O czym jest ten film
- Autor buduje dla Claude „drugi mózg”: osobistą bazę wiedzy, którą asystent sam zapełnia i przeszukuje, podając linki do oryginalnych źródeł.
- Punkt wyjścia to codzienny problem: pamiętasz treść z jakiegoś filmu, ale nie wiesz, z którego — teraz wystarczy zapytać asystenta.
- W demie pytanie o film NASA o burzach wytwarzających antymaterię kończy się trafnym wskazaniem odcinka „Dark Lightning” wraz ze źródłami.
- Krytyka popularnych podejść: bazy oparte na plikach Markdown nie skalują się, a przekopywanie się przez nie przez agentów jest zbyt wolne.
- Alternatywą jest Progress Agentic RAG: Cowork wgrywa pliki, Progress zamienia je w szybką, przeszukiwalną bazę wektorową, a Claude odpytuje ją w rozmowie.
- Konfiguracja obejmuje konto na rag.progress.cloud, utworzenie „pudełka wiedzy”, wybór regionu i modelu embeddingów (domyślny albo od OpenAI, Gemini czy Hugging Face) oraz opcjonalną anonimizację zgodną z RODO.
- Wgrywanie danych wymaga agenta uruchomiającego skrypty — Cowork w Claude, tryb pracy w ChatGPT albo Hermes Agent; cały setup wykonuje się raz i potem wykorzystuje gotowe skrypty.
- Kwestie bezpieczeństwa: klucz API (rola manager) lepiej dopisywać po konfiguracji, nie wklejać do rozmowy; można mu ustawić datę wygaśnięcia.
- Test bazy: agent pobiera z archive.org piętnaście filmów NASA ScienceCasts wraz z transkrypcjami, tytułami i linkami, pomijając duplikaty; dane da się też wgrywać ręcznie.
- Odpytywanie odbywa się przez złącze MCP (trzy narzędzia wyszukiwania); łącznik działa w aplikacji Claude Desktop i na claude.ai oraz synchronizuje się automatycznie. Materiał jest sponsorowany przez Progress.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Od plików Markdown do bazy wektorowej
Na czym polega: Większość „drugich mózgów” dla asystentów opiera się na plikach Markdown. Autor przekonuje, że to ślepa uliczka: przeszukiwanie rosnącego archiwum tekstowego przez agenta jest wolne i po prostu się nie skaluje.
Jak stosować: Jeśli planujesz osobistą bazę wiedzy dla AI, od razu postaw na usługę RAG z bazą wektorową (tu: Progress Agentic RAG), zamiast najpierw budować katalog Markdown i przerabiać go później.
Na co uważać: RAG to zewnętrzna usługa, klucz API i zależność od dostawcy; dla niewielkich zbiorów lokalne pliki mogą być tańsze i bardziej przenośne.
2.Niech agent sam utrzymuje twoją pamięć
Na czym polega: Drugi mózg ma sens wtedy, gdy zasila się „sam”: mówisz agentowi „zapamiętaj” albo „dodaj do bazy”, a on pobiera materiał i zapisuje transkrypcję, tytuł oraz link do źródła.
Jak stosować: Po jednorazowej konfiguracji uploadera ograniczaj się do krótkich poleceń — w przykładzie agent pobiera i wgrywa piętnaście filmów z archive.org na podstawie jednego zdania.
Na co uważać: Agent musi mieć prawo do uruchamiania kodu i zapisu we wskazanym folderze (Cowork, tryb pracy ChatGPT, Hermes Agent); zwykła rozmowa bez tych uprawnień nie wystarczy.
3.Konfigurację wykonujesz tylko raz
Na czym polega: Cały wysiłek — konto, pudełko wiedzy, skrypty do wysyłania danych, łącznik MCP — to praca jednorazowa. Potem system działa na gotowych elementach i agent używa tych samych skryptów.
Jak stosować: Zainwestuj w porządny setup raz i przetestuj go na małym zbiorze, zanim zaczniesz wrzucać setki materiałów.
Na co uważać: Przy dużych partiach plików każ agentowi zgłosić, gdy przetwarzanie się zakończy — w przeciwnym razie możesz odpytywać bazę, zanim dane się zindeksują.
4.Świadomie skonfiguruj „pudełko wiedzy”
Na czym polega: Knowledge box w Progress to kontener na wszystkie dane, którymi dzielisz się z agentem. Przy zakładaniu wybierasz region przechowywania oraz model do tworzenia embeddingów — domyślny wielojęzyczny albo zewnętrzny (OpenAI, Google Gemini, Hugging Face).
Jak stosować: Jeśli twoje materiały są głównie po polsku, zweryfikuj, czy domyślny model dobrze sobie z nim radzi, a w razie wątpliwości wybierz model od zewnętrznego dostawcy.
Na co uważać: Region i model ustal przed pierwszym wgrywaniem danych; przy wrażliwych danych osobowych rozważ opcjonalną anonimizację zgodną z RODO.
5.Higiena kluczy API
Na czym polega: Do wysyłania danych potrzebny jest klucz API z rolą manager. Autor zaleca, żeby najpierw pozwolić agentowi skonfigurować całość bez klucza, a dopiero potem dodać go ręcznie; można też ustawić datę wygaśnięcia.
Jak stosować: Klucz wprowadzaj poza rozmową z agentem, nadaj mu nazwę wskazującą zastosowanie i ogranicz czas jego życia.
Na co uważać: Klucz wklejony do czatu zostaje w historii rozmowy — po takim teście natychmiast go unieważnij, tak jak robi to autor po nagraniu.
6.Metadane decydują o wyszukiwalności
Na czym polega: Przy wgrywaniu warto każdorazowo kazać agentowi zachować tytuł, link do źródła i pełną transkrypcję — to właśnie te pola Claude wykorzystuje potem do wyszukiwania i podawania źródeł.
Jak stosować: Dołączaj do poleceń uploadu żądanie „zachowaj tytuł i linki do źródła”; filmy zapisuj zawsze razem z transkrypcją, żeby dało się pytać o ich treść.
Na co uważać: Materiał bez metadanych odnajdziesz co najwyżej po treści — łatwo wtedy o sytuację, w której wiesz „co”, ale nie wiesz „skąd”.
7.Deduplikacja chroni bazę przed śmietnikiem
Na czym polega: Dobrze skonfigurowany uploader pomija duplikaty, więc powtórne polecenia nie zaśmiecają pudełka wiedzy tymi samymi materiałami.
Jak stosować: Przy masowym wgrywaniu wprost dopisuj „pomiń duplikaty”, zwłaszcza gdy materiały pochodzą z tego samego źródła.
Na co uważać: Poproś agenta o raport, ile pozycji faktycznie dodano — to najprostszy sposób, by wychwycić powtórzenia i błędy zanim się skumulują.
8.Ograniczaj asystenta do własnej bazy i żądaj źródeł
Na czym polega: W każdym pytaniu testowym autor dodaje „korzystaj wyłącznie z mojego drugiego mózgu” oraz „podeślij linki do źródeł”. Dzięki temu odpowiedź opiera się wyłącznie na zweryfikowanych materiałach i każda informacja ma pochodzenie.
Jak stosować: Rób to samo przy odpytywaniu własnej bazy: najpierw upewnij się, że łącznik jest włączony, potem zadbaj o cytowania źródeł w odpowiedzi.
Na co uważać: Bez takiego ograniczenia model może domieszać wiedzy ogólnej — odpowiedź zabrzmi wiarygodnie, ale nie będzie pochodzić z twoich materiałów.
9.MCP to most niezależny od asystenta
Na czym polega: Baza udostępnia serwer MCP, który podłączasz jako łącznik w Claude (aplikacja lub przeglądarka) albo w ChatGPT; niektóre agenci, jak Hermes Agent, skonfigurują go automatycznie. Dostajesz trzy narzędzia: wyszukiwanie dokumentów i ich pobieranie.
Jak stosować: Skonfiguruj łącznik raz w ulubionym kliencie i włączaj go zawsze, gdy zadajesz pytania do własnej pamięci.
Na co uważać: Samo dodanie łącznika nie wystarczy — trzeba jeszcze przejść autoryzację OAuth, inaczej narzędzia pozostaną martwe.
10.Zapis jednym narzędziem, odczyt drugim
Na czym polega: W praktyce autora Cowork zasila bazę (bo uruchamia skrypty), a zwykły czat służy do zadawania pytań. Konfiguracja synchronizuje się między aplikacją Claude Desktop a claude.ai, więc pamięć jest dostępna wszędzie.
Jak stosować: Podziel role: operacje na plikach zostaw agentowi wykonawczemu, a odpytywanie prowadź w zwykłej rozmowie — wystarczy aktywny łącznik.
Na co uważać: Wgrywanie nie wykona się w zwykłym czacie bez agenta z dostępem do kodu i folderu, choć samo wyszukiwanie będzie działać.
Redakcyjne tłumaczenie
Zwykły problem: pamiętasz treść, nie pamiętasz źródła
W tym odcinku daję Claude drugi mózg. Znasz to uczucie, gdy coś użytecznego z jakiegoś filmu utkwiło ci w pamięci, ale nie potrafisz sobie przypomnieć, z którego to był film? Ja chcę po prostu zapytać asystenta, a on ma sam odszukać potrzebną informację i wręczyć mi oryginalne źródło. Pokażę jeden z najłatwiejszych sposobów urządzenia sobie takiej pamięci. Rozwiązanie zadziała z każdym asystentem AI — z Claude, ChatGPT, Hermes Agent, czymkolwiek zechcesz — dzięki Progress Agentic RAG, usłudze prostej w konfiguracji i przystępnej nawet dla początkujących.
Szybkie demo
Korzystam teraz z aplikacji Claude Desktop. Gdy zajrzeć do łączników, widać tam podłączony drugi mózg. Wgrałem do niego całą masę filmów NASA. Gdy chcę sięgnąć po jakąkolwiek informację, wystarczy prośba w rodzaju:
„Przeszukaj mój drugi mózg. Kojarzę film NASA o burzach wytwarzających antymaterię. Który to był film? Wyjaśnij, na czym polega związek, i podeślij link do źródła. Korzystaj wyłącznie z mojego drugiego mózgu.”
I proszę — Claude sięgnął do bazy i wskazał film: odcinek NASA ScienceCasts „Dark Lightning”, a to rzeczywiście był on. Nie będę czytał całej odpowiedzi, ale zawierała dokładnie to, czego szukałem, wraz ze wszystkimi źródłami. Zapowiada się świetna zabawa, więc wchodzimy w to.
Czemu nie Markdown, czyli jak to działa
Większość rozwiązań tego typu opiera się na plikach Markdown. Tyle że takie podejście się nie skaluje i jest po prostu zbyt wolne: gdy agent ma przekopywać się przez pliki tekstowe, żeby coś zapisać albo odnaleźć, działa bardzo nieefektywnie.
Nasz drugi mózg postawimy zamiast tego na RAG-u (retrieval-augmented generation) — technice, w której model szuka odpowiedzi w podpiętej bazie dokumentów, zamiast polegać wyłącznie na własnej wiedzy. To nic nowego, towarzyszy nam, odkąd asystenty agentowe zyskały popularność, ale przy dodawaniu i odpytywaniu danych sprawdza się błyskawicznie.
Nie musisz rozumieć, co dzieje się pod spodem — o bazę dba Progress. Wystarczy wiedzieć, że tego rodzaju bazy wektorowe odpowiadają na zapytania nadzwyczaj szybko. A gdy zechcemy coś odzyskać, prosimy Claude, by zajrzał do naszej pamięci, i on pobiera wyniki prosto z bazy w Progress.
Najkrócej: Cowork dodaje pliki, Progress zamienia je w przeszukiwalną bazę, a Claude odpytuje tę bazę za każdym razem, gdy zadamy pytanie.
(Informacja dodatkowa: Cowork to agentowy tryb roboczy Claude, w którym model potrafi pisać i uruchamiać skrypty na komputerze użytkownika.)
Krok 1. Konto w Progress i „pudełko wiedzy”
Zaczynamy od założenia konta w Progress — link do strony zostawiam w opisie filmu. Wchodzimy na rag.progress.cloud, klikamy Create New Account i wypełniamy krótki formularz.
Po zalogowaniu pierwsze zadanie to utworzenie pudełka wiedzy (ang. knowledge box), czyli kolekcji danych: wszystkie pliki i filmy, którymi podzielimy się z agentem, trafią właśnie tam. Ponieważ mam już jedno pudełko, usługa od razu wskazała mój istniejący drugi mózg, więc utworzę nowy. Przechodzę do profilu, potem do zakładki knowledge boxes, i tam tworzę następne pudełko. Nadaję mu nazwę YouTube Second Brain, w opisie wpisuję po prostu „mój drugi mózg”, wybieram też region — u mnie USA.
Skoro korzystamy z RAG-u, wybieramy model, który posłuży do tworzenia embeddingów, czyli wektorowych reprezentacji tekstu. Wybór można zawęzić według języka; ja zostaję przy domyślnej opcji „common languages”. Jeśli chcesz, sięgnij po modele od zewnętrznych, zaufanych partnerów — OpenAI, Google Gemini czy Hugging Face. Ciekawostka: jednym kliknięciem włączysz też anonimizację zgodną z RODO. To pole opcjonalne, więc je pomijam. Tworzymy pudełko.
Klikamy w naszą nową bazę i przechodzimy do listy zasobów — tu zobaczymy wszystkie dane i źródła wgrane do pamięci. Na razie jest zupełnie pusto. Czas to naprawić.
Krok 2. Agent, który wgra dane za nas
Żeby zasilać pudełko wiedzy, potrzebny jest agent potrafiący uruchamiać skrypty. W Claude posłuży do tego Cowork, w ChatGPT możesz przełączyć się na tryb pracy, a agentom takim jak Hermes Agent to ograniczenie w ogóle nie doskwiera — od razu umieją wykonywać kod.
Przydzielmy agentowi katalog roboczy. Na swoim komputerze tworzę nowy folder „second brain” i nadaję do niego dostęp. Dzięki temu Cowork — albo ChatGPT w trybie pracy czy inne narzędzie — będzie mógł zapisywać w tym folderze skrypty potrzebne do wysyłania danych.
Teraz właściwa konfiguracja. Przekazuję Cowork taki prompt (wszystkie prompty z filmu znajdziesz w jego opisie):
„Skonfiguruj wielokrotnego użytku uploader do mojego pudełka wiedzy w Progress o nazwie second brain. Ma umieć wgrywać filmy, zapisywać i aktualizować notatki, zachowywać linki do źródeł i unikać duplikatów. Skorzystaj z tego przewodnika.”
Pod linkiem kryje się oficjalna dokumentacja Progress. Dokładną nazwę pudełka skopiujesz ze strony głównej usługi.
Następnie dodaję: „Adres API mojego pudełka wiedzy to:” — adres zdobywamy tak: klikamy trzy kropki, przechodzimy do Developer → Integrate i kopiujemy punkt końcowy NucliaDB API (pierwsza opcja z listy). Wklejamy go do rozmowy.
Na koniec: „Mój klucz API to:”. Radzę jednak zrobić to inaczej: pozwól agentowi ustawić całość bez klucza, a dopiero potem dopisz klucz samodzielnie. Ja przekazuję go w rozmowie wyłącznie na potrzeby nagrania i po skończeniu usuwam.
Sam klucz generujemy w sekcji advanced API keys. Nazywam go „Claude”, ustawiam rolę manager i dodaję; przy okazji można określić datę wygaśnięcia. Kopiujemy klucz, wklejamy do czatu — i to właściwie wszystko. Claude przygotuje teraz wszystko, co potrzebne do zasílania naszej pamięci.
Ten krok wykonujemy tylko raz. Później wystarczy poprosić Cowork, żeby coś „zapamiętał” albo dodał do drugiego mózgu, a agent użyje gotowych skryptów.
Krok 3. Zapełniamy bazę filmami z archive.org
Cowork właśnie napisał skrypt, więc poproszę go o pobranie filmów z archive.org. Jeśli chcesz powtórzyć ten krok u siebie, wyszukaj tam „NASA ScienceCasts” — znajdziesz mnóstwo świetnych materiałów.
Wracam do Cowork i wydaję polecenie: „Znajdź 15 filmów NASA ScienceCasts dostępnych do pobrania na archive.org, w tym «Dark Lightning» i «Hidden Magnetic Portals Around Earth». Do drugiego mózgu wgraj wyłącznie plik MP4 «Dark Lightning». Zachowaj jego tytuł i linki do źródła oraz potwierdź, że materiał jest przeszukiwalny.”
Póki agent pracuje, dodam jedno: dokumenty i materiały możesz wgrywać też ręcznie — wystarczy kliknąć upload data i dodać pliki, całe foldery, linki, dokumenty tekstowe, mapy witryny czy pary pytanie–odpowiedź. Ale przecież chodzi o to, żeby to agent prowadził naszą pamięć za nas.
I proszę — mamy pierwszy zasób. Możemy wejść w niego i obejrzeć metadane. W polach tekstowych znajdziemy adres URL i nazwę pliku, a sam plik zawiera całą transkrypcję filmu — i to wszystko Claude może odpytywać.
Skoro działa, wydaję kolejne polecenie: „Wgraj pozostałe 14 filmów do mojego drugiego mózgu. Zachowaj tytuły i linki do źródeł, pomiń duplikaty i daj znać, gdy wszystkie 15 skończą się przetwarzać.” W filmie przeskakujemy do momentu, w którym wszystko jest gotowe — piętnaście filmów siedzi już w bazie. Każdy przyszły materiał dodasz tak samo: wybierasz folder, klikasz Cowork i prosisz agenta o dodanie.
Krok 4. Łączymy Claude z bazą przez MCP
Bazę mamy i zapełniliśmy — pora nauczyć Claude korzystania z niej. Na szczęście to równie proste.
Wracamy do drugiego mózgu w Progress, klikamy trzy kropki, wchodzimy w Developer → Integrate i kopiujemy punkt końcowy serwera MCP. Pewnie już domyślasz się, dokąd to zmierza. Otwieramy czat albo Cowork — nie ma to znaczenia — klikamy plus, przechodzimy do łączników i wybieramy ich zarządzanie. Klikamy dodaj, nadajemy nazwę np. „second brain”, wklejamy adres serwera MCP i przechodzimy do uwierzytelnienia. Zostawiamy „sign in now”, a przy kliencie OAuth wybieramy automatyczną rejestrację. Gotowe — dodajemy.
W ChatGPT przebiegnie to identycznie, a agentom pokroju Hermes Agent nawet nie trzeba tego robić — serwer MCP skonfigurują sami.
(Informacja dodatkowa: MCP, czyli Model Context Protocol, to otwarty standard podłączania zewnętrznych narzędzi i źródeł danych do modeli językowych.)
Zostaje autoryzacja dostępu do Progress: klikamy połączenie, potwierdzamy adres, zgadzamy się na dostęp — i nasz drugi mózg jest podłączony. Claude dostaje trzy narzędzia: batch get documents (pobieranie wielu dokumentów), get document (pobranie pojedynczego dokumentu) i search documents (przeszukiwanie). To wszystko, czego trzeba do odpytywania bazy.
Możemy to przetestować: „Przeszukaj mój drugi mózg i porównaj, jak pole magnetyczne przemieszcza cząstki w filmach «Dark Lightning» i «Hidden Magnetic Portals Around Earth». Prosto i z linkami do obu źródeł. Korzystaj wyłącznie z mojego drugiego mózgu.” Upewnij się tylko, że łącznik jest włączony — u mnie jest. Nie trzeba przechodzić do Cowork; zwykły czat też da radę. Wysyłamy i… odpowiedź gotowa. Obie pozycje to odcinki NASA ScienceCasts z naszej bazy — zgadza się — a pole magnetyczne pełni w nich dwie różne role. Do obu dostaliśmy linki do źródeł.
Aplikacja i przeglądarka — jedno i to samo
Wspomniałem, że korzystam z aplikacji Claude Desktop, ale rozwiązanie działa również na stronie. Na claude.ai w sekcji łączników również widnieje mój drugi mózg. Konfiguracja wykonana w jednej wersji automatycznie pojawia się w drugiej — więc do swojej pamięci masz dostęp z każdego miejsca.
I to wszystko — masz własny drugi mózg. Cowork zasila go nowymi informacjami, a czat służy do zadawania pytań. Jeśli materiał ci się spodobał, zostaw łapkę w górę i zasubskrybuj kanał po więcej tutoriali o pracy z agentami. Podziękowania dla Progress za sponsoring tego odcinka — link do ich strony znajdziesz w opisie filmu. Do zobaczenia następnym razem!