Kategoria: AI
Observability w erze AI – koniec gromadzenia śmieci, początek inteligentnego zbierania danych #EN374
Czy AI naprawi błędy, które samo napisze? Notatki z debaty ekspertów o tym, jak agenci zmieniają observability i monitoring aplikacji.
Claude Code dla product managerów: research, pisanie, kontekst i własny system zadań #EN372
Teresa Torres zamieniła Trello na terminal. Poznaj jej system zarządzania zadaniami i kwerendą naukową oparty na plikach Markdown i Claude Code.
Jak nietechniczny PM z Meta buduje produkty w Cursor: Konkretny workflow z AI #EN371
PM z Meta bez tech backgroundu buduje produkty w Cursor. 7 slash commands, peer review AI i workflow do skopiowania dla każdego PM-a.
AI-assisted engineering w praktyce: case study OpenMercato #EN370
Praktyczny przewodnik po AI-assisted development: od specs przez kod po żądanie scalenia. Realna efektywność 3–4× na przykładzie OpenMercato.
Dlaczego mózg jest tak wydajny? Adam Marblestone o funkcjach nagród, connectomics i przyszłości AI #EN368
Dlaczego mózg uczy się lepiej niż AI mimo mniejszej ilości danych? Marblestone wyjaśnia rolę funkcji nagród i plany mapowania connectome.
Jak zmniejszyć halucynacje AI: sprawdzone techniki weryfikacji odpowiedzi #EN366
AI zmyśla częściej, niż myślisz. Poznaj sprawdzone metody weryfikacji faktów – od prostych poleceń po RAG i Chain of Verification.