Zacznij od zlecenia, nie od instalacji.
Uczysz się zlecać pracę agentowi, dawać mu właściwy kontekst, odbierać wynik i rozpoznawać, kiedy lepiej zrobić coś samodzielnie.
5 kroków · 12 modułów · ok. 135 min czytania + ćwiczenia
Krok 1
Zlecenie zamiast promptu
Przepisujesz zadanie z własnej pracy na zlecenie z kryterium „skończone, gdy…" — bez konta, instalacji i kodu.
- Systemy AI~12 min
Agent ≠ czat
Przestawiasz się z pytania na zlecenie (intencja, granice i kryterium „skończone, gdy…”) i od razu ćwiczysz je na zadaniu z własnej pracy.
Czytaj → - Myślenie z AI~7 min
Ucz przez przykłady
Pokazujesz wynik, który przyjmiesz, zamiast go opisywać, więc przykład staje się najkrótszą specyfikacją formatu, tonu i kryterium odbioru.
Czytaj →
Krok 2
Odbiór pracy
Kryterium ze zlecenia staje się miarą odbioru, a głębokość sprawdzania dobierasz do kosztu błędu, nie do pewności tonu.
- Systemy AI~14 min
Delegacja i weryfikacja
Odbierasz pracę według kosztu błędu: rysujesz mapę zaufania i wybierasz poziom sprawdzenia, czyli rzut oka, próbkę albo sprawdzenie do dna.
Czytaj → - Myślenie z AI~10 min
Halucynacje i weryfikacja
Rozumiesz, skąd bierze się pewny ton przy błędnej odpowiedzi, i sprawdzasz fakty, liczby i źródła, zanim pójdą dalej pod twoim nazwiskiem.
Czytaj →
Krok 3
Kontekst
Agent wie tylko to, co mu pokażesz: decydujesz, co trafia do kontekstu, co z niego wyrzucasz i co zapisujesz raz na stałe.
- Myślenie z AI~8 min
Pamięć AI
Widzisz, że model nie pamięta poprzednich sesji, a długa sesja gubi swój początek, więc sam decydujesz, kiedy kontynuować, a kiedy zacząć od nowa.
Czytaj → - Systemy AI~15 min
Context Engineering
Dobierasz kontekst świadomie, czyli tyle, ile trzeba, na właściwym poziomie szczegółu, i rozpoznajesz, co z niego wyrzucić, zanim zacznie przeszkadzać.
Czytaj → - Systemy AI~14 min
Pliki Kontekstowe
Zapisujesz stałą umowę z agentem raz, zamiast powtarzać ją w każdym zleceniu, i dopisujesz regułę dopiero wtedy, gdy ten sam błąd wraca.
Czytaj →
Krok 4
Pętla w prawdziwym agencie
Plan → działanie → sprawdzenie na żywym agencie. Moduł praktyczny wybierasz według tego, gdzie toczy się twoja praca.
Moduł praktyczny wybierasz jeden: Cowork, jeśli pracujesz na dokumentach i danych, albo Claude Code, jeśli pracujesz z kodem. Do ćwiczeń potrzebny jest dostęp do wybranego narzędzia — szczegóły w module.
- Systemy AI~15 min
Pętla agenta
Rozumiesz pętlę plan → działanie → obserwacja i wiesz, gdzie w nią wchodzisz: przy planie, przy kroku, który wygląda źle, i przy warunku końca.
Czytaj → - Systemy AIdo wyboru · ~12 min
Claude Cowork
Prowadzisz agenta przy dokumentach, researchu i danych bez terminala: czytasz plan przed startem, ustawiasz punkty kontrolne i odbierasz wynik według swojego kryterium.
Czytaj → - Systemy AIdo wyboru · ~18 min
Claude Code
Przenosisz ten sam rytm do pracy z kodem: brief, plan przed pierwszą zmianą, granice uprawnień i odbiór przez diff i testy zamiast deklaracji „gotowe”.
Czytaj →
Krok 5
Równoległość i granice
Liczysz, kiedy kilku agentów naraz się opłaca, i kończysz świadomą decyzją, czego w ogóle nie oddawać agentowi.
- Systemy AI~14 min
Multi-Agent
Rozważasz, czy drugi agent się opłaca: koszt koordynacji i twojej uwagi przy scalaniu przeciw zyskowi z niezależnych zadań i świeżego spojrzenia recenzenta.
Czytaj → - Myślenie z AI~12 min
Kiedy NIE delegować
Rozpoznajesz sytuacje, w których lepiej nie delegować: gdy sprawdzenie kosztuje tyle co praca, gdy zadanie kształtuje twoje myślenie albo gdy skutku nie da się cofnąć.
Czytaj →
Po rdzeniu
Biblioteka (67 modułów w czterech ścieżkach), warsztaty, quizy i zapis postępu są dla członków. Wejście za zaproszeniem, bez opłat — prawo zapraszania zdobywa się praktyką.