 pozycji.
- Praca agentów przechodzi przez bramki akceptacji: człowiek lub wcześniej ustawione reguły zatwierdzają wyniki i wydatki, na przykład na płatne API.
- Kluczowa decyzja architektoniczna: zamiast instalować setki umiejętności, cały system uruchamia jeden skill „/home” — nawet agent bez żadnych umiejętności działa tak samo, a okno kontekstowe nie jest marnowane.
- Wszystko jest rejestrowane: sesje, artefakty, decyzje, przekazania zadań — po roku można sprawdzić, co dokładnie robiły agenty danego dnia i o której.
- System uczy się na doświadczeniach: dobra robota dostaje „ciasteczko”, zła — „klaps”, a osobny agent-uczeń zbiera wnioski i podaje je reszcie ekipy.
- Autor pokazuje wyniki stron prowadzonych tym systemem: m.in. cloud.co — ponad 36,5 tys. organicznych kliknięć w trzy miesiące, przy pełnej zgodzie z wytycznymi Google („white hat”).
- Ostrzeżenie praktyczne: w reklamach lepiej korzystać z oficjalnych API niż ze sterowania przeglądarką — platformy takie jak Meta flagują zautomatyzowaną przeglądarkę.
- Dostęp do centrum jest częścią płatnej społeczności AI Marketing Hub Pro (przez organizację na GitHubie); wcześniejsze narzędzia autora (Claude SEO z 18,6 tys. gwiazdek, Claude Ads, Claude Blog) pozostają darmowe i open source.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Jeden skill wejścia zamiast setek instalowanych umiejętności
Na czym polega: Każda zainstalowana umiejętność stale zajmuje fragment okna kontekstowego — model cały czas „widzi” jej nazwę i opis. Agrici zamiast tego uruchamia cały system jednym skillem /home, a resztę wiedzy trzyma w plikach-podręcznikach, do których agent sięga dopiero wtedy, gdy jej potrzebuje. Nawet „goły” agent, bez ani jednej umiejętności, pracuje w tym systemie równie dobrze.
Jak stosować: Przenieś opisy procedur z instalowanych skilli do dokumentów w repozytorium, ułóż z nich spis treści i wskaż agentowi ścieżkę; jako jedyną umiejętność zostaw punkt wejścia, który otwiera całość.
Na co uważać: Podręcznik musi być kompletny i dobrze zindeksowany — bez nawigacji agent będzie pobierał za dużo naraz albo w ogóle nie trafi na właściwy plik.
2.Checklisty z oficjalnych źródeł zamiast „pamięci modelu”
Na czym polega: Agenty wykonują zadania według checklist zbudowanych z dokumentacji Google, Binga i ponad 474 innych wiarygodnych źródeł — a nie z tego, co model „kojarzy” z treningu. Postęp jest mierzalny pozycja po pozycji.
Jak stosować: Dla każdego typu zadań (audyt SEO, kampania, wpis blogowy) przygotuj checklistę z linkami do źródeł i każ agentowi raportować, ile pozycji wykonał i z jakiego materiału skorzystał.
Na co uważać: Checklisty wymagają odświeżania, bo wytyczne się zmieniają; nieaktualna lista oznacza systematyczny błąd popełniany w skali.
3.Bramki akceptacji dla pracy i pieniędzy
Na czym polega: Zanim agent wykona operację — zwłaszcza płatną, jak zapytanie do API DataForSEO — prosi o zgodę i pokazuje, ile zamierza wydać. Podobnie publikacja treści: domyślnie wymaga zatwierdzenia, chyba że ustawimy automat z regułami.
Jak stosować: Skonfiguruj automatyczne przepuszczanie operacji tanich i rutynowych oraz ręczne zatwierdzanie wszystkiego, co kosztuje pieniądze lub wychodzi na zewnątrz (publikacje, wysyłki).
Na co uważać: Zbyt luźne reguły skończą się nieplanowanymi wydatkami, zbyt ciasne — człowiek stanie się wąskim gardłem całego systemu.
4.Zapisuj każdy krok agentów
Na czym polega: Zdaniem Agriciego największy problem z agentami jest to, że ludzie je uruchamiają, ale nikt nie dokumentuje, co właściwie zrobiły. W jego systemie każda sesja, artefakt, decyzja i przekazanie zadania trafia do archiwum — po roku można wrócić do konkretnej daty i godziny i odtworzyć przebieg pracy.
Jak stosować: Prowadź dziennik sesji per projekt: data, wykonawca, wykonane kroki, pliki wynikowe, decyzje. Wystarczy konsekwentna struktura folderów i nazw plików.
Na co uważać: Archiwum szybko rośnie — bez konwencji nazewnictwa i indeksu po pół roku nikt niczego w tym nie znajdzie.
5.Nagroda i kara: system, który wyciąga wnioski z doświadczeń
Na czym polega: W centrum działa uproszczone uczenie ze wzmocnieniem: dobra praca dostaje „ciasteczko”, zła — „klaps”. Osobny agent-uczeń zbiera te doświadczenia, uogólnia je i aktualizuje wiedzę całej ekipy; można mu też po prostu podsunąć nowy materiał do nauki.
Jak stosować: Po każdym zatwierdzeniu lub odrzuceniu pracy zapisuj lekcję w jednym miejscu i każ agentowi-uczniowi wyciągnąć z niej wniosek dla przyszłych zadań.
Na co uważać: Kara bez uzasadnienia uczy agenta unikania zadań, a nie wykonywania ich lepiej — zawsze zapisuj powód oceny.
6.Zespół z podziałem ról, nie jeden wszechmistrz
Na czym polega: Ekipa ma wyraźną strukturę: orkiestrator (Richard) tylko koordynuje i nie ma umiejętności dziedzinowych; sekretarz ogarnia paperwork; weryfikatorzy sprawdzają pracę wykonawców (Arjun — SEO, Emre — blogi); jest też trener. Nic nie wychodzi do ludzi bez punktu kontrolnego.
Jak stosować: Wyznacz jednego agenta-koordynatora, osobnych wykonawców dziedzinowych i obowiązkowy etap weryfikacji przed publikacją czegokolwiek.
Na co uważać: Każdy dodatkowy członek ekipy to dodatkowe wywołania modelu, a więc koszty i opóźnienia — nie rozrastaj zespołu ponad realne potrzeby.
7.W reklamach: oficjalne API zamiast sterowania przeglądarką
Na czym polega: Umiejętności reklamowe mogą działać dwojako: przez API albo przez automatyczne klikanie w przeglądarce. Ta druga droga bywa flagowana — Autor ostrzega wprost przed Metą.
Jak stosować: Tam, gdzie platforma udostępnia oficjalne API, korzystaj z niego; sterowanie przeglądarką zostaw jako ostateczność i tylko na kontach, których utrata nie zaboli.
Na co uważać: Nawet przez API pilnuj limitów budżetowych i przepuszczaj płatne operacje przez bramkę akceptacji.
8.Rozdzielaj warstwy: mózgi, umiejętności, przepływy, szablony
Na czym polega: „Mózg” to biblioteka wiedzy i dobrych praktyk; umiejętność — konkretna czynność; przepływ pracy (workflow) — kolejność kroków; szablon — gotowy format wyniku. Dzięki rozdzieleniu warstw można aktualizować wiedzę bez przepisywania procedur.
Jak stosować: Trzymaj te cztery typy zasobów w osobnych plikach i linkuj je nawzajem; gdy zmieni się np. algorytm Google, aktualizujesz jeden mózg, a nie dziesięć procedur.
Na co uważać: Przy dużej liczbie plików część zasobów lepiej trzymać ukrytą przed domyślnym widokiem — nadmiar widocznych plików spowalnia i narzędzie, i człowieka.
9.Notatka jako przycisk startu — Obsidian jako centrum dowodzenia
Na czym polega: Z dowolnej notatki z odpowiednim tagiem można jednym kliknięciem uruchomić Claude Code — w oknie Obsidiana albo w zewnętrznym terminalu — i zlecić zadanie. Z pliku „zrobimy bloga dla X” agent robi bloga dla X.
Jak stosować: Jeśli pracujesz w Obsidianie, stwórz notatki-węzły per typ zadania (blog, kampania, audyt) i odpalaj agenta prosto z nich, zamiast klepać polecenia w pustym czacie.
Na co uważać: Literówka w poleceniu nie jest problemem (agent poprawi), ale nieprecyzyjny cel zadania już tak — zadbaj o mierzalny efekt w notatce.
10.„White hat” i cytowane źródła jako polisa ubezpieczeniowa
Na czym polega: Wszystkie strony w demie trzymają się wytycznych Google — bez sztuczek szarych ani czarnych — a treści powstają wyłącznie z cytowanych źródeł. Autor wprost: dziś ludzie masowo spamują blogami i dostają flagi; jego system generuje teksty „z książką w ręku”.
Jak stosować: Na każdej treści wymagaj od agenta podania źródeł i odrzucaj teksty ich pozbawione; do tego pilnuj technicznych wskaźników (np. PageSpeed Insights) jako warunku oddania pracy.
Na co uważać: Samo cytowanie nie wystarczy — źródła też bywają słabe; od czasu do czasu sprawdzej ręcznie, skąd agent je bierze.
Redakcyjne tłumaczenie
Dom całego marketingu, zbudowany w Obsidianie
Cześć, tu Daniel. Dziś pokazuję wam AI Marketing Hub Home — nasz „dom” marketingu oparty na sztucznej inteligencji. Całość zbudowana jest w Obsidianie i wszystko jest ze sobą spięte linkami.
(Informacja dodatkowa: Obsidian to edytor notatek pracujący na zwykłych plikach Markdown, znany z linków między notatkami i grafów wiedzy.)
Jeśli mnie jeszcze nie znacie, to może znacie moje narzędzia. Claude SEO — robi za was całą optymalizację pod wyszukiwarki, ma ponad 18,6 tys. gwiazdek na GitHubie. Do tego Claude Ads, który zajmuje się całością reklam, oraz Claude Blog i Claude Obsidian. Wszystko darmowe i otwarte. A do tego „mózgi”, które zbudowałem przez ten czas: marketing, e-mail marketing, sprzedaż, blogi, SEO i wiele więcej — wszystko to mieści się w AI Marketing Hub Home.
Pulpit aktywności: człowiek zatwierdza albo odrzuca
Zaczynamy od pulpitu aktywności. Widzicie tu swoją pracę i pracę zespołu. Właśnie czekam na odpowiedź od Arjuna, który wykonał serię zapytań o backlinki. Klikam „zapytaj” i od razu otwiera się czat — to ten sam Claude Code albo Codex, zależnie od tego, co podłączycie. Mogę pracę zaakceptować albo odrzucić. Odrzucam Arjunowi… zaraz mu z powrotem odblokuję. Dokładnie tak samo działa to z blogami: akceptuję i tekst idzie prosto do publikacji. Obok widać całą ukończoną pracę.
Do tego doszło u nas uczenie ze wzmocnieniem, przeniesione na grunt marketingu. Agenty uczą się zarówno na tym, co dobre, jak i na tym, co złe. Dobra robota dostaje ciasteczko. Zła — klaps. To naprawdę takie proste.
(Informacja dodatkowa: uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning) to technika trenowania modeli nagrodami i karami — tutaj w uproszczonej, plikowej postaci, w której wnioski z ocen trafiają do pamięci agentów.)
Projekty i wyniki: 36,5 tys. kliknięć w trzy miesiące
W projektach mam ustawione swoje strony: agricidaniel.com, cloud.co z całkiem dobrymi wynikami, stronę Claude Ads i Claude Blog. Wszystkie mają bardzo dobre oceny w Google PageSpeed Insights — narzędziu Google mierzącym wydajność i jakość techniczną witryny. Podkreślę: czysty „white hat”. Zero szarych i czarnych sztuczek. Trzymamy się reguł, bo prawda jest u nas wartością nadrzędną.
Kilka liczb. Cloud.co, ruch w pełni organiczny: ponad 36,5 tys. kliknięć w ostatnich trzech miesiącach. Strona wystartowała 23 marca, więc w danych widać już pełny rok. Claude Ads — świeżak, publikacja 16 czerwca, czyli jakieś cztery miesiące temu. Claude Blog — podobne wyniki, agricidaniel.com również. I przypominam: cloud.co jest open source — może je próbowaliście, może nie, ale możecie z niego korzystać. To samo dotyczy Claude Ads, Claude Blog i kilku innych narzędzi w moim GitHubie.
Organizacja na GitHubie i skąd wzięły się „mózgi”
Już jakiś czas temu założyłem organizację na GitHubie. Jest ona dla społeczności AI Marketing Hub Pro — bo mamy też darmową społeczność z darmowymi narzędziami, a obok niej wersję Pro z dodatkowymi, porządnymi narzędziami. W organizacji jest sporo repozytoriów: harnessy, home, ChatGPT Ads (publiczne — możecie testować), ResearchPro, iHub, Claude SEO, PrivateOne, Minecraft Office, SalesBrain, Cybersecurity, Brainstein, Ads Brain, Claude Ads, AI Marketing Hub OS, Email Marketing. Wszystko powstało według najlepszych praktyk.
(Informacja dodatkowa: „harness” to w świecie agentów AI środowisko pracy modelu — zbiór plików, procedur i narzędzi, w którym agent wykonuje zadania.)
Może nie wiecie, czym są „mózgi”. To biblioteki, do których agent sięga, gdy wykonuje dla was konkretne, specyficzne zadania. Wszystko razem — mózgi, umiejętności i procedury — złożyło się na AI Marketing Hub Home. Zobaczmy, co jest w środku.
Klient, checklisty i 474 źródła
Ponownie pulpit aktywności: pracę agenta akceptujesz ręcznie albo ustawiasz tryb automatyczny — w istocie konfigurujesz własne bramki i balustrady. Ja trzymam reżim dość ściśle. Obok projekty i klient, czyli w tym wypadku ja sam: strony, obrazy, logo i wszystko, co trzeba.
Teraz checklisty — bo jeśli zajmujesz się SEO, wiesz, o co chodzi. Na przykład dla strony z usługami: klikasz „podstawy” i widzisz, że agenty realizują checklistę co do joty. To jest przykład listy dla usług lokalnych. Zaczynamy od rzeczy podstawowych: profil firmy, dane — adres, miasto, nazwa — żeby agent wiedział to na przyszłość, gdy będzie coś konfigurował. Dalej: SEO on-page wraz z zadaniami do wykonania, SEO techniczne, wydajność, wyszukiwanie AI i agenty, profil Google Firmy (lista jest dla lokalnych biznesów), wzmianki o firmie w sieci, social media i wideo, opinie i reputacja, autorytet, analityka, reklamy, automatyzacja i operacje AI, sprzedaż i sporo jeszcze.
Skąd te dane? Z dokumentacji dla programistów Google, z Binga i z ponad 474 innych wiarygodnych źródeł. Mamy więc listy kroków, które prowadzą do wzrostu i sukcesu w każdym obszarze marketingu. I teraz wyobraźcie sobie: mam umiejętności, mam mózgi, mam właściwe kroki. Zostało podpiąć agenta i pozwolić mu działać. Agenty wykonają robotę według tych list, a potem wdrożą ją na stronę biznesu, do socialów i dalej.
Ekipa: Arjun od SEO i umiejętności wzmocnione trzykrotnie
W zakładce zespołu siedzą nasi agenci. Każdy z nich ma umiejętności, mózgi, przepływy pracy i szablony.
(Informacja dodatkowa: „umiejętność” (skill) to w ekosystemie Claude gotowy pakiet instrukcji, który model może wywołać — na przykład przeprowadzenie audytu SEO czy przygotowanie kampanii.)
Weźmy Arjuna, który zajmuje się całością SEO — a Claude SEO w SEO radzi sobie znakomicie. Arjun ma komplet umiejętności potrzebnych do swojej roboty, mózgi, przepływy i szablony. Poznajcie Arjuna — jeśli macie ogarnąć SEO, to właśnie on.
I tu zeszliśmy poziom głębiej, bo umiejętności same w sobie są świetne, ale ja wzmocniłem je co najmniej trzykrotnie. Przykład z backlinków: każda umiejętność ma teraz oceny jakości, właściwe dane wejściowe i materiały referencyjne opisujące dokładnie, jak Arjun ma jej używać. Do tego przegląd całości. I tak w każdej pojedynczej umiejętności — niektóre mają więcej warstw ocen, bo przy audycie potrzebne są po prostu porządne balustrady i jasna kolejność kroków. Przejrzałem przy okazji inne otworce, żeby doszlifować swoje. Do tego metodyka i audyt SEO z samego Claude SEO — wszystko splinkowane ze sobą.
Czym właściwie jest mózg
Skoro o umiejętnościach i mózgach — pewnie część z was pyta, czym są te drugie. Oto przykład: mózg samego AI Marketing Hub Home. W jednej części checklisty, w drugiej wszystko, co wiemy o tej stronie-domu: umiejętności, „dusze” agentów, sami agenci i cała reszta potrzebna do sukcesu.
Wróćmy do zakładki głównej: agenci, umiejętności, mózgi, przepływy, szablony. Mózgi, które tworzyłem wcześniej, obejmują: reklamy (z notatkami i źródłami), gotowość strony na agentów — WebMCP, sześć na sześć praktyk PageSpeed Insights i wiedza o tym, co siedzi na stronie — a także DataForSEO, e-mail marketing, lokalne SEO (bardzo dobra nisza: jeśli prowadzisz agencję albo lokalny biznes usługowy, to jest dla ciebie), strategię marketingową, strony produktowe, sprzedaż, strategię social, WebMCP, stronę internetową i strategię YouTube. Do każdej części dochodzą checklisty.
Mam nadzieję, że mózg wam się jeszcze nie przegrzał, bo informacji jest dużo więcej — zostańcie ze mną. A jeśli mówię za szybko, zwolnijcie odtwarzanie do pół prędkości.
Katalog umiejętności: 139 pozycji
Zaczynamy od reklam — umiejętności Claude Ads w komplecie i więcej: Amazon, Apple, atrybucja, audyt, budżet, konkurencja, tworzenie reklam, kreacje, „DNA” kreacji, generowanie, strony docelowe, wdrożenia, rachunek kampanii, Microsoft, Pinterest, planowanie, badania. Agent może to wykonywać przez API albo przez sterowanie przeglądarką. I tu ostrożnie: jeśli automatyzujecie na przykład Metę, bądźcie wyjątkowo czujni, bo mogą was oflagować. Gdzie się da, używajcie bezpośredniego API — bo przecież właśnie po to je stworzono.
Dalej umiejętności blogowe — wzięte z Claude Blog, ale rozbudowane i odświeżone na dziś: analiza bloga, audio, audyt marki, brief, kalendarz, kanibalizacja słów kluczowych, wykresy, klastry tematyczne, starzenie się treści, dyskurs, weryfikacja faktów, przepływ publikacji, GEO, obrazy, lokalizacja.
(Informacja dodatkowa: GEO (generative engine optimization) to optymalizacja treści pod wyszukiwarki generatywne, takie jak ChatGPT czy Perplexity.)
Nie próbuję wam tu niczego sprzedać — jeśli chcecie mieć to wszystko, po prostu dołączcie do społeczności. Umiejętności SEO — komplet. Sekcja „pozostałe”: testy A/B, gotowość na agentów, analityka, system marki, zapobieganie odpływowi klientów, co-marketing, zimne maile, tworzenie obrazów, copywriting, e-mail marketing (bo jest i móżdżek e-mailowy), psychologia marketingu, pomiar, badania, strategia, oferty, onboarding, paywalle, pop-upy, ceny, strony produktów, programy poleceń, revops… resztę doczytacie sami.
W katalogu siedzi to wszystko pod liczbami: 34 umiejętności reklamowe, 32 blogowe, 25 do SEO i 48 innych. Do każdego konkretnego zadania — właściwy zestaw.
Szablony, przepływy pracy i blog bez „slopu”
Mózgi są spore, jest w nich mnóstwo treści, więc część wiedzy wynieśliśmy do szablonów: pakiet profesjonalnego bloga, plan marketingowy, pakiet treści, brief strony docelowej, pętla marketingowa, listy rankingowe, poradniki krok po kroku, baza pytań i odpowiedzi, zestawienia. Zatrzymajcie film, jeśli chcecie to przejrzeć.
Przykład z życia: struktura bloga „pro”. Taki wpis powstaje w pełni autonomicznie — na końcu z moją recenzją. Agent sprawdza obrazek wiodący, wstawia film z YouTube, dobiera obrazy ze źródła, a informacje opiera w całości na cytowanych materiałach. Zero „slopu” — dziś wielu ludzi masowo generuje blogi, spamuje i dostaje flagi. My tego nie robimy. Gramy według regulaminu, z książką w ręku, żeby być wiarygodni i bezpieczni.
Przepływy pracy są ze sobą splinkowane: profesjonalny blog, plan marketingowy, potok treści, przegląd rady (bo mamy pełną radę marketingową), dowody ze strony, dowody dla klienta i budowa lejka sprzedażowego.
Marki, klienci, firmy, ludzie
Sekcja marek i strony — w demie ustawiona dla agricidaniel.com: wyniki, README o stronie, odbiorcy, marka, kanały, obietnice oferty, dane witryny. Obok klienci: informacje o kliencie, logo, obrazy i reszta, według dobrych praktyk brandingowych. Sekcja firm: jeśli prowadzisz agencję albo po prostu kilka spółek i chcesz zarządzać wszystkim z jednego miejsca — dokładnie po to to jest. Dodasz dziesięć, dwadzieścia, sto, tysiąc firm i ogarniasz je razem. I ludzie — analogicznie: dodajesz ludzi z różnych firm i zarządzasz każdym stosownie do tego, skąd jest.
Projekt: archiwum wszystkiego, co robią agenty
Teraz coś istotnego. Za każdym razem, gdy agent wykonuje jakąkolwiek pracę — tu na przykład marketing dla agricidaniel.com — w projekcie ląduje jej ślad: analiza backlinków, pula danych, pula danych R2. Jednym z większych problemów dzisiejszego świata jest to, że ludzie puszczają agenty w ruch — fajnie — ale nikt nie zapisuje, co one właściwie robią. U nas zapisywany jest każdy możliwy krok. Za rok czy dwa lata wejdziesz do sejfu na konkretną datę i godzinę i powiesz dokładnie, nad czym agenty wtedy pracowały. To bardzo duży atut.
W projekcie widać wykonane zadania i checklisty — na przykład reklamy w agencji, opinie i reputację — a przy każdej liście, dla każdego biznesu, monitorujemy, ile zostało zrobione i jaki jest postęp. Projekty można prowadzić kilka naraz, o ile starczy tokenów i limitów konta. Dalej pliki wynikowe: raport z backlinków, zapytanie do DataForSEO, blogi, artykuł, pakiet profesjonalnego bloga, kontrola SEO, audyt SEO, plan działania i pełny raport z audytu. To przykład — projekt będzie rósł w miarę napływu danych.
Do tego recenzje wszystkiego. Bo u nas nie wygląda to tak, że mówimy agentowi „zrób bloga”, on robi i koniec. Mamy punkty kontrolne: sekretarza, orkiestratora i weryfikatorów — wrócę do nich przy zespole AI. Są też źródła — skąd wzięły się dane o backlinkach — oraz ukończona praca w komplecie. Wszystko jest monitorowane. Można powiedzieć, że w pewnym sensie mikrozarządzamy agentami — ale tak, żeby widzieć wszystko. No i zasoby: audio, dokumenty, obrazy, skrzynka odbiorcza, wideo; można podpiąć e-mail i wszystko ze sobą splinkować.
Zespół AI: Richard, Emre i reszta ekipy
A teraz najfajniejsza część — nasz zespół AI. Wielu z was pewnie używało harnessów: jest Hermes, OpenClaw, jest ich mnóstwo. Oto nasz harness marketingowy i wiedza o nim. Bądźcie uważni, bo jest naprawdę ciekawie.
Najpierw sama ekipa — wasza przyszła ekipa agentów. Cały marketing obsłużą: reklamy, analityka, blog, wideo, dystrybucja, redakcja, e-mail i cykl życia klienta, orkiestracja, badania, sprzedaż, sekretariat, SEO, social media i społeczność, strategia i marka, trening, weryfikacja, strona i konwersja.
Pokażę wam Richarda. Richard ma swoje przepływy pracy i aplikacje. Umiejętności — nie ma żadnych, bo jest orkiestratorem. Ma też szablony, gdyby były potrzebne. Poznajcie Richarda, waszego przyszłego orkiestratora: ma prompty i pełną metodę pracy — jak współdziałać z umiejętnościami i z potrzebymi agentami. Ma też duszę. Zresztą duszę ma każdy z nich.
Weźmy Emre, który tworzy blogi. U niego umiejętności siedzą w komplecie: wszystko, czego trzeba do pisania blogów, plus mózgi, przepływy, szablony i aplikacje. Ci agenci nieustannie się rozwijają — im więcej ich używasz, tym więcej potrafią, i możesz w każdej chwili dodać coś od siebie. Każdy agent ma swój plik z instrukcją (AGENTS.md) i właśnie tę duszę. Do tego indeks agentów, mapę pokrycia kompetencji, wskazówki doboru modeli i README. Jeśli chcesz coś agentowi podrasować czy dodać mu ulepszenia — zrobisz to kilkoma promptami.
Bramka akceptacji: widać, ile agent chce wydać, zanim wyda
Gdy agent ma wykonać zadanie, które kosztuje — na przykład sprawdzić profil backlinków przez API DataForSEO — włącza się bramka akceptacji. Widzę dokładnie, ile agent chce wydać na to zadanie. Po zatwierdzeniu wynik ląduje w komplecie i jest udostępniany całemu zespołowi AI oraz harnessowi, czyli AI Marketing Hub Home.
(Informacja dodatkowa: DataForSEO to zewnętrzna usługa dostarczająca przez API dane SEO, m.in. o profilu linków zwrotnych do domeny.)
Wiedza: wytyczne, nauka, SOP-y, sesje
Kolejna — i moim zdaniem najciekawsza — część to wiedza. Są awatary: możecie używać twarzy Richarda, Emre i pana Arjuna. Są oceny jakości, przypadki prób iniekcji promptów, przebiegi zadań i zapytania testowe. Są wytyczne — bardzo porządne, a własne ustawicie sobie bez trudu: pokoje i ścieżki, właściwości notatek, zasady nazewnictwa, instrukcje dotyczące kodu. Tak, żeby agent zawsze wiedział, co robić dalej.
Potem nauka. Oni będą się uczyć zawsze. Jest u nas osobny agent-uczeń, który zajmuje się wyłącznie uczeniem. Gdy agent popełni błąd albo zrobi coś dobrze, wyciągnie z tego wnioski i ewoluuje. Możesz mu też po prostu powiedzieć: „masz, naucz się tego nowego” — i się nauczy.
Dalej materiały operacyjne: dodawanie pracy do istniejącego projektu, zaawansowana konfiguracja i walidacja, źródła architektury zespołu AI, import wcześniejszych prac. Jeśli pracowałeś kiedyś z klientami, budowałeś markę, masz foldery klienckie — agenty po prostu je zaimportują i splinkują z hubem, żeby kontynuować dokładnie tam, gdzie skończyłeś. Wystarczy poprosić: „pomóż mi to w pełni ustawić”. Sprawdzaj też bezpiecznie aktualizacje od asystenta. To złożony system — i trzyma się najlepszych praktyk agentowych roku 2026.
Są wreszcie skrypty i SOP-y. Jeśli twoja firma rygorystycznie trzyma się procedur, dodasz własne. U mnie na razie wersja podstawowa: rozpocznij sesję, zamknij sesję, zrecenzuj artefakt, obsłuż akceptację, zatrudnij agenta, przegląd tygodniowy, import źródeł. No i sesje z przeszłości: artefakty wcześniejszych prac, które można przeglądać; przydziały, decyzje, przekazania zadań, skrzynka, rekordy, wyniki zadań, recenzje i notatki. Wszystko to jest ustawione po to, żeby agenci robili dobrą robotę.
Jeden skill zamiast setek — „nagi” agent też sobie poradzi
I rzecz bardzo, bardzo ważna. Umiejętności są świetne, działają, są dopracowane. Mają tylko jedną wadę: trzeba je instalować na komputerze. A każda zainstalowana umiejętność stale zajmuje trochę twojego kontekstu — model zawsze widzi jej nazwę i opis. U nas nie instalujesz żadnej. Jest dokładnie jedna — /home — i to ona uruchamia cały system. I w tym jest piękno tej konstrukcji, bo nie robimy rzeczy po staremu, tylko po nowemu. Podłączysz dowolnego agenta, nawet „nagiego”, bez ani jednej umiejętności — i poradzi sobie dokładnie tak samo, bo zawsze trzyma się kompletnego podręcznika.
Pluginy, węzły i płótno
Do tego pluginy. Część pochodzi z projektów open source, część jest w pełni własna, stworzona na potrzeby huba. Pokażę dwa. W zakładce pluginów, obok informacji, ustawiam nowy węzeł — nazwijmy go testowym — i dodaję mu we właściwościach tag, na przykład „zrobimy bloga dla agricidaniel.com”. I teraz, gdy chcę kontynuować, klikam w węzeł. Bum — mogę uruchomić Claude Code w samym Obsidianie albo na zewnątrz, w terminalu. Claude Code, Claude Cowork albo dowolna inna aplikacja. Wpisuję: „zrobimy bloga dla agricidaniel.com”. Nie przejmujcie się literówką, którą zrobiłem — agent poprawi. I to jest przykład, jak z prostej notatki w Obsidianie tworzysz bloga albo inne zadanie. Na razie zatrzymuję, bo to demo — ale mam nadzieję, że jasne, jak to działa: agenta odpalasz w środku albo na zewnątrz.
Jest też płótno. Wrzucacie na nie, co chcecie: obrazy, piosenki, wideo (to akurat MKV, więc się nie pokazuje), zdjęcie — na przykład moje. Potem jednym ruchem budzisz agentów i pracujecie nad tym, co leży na płótnie. To klasyczne canvas z Obsidiana, takie, jakie znacie.
Drugi mózg, projekty, kalendarz, Kanban
Jest i drugi mózg tego repozytorium. Plików jest mnóstwo, ale część trzymamy ukrytą — gdyby wszystko było widoczne naraz, komputer by tego nie wytrzymał.
Widok projektów pokazuje wykonane zadania, postęp, przypisaną osobę i termin. Obok kalendarz — można zsynchronizować z Google Calendar. Przyciskiem „agent” odpalamy podagentów do konkretnych zadań, w samym Obsidianie. Nowe zadanie tworzysz jednym kliknięciem i oddajesz agentowi. Są statystyki, terminy i Kanban — przeciągasz i upuszczasz. Każdą pracę monitorujesz w całości: widok agendy, widok zadań, pełny kalendarz, mini kalendarz, jeśli wolisz, wnioski dla project managera, zakładka projektów i „utwórz notatkę AI Marketing Hub”. Reszta jak na pulpicie.
Podsumowanie: dla kogo to i jak się dorwać
To jest AI Marketing Hub Home — moje życiowe dzieło, które właśnie wam pokazałem. Ostateczny harness marketingowy: wszystkie umiejętności i wszystkie mózgi potrzebne do jakiejkolwiek pracy marketingowej — social media, e-maile, SEO, blogi, backlinki, gotowość strony, copywriting i wiele, wiele więcej.obejmujemy usługi lokalne i lokalne biznesy — hydraulików, budownictwo, mam nadzieję, że rozumiecie — e-commerce dla produktów (z odpowiednimi checklistami), SaaS, B2B, afiliację, wydawców i agencje. A to jest tylko checklista — całość rozwinięcie o własne sprawdzone praktyki, jeśli macie swoje.
To projekt społecznościowy: nad tym domem pracujemy razem ze społecznością AI Marketing Hub Pro. Jeśli chcecie mieć dostęp — hub czeka w naszej organizacji na GitHubie, a żeby tam wejść, trzeba dołączyć do AI Marketing Hub Pro. Krótko mówiąc: kompletny warsztat marketingowy dla członków Pro. Otwieracie go w Obsidianie albo po prostu wrzucacie folder asystentowi AI — i pracujecie na sprawdzonych procedurach i wiedzie z uźródłowienia, zamiast klepać w pustym czacie. Proste prompty załatwiają wszystko. I to zawsze zadziała.
Cały czas to ulepszamy. Następny plan: dopisać otwarte automatyzacje social mediów — nad tym jeszcze pracuję, pełną parą. To projekt ciągły i będzie głównym przedsięwzięciem naszej społeczności. Jeśli chcecie mieć dostęp — szukajcie AI Marketing Hub Pro, linki są w opisie. Jestem Daniel, prowadzę AI Marketing Hub. Do zobaczenia. Cześć!