Filmy o AI: 6 października 2026

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

Claude5 października 2026

Mods in Claude Code: change how Claude Code works

Materiał przedstawia funkcjonalność modów w narzędziu Claude Code, pozwalających na modyfikację interfejsu użytkownika, logiki promptów i obsługi zdarzeń. Jest to poradnik przeznaczony dla deweloperów chcących tworzyć własne wtyczki w TypeScript.

• Claude Code Mods - wtyczki pozwalające zmienić domyślne zachowanie narzędzia, np. dodając pasek zużycia kontekstu czy panel zarządzania agentami.
• Plik hooks.json - wymaga określenia pola modules ze ścieżką do pliku TypeScript (np. register.tsx), w którym definiowana jest logika moda.
• Architektura middleware - zarejestrowana funkcja odbiera parametry $, e i next, gdzie $ pozwala na interakcję z aplikacją, e dostarcza dane zdarzenia, a next przekazuje wykonanie dalej.
• Przechwytywanie UI - rezygnacja z wywołania next() i zwrócenie własnego komponentu pozwala zmodyfikować wyświetlany widok bez wpływu na dane przetwarzane przez model.
• Ładowanie wtyczek - mody można uruchamiać flagą --plugin-dir, dodawać do pliku settings.json w tablicy CLAUDE_CODE_PLUGIN_DIRS lub instalować z repozytorium komendą /plugin install.

Obejrzyj na YouTube

Jay E | RoboNuggets5 października 2026

Anthropic Just Revealed 10 NEW Rules for Claude Skills

Omówienie 10 nowych zasad i dobrych praktyk tworzenia umiejętności (Skills) dla modeli Claude i środowiska Claude Code opublikowanych przez Anthropic. Materiał przeznaczony dla deweloperów oraz twórców agentów AI chcących zoptymalizować działanie instrukcji i zużycie tokenów.

• Progressive Disclosure - plik główny SKILL.md powinien mieć poniżej 500 linii, a odwołania do plików pomocniczych powinny sięgać maksymalnie 1 poziomu zagnieżdżenia.
• Spis treści w plikach - pliki referencyjne powyżej 100 linii powinny zawierać spis treści na samej górze, zapobiegając pomijaniu treści przez podgląd pierwszych 100 linii.
• Stopnie swobody (Degrees of Freedom) - poziom precyzji instrukcji należy dopasować do ryzyka zadania (duża swoboda przy generowaniu pomysłów, niska i ścisła przy skryptach finansowych).
• Testowanie na wielu modelach - umiejętności należy weryfikować na modelach Haiku, Sonnet i Opus, unikając nadmiernej preskrypcyjności ograniczającej zdolności najnowszych modeli.
• Optymalizacja tekstu - opisy umiejętności należy pisać w 3. osobie i usuwać z nich definicje pojęć oczywistych dla modelu, dbając o okno kontekstu.
• Listy kontrolne w procesach - w złożonych zadaniach warto nakazać modelowi kopiowanie checklisty do odpowiedzi, odznaczanie kroków i stosowanie reguł powrotu w razie błędu.
• Pętle zwrotne (Feedback Loops) - procesy powinny automatycznie weryfikować wygenerowany wynik i poprawiać błędy aż do spełnienia kryteriów walidacji.
• Wzorce projektowe - Anthropic zaleca 3 wzorce struktur: szablony (Templates), pary przykładów wejście-wyjście (Examples) oraz przepływy warunkowe (Conditional Workflows).
• Instalacja zależności - dzieląc się umiejętnościami, nie wolno zakładać zainstalowanych bibliotek i należy dołączyć jasne komendy instalacyjne (np. pip install pypdf).
• Haki (Hooks) - krytyczne reguły biznesowe (np. blokada faktur powyżej 10 000 USD bez zgody) należy przenosić do skryptów hookowych wykonywanych automatycznie przed użyciem narzędzi.

Obejrzyj na YouTube

Otwórz w serwisie: wyszukiwarka wszystkich filmów i filtr ważności