AI PraktykPO POLSKU

Filmy o AI: 4 października 2026

Streszczenia pisze AI tego serwisu, nie YouTube - oddają, co mówi autor filmu, bez sprawdzania faktów. Jak to działa

Julia Jakubowska3 października 2026

Połączyłem pamięć wszystkich moich agentów AI (To zmienia wszystko)

Materiał przedstawia sposób wdrażania i konfiguracji wspólnego banku pamięci długoterminowej Hindsight dla wielu agentów AI. Jest przeznaczony dla deweloperów oraz osób automatyzujących procesy, które pracują z narzędziami takimi jak Claude Code, Codex czy Hermes.

  • Hindsight - otwarte narzędzie open-source tworzące centralny bank pamięci, z którego korzystać mogą jednocześnie różni agenci AI.
  • 3 poziomy pamięci agenta - struktura obejmuje pliki w folderze projektu, wbudowane pliki konfiguracyjne (np. CLAUDE.md) oraz zewnętrzną autopamięć długoterminową.
  • Mechanizm Retain, Recall i Reflect - Hindsight automatycznie analizuje konwersacje, wyciąga kluczowe fakty, buduje graf powiązań oraz wyciąga wnioski bez zaśmiecania plików projektu.
  • Konfiguracja serwera VPS - do ciągłego działania pamięci wymagany jest serwer (np. Hostinger VPS z planem KVM 2 i min. 20 GB dysku) z uruchomionym środowiskiem Docker.
  • Autoryzacja modelu AI - proces wymaga połączenia Hindsight z modelem analitycznym (np. dostawcą Codex/ChatGPT lub modelem lokalnym) do przetwarzania rozmów.
  • Panel zarządczy Hindsight - interfejs przeglądarkowy umożliwia tworzenie banków pamięci, podgląd statystyk, konfigurację etykiet (Entity Labels) oraz wizualizację grafu powiązań.
  • Integracja z agentami - podłączenie agentów AI z poziomu komputera lokalnego odbywa się poprzez uruchomienie komendy npx i wprowadzenie kluczy API oraz adresu serwera.

Obejrzyj na YouTube

Jay E | RoboNuggets4 października 2026

These 19 Jev-Claude use cases are blowing people's minds (with prompts)

Przegląd 19 praktycznych zastosowań i promptów dla Jev – ultraszybkiego i taniego modelu decyzyjnego współpracującego z Claude. Materiał skierowany jest do deweloperów i budowniczych systemów AI chcących zoptymalizować koszty oraz przyspieszyć działanie agentów.

  • Model decyzyjny Jev – wybiera opcje z podanej listy w ułamku sekundy, działając do 200 razy szybciej i 400 razy taniej niż tradycyjne LLM-y.
  • Kategoryzacja danych i maili – pozwala m.in. na automatyczne uzupełnianie arkuszy Google Sheets oraz przefiltrowanie 1700 e-maili za 0,18 USD przed wysłaniem ich do Claude.
  • Dynamiczny routing modeli – kieruje proste zapytania do taniego modelu Haiku w ~0,3 s, przekazując tylko trudne zadania do droższego modelu Opus.
  • Selekcja umiejętności agenta – skraca czas wyboru odpowiedniego skilla z bazy 145+ opcji z 30 sekund (Opus) do 5,3 sekundy.
  • Wyszukiwanie i cięcie wideo – analizuje 70-minutowe nagranie i wybiera 10 najlepszych fragmentów na Shorts w zaledwie 6,4 sekundy.
  • Analiza mowy w czasie rzeczywistym – klasyfikuje wypowiadane na żywo zdania podczas spotkań na decyzje, zadania i ryzyka w czasie 200–300 ms.
  • Dynamiczne interfejsy i aplikacje – dobiera pasujące ikony lub gotowe komponenty UI w trakcie pisania przez użytkownika bez angażowania kosztownych LLM-ów.

Obejrzyj na YouTube

Krzysztof Bohaczyk3 października 2026

Jev AI: WSZYSTKO, co musisz wiedzieć (testy i poradnik)

Materiał przedstawia Jev 1.13 – ultraszybki i tani model klasyfikacyjny od TypeSafe AI, który nie generuje tekstu, lecz natychmiastowo wybiera zdefiniowane opcje w strukturze JSON. Film prezentuje zasadę działania modelu, porównanie kosztów i szybkości z tradycyjnymi LLM oraz 6 praktycznych zastosowań w automatyzacjach.

  • Jev 1.13 - szybki klasyfikator AI od firmy TypeSafe AI, kosztujący 0,042 USD za 1 mln tokenów wejściowych i rozliczany wyłącznie za tokeny wejściowe.
  • Zasada działania - model przyjmuje treść oraz pytania z opcjami wyboru i w czasie ~300 ms zwraca strukturę JSON z wybraną odpowiedzią, rozkładem prawdopodobieństwa i wskaźnikiem pewności (confidence).
  • Wielozadaniowość w jednym zapytaniu - Jev potrafi ocenić kilkanaście lub kilkadziesiąt pytań równolegle w jednym zapytaniu, nie wydłużając znacząco czasu wykonania.
  • Dostęp i integracja - z modelu można korzystać bezpośrednio w panelu TypeSafe AI lub poprzez platformę OpenRouter (model typesafe/jev-1.13).
  • Sześć przykładów zastosowań - w filmie zaprezentowano m.in. selekcję CV kandydata w 330 ms, kategoryzację e-maili w skrzynce, analizę 50 komentarzy z YouTube w 5 sekund za 0,0002 USD oraz sterowanie 16 równoległymi grami w Snake.
  • Ograniczenia - Jev nie służy do generowania tekstu, pisania kodu, uzasadniania decyzji ani analizy obrazów; wymaga z góry określonej listy możliwych odpowiedzi.

Obejrzyj na YouTube

Aleks Szach3 października 2026

GPT 6.1 Sol vs Claude Opus 5.5. Który Model AI Jest Lepszy?

Porównanie możliwości czterech modeli AI (GPT 6.1 Sol, GPT 6 Astra, Claude Opus 5.5 i Claude Sonnet 5.5) w zadaniach tworzenia aplikacji webowej, generowania wideo promocyjnego oraz projektowania sceny 3D w programie Blender.

  • Przygotowanie danych - przetłumaczenie 300 przepisów (ok. 2 mln tokenów) na język polski za pomocą modelu DeepSeek Flash kosztowało zaledwie 0,47 USD.
  • Budowa aplikacji MealCart - Claude Opus 5.5 oraz Claude Sonnet 5.5 zaoferowały przemyślany interfejs i estetyczny wygląd, podczas gdy modele od OpenAI wygenerowały aplikacje szybciej i z bardziej realistycznymi szacunkami budżetowymi.
  • Wideo promocyjne - test wygrał model Claude Sonnet 5.5 (czas wykonania: 15 min), tworząc płynne animacje z kursorem, dźwiękami kliknięć i oprawą muzyczną.
  • Generowanie sceny 3D w Blenderze - Claude Opus 5.5 (13 min) stworzył najbardziej trójwymiarową i naturalnie wyglądającą kompozycję spaghetti z klopsikami w sosie pomidorowym.
  • Zużycie limitów API - zrealizowanie wszystkich trzech zadań złożyło się na 23% limitu tygodniowego w OpenAI oraz 36% limitu 5-godzinnego (oraz 5% tygodniowego) w serwisie Anthropic.
  • Wdrożenie na hosting - wykorzystanie wtyczki do Hostinger pozwala na automatyczną publikację i aktualizację aplikacji w środowisku Node.js bezpośrednio z poziomu czatu.

Obejrzyj na YouTube

Startuj AI3 października 2026

Nowy ChatGPT DOTS - Zobacz Czy Warto Płacić?

Praktyczny test i recenzja autonomicznego agenta OpenAI Dot przeznaczone dla osób szukających asystenta AI do wykonywania zadań w tle. Material przedstawia możliwości, ukryte wady oraz tańsze alternatywy serwerowe.

  • OpenAI Dot - autonomiczny agent AI oparty na GPT-6 Astra, który potrafi wykonywać cykliczne zadania w tle, np. monitorować oferty i analizować pocztę e-mail.
  • Cena i dostępność - agent wchodzi w skład planu ChatGPT Pro (100 USD/mies.) oraz Business Premium (439 PLN/mies.), jednak w Europie nie jest oficjalnie dostępny w planie Pro bez użycia VPN.
  • Problemy z blokadami - przy próbie przeglądania serwisów takich jak Otodom, agent trafia na błędy 403 i do działania w tle wymaga uruchomionej przeglądarki na komputerze użytkownika.
  • Brak aktywnych powiadomień - Dot wykonuje zadania i zapisuje wyniki w osobnych pod-zadaniach, ale nie informuje o tym samoczynnie w głównym oknie czatu.
  • Ograniczenia pamięci - użytkownik dysponuje tylko jednym Dotem, a reset jego pamięci wymaga usunięcia i ponownego konfigurowania całego agenta od zera.
  • Hermes Agent na Hostinger - alternatywa kosztująca od 23,99 PLN/mies. na własnym serwerze VPS, pozwalająca na uruchomienie agenta działającego 24/7 przy zamkniętym laptopie.
  • ChatGPT Spaces - nowe środowisko do tworzenia dokumentów, tabel i notatek wspólnie z AI, dostępne w planach Pro, Business i Enterprise.

Obejrzyj na YouTube

Otwórz w serwisie: wyszukiwarka wszystkich filmów i filtr ważności