Filmy o AI: 19 października 2026

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

AI Product Heroes18 października 2026

Pełna pętla product engineera w Edrone

Omówienie praktycznego zastosowania AI i podejścia Product Engineering w firmie Edrone, gdzie inżynierowie samodzielnie prowadzą produkty przez całą pętlę rozwoju. Materiał przeznaczony jest dla programistów, liderów technicznych oraz menedżerów produktów SaaS.

• Two Slices Teams – Edrone zmniejszyło zespoły projektowe z 6-8 osób do zaledwie 1-2 product builderów realizujących zadania od analizy po wdrożenie.
• Claude Connectors i hurtownia dbt – połączenie modeli AI z danymi z Redshift, Intercomu i transkrypcji Fireflies umożliwia inżynierom natychmiastową analizę zgłoszeń klientów bez czekania na analityków danych.
• Prototypowanie z AI i Design Systemem – wykorzystanie generatywnych narzędzi UI oraz gotowego Design Systemu opartego na Shadcn/CSS pozwala inżynierom tworzyć spójne interfejsy bez udziału dedykowanych designerów.
• Brak tradycyjnego Code Review – blokujące przeglądy kodu zastąpiono autorskimi narzędziami self-review i agentami AI sprawdzającymi zmiany pod kątem dobrych praktyk frontend/backend.
• Częste wdrożenia (Ship) – 18-osobowy zespół wypuszcza średnio 8 zmian produkcyjnych dziennie z wykorzystaniem Feature Flags oraz wsparciem Support Ownera.
• Stats for nerds – udostępnienie inżynierom statystyk wykonania AI (np. latencji czy zużycia tokenów) bezpośrednio w interfejsie skraca czas reakcji na problemy i optymalizację funkcji.
• Szybkie ubijanie projektów – skrócenie czasu iteracji i stała obserwacja danych pozwalają sprawniej podejmować decyzje o porzuceniu nieefektywnych pomysłów.

Obejrzyj na YouTube

Claude Code Lab18 października 2026

AI nie widzi orzechów w mieszance orzechów. Test 8 modeli na 126 produktach

Analiza skuteczności 8 rozwiązań AI oraz tradycyjnego słownika w zadaniu wykrywania 14 unijnych alergenów na podstawie składów 126 produktów spożywczych. Wyniki pokazują, że małe modele lokalne mają problem z przeoczeniami i halucynacjami, a najlepszą dokładność zapewniają modele chmurowe.

• Metodologia testu - przeanalizowano 126 produktów (98 z bazy Open Food Facts oraz 28 pułapek językowych) pod kątem 14 alergenów, wymuszając 1764 konkretne decyzje klasyfikacyjne.
• Jev (model w chmurze) - osiągnął najwyższą dokładność z wynikiem 124/126 bezbłędnych produktów i średnim czasem 0,6 s na produkt, nie popełniając krytycznych przeoczeń.
• Bonsai 2 27B - okazał się najlepszym modelem lokalnym uruchamianym na karcie RTX 4060 (108/126 bezbłędnych ocen, 7,4 s na produkt), wykazując 8 przeoczeń wyłącznie na skomplikowanych pułapkach.
• Bielik 11B v2.6 - uzyskał 98/126 poprawnych wyników przy czasie 11,4 s na produkt, znacząco przewyższając mniejszy wariant Bielik 4.5B (30/126 bezbłędnych produktów i 83 przeoczone alergeny).
• Słownik bez AI - prosty program oparty na regułach uzyskał wynik 91/126 w ułamku sekundy, wyprzedzając lokalne modele Bielik 4.5B, Qwen3 8B i Gemma 3 12B (w wersji 3-bitowej).
• Problem zgadywania - modele lokalne zamiast uczciwej odpowiedzi 'nie da się ustalić' niemal zawsze zgadują 'nie zawiera' przy nieprecyzyjnych składnikach, takich jak sama lecytyna, mąka czy białko roślinne.

Obejrzyj na YouTube

Julia Jakubowska18 października 2026

Jak używać Claude Code w odpowiedni sposób?

Przegląd 10 środowisk pracy z agentami AI na przykładzie Claude Code, pozwalający zrozumieć różnice między aplikacjami graficznymi a pracą w terminalu.

• Przeglądarka i chmura – pozwala korzystać z czatu Claude.ai lub uruchamiać agenta Claude Code na serwerze zdalnym bez obciążania własnego komputera.
• Claude Desktop – oficjalna aplikacja desktopowa oferująca wizualny interfejs i możliwość pracy bezpośrednio na lokalnych plikach.
• Lokalny terminal – podstawowe środowisko wiersza poleceń dające pełną kontrolę nad systemem oraz niezależność od konkretnego dostawcy AI.
• Terminal na serwerze VPS – umożliwia ciągłą pracę agenta w trybie 24/7 do obsługi automatyzacji i tła zdalnego.
• Terminal i rozszerzenia w IDE – integracja agenta z edytorami takimi jak VS Code czy Antigravity, łącząca podgląd plików na żywo z wierszem poleceń lub panelem graficznym.
• Aplikacja mobilna z Remote Control – sterowanie agentem uruchomionym na własnym komputerze z poziomu telefonu podczas przebywania poza domem.
• Komunikatory i narzędzia zespołowe – wywoływanie agenta w Slacku, GitHubie czy Telegramie tak jak zwykłego członka zespołu.
• Agent SDK – wbudowywanie możliwości agenta Claude bezpośrednio we własne, autorskie aplikacje.
• Aplikacja vs Terminal – terminal wygrywa pod kątem niezależności, integracji i trwałości nauki, pozwalając zapisywać umiejętności (skille) w uniwersalnych plikach Markdown (.md).

Obejrzyj na YouTube

Krzysztof Bohaczyk18 października 2026

Jak stworzyć Influencera AI? Poradnik dla nietechnicznych

Przegląd rynku wirtualnych twórców oraz poradnik pokazujący, jak krok po kroku generować spójne postacie AI i tworzyć z nimi wideo za pomocą narzędzia Higgsfield.

• Rynek wirtualnych influencerów – wyceniany przez Grand View Research na 11,2 mld $ w 2025 roku, z prognozą wzrostu do 110,4 mld $ do 2033 roku.
• Kreacja postaci w Higgsfield AI – wybór cech wyglądu (m.in. sylwetka, fryzura, kolor skóry, oczy, akcesoria) pozwala wygenerować postać za około 1,125 kredytu (~0,04 $ w planie Ultra za 129 $/mies.).
• Generowanie ruchu przez Genjutsu – nałożenie wygenerowanej postaci na referencyjne wideo z biblioteki szablonów lub własnego nagrania odtwarza ruchy i mimikę na nowym obiekcie.
• Ustawienia jakości i czasu renderowania – wybór rozdzielczości od 480p do 1080p (koszt od kilkudziesięciu do 260 kredytów) przekłada się na czas generowania wynoszący od 5 do 10 minut.
• Modyfikacja głosu i rekwizytów – dodatkowe funkcje Change Voice oraz Object Swap umożliwiają podmianę ścieżki audio lub produktów na istniejącym nagraniu bez konieczności ponownego renderowania całej sceny.

Obejrzyj na YouTube

AUTOAI PL18 października 2026

Jak wyciągnąć firmę ze swojej głowy dzięki AI (5 poziomów)

Przegląd pięciu poziomów dojrzałości organizacji w zakresie zarządzania wiedzą oraz wdrażania sztucznej inteligencji. Materiał przeznaczony jest dla właścicieli firm i menedżerów, którzy chcą odciążyć się od bieżących decyzji oraz uporządkować procesy.

• Poziom 0 (Chaos) - charakteryzuje się wiedzą rozproszoną w mailach i prywatnych notatkach oraz ryzykiem utraty procesów przy odejściu pracownika.
• Tworzenie mapy firmy - ręczne spisanie lokalizacji danych i osób odpowiedzialnych jako niezbędny pierwszy krok bez użycia AI.
• Poziom 1 (Indywidualny czat) - udostępnienie pracownikom ChatGPT lub Claude, co przyspiesza pisanie pism, lecz wymaga ciągłego podawania kontekstu od nowa.
• Poziom 2 (Wspólny kontekst) - ujednolicenie procedur, dokumentów i danych o klientach w jednym miejscu przed wprowadzeniem automatyzacji.
• Problem niespójnych danych - budowa ładnych paneli nawigacyjnych nie rozwiązuje rozbieżności informacji między systemami CRM, księgowością a mailami.
• Poziom 3 (Asystent AI) - wykorzystanie agenta z dostępem do historii ustaleń, który przygotowuje propozycje działań wymagające akceptacji człowieka.
• Poziom 4 (Autonomia) - przekazanie AI w pełni powtarzalnych i bezpiecznych procesów, które działają w tle i generują podsumowujące raporty.

Obejrzyj na YouTube

Otwórz w serwisie: wyszukiwarka wszystkich filmów i filtr ważności