O czym jest ten film
- Punktem wyjścia jest prognoza Mustafy Sulejmana, szefa Microsoft AI: przyszłością oprogramowania nie będą drobne aplikacje na każdą potrzebę, lecz aplikacje hiperpersonalizowane, szyte na miarę pojedynczego użytkownika.
- Claude wprowadził funkcję Live Artifacts, dostępną w trybie Cowork w aplikacji Claude Desktop — pozwala tworzyć interaktywne aplikacje i pulpity, które na bieżąco ciągną dane z podłączonych narzędzi.
- Autor pokazuje własny „YouTube Hub”: statystyki z ostatnich 7, 28 i 90 dni, czas oglądania, przyrost subskrypcji, najpopularniejsze filmy, źródła widzów, a do tego generowane przez model wnioski, pomysły na filmy i wskazówki rozwojowe.
- Kluczowa cecha: gotową aplikację można w każdej chwili zmienić — nie kodem, tylko opisując słowami, co ma być inne.
- Ograniczenia na dziś: aplikacje działają wyłącznie lokalnie, na jednym komputerze; nie da się ich nikomu udostępnić; funkcja wymaga płatnego planu Claude (od ok. 20 euro miesięcznie).
- Autor proponuje trzy kroki przygotowania: spisać cel (jaką bolączkę aplikacja ma rozwiązać), dobrać źródła danych oraz zaprojektować wygląd i doświadczenie użytkownika.
- W trakcie budowy warto pracować „agentowo”: prosić model, by na każdym etapie tłumaczył, co robi, i mówił wprost, czego potrzebuje od człowieka.
- Najważniejszy trik autora: po zbudowaniu aplikacji poprosić Claude’a o retrospektywę popełnionych błędów i zamienić ją w „skill” — trwały zestaw instrukcji, do którego dopisuje się kolejne wnioski.
- Gdy brakuje natywnego konektora, można dodać własny serwer MCP albo użyć Zapiera jako pomostu do ok. 8000 aplikacji — ale pośrednik i generowanie wniosków zużywają kredyty.
- Efekt końcowy pokazu: „Centrum Google Forms” — pulpit zbierający wszystkie ankiety autora, z pytaniami, odpowiedziami i wnioskami generowanymi na żądanie.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Hiperpersonalizacja zamiast kolejnej aplikacji z półki
Na czym polega: Prognoza Sulejmana sprawdza się w praktyce: zamiast instalować gotowe narzędzia na każdą drobną potrzebę, można zbudować jedno, dokładnie pod siebie. Live Artifacts to właśnie taka realizacja tej tezy.
Jak stosować: Zanim sięgniesz po kolejne gotowe narzędzie do analityki czy śledzenia zadań, sprawdź, czy szybciej będzie opisać swoją potrzebę w Claude i dostać pulpit szyty na miarę.
Na co uważać: Funkcja jest młoda i ograniczona (działa lokalnie, wymaga płatnego planu) — nie opieraj na niej jeszcze procesów krytycznych dla zespołu.
2.Zacznij od spisania celu, nie od wyglądu
Na czym polega: Najważniejsze, by aplikacja rozwiązywała realną bolączkę. Autor przed każdą budową zapisuje jednym zdaniem, w czym narzędzie ma mu pomóc.
Jak stosować: Sformułuj cel konkretnie, np. „chcę mieć wszystkie wyniki moich ankiet z Google Forms w jednym miejscu, aktualizowane automatycznie” — i trzymaj się go w rozmowie z modelem.
Na co uważać: Łatwo dać się ponieść efektowi „fajnie, że cokolwiek działa” — wtedy powstaje gadżet zamiast narzędzia.
3.Dobierz źródła danych przed pierwszą wiadomością
Na czym polega: Lista narzędzi, z którymi aplikacja ma się łączyć (stack), determinuje całą architekturę rozwiązania i późniejsze koszty.
Jak stosować: Jeśli nie wiesz, co podłączyć, wklej do Claude’a opis celu i zapytaj, które integracje będą potrzebne — a potem zweryfikuj listę własnym rozsądkiem.
Na co uważać: Odpowiedzi z formularzy mogą spływać do arkusza, więc często wystarczy jedno źródło (Forms albo Sheets) — nie dubluj integracji bez potrzeby.
4.Zaprojektuj doświadczenie użytkownika na starcie
Na czym polega: Krok najczęściej pomijany: rozpisanie, jakie sekcje i akcje ma mieć pulpit, jak ma wyglądać i jakim doświadczeniem być dla użytkownika.
Jak stosować: Zapisz, co widzisz oczami wyobraźni — ekran po ekranie. Gby brakowało pomysłu, zbuduj pierwszą wersję i poprawiaj na bieżąco; do iteracji nad projektem przed wdrożeniem posłuży Paper, czyli „Figma dla agentów AI”.
Na co uważać: Nie zamartwiaj się idealnym projektem — to artefakt żywy, a każda zmiana to jedno zdanie opisu.
5.Współpracuj agentowo: wymagaj tłumaczenia każdego kroku
Na czym polega: Autor wkleja do rozmowy stałą instrukcję: „na każdym etapie tłumacz, co robisz, i powiedz, czego potrzebujesz ode mnie”.
Jak stosować: Dodaj takie polecenie na początku sesji i reaguj na prośby modelu o zgody czy dane, zamiast zgadywać, na czym utknął.
Na co uważać: Opcja „działaj bez pytania o zgodę” jest kusząca, ale nie dla początkujących — łatwo stracić kontrolę nad tym, co narzędzie po cichu zmieni.
6.Retrospektywa → skill: nigdy więcej od czystej kartki
Na czym polega: Po zbudowaniu aplikacji autor prosi Claude’a o wypisanie wniosków z całej sesji — błędów, rozwiązanych problemów, ustaleń, także dotyczących UX — a następnie o zamianę tego w „skill”, czyli trwały zestaw instrukcji dla modelu.
Jak stosować: Na końcu każdej sesji powiedz: „wyciągnij wnioski z tej rozmowy i dopisz je do skilla do tworzenia live artefaktów”. Powtarzaj za każdym razem, gdy uda się rozwiązać nowy problem.
Na co uważać: Skill potrafi się rozrastać — warto go co jakiś czas przeglądać i porządkować, zamiast traktować jako śmietnik instrukcji.
7.Brak konektora? Pomostem jest Zapier albo własny MCP
Na czym polega: Wbudowana lista integracji Claude’a nie obejmuje wszystkich aplikacji. Wyjścia są dwa: własny konektor (serwer MCP) albo Zapier, który daje dostęp do około ośmiu tysięcy innych usług.
Jak stosować: W Zapierze pod zakładką „MCP Servers” podłącz potrzebne usługi (np. analitykę YouTube), a potem jednym kliknięciem połącz konto z Claude’em.
Na co uważać: Darmowy limit stu wywołań w Zapierze kończy się szybko; plan płatny to wydatek rzędu stu złotych miesięcznie (autor testował czternastodniowy okres próbny z dwoma tysiącami wezwań).
8.Licz kredyty: wnioski w artefakcie też kosztują
Na czym polega: Generowanie wniosków z danych wewnątrz aplikacji wykonuje model Claude i zużywa kredyty — podobnie jak każde wywołanie przez pośrednika.
Jak stosować: Tam, gdzie się da, łącz się z narzędziem bezpośrednio (np. przez Google Drive i arkusze) zamiast przez Zapiera, a wnioski generuj dopiero wtedy, gdy naprawdę ich potrzebujesz.
Na co uważać: „Darmowy” pulpit z automatyczną analityką potrafi po cichu zjadać limit — warto wiedzieć, które kliknięcie uruchamia model.
9.Pierwsza wersja będzie toporna — i to normalne
Na czym polega: Autor szczerze przyznaje, że jego pulpit analityki YouTube powstawał około pół godziny wzajemnych przepychanek, zanim Claude zrozumiał, o co chodzi.
Jak stosować: Traktuj pierwsze podejście jako szkic: iteruj krótkimi poleceniami, poprawiaj po jednym elemencie, a wnioski zapisuj do skilla.
Na co uważać: Poradniki pokazują efekt końcowy, nie zmagania — nie porównuj swojego pierwszego artefaktu z cudzym dziesiątym.
10.Zważ na ograniczenia: lokalnie, bez udostępniania, płatnie
Na czym polega: Dziś artefakty żyją tylko na jednym komputerze, nie da się ich nikomu przekazać, a funkcja wymaga planu od ok. 20 euro miesięcznie.
Jak stosować: Masz już subskrypcję — buduj śmiało. Nie masz — potraktuj materiał jako zapoznanie z trendem i wróć do funkcji, gdy pojawi się realna potrzeba.
Na co uważać: Nie opieraj na tych aplikacjach niczego, co musi być dostępne zespołowo lub z kilku urządzeń — to dziś przypadek użycia wyłącznie osobisty.
Redakcyjne tłumaczenie
Prognoza: oprogramowanie szyte na jednego człowieka
Mustafa Sulejman, szef Microsoft AI, w jednej z ostatnich swoich rozmów wygłosił tezę ciekawszą niż większość prognoz o „przyszłości oprogramowania”. Jego zdaniem nie czeka nas zalew drobnych aplikacji na każdą pojedynczą potrzebę, lecz coś wręcz przeciwnego: aplikacje hiperpersonalizowane, dopasowane niemal idealnie do konkretnego użytkownika.
I tak się składa, że Claude niedawno udostępnił dokładnie takie rozwiązanie. Funkcja nazywa się Live Artifacts i znajdziemy ją w Coworku — agentowym trybie pracy dostępnym w aplikacji Claude na komputer. (Informacja dodatkowa: Cowork pozwala modelowi samodzielnie korzystać z podłączonych narzędzi i danych, a nie tylko odpowiadać na pytania w oknie czatu.)
Najprościej mówiąc: Live Artifacts pozwalają tworzyć interaktywne aplikacje i pulpity, które na bieżąco i automatycznie ściągają dane z narzędzi, które sami połączymy.
Przykład: osobisty kokpit YouTube
Autor pokazuje aplikację, którą zbudował sam — swój „YouTube Hub” z dostępem do wszystkich danych kanału w jednym miejscu. Można przełączać zakres 7, 28 albo 90 dni; widać wyświetlenia, czas oglądania, przyrost subskrybentów, najpopularniejsze filmy oraz źródła, z których przyszli widzowie. Przy okazji autor dziękuje stałej publiczności — odsetek wyświetleń u subskrybentów ma wyjątkowo wysoki.
Poza statystykami polecił aplikacji generowanie wniosków z danych, pomysłów na kolejne filmy i wskazówek rozwojowych. Do każdej takiej generacji ma osobny dostęp i może do niej wracać.
Najlepsze jest jednak co innego: pulpit można w każdej chwili zmienić — wystarczy opisać, co ma być inne. To nie jest skończony produkt, który dostajemy raz i już. To narzędzie szyte na jedną osobę, kształtowane wyłącznie opisem, bez dotykania kodu. I w tym tkwi cała ta magia.
Kubeł zimnej wody: na co dziś trzeba przymknąć oczy
Zanim zaczniemy cokolwiek budować, warto poznać ograniczenia — żeby później się nie rozczarować:
- Aplikacje działają tylko lokalnie, na komputerze, na którym je zbudowaliśmy. Na innym laptopie dostępu nie będzie.
- Nie da się ich — przynajmniej na dziś — nikomu udostępnić.
- Funkcja jest dostępna wyłącznie w płatnym planie Claude, najtańszym od ok. 20 euro miesięcznie.
Autor dodaje: to nieduża kwota za to, czego człowiek nauczy się przy okazji o technologii AI. A jeśli subskrypcji nie potrzebujesz, wystarczy, że zobaczysz, jak narzędzie działa — a jeśli kiedyś przypomnisz sobie, że przydałby się taki pulpit, będziesz wiedzieć, gdzie szukać.
Trzy kroki przed pierwszą wiadomością
Krok pierwszy: cel. Na początku warto wypisać sobie, w czym aplikacja ma nam konkretnie pomóc. Fajnie jest pogadać z modelem i zobaczyć, że coś działa, ale najważniejsze zastosowanie takiego narzędzia to rozwiązanie realnej bolączki. Dzisiejszy cel autora: aplikacja, która zbierze wszystkie jego ankiety z Google Forms w jednym miejscu i pozwoli analizować wyniki. Formularze robi chętnie, ale rzadko zagląda do każdego z osobna — a chciałby, żeby dane aktualizowały się w pulpicie same, dynamicznie.
Krok drugi: stack, czyli źródła danych. Do jakich narzędzi aplikacja ma mieć dostęp? Najprościej: sam Google Forms. A jeśli ktoś korzystał z formularzy, wie, że odpowiedzi można kierować dynamicznie do Google Sheets — więc jedno i drugie wychodzi na to samo. Gdy nie mamy pojęcia, co podłączyć, można otworzyć nową rozmowę w Claude, wkleić opis celu i dopytać, jakie narzędzia połączyć, żeby aplikacja wyszła jak najlepsza. Autor jednak radzi: najpierw własna głowa, dopiero potem model.
Krok trzeci: wygląd i doświadczenie użytkownika. Krok najczęściej pomijany, choć dla autora — przyznaje, że ma słabość do estetyki — istotny. Chodzi nie tylko o to, jak pulpit będzie wyglądał, ale jakie funkcjonalności dostanie i jakim doświadczeniem będzie dla użytkownika. W praktyce oznacza to rozpisanie tego, co widzimy oczami wyobraźni: jakie sekcje, gdzie można co zrobić, jakie akcje uruchamiać i tak dalej. Jeśli na starcie brakuje pomysłu, najzwyczajniej w świecie się zaczyna i dostosowuje na bieżąco, patrząc na to, co już powstało.
Autor nie pokazuje w filmie całego procesu projektowania, ale podpowiada ciekawe rozwiązanie dla tych, którzy chcieliby iterować na żywo i zobaczyć efekt, zanim cokolwiek powstanie: połączenie z aplikacją Paper, którą nazywa „Figmą dla agentów AI”. (Informacja dodatkowa: Figma to popularne narzędzie do projektowania interfejsów aplikacji.) Dzięki niej można współpracować z agentem i na bieżąco patrzeć, jak coś wygląda i działa.
Budowa w Claude Desktop — i szczera prawda o pierwszych podejściach
Mając cel i źródła danych, przechodzimy do aplikacji Claude Desktop — to musi być wersja pobrana na komputer, bo tylko ona daje dostęp do Coworka. Otwieramy nową rozmowę, chowamy boczny panel, żeby nie rozpraszał, i mówimy wprost, że chcemy zbudować live artifact.
I tu autor zwierza się z czegoś, czego nie pokażą zachwycone poradniki na YouTubie: z jego doświadczenia wynika, że wcale nie zawsze działa to tak pięknie. Pierwsze aplikacje potrafią wychodzić strasznie koślawo — i to nie powinno nikogo zniechęcać. Jego pulpit do analityki YouTube kosztował dobre pół godziny wzajemnych przepychanek, zanim Claude zrozumiał, o co właściwie chodzi.
Trik, który zmienia wszystko: zamień błędy w skill
Najważniejsza lekcja, którą autor wyciągnął: na sam koniec pracy nad aplikacją trzeba polecić Claude’owi, żeby wypisał wnioski z całej rozmowy — wszystkie błędy, które popełnił, wszystkie problemy, które wspólnie rozwiązano, wszystko, przez co przeszli, włącznie z ustaleniami co do doświadczenia użytkownika. Krótko mówiąc: retrospektywę.
A następnie poprosić, żeby z tej retrospektywy zrobił skill — zapisany zestaw instrukcji, do którego model będzie wracał przy kolejnych zadaniach. Efekt jest, według autora, natychmiastowy: poziom kolejnych aplikacji skacze na zupełnie inną półkę. I tak za każdym razem — jeśli w rozmowie o nowym artefakcie uda się rozwiązać jakiś problem, wystarczy powiedzieć: „wyciągnij z tego wnioski i dopisz do skilla”. Dzięki temu nigdy nie zaczyna się od czystej kartki, kolejne aplikacje wychodzą lepsze, a te same błędy nie powtarzają się dwa razy. Autor zapowiada, że w opisie filmu zostawi link do swojego skilla wraz z pełną treścią instrukcji, żeby każdy mógł wdrożyć go u siebie.
Jak wygląda taki prompt
Autor wraca do notatek (cel rozpisuje w tldraw, wirtualnej tablicy do notowania) i wkleja do nowej rozmowy roughly taki komunikat:
Chcę zbudować live artifact. Główny cel mojej aplikacji: [wklejony opis]. Połącz się z Google Forms, żeby wszystko było na bieżąco — jeśli potrzebujesz innych aplikacji, daj mi znać.
Do tego dochodzi zasada, którą autor nazywa fundamentem współpracy agentowej: nie udajemy, że wiemy wszystko. Do rozmowy warto wpleść stałe polecenie:
Na każdym etapie tłumacz mi, co robisz, i mów, czego potrzebujesz ode mnie, żeby ta aplikacja działała.
Na koniec autor wywołuje przygotowany wcześniej skill — u niego nazwany „live artifact builder”.
Konektory: co robić, gdy brakuje integracji
Pod „Customize → Connectors” można podejrzeć narzędzia, do których już udzieliliśmy dostępu; „plus” pozwala dodać nowe. Problem w tym, że lista nie obejmuje wszystkich aplikacji, z którymi na co dzień pracujemy. Są dwa wyjścia: dodać własny konektor, czyli po prostu swój serwer MCP, albo połączyć się przez Zapiera, który otwiera dostęp do około ośmiu tysięcy innych aplikacji i pełni wtedy rolę łącznika. (Informacja dodatkowa: MCP, czyli Model Context Protocol, to otwarty standard łączenia modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i danymi; Zapier to platforma automatyzacji spajająca tysiące aplikacji.)
Autor ma konto w Zapierze i pod zakładką „MCP Servers” podpiętą analitykę YouTube, żeby modele mogły czytać jego dane. Połączenie z Claude’em zamyka jedno kliknięcie „Connect” — i od tej chwili pod ręką jest ponad osiem tysięcy aplikacji, w tym Google Forms.
Kredyty, czyli droga na skróty kosztuje
Dzięki temu, że Claude na każdym etapie tłumaczy, co robi — a do tego przeczytał skilla — podchodzi do tematu rzeczowo i rozkłada opcje na stole. Podpowiada na przykład, że najłatwiej połączyć się przez Google Drive, w którym w Google Sheets spływają odpowiedzi z formularzy. Dlaczego nie przez Zapiera? Bo każde wywołanie przez pośrednika zużywa limity. Autor właśnie dlatego wziął czternastodniowy okres próbny planu Pro (dwa tysiące wezwań) — darmowe sto już mu się skończyło. Normalnie to wydatek rzędu stu złotych miesięcznie, więc jeśli nie chcemy płacić, łączymy się z narzędziami bezpośrednio. Autor wybiera Google Sheets.
Zgody, pytania i drobiazgi, które zdarzają się każdemu
Claude wysyła prośbę o zgodę na połączenie — wyrażamy ją. Można też pozwolić mu działać bez pytania, „jak mu się podoba”, ale autor wprosc odradza to początkującym. Potem model zadaje jeszcze pytania uzupełniające, żeby odpowiedź była lepiej osadzona w kontekście.
W trakcie nagrania zdarzyło się coś, co zdarzy się i widzom: aplikacja Claude na laptopie niespodziewanie się zamknęła, połączenie się urwało, a odpowiedzi zostały odrzucone. Rozwiązanie okazało się proste — napisać, co się stało, i odpowiedzieć na pytania ponownie. Warto zapamiętać ten schemat na przyszłość.
Swoją drogą autor nie kryje zdziwienia, jak dobrze działa skill, który stworzył: cały czas się do niego odwołuje i koryguje go w locie.
Efekt: Centrum Google Forms
Po kilku minutach pracy Claude prosi o zgodę na użycie Google Drive jako konektora przy tworzeniu artefaktu „Google Forms Centrum”. Zgoda udzielona — i na ekranie ładują się odpowiedzi z ankiet. Wszystko zostało elegancko rozrysowane: dla każdego formularza wypisane są pytania, a pod kliknięciem kryją się odpowiedzi, na podstawie których można wygenerować wnioski. Ważna uwaga: te wnioski tworzy model Claude, więc również zużywają nasze kredyty.
Od tej pory wszystko mieszka pod zakładką Live Artifacts — zawsze pod ręką. A gdy przyjdzie ochota na zmianę, wystarczy kliknąć „Edit” i swobodnie dostosować aplikację, opisując słowami, co ma być inne.
Podsumowanie
Autor nagrał odcinek z jednym celem: pokazać, że taka funkcja istnieje. Nie będzie przekonywał, że jest idealna, bo nie jest — ale jest naprawdę fajna, użyteczna i najłatwiejszy możliwy punkt startu do budowania własnego, hiperpersonalizowanego pulpitu. Na koniec zaprasza do swojego newslettera „Chłopski rozum”. Do zobaczenia w kolejnym odcinku.