Tutaj znajdziesz premiery modeli i zastosowania AI w codziennej pracy. Wiadomości, poradniki i tutoriale pomagają przejść od ogłoszonych możliwości do własnego zadania.
Zacznij od Opusa, Sonneta lub przeglądu DevDay. Następnie wybierz pracę z tekstem albo źródłami i sprawdź odpowiedź na materiale, który dobrze znasz.
Zamykacie laptopa, a Codex dalej pracuje. Do tego tańszy Sol i agenci Dots, którym można powierzyć powracające zadania. Wybieramy z DevDay zmiany warte bliższego spojrzenia.
Duży Claude ma nowy cennik: 4 dolary za milion tokenów wejściowych i 20 za wyjściowe. Zobaczmy, co deklarowane oszczędności oznaczają przy dłuższej pracy.
Sonnet 5.5 ma według Anthropic generować odpowiedzi ponad 30 procent szybciej. Stawki za tokeny zostają te same, a oszczędność ma wynikać z krótszej drogi do wyniku.
Asystent podał cenę biletu. Problem w tym, że w źródle nie było cennika. Takich historii mamy dwanaście — sprawdźcie, jak ocenią je JEV, GPT-6 Luna i wy.
„Napisz bardziej po ludzku” bywa początkiem kolejnej porcji przymiotników. Pokażemy, co dać modelowi, żeby poprawił tekst i nie dopisał obietnic za was.
Model skrócił opis, ale przy okazji dopisał usługę, której nie oferujecie? Układamy polecenie i sprawdzamy odpowiedź na jednym krótkim, konkretnym przykładzie.
Claude Code, ChatGPT, Codex, skille, pluginy, MCP… Jeśli chcesz zacząć używać AI i masz już dość tych wszystkich nazw, zacznijmy od jednej zwykłej rzeczy. Otworzysz czat i uporządkujesz krótką notatkę.
Jeden model odpowiada, drugi go ocenia. Brzmi rozsądnie — dopóki nie zaczniemy pytać, kto sprawdza tego drugiego. Przyglądamy się JEV i pokazujemy własne ćwiczenie.
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.
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.
Odpowiedź ma trzy linki, więc wygląda wiarygodnie. Otwórzmy je. Może się okazać, że wszystkie prowadzą do jednej zapowiedzi, a najciekawsze zdanie nie ma potwierdzenia.
Wgrywacie aktualny regulamin, a czat dalej podaje stare warunki. Zanim zmienimy model, zajrzyjmy do fragmentów, które naprawdę dostał do przeczytania.
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.