Blog
Praktyczne analizy nowych modeli AI, narzędzi i decyzji produktowych. Pisane z perspektywy osoby, która naprawdę je wdraża.
Jak wygląda wycena aplikacji mobilnej i webowej w 2026: widełki z cenników wykonawców, ile trwa stworzenie aplikacji, fixed price czy time and material, co przygotować i jak porównać trzy oferty.
Czytaj artykuł
Ile kosztuje agent AI i chatbot AI w Polsce w 2026: widełki z polskich cenników, różnica między chatbotem a agentem, koszt tokenów w złotówkach po obniżkach cen modeli, utrzymanie, AI Act i jak porównać oferty.
Ile naprawdę kosztuje vibe coding w 2026: cenniki Lovable, Base44, Claude Code, Cursor i Replit, realne zużycie kredytów, hosting, sklepy, bezpieczeństwo i moment, w którym taniej jest zlecić aplikację.
Ile kosztuje aplikacja mobilna w Polsce w 2026: mediany z rynku, koszt funkcji (płatności, AI, Bluetooth), native czy React Native, utrzymanie miesięcznie i opłaty App Store i Google Play.
Kim jest Forward Deployed Engineer, czym różni się od programisty, solutions engineera i konsultanta, ile zarabia w USA i w Polsce oraz dlaczego firmy AI zatrudniają FDE na potęgę. Z danymi z ofert pracy.
Ile kosztuje MVP aplikacji w Polsce w 2026: widełki z cenników wykonawców, MVP mobilne, webowe, desktopowe i z AI, co podnosi cenę, software house czy freelancer i jak nie przepłacić.
Co to jest harness agenta AI, skąd wziął się termin harness engineering, z czego składa się harness i co pokazują badania z października 2026. Z checklistą dla firm.
Co to jest SKILL.md, jak napisać skill, który agent faktycznie uruchomi, i jak trzymać jeden zestaw skilli dla Claude Code i Codexa. Stan po przekazaniu standardu do AAIF.
Model routing dobiera model do trudności, kosztu, latency i ryzyka. Pokazuję routing, fallbacki, confidence oraz sposób pomiaru.
Jak testować agenta AI poza oceną jednej odpowiedzi: evals, trace, trajektorie, narzędzia, skutki uboczne i regresje.
Skill, subagent i multi-agent rozwiązują różne problemy. Porównuję ich rolę, koszt handoffów i sytuacje, w których naprawdę pomagają.
Autonomiczny agent potrzebuje nie tylko modelu. Wyjaśniam rolę sandboxa, uprawnień, logów, testów i weryfikacji wykonania.
Context engineering to projektowanie informacji dostępnej agentowi. Zobacz, jak ograniczać szum, context rot i koszt bez utraty jakości.
MCP łączy aplikacje AI z danymi i narzędziami. Zobacz, jak działa, czym różni się od API i kiedy naprawdę warto go użyć.
Agent AI nie tylko odpowiada, ale dobiera narzędzia i działa w pętli. Wyjaśniam, jak działa oraz czym różni się od chatbota i workflow.
Jev nie pisze odpowiedzi jak chatbot. Zwraca typowane decyzje z prawdopodobieństwem. Wyjaśniam, gdzie może pomóc agentom AI i gdzie uważać.