Twórz z AI produkty, które ludzie kupują (Gemini 4 Argon)

O czym jest ten film

1. Przegląd Gemini 4 Argon po siedmiu dniach nieprzerwanej pracy — trzy konkretne zastosowania biznesowe, nie ogólniki.
2. „Vibe marketing”: strona holdingu za ok. 200 tysięcy dolarów odtworzona i ulepszona przez model, interaktywna, z grami i dźwiękiem.
3. Kluczowy wniosek autorski: bez dobrych referencji wizualnych Argon nie wytworzy dobrej grafiki — gust musi wnieść człowiek.
4. Argon jako model piszący: jeden prompt tworzy „umiejętność” odwzorowującą głos autora (rytm zdań, słownictwo, podpis, szablony).
5. „Vibe manufacturing”: personalizowane produkty fizyczne — pliki STL, drukarki Bambu, druk na żądanie przez API Slant 3D.
6. Gotowy pomysł na biznes: widget personalizacji produktów osadzany w milionach sklepów na Shopify, z podglądem 3D i żywą wyceną.
7. Trzecia droga: przebudowa nudnych, przestarzałych produktów SaaS — i rozdawanie ich za darmo, żeby budować zaufanie.
8. Sześć technik pracy z modelem: /plan, /sub-agents, /goal, /browser, /learn oraz przejście z trybu medium na high.
9. Zastrzeżenie: środowisko Antigravity wciąż ustępuje konkurencji (Cursor, OpenCode), choć sam model jest na poziomie frontier.
10. Różnice w subskrypcjach: Google AI Ultra za 100 dolarów miesięcznie (Antigravity, CLI, milion tokenów wyjściowych) kontra Pro za 19,99 dolara.

10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania

1.Referencje decydują o jakości kreatywnej

Na czym polega: Argon łapie koncept od razu, ale bez wzorców wizualnych produkuje rzeczy przestrzelone (za dużo elementów) albo tanie w odbiorze („robloxowe”). Piękno nie przychodzi z pierwszego prompta — przychodzi po podaniu wzorców.

Jak stosować: Zanim poprosisz o projekt, zbierz trzy–pięć wzorców (artysta, strona, grafika) i opisz słowami, co dokładnie ci się w nich podoba. Dopiero wtedy rzucaj polecenie — i bądź gotów powiedzieć „za dużo tego” i iterować.

Na co uważać: Nie oddawaj modelowi całego myślenia twórczego. Bez twojego oka dostaniesz coś, co niczym się nie wyróżnia — czyli dokładnie odwrotność tego, po co to robisz.

2.Strona firmowa ma zachwycać, nie informować

Na czym polega: Strona za 200 tysięcy dolarów była ładna, ale statyczna. Wersja zbudowana promptem jest interaktywna — dźwięki, mini-gra, zwiedzanie siedzib jak w grze komputerowej. Ograniczeniem nie jest już model, tylko wyobraźnia.

Jak stosować: Przy każdym projekcie webowym zadawaj pytanie: „co sprawi, że ktoś będzie to klikał i wysyłał dalej?”. Jeśli twoja strona nie ma odpowiedzi, przeprojektuj ją z tym pytaniem w tle.

Na co uważać: Pierwsza generacja potrafi wyglądać tragicznie (awatar Zucka z metaversum). To nie porażka pomysłu, tylko brak referencji — poprawiaj, zamiast porzucać.

3.Zbuduj z modelu własnego ghostwritera

Na czym polega: Prompt „zbadaj wszystko o moim pisaniu i zamień w umiejętność, potem cię sprawdzę” tworzy pakiet plików: zasady rytmu zdań, charakterystyczne słownictwo, szablony, nawet sposób podpisywania się. Testowy post o inżynierach marketingu Isenberg ocenił na 9,2 na 10.

Jak stosować: Wgraj swoje teksty (posty, newslettery, skrypty), każ stworzyć „umiejętność” i przetestuj na konkretnym temacie. Do researchu użyj /sub-agents — wynik będzie lepszy, a podpowiadania mniej.

Na co uważać: Zasada 95/5: AI ogarnia technikalia, ale smak musisz wnieść ty. Bez twojej korekty tekst będzie brzmiał „jak ktokolwiek”, a nie jak ty.

4.Personalizacja fizyczna buduje więć i marżę

Na czym polega: Ludzie silniej przywiązują się do rzeczy, które sami zaprojektowali. Użytkownicy r/espresso wydali 2,5 tysiąca dolarów na ekspresy i chętnie dopłacą 49 dolarów za personalizowaną stację na portafiltry — sygnał popytu widać w czarno na biało.

Jak stosować: Zacznij od niszy, którą znasz lepiej niż inni. Przejrzyj Reddita: za co ludzie już płacą i na co narzekają, że nie istnieje. Potem zaprojektuj jeden produkt-personalizator, nie cały katalog.

Na co uważać: Zanim obiecujesz cenę, sprawdź limity rozmiarów druku, realny czas (osiem godzin na cztery sztuki), wagę i koszt materiału — marża szybko się rozpuści w wysyłce.

5.Nie musisz mieć drukarki — drukuj na żądanie przez API

Na czym polega: Gotowy plik STL wysyłasz do własnej drukarki Bambu albo wcale nie drukujesz u siebie — zlecasz to usługom takim jak Slant 3D. Twoja rola sprowadza się do pomysłu i zebrania popytu.

Jak stosować: Widget do personalizacji Argon zbudował jednym promptem. Zrób podobnie: jedna iteracja, pokazujesz publiczności, zbierasz feedback, poprawiasz — dopiero potem myślisz o skali.

Na co uważać: To wciąż biznes fizyczny: jakość druku, wady plików i logistyka zwrotów są twoim problemem, nie modelu. Przetestuj cały obieg na sobie, zanim weźmiesz pieniądze od klientów.

6.Personalizację sprzedawaj też jako usługę dla innych marek

Na czym polega: Miliony sklepów na Shopify nie mają produktów fizycznych dla swojej społeczności. Możesz im wdrożyć personalizator, który produkuje gadżet z logo czy podobizną — z marżą 40–70 procent, dzieloną z marką.

Jak stosować: Pitch jest prosty: „zbuduję wam fandom — produkt, który fanom stoi na biurku i przypomina o was codziennie; podzielimy się marżą”. Takiej oferty trudno odmówić, więc zaczynaj od marek ze znaną społecznością.

Na co uważać: To usługa wdrożeniowa, nie produkt z półki — każda integracja z Shopify to osobny czas. Wlicz go w cenę albo ogranicz liczbę klientów.

7.Nudny, powtarzalny problem to najlepszy fundament SaaS

Na czym polega: „SaaS umarł” powtarzają niezależni twórcy sprzedający coś innym niezależnym twórcom. Tymczasem miliony firm spokojnie płacą za oprogramowanie ułatwiające im życie, a stare narzędzia latami nie widziały aktualizacji.

Jak stosować: Czytaj opinie na G2 i Capterrze, przeglądaj skargi na Reddicie. Szukaj problemów powtarzalnych i nudnych — tam są klienci z budżetem. Buduj produkt wąski, skrojony pod jeden typ odbiorcy.

Na co uważać: Wąski produkt wymaga precyzyjnie określonego odbiorcy (tzw. ICP — profil idealnego klienta). Najpierw zdefiniuj, dla kogo robisz, dopiero potem co.

8.Pierwsze narzędzie dawaj za darmo

Na czym polega: Zamiast schematu „50 dolarów miesięcznie i 10 tysięcy klientów” — darmowe narzędzie trafia dokładnie do ludzi, którzy poczują jego wartość. Zaufanie zdobyte za darmo sprzedaje drugie, trzecie i czwarte, już płatne narzędzie.

Jak stosować: Zbuduj darmowy kalkulator albo generator, który rozwiązuje 80 procent problemu. Płatna wersja niech obejmie resztę. Konkuruj z płatnym przestarzałym produktem dokładnie tą kartą: „to samo, za zero”.

Na co uważać: „Za darmo” nie znaczy „byle jak” — aplikacja musi działać i być bezpieczna. Dlatego w prompcie każ modelowi uczciwie wypisać, co zostało niedokończone, i nie wdrażaj niczego przed sprawdzeniem.

9.Zanim model ruszy pliki: /plan i /sub-agents

Na czym polega: /plan wymusza uzgodnienie zakresu zanim cokolwiek się zmieni w kodzie; /sub-agents rozdziela niezależne zadania (research, kontrole) i puszcza je równolegle. Oba skróty to zwykłe delegowanie — mniej podpowiadania, lepszy wynik.

Jak stosować: Przy każdym większym projekcie zaczynaj od /plan. Badania i weryfikacje wydzielaj do podagentów zamiast karmić jedną sesję wszystkim naraz.

Na co uważać: Plan bez twojej wiedzy o tym, co ma powstać, nic nie da. Ustalony zakres traktuj jak umowę — i nie pozwól modelowi po cichu ją rozszerzać.

10.Dostrajanie: /goal z obrazem, /browser na ścieżkę użytkownika, /learn na błędy, tryb high

Na czym polega: /goal ustawia cel („zrób to genialnie”) i przyjmuje obraz referencyjny — kosztuje więcej tokenów, ale wyraźnie poprawia efekt. /browser pozwala modelowi samemu przejść ścieżkę użytkownika w aplikacji. /learn zamienia twoje poprawki w trwałe reguły projektu. Na koniec: nauka na medium, praca na high.

Jak stosować: Cel podawaj zawsze z wzorcem wizualnym. Każdą korektę zapisuj przez /learn, żeby nie poprawiać dwa razy tego samego. Gdy ogarniesz narzędzie — przestaw high na stałe.

Na co uważać: Wyższy tryb i więcej tokenów nie uratują mętnego polecenia. Najpierw umiejętność formułowania zadań, dopiero potem suwak mocy.

Redakcyjne tłumaczenie

Tydzień z Gemini 4 Argon: trzy drogi do biznesu

Przez ostatnie siedem dni praktycznie nie rozstawałem się z Gemini 4 Argon i w końcu muszę się z wami podzielić tym, co odkryłem. Większość ludzi potraktuje ten model jak każde inne AI: wpisze polecenie, dostanie odpowiedź, przejdzie dalej. Tymczasem są trzy konkretne problemy, w które wystarczy Argona skierować, a pomoże zbudować prawdziwy biznes. O tym, jak to zrobić krok po kroku, nie mówi w internecie nikt. Więc powiem ja.

Po tym odcinku będziecie znać trzy sposoby na pracę z tym modelem. Pierwszy: vibe marketing — czyli jak ściągać klientów do startupu. Uważam, że to dziś najlepsze AI do pisania, i pokażę, jak je ustawić tak, żeby pisało dokładnie jak ty, wraz z całym pakietem „umiejętności”. Drugi: vibe manufacturing. Argon świetnie pomaga projektować personalizowane produkty fizyczne — pokażę cały proces, łącznie z plikami CAD. Trzeci: jak wziąć na celownik przestarzałe produkty SaaS, za które ludzie wciąż płacą, i zbudować wersję lepszą. Tu podzielę się sprawdzonym sposobem na pozyskanie klientów i przeprowadzę was przez moje podejście.

Podziękowania dla Google za sfinansowanie odcinka i wczesny dostęp do Argona. Wszystko, co zaraz zobaczycie, faktycznie zbudowałem, a opinie są wyłącznie moje. Jeśli zostaniecie do końca, dostaniecie sześć patentów, dzięki którym wyciśniecie z tego modelu znacznie więcej niż ludzie, którzy będą się tego dopiero uczyć przez miesiące.

Mocne strony modelu — i jedno rozczarowanie

Zacznijmy od podstaw: w czym Argon jest naprawdę dobry?

Po pierwsze — marketing z AI. Potrzebujemy narzędzia, które realnie przyprowadza klientów, i pokażę, gdzie ten model się w tym sprawdza. Po drugie — fizyczna AI, czyli vibe manufacturing: jak wziąć plik STL i wysłać go do drukarki Bambu, żeby wydrukować produkt na żądanie. Po trzecie — złożone zadania inżynierskie. Moim zdaniem można go skierować na bardzo przestarzałe produkty SaaS, dorzucić własną interpretację, wybrać niszę — i jeszcze węższą — a on odbuduje takie oprogramowanie dość szybko. I to nie jest kod sklejany na czucha: aplikacje są przetestowane i dobrze się z nich korzysta. To, że model da się tak celować w skomplikowaną inżynierię, zrobiło na mnie ogromne wrażenie.

Muszę też od razu zaznaczyć jedną rzecz: Antigravity nie jest moim ulubionym środowiskiem pracy. (Informacja dodatkowa: Antigravity to autorskie środowisko programistyczne Google, w którym pracuje się z modelem; konkurencją są m.in. Cursor czy OpenCode.) Google ma tu trochę do nadrobienia — im dłużej z nim pracowałem, tym bardziej tęskniłem za innymi narzędziami. Na szczęście Argona można używać w Cursorze, w OpenCode i gdzie indziej; sądzę, że Antigravity zaległości odrobi. Dlaczego w ogóle warto śledzić ten model? Bo Google ma ogromne zasoby danych, robi szybkie postępy, a Argon stoi już w czołówce — wśród tzw. modeli frontier, czyli najmocniejszych dostępnych.

Marketing z AI: strona za 200 tysięcy dolarów, odtworzona promptami

Opowiem o stronie, którą zbudowaliśmy w 2021 roku. Pochłonęła 40 tysięcy godzin pracy. To witryna mojego holdingu — latecheckout.studio — z siedzibami wszystkich naszych firm: agencji projektowej LCA, Boring Marketing (firmy robiącej marketing agentami), zakładką z ofertami pracy i tak dalej. Nie powiem, ile dokładnie kosztowała, ale mogę powiedzieć, że biznes wygenerował prawdopodobnie ponad 40 milionów dolarów przychodu, a strona ma w tym niemałą zasługę. Ludzie bez przerwy nam powtarzają, jaka jest dobra.

Poprosiłem Argona, żeby ją odtworzył. Właściwie powiedziałem tylko: „chcę stronę taką jak ta, ale lepszą”. Dorzuciłem wskazówkę stylistyczną — „zrób to w duchu Mondriana” — i efekt jest po prostu piękny. (Informacja dodatkowa: Piet Mondrian to holenderski malarz abstrakcyjny, znany z kompozycji z prostych linii i plastycznych plam koloru.)

Porównanie z wersją, która kosztowała nas pewnie dwieście tysięcy dolarów, przynosi dwa spostrzeżenia. Stara jest ładna — ale martwa. Żadnego ruchu, żadnego życia. Internet poszedł do przodu: ludzie chcą stron, z którymi można wchodzić w interakcję. Nowa wersja ma na przykład „paszport świata” — klikasz budynki, odpalają się dźwięki, zwiedzanie siedzib zamienia się w grę, a przecież dokładnie o to chodzi, kiedy chcesz, żeby ktoś został na stronie dłużej. Są drobne gry — można choćby rzucić za trzy punkty. To, że coś takiego da się dziś stworzyć, jest szalone.

I kiedy mówię „marketing z AI”, mam na myśli właśnie to: po co w erze Argona budować zwykłą, standardową stronę? To się już nie broni. Chcesz się wyróżnić — a ograniczeniem nie jest już model, tylko wyobraźnia. Przy silniku tej klasy granicą jest to, co jesteś w stanie sobie wyobrazić.

Po co Argonowi referencje, czyli jak nie skończyć jak Zuck z metaversum

Mój pierwszy prompt wyglądał zupełnie inaczej. Poprosiłem po prostu o „lepszą wersję latecheckout.studio” — i dostałem coś, co szczerze mówiąc było tragiczne. Koncept złapany, ale wykonanie wyglądało jak… pamiętacie, kiedy Mark Zuckerberg pokazywał metaversum i wszyscy wyśmiewali jego drei-wymiarowego awatara? Właśnie tak to wyglądało.

A pytanie, które definiuje całą tę erę AI, brzmi: jak przejść od tamtej wersji do tej? Czego to wymaga? I tu najważniejsza rzecz, jaką się o Argonie nauczyłem: do dobrej grafiki potrzebuje dobrych referencji. Bez nich nie dostaniesz z niego wybitnej kreatywności. W gruncie rzeczy to nawet dobrze — nie chcesz przecież oddawać AI całego myślenia twórczego, bo skończysz z rzeczami, które niczym się nie wyróżniają. Model ma taki potencjał, ale wzorce musisz mu dostarczyć.

Pierwsze iteracje zresztą o tym mówiły. Narobił budynków wszędzie — za dużo elementów; trzeba było mieć oko projektanta i powiedzieć: „za dużo tego”. Kolejna wersja wyglądała jak Roblox — brakowało wraże­nia premium. Dopiero po kilku rundach wyszło „to”. Przy okazji: główny powód, dla którego nie aktualizowałem starej strony, to koszt — czas i energia. Nową mogę po prostu odświeżać w Argonie.

Muzeum Apple z jednego prompta

Widziałem świetny przykład od Justine Moore z a16z. (Informacja dodatkowa: a16z, czyli Andreessen Horowitz, to jeden z największych funduszy venture capital w Dolinie Krzemowej.) Napisała: „Poprosiłam Gemini o interaktywne muzeum komputerów Apple — nie podałam żadnych zdjęć ani danych. Sam ściągnął archiwalne fotografie Maków, napisał narzędzie do ich oczyszczania, zebrał 50 lat specyfikacji i zbudował trójwymiarową galerię, w której interfejs zmienia wygląd wraz z dekadą”. Popatrzcie na jakość tej rzeczy.

Niezależnie od tego, co budujesz — nie buduj czegoś podstawowego. Kiedyś taka realizacja kosztowałaby tysiące dolarów, dziś robisz ją promptami. A rzeczy z tej półki robią furorę na X, TikToku i Instagramie. Potem pozostaje decyzja, jaki biznes postawić na takim zasięgu: masz na przykład publiczność fanów Apple — można im sprzedawać usługi albo gadżety. Do gadżetów jeszcze wrócimy przy produktach fizycznych.

Pisanie: naucz model mówić twoim głosem

Druga rzecz, którą odkryłem: Argon świetnie pisze. Nie „nieźle” — świetnie. I dam wam patent, jak w jednym kroku zrobić z niego znakomitego autora.

Powiedz mu: „Zbadaj wszystko o tym, jak piszę. To, co napisałem — posty na X, newslettery, to, jak mówię na YouTube — wszystko. Zinternalizuj to jako umiejętność. A potem cię sprawdzę: dam temat i napiszesz na niego esej”.

Model stworzył pakiet „umiejętności”: plik z systemem mojego głosu, zasadami rytmu zdań, modelami mentalnymi i strukturą, którą stosuję; osobny plik z leksykonem — charakterystyczne słownictwo, sformułowania, które ukułem; do tego próbki dosłowne i szablony strukturalne. To praca, którą zleciłbym dyrektorowi ds. treści — i została wykonana idealnie. Model złapał dokładnie, jak piszę i mówię. Co ciekawe, pisanie było dotąd jedną ze słabszych stron AI: te modele są świetne w wielu rzeczach, ale nie w tym. Argon to dziś moim zdaniem najlepszy model czołówki do pisania.

Test: „napisz mi post o inżynierach marketingu”. Dostałem tekst i aż mnie zatkało — pisał dokładnie tak jak ja. Stary świat kontra nowy. Mikroprodukty zamiast „PDF-owych magnesów na leady”. Teza, żeby landing page startował w maksymalnie 280 znakach — bo uważam, że pierwsza wersja strony produktowej powinna mieć rozmiar tweeta. Na końcu podpisał się tak, jak ja podpisuję newslettera na gregeisenberg.com: „be well, Greg”. Gdybym zatrudnił człowieka, który przyniósłby mi taki tekst, oceniłbym go na 9,2 na 10 — i pobiegłbym do współzałożyciela z okrzykiem: „nie uwierzysz, jakiego autora znalazłem”.

Jeśli nie masz w sieci takiego dorobku jak ja — po prostu wgraj swoje teksty do Antigravity i każ mu się ich nauczyć. Przecież coś już kiedyś napisałeś.

Bardzo podoba mi się zasada 95/5: AI ogarnia całą „hydraulikę”, ale smak musi wnieść człowiek. Nie wiem, czym dziś piszecie — sami, może Astrą, może Opusem — ale jako ktoś, kto publikuje mnóstwo treści, mówię wam: to narzędzie jest naprawdę mocne.

Produkcja fizyczna: vibe manufacturing na plikach STL

Przechodzimy do produktów fizycznych. Wielu z was pytało o vibe manufacturing po moim tweecie, który poszedł szeroko. Teza była taka: nadszedł czas, żeby tworzyć pliki STL, wysyłać je do drukarek 3D i budować wokół tego biznesy oparte na personalizowanych produktach. Pytanie „jak?” — dziś pokażę, że Argon jest w tym znakomity. Poprosiłem go o zbudowanie całego studia produkcji tego typu. I tu jest duży pomysł; mam nadzieję, że ktoś go podchwyci.

Moje przekonanie: personalizacja rzeczy fizycznych będzie rosła. Na świecie są miliony sklepów na Shopify — a gdyby tak osadzić w nich widget, który pozwala klientom spersonalizować produkt i kupić go na przykład za 39 dolarów? Argon zbudował mi narzędzie pokazujące czas druku, koszt, wagę i drukarkę Bambu — osiem godzin na cztery sztuki — oraz sugerowaną cenę detaliczną. (Informacja dodatkowa: Bambu Lab to chiński producent popularnych drukarek 3D.) Moim zdaniem osadzanie personalizatorów produktów na Shopify to bardzo duża sprawa.

Co konkretnie robić? Weźmy firmę snowboardową — Tobi Lütke, założyciel Shopify, zaczynał przecież od sklepu ze snowboardami. Możesz robić słynne zbocza i góry do personalizacji, wizerunki znanych snowboardzistów, wpiąć własną twarz czy sylwetkę. Psychologia jest kluczowa: ludzie mocniej przywiązują się do rzeczy, które sami zaprojektowali. Fizyczne prezenty i niszowe gadżety to trend, który wyraźnie rośnie.

Przykład: stacja na portafiltry do ekspresów ciśnieniowych. Sam bym za nią zapłacił. A sygnał popytu leży na Reddicie: użytkownicy r/espresso, którzy wydali 2,5 tysiąca dolarów na maszyny, z przyjemnością zapłacą 49 dolarów za personalizowaną stację na portafiltry. To się po prostu składa w sensowny biznes.

Argon sprawdził się tu znakomicie. Prosiłem o schemat poglądowy, o pokazanie warstw, potem o CAD — i patrząc na to, czuję coś na kształt niewysłowionej magii, że takie rzeczy da się dziś tworzyć. A ludzi pracujących z fizyczną AI jest wciąż garstka. Narzędzie generuje plik STL gotowy do druku: wysyłasz go do własnej drukarki Bambu, a jeśli jej nie masz — korzystasz ze Slant 3D, druku na żądanie przez API. Nie musisz trzymać dwudziestu drukarek w mieszkaniu. Twoja robota to zebranie popytu i pomysł, który zacznie rezonować z ludźmi — a swoją niszę znasz lepiej niż ktokolwiek. Dosłownie jednym promptem kazałem zbudować osadzalny widget na Shopify, żeby pokazać, że to działa. Potem testujesz, patrzysz na reakcje, pytasz, czego brakuje. Niszowe gadżety i fizyczna AI dopiero startują.

Biznes krok po kroku — i wariant usługowy

Jak zabrałbym się za to w praktyce:

1. Argon buduje personalizator produktu.
2. Osadzasz go w sklepie.
3. Klient wybiera rozmiar, kolor — wszystko na żywo, w trójwymiarowym podglądzie.
4. Płaci na Shopify. Zacznijcie od Shopify — to numer jeden; inne platformy potem.
5. Sprawdzasz plik druku — czy mieści się w limitach rozmiarów.
6. Drukujesz i wysyłasz — u siebie albo u partnera.

I jeszcze jedno: to samo możesz sprzedawać jako usługę innym sklepom. Idziesz do marki i mówisz: „Mogę wam zbudować fandom — produkty fizyczne, które fanom stoją na biurku, witają ich w domu, każdego dnia przypominają o waszym brandzie. Zrobię to z marżą 40–70 procent, zależnie od wyceny — i podzielimy się nią”. Od takiej propozycji trudno odmówić. Takie rzeczy są teraz w zasięgu ręki.

„SaaS umarł”? Nie dla ludzi, którzy płacą

Trzecia droga, w której Argon błyszczy: oprogramowanie SaaS. Nudne SaaS. Już słyszę sekcję komentarzy: „Greg, SaaS umarł, po co to wszystko?”. Biorę głęboki oddech, bo widzę te wpisy na X bez końca: SaaS umarł, AI zje SaaS, koniec. Tylko że piszą to niezależni twórcy sprzedający coś innym niezależnym twórcom. Zdecydowana większość ludzi spokojnie płaci za oprogramowanie, które ułatwia im życie.

Jak podszedłbym do budowy produktu SaaS — inaczej niż to się zwykle podaje. Najpierw znajdź powtarzalny, najlepiej nudny problem. Szukaj ich na G2, Capterrze czy w Idea Browser — narzędziu, które zbudowałem; zapisanie się po codzienny pomysł nic nie kosztuje. Potem zbuduj bardzo wąski produkt. Przejrzyj na G2 i Reddicie, na co ludzie narzekają, i włóż to do produktu, żeby wyszedł lepszy. Jest mnóstwo przestarzałego oprogramowania, latami nieaktualizowanego — to gotowa okazja, żeby zbudować coś, co realnie pasuje do potrzeb jakiejś niszy. I w końcu: zrób użyteczne, darmowe narzędzie.

Wielu podchodzi tak: „zbuduję coś, wezmę 50 dolarów miesięcznie, zdobędę 10 tysięcy klientów”. Rozumiem ten odruch, ale darmowe narzędzie to znakomity sposób, żeby pokazać się dokładnie tym, którzy poczują jego wartość. Dopiero drugie, trzecie, czwarte narzędzie jest płatne. Pomyśl, jakie jedno narzędzie ściągnie mnóstwo ludzi — a potem wokół tego profilu klienta budujesz całą fabrykę produktów, zasiloną Argonem. I jedna ważna rzecz: wszyscy już sklejaliśmy aplikacje na czucha, ale przy uruchamianiu bywało słabo albo niebezpiecznie. W moich testach Antigravity pod względem wdrażania i bezpieczeństwa wypada naprawdę przyzwoicie.

Studium przypadku: wyceny dla firmy sprzątającej

Przykład. Dałem Antigravity taki prompt: „Zbuduj działającą aplikację webową dla firmy sprzątającej, która zamienia notatki z wizyt na obiektach w zweryfikowaną propozycję cenową. Skup się na zastąpieniu arkusza kalkulacyjnego. Głównym doświadczeniem użytkownika ma być tworzenie wyceny”. Do tego opinie klientów, linki do źródeł i anonimowy opis procesu — u mnie pochodziłyby z G2 czy Idea Browser, a jeśli czegoś nie masz, po prostu każ modelowi poszukać. Dalej: „Zbadaj i obejrzyj projekt, krótko wyjaśnij plan wdrożenia, zbuduj na istniejących technologiach, gdzie się da. Nie wdrażaj i nie wysyłaj niczego — i podaj uczciwą listę tego, co zostało niedokończone”. Ten format to właśnie przepis na mikro-SaaS-y, dzięki którym otwieracie sobie drzwi w takich firmach.

Co powstało? Między innymi interaktywne kalkulatory marży. Estetycznie — nie jest to arcydzieło; jak mówiłem, piękno wymaga od Argona referencji i wspólnej pracy, u mnie nigdy nie przyszło z pierwszego prompta. Ale inżynieria? Tu trafia w dziesiątkę od razu, we wszystkich szczegółach. Nie będę was zanudzał wnętrznościami procesu wycen, ale sam format — automatycznie generowane propozycje cenowe — to duży temat. Widzę, jak ludzie mogą na tym budować.

I nikt nie mówi o tym, że istnieją tysiące takich nudnych produktów SaaS, które biorą pieniądze — a ty możesz teraz to samo rozdawać za darmo. Dosłownie za zero dolarów. Kiedyś bałbym się sklejać coś na czucha, ale z modelami czołówki przyszliśmy do momentu, w którym można to zbudować, to działa i jest chyba nawet lepsze od narzędzi starej daty. A skoro rozdajesz za darmo to, za co kiedyś brano pieniądze — najpierw budujesz zaufanie, a potem sprzedajesz coś kolejnego. Argon mnie tu szczerze zaskoczył — na plus.

Sześć technik, które wyciskają z Argonu więcej

Po tygodniu pracy z tym modelem mam listę sześciu technik warty­ch stosowania. Dla osób mocno siedzących w AI nic odkrywczego — ale różnicę zrobią.

1. /plan — uzgodnij, co budujecie, zanim model zacznie ruszać pliki. Przy latecheckout.studio powinienem był użyć trybu planowania od razu; pierwsza wersja wyszłaby znacznie lepiej.
2. /sub-agents — podziel niezależne zadania; badania i kontrole idą równolegle. Gdybym przy tworzeniu plików „umiejętności” do pisania użył podagentów, wynik byłby lepszy, a podpowiadania mniej. To po prostu delegowanie — rozdzielasz pracę między agentów. Korzystajcie.
3. /goal — ustaw cel. W połowie pracy nad stroną wpisuję: „/goal, zrób to genialnie” i dokładam obraz referencyjny. Zżera więcej tokenów, ale wynik jest wyraźnie lepszy. Policzcie sami: ta strona zrobiła dziesiątki milionów dolarów — parę dodatkowych dolarów na tokeny to szczegół.
4. /browser — model może sam otworzyć aplikację i przejść realną ścieżkę użytkownika. Sprytne i bardzo przydatne.
5. /learn — zamień swoje poprawki w trwałe reguły projektu albo „umiejętności”. Będziesz się mylić; system, który uczy się na błędach, daje coraz lepszy wynik.
6. Tryb pracy — zacznij na medium, żeby zrozumieć narzędzie, ale potem ustaw high na stałe. U mnie high jest domyślny i wyniki są po prostu lepsze.

Najwięcej dają mi plan, podagenci i cel — ale wszystkie sześć trafiło tu nie bez powodu.

Na koniec: cennik, wyobraźnia i zasada „nisza na całe życie”

Gotowe — Gemini 4 Argon jest na rynku. Wchodzimy w erę modeli, które radzą sobie ze złożonymi problemami coraz lepiej. Jestem pod wrażeniem.

Jedna uwaga techniczna: pracowałem na Google AI Ultra za 100 dolarów miesięcznie — to ta subskrypcja daje pełny dostęp do aplikacji Antigravity, do interfejsu wiersza poleceń i do miliona tokenów na wyjściu. Pakiet Google AI Pro za 19,99 dolara nie obejmuje ani Antigravity, ani CLI, ani dostępu do Google AI Studio — jest raczej do generowania tekstu, wyszukiwania i drobnych zadań. Jeśli chcecie budować, potrzebujecie Ultrу.

Jak zakończyć? Granicą jest wasza wyobraźnia. Najtrudniejsze bywa wymyślenie pomysłu, znalezienie referencji i inspiracji. I odnalezienie niszy albo profilu klienta, w którym się zakochasz. Zawsze powtarzam: z niszą bierzemy ślub, z produktami chodzimy na randki. Produkty możesz zmieniać do woli — ale niszę musisz kochać, żeby jej dobrze służyć.

Bawiłem się Argonem świetnie. Ciekaw jestem, czy Antigravity dostanie aktualizacje — mam nadzieję, że szybko nadrobi. I nie mogę się doczekać Gemini 4.1. Dajcie znać w komentarzach, co myślicie — czytam każdy. Dziękuję, że jesteście ze mną w tej podróży. Kibicuję wam i nie mogę się doczekać, co zbudujecie.