Dobry poradnik powinien pomóc wykonać konkretne zadanie. Znajdziesz tu instrukcje i przykłady poleceń, a także wskazówki, jak ocenić otrzymany wynik.
Jeśli dopiero zaczynasz, wybierz redakcję tekstu albo uporządkowanie źródeł. Przy kodzie zacznij od jednego ekranu lub krótkiej animacji. Zachowaj wynik pierwszej próby, żeby móc porównać kolejne poprawki.
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.
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.
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.
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.