Kanał
40 materiałów · ostatnio 29 października 2026 · AI zagraniczne
Przewodnik po drugim mózgu AI według reguły czterech C — kontekst, połączenia, umiejętności, rytm — wraz z testami do audytu własnego systemu. Dla każdego, kto chce delegować pracę agentowi AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przewodnik po skalowaniu fabryki oprogramowania AI: rejestr agentów i umiejętności, jezioro kontekstu, standardy i samonaprawianie repozytoriów. Dla zespołów automatyzujących programowanie agentami.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Równoległe sesje agentów zmuszają do nieustannego przełączania kontekstu i wypalają koncentrację. Cole Medin pokazuje, jak z tego wyjść: bardziej samodzielna otoczka agenta, decyzje w partiach i jedna sesja główna.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dwie pętle doskonalenia harnessu agenta produkcyjnego — pamięć budowana z eskalacji do człowieka i poprawki ze śladów — podniosły wynik z 4/14 do 13/14. Praktyczny materiał dla zespołów wdrażających agentów AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Cole Medin tłumaczy, dlaczego w pełni autonomiczna „ciemna fabryka" kodu to ślepa uliczka, i pokazuje alternatywę, która działa: wydania planowane z agentem, człowiek w pętli i ukryte testy kontrolne.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Poradnik budowy osobistego silnika treści, który śledzi setki źródeł AI, odsiewa szum i tworzy krótki dzienny przegląd za mniej niż pół dolara dziennie. Dla każdego, kto chce nadążać za AI na własnych warunkach.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Wirusowe repo do rekonstrukcji aplikacji nie dowodzi, że programowanie jest „rozwiązane”. Cole Medin: kluczową umiejętnością pozostaje komunikowanie intencji agentom — dla praktyków AI lektura obowiązkowa.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
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 sprawdzone zastosowania modelu decyzyjnego Jev w drugim mózgu: filtr poczty, ochrona przed prompt injection, selekcja newsów, duplikaty. Z konkretami o kosztach i ograniczeniach — dla budujących automatyzacje 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
Google wydało 51-stronicowy przewodnik po cyklu rozwoju oprogramowania napędzanym AI — od vibe codingu do inżynierii agentowej, gdzie model to zaledwie 10% systemu. Lektura dla zespołów pracujących z asystentami kodowania.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Prezentacja Walrus Memory: pamięć żyjąca poza pojedynczym narzędziem — instalacja jednym promptem, wspomnienia zaszyfrowane i wspólne dla Claude Code, Codex i Pi. Praktyczne dla pracujących na kilku asystentach AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Loop engineering ma zastąpić ręczne promptowanie: pętle pracują same. Cole Medin pokazuje, jak je uruchomić, ile kosztują i jak zbudować niezawodną orkiestrację. Materiał dla osób używających agentów kodujących.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Omnigent — opensource’owy meta-harness od Databricks: jeden interfejs do orkiestracji Claude Code, Codex, Pi i własnych agentów. Materiał dla programistów, którzy chcą łączyć modele w dłuższych przepływach pracy.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Pokaz krok po kroku, jak za pomocą Agents CLI od Google doprowadzić agenta AI od pomysłu po wdrożenie na produkcję w Google Cloud — bez wpisywania ani jednej komendy. Praktyczny materiał dla twórców agentów AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane