8 min
Claude Code, Codex czy Cursor? Dane Ramp
Dane Ramp (10.2026): 87% firm z USA (klientów Ramp) płacących za agentów kodowania kupuje Claude Code, 41% Codex, 35% Cursor. Co to znaczy dla małej firmy?
Poradniki o promptach, researchu, danych, automatyzacji, wyborze modelu i generowaniu obrazów. Z przykładami i sposobem sprawdzenia wyniku.
Dobry poradnik pomaga wykonać konkretne zadanie. Znajdziesz tu instrukcje, przykłady poleceń i wskazówki, jak ocenić otrzymany wynik.
Dane Ramp (10.2026): 87% firm z USA (klientów Ramp) płacących za agentów kodowania kupuje Claude Code, 41% Codex, 35% Cursor. Co to znaczy dla małej firmy?
Odpowiedź na maila klienta z Claude Haiku 5.5 to ok. 0,00078 $, 1000 maili miesięcznie ok. 0,78 $. Wzór, założenia, cache i Batch API (cennik z 17.10.2026).
Od 28.10.2026 ustawa o systemach sztucznej inteligencji uruchamia krajowe kontrole i kary. Obowiązki firm z AI Act w 5 krokach. To nie jest porada prawna.
Google mówi wprost: do AI Overviews i Trybu AI nie trzeba llms.txt ani specjalnych znaczników. Checklista dla małej firmy: indeksacja, treść, snippety, pomiar.
Agent AI jak nowy pracownik: osobne konto, minimum dostępów, zgoda człowieka na wysyłkę, płatności i usuwanie, logi i plan odebrania dostępu. Checklista.
Jak pisać prompty, żeby AI zrozumiało cię za pierwszym razem? Cztery pytania przed wysłaniem, dwa porównania przed i po, szablony do skopiowania. Bez formułek.
Vercel opisał, jak jeden publiczny plik design.md i gotowy arkusz CSS pomagają agentom AI budować strony w ich stylu. Co dokładnie zrobili, co pokazał ich test 91 kontra 39 i czego ten test nie dowodzi.
Trzy pliki dla agentów AI o podobnych nazwach i różnej robocie. AGENTS.md mówi, jak pracować w repo, design.md Vercela uczy kompozycji na gotowym CSS, a DESIGN.md od Google zapisuje tokeny w YAML z linterem.
Budujemy DESIGN.md z prawdziwego CSS naszej strony: kolory, fonty Signal Grotesk i Signal Serif, proste narożniki. Pokazujemy plik, prawdziwy wynik lintera Google i jak podpiąć go pod agenta.
Sześć stron od agenta AI: trzy scenariusze, każdy z naszym DESIGN.md i bez niego. Zmierzyliśmy kolory spoza palety, fonty i zaokrąglenia. Wyniki, zrzuty i uczciwa lista tego, czego ten test nie dowodzi.
Sprawdziliśmy oficjalne cenniki Claude Team, Google Workspace z Gemini i Microsoft 365 z Copilotem (stan na 16.10.2026). Liczymy tylko licencje: ile zapłacisz miesięcznie i rocznie za 3, 5 i 10 osób.
Claude, Grok, Codex, Kimi, DeepSeek, MCP, skille… Głowa paruje? Spokojnie. Chcesz zrobić stronę albo prostą apkę? Odpal Claude Code, wklej jeden z trzech promptów i po prostu zacznij rozmowę.
Wklejasz notatkę ze spotkania, dostajesz decyzje, zadania z osobą i terminem oraz otwarte pytania. Gotowy prompt, porównanie słabego i dobrego polecenia, lista kontrolna i poprawka, gdy AI coś dopisze.
GA4 ma już osobny kanał AI Assistant, ale nie łapie wszystkiego. Pokazujemy, jak dodać Perplexity i inne źródła, co widać w Search Console i jak raz w miesiącu sprawdzić, czy asystenci w ogóle o Was wspominają.
Krótka prezentacja produktu wygląda dobrze, ale cena się zmieniła, a napis wchodzi za wcześnie. Na takim przykładzie pokazujemy, po co AI Motion Designer ma zostawiać edytowalny projekt w After Effects.
Jeden model odpowiada, drugi go ocenia. Brzmi rozsądnie — dopóki nie zaczniemy pytać, kto sprawdza tego drugiego. Przyglądamy się JEV i pokazujemy własne ćwiczenie.
Wyobraźcie sobie papierową wieżę na własnym tle i księżyc, który przesuwa się za nią. Qwen-Image-2.1 obsługuje przezroczystość, ale jego licencja ma konkretny zakres badawczy.
Duży kontekst brzmi imponująco. A co z nim zrobić? Proponujemy Astrze trzy konkretne zadania: rozplątanie dokumentów, budżet do edycji i wyszukiwarkę, którą da się uruchomić.
Zacznijmy od kubka, pary i powolnego zbliżenia. Na jednej scenie łatwiej zobaczyć, jak opisać Veo obraz, kamerę i dźwięk, a potem poprawić to, co nie pasuje.
Asystent zna rozmowę, ale status zamówienia siedzi w innym systemie. MCP pomaga połączyć te dwa miejsca. Zobaczmy to na zwykłym pytaniu o realizację.
Dokument miał dostarczyć informacji, a próbuje sterować asystentem. Wyjaśniamy prompt injection na prostym przykładzie i pokazujemy, gdzie w projekcie postawić granice.
Model na własnym sprzęcie brzmi kusząco. Przy Gemma 4 zaczynamy od jednego zadania, a potem przyglądamy się wariantom, pamięci i codziennemu utrzymaniu.
Trzy tematy, trzy ilustracje — i blog, który nadal wygląda jak jedna całość. Spróbujmy zaplanować serię z Nano Banana 2 Lite, zaczynając od kilku wspólnych reguł.
Który model wybrać? Dajmy obu tę samą ofertę i zobaczmy, co zrobią z kwotą, terminem i brakującą informacją. Czas naszych poprawek też się liczy.
Wrzucamy dokumenty do NotebookLM i pytamy. Ale co, jeśli jeden opisuje nową funkcję, a drugi stary limit? Uporządkujmy źródła, zanim powstanie zgrabne podsumowanie.
AI pisze odpowiedź, człowiek decyduje o wysłaniu. Ułóżmy taki proces w n8n: z pełną treścią do przejrzenia i planem na odmowę, ciszę oraz ponowne uruchomienie.
Jak kazać AI wyciągnąć z umowy terminy, kary i automatyczne przedłużenie z dosłownymi cytatami, jak sprawdzić to w 3 krokach i jak robić research, w którym każde twierdzenie ma link. Gotowe prompty, porównanie i lista kontrolna.
Wgrywacie aktualny regulamin, a czat dalej podaje stare warunki. Zanim zmienimy model, zajrzyjmy do fragmentów, które naprawdę dostał do przeczytania.
Zacznijmy od małego narzędzia: dwa pola, przycisk i liczba godzin. Przejdziemy od pomysłu do prototypu, z którego ktoś inny skorzysta bez naszej instrukcji obsługi.
Dobry wynik, zapisany prompt, nowa rozmowa — i nagle coś nie gra. Być może najważniejsze ustalenia zostały w starym czacie. Pokażemy, jak zabrać je ze sobą.
Ktoś zbiera źródła, ktoś z nich pisze, ktoś wraca do podejrzanego zdania. Rozłóżmy pracę redakcji na te trzy role — nawet jeśli wszystkie przypadną jednej osobie.
Piszecie do asystenta na komunikatorze, a on korzysta z podłączonych narzędzi. Tak zaczynał Clawdbot, dziś rozwijany jako OpenClaw. Wyjaśniamy pomysł i poprawiamy częsty skrót myślowy o lokalnych danych.
Zamiast „wybierz jeden” — rozmowa o wolnym terminie. Przyglądamy się agentom głosowym: co muszą umieć, żeby umówić wizytę, i jak sprawdzić, czy faktycznie pomagają.
Folder pełen materiałów i raport do przygotowania. Cowork pozwala zlecić pracę na plikach zwykłym językiem. Pokazujemy, jak dobrze określić zadanie i sprawdzić to, co powstanie.
Sprzedaż spadła. Tylko dlaczego? AI może pomóc przejrzeć dane i znaleźć trop, ale najpierw trzeba sprawdzić liczby. Zaczynamy od jednego pytania, a nie od obietnicy automatycznego raportu.