Kanał
32 materiały · ostatnio 28 października 2026 · AI zagraniczne
Kimi K3.1 Pro dogania Claude'a Opusa 5.5 za pół ceny, a 4 listopada zyska otwarte wagi. Przegląd benchmarków, testów 3D, sporów o dane cyber i afer z płatnymi promocjami — dla zespołów pracujących z agentami AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Fala krytycznych podatności odkrywanych przez agentów AI wymusza nowy standard: automatyczne pętle bezpieczeństwa testujące własny kod. Praktyczny przewodnik dla twórców oprogramowania i zespołów produktowych.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Większość użytkowników nie potrzebuje abonamentu, tylko własnego sprzętu: model 180B na laptopie, sandboxy dla agentów i hybryda maskująca IP. Konkretny plan dla budujących prywatny stack AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Włamanie do OpenCode objęło 1,4% użytkowników — skradzione klucze API posłużyły do destylacji modeli. Autor wyjaśnia atak i pokazuje, jak bronić się autonomicznymi pętlami agentów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Współzałożyciel Supabase: agenci AI sami wybierają narzędzia, cenią open source i dostęp przez API, a ceny dopasowują się do bazy na prompt. Lektura dla founderów budujących z AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Open-source'owy Cloudroom daje każdemu agentowi AI własną piaskownicę w chmurze i działa z Claude Code, Codex czy Cursorem na waszych subskrypcjach, z darmowym planem. Dla power userów wydających 400+ USD/mies.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Według Ondreja to już nie modele, lecz sam człowiek ogranicza agentów AI. Przyszłość to pętle i fabryki software'u uruchamiane triggerami — plus konkretne przepisy, jak zacząć i czego unikać.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Guillermo Rauch z Vercel pokazuje swój warsztat pracy z agentami: własne evaly zamiast wrażeń, kierunek zamiast tempa, sandboxy i bezpieczeństwo jako przewagę. Materiał dla programistów i założycieli budujących z AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dla zespołów wdrażających agentów AI: najpierw opiszcie pracę i zbierzcie potrzebną wiedzę, potem automatyzujcie ją z kontrolą. Rozmowa pokazuje też konkretny sposób dokumentowania i testowania kodu.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Jev szybko ocenia, klasyfikuje i wybiera działania, więc może przydać się tam, gdzie odpowiedź modelu musi pojawić się od razu. Materiał pokazuje budowę i wdrożenie prostego formularza kwalifikującego zgłoszenia.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dla osób budujących produkty z AI: warto uczyć agentów własnych kryteriów decyzji i oddawać im powtarzalne zadania. Rozmowa pokazuje też koszty i ryzyko zbyt szerokiej autonomii.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Armin Ronacher (Flask, Sentry) wyjaśnia, dlaczego minimalny agent Pi wygrywa z konkurentami, jak na co dzień pracuje z agentami i czego brakuje, by AI służyło też nie-programistom. Dla każdego, kto buduje z agentami.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
CTO Fireworks AI: zdolności agentowe docierają do otwartych modeli kilka miesięcy po czołówce. Konkrety o ewaluacjach, fine-tuningu, inferencji i agentach w chmurze — dla zespołów budujących produkty AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kompletny przegląd warsztatu inżynierii agentowej: interfejsy, dobór modeli i subskrypcji, własne agenty w chmurze na VPS zamiast lock-inu oraz biblioteka skills. Praktyczny przewodnik dla devów kodujących z AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przewodnik po budowie własnej infrastruktury AI: co kupić za 5, 10 i 20 tys. dolarów oraz dlaczego przepustowość pamięci i wsparcie software'owe ważą więcej niż liczba gigabajtów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Konkretny opis tego, jak firma 10X organizuje pracę z agentami: osobne repozytorium kontekstu, walidator procesu i maszyna do treści. Dla osób budujących własny setup agentowy.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Rozmowa o przejściu od agentów jednoosobowych do zespołowych: wspólny kontekst, pamięć firmy i Slack jako miejsce pracy z AI. Dla founderów i liderów zespołów planujących wdrożenie agentów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Dex Horthy tłumaczy, dlaczego benchmarki nie mierzą jakości kodu i pokazuje czterowarstwowy proces projektowania przed uruchomieniem agenta. Dla osób budujących z agentami produkcyjnie.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Przegląd ośmiu praktycznych agent skills z otwartego repo Davida Ondreja — dla osób budujących wielo-agentowe workflow i chcących kontrolować agenty na produkcji.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Współtwórca agenta kodującego AMP tłumaczy, jak wygląda praca inżyniera, gdy 99% kodu pisze AI: mniej dłubania przy modelach, więcej delegowania do zdalnych agentów. Dla praktyków AI-codingu.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przegląd modelu Kimi K3: gdzie bije modele zamknięte, jak liczyć koszt na zadanie i jak uruchomić go w Kimi Code, Claude Code czy Codex — dla osób budujących z AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Były principal engineer z Meta i Atlassiana pokazuje agentowy setup, w którym jeden agent-orkiestrator zarządza dziesiątkami sesji, a pipeline recenzji pilnuje jakości kodu. Dla praktyków budujących z agentami.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przewodnik, jak spiąć maszyny i agenty AI w prywatną sieć Tailscale, zamknąć porty VPS i centralnie zarządzać kluczami API. Dla osób prowadzących wiele agentów na kilku serwerach.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
swyx tłumaczy, jak przejść od pisania promptów do budowania pętli agentowych i czego nie wolno oddać AI. Dla inżynierów i founderów budujących produkty na agentach.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przewodnik krok po kroku po fine-tuningu otwartego modelu Kimi K2.7 metodą LoRA za mniej niż 130 dolarów, przydatny dla praktyków AI szukających taniej alternatywy dla zamkniętych modeli.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Spekulacyjny, mocno opiniotwórczy odcinek o rzekomym powrocie modelu Anthropic i strategii łączenia go z tańszymi modelami open source; ciekawe dla praktyków agentowego workflow, ale bez twardych faktów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Praktyczny przewodnik po Hermes Agent z funkcją mixture of agents – łączeniu kilku modeli w jeden silniejszy wynik oraz stawianiu tego na VPS. Dla programistów budujących agentów AI i ciekawych open-source alternatyw dla GPT/Claude.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Wywiad o zablokowaniu premier GPT 5.6 i Fable przez rząd USA: koniec otwartego dostępu do najlepszych modeli i mocny argument za self-hostingiem. Praktyczna lektura dla każdego, kto opiera pracę na AI.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
0xSero — twórca domowego riga za ok. 50 tys. dolarów — o GLM-5.2, zakazie Fable 5 i ekonomii lokalnej AI: konkretne progi sprzętowe (2–100 tys. $) i teza, że dostęp do inteligencji nie może być scentralizowany.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kompletny poradnik: jak postawić agenta Hermes na VPS i spiąć go z sejfem Obsidiana, by notatki stały się „żywymi plikami” czytelnymi dla AI całą dobę. Materiał dla budujących drugi mózg wokół agentów.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Kod z ChatGPT bywa bezbłędny, ale uruchomienie, hosting i utrzymanie zostają po stronie użytkownika. Autor poleca Kreo — narzędzie, które oddaje gotowy, działający system przydatny przy cyklicznych automatyzacjach.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane
Matt Pocock przekonuje, że wyniki z agentów AI w połowie zależą od harnessu — skilli, kodu i środowiska — a nie tylko od modelu. Praktyczny wywiad dla programistów: praca AFK, kolejki zamiast pętli, skille.
Czytaj opracowanie → ✓ przeczytane