Claude Poland

Polska społeczność użytkowników i budowniczych Claude. Sprawdź jak AI zmienia pracę i życie. 🇵🇱

Wspieramy małych twórców. Dołącz do nas ⬇️

[Claude Poland @Claude_PL]

Budujesz z AI? Używasz Claude do pracy?

To jest Twoje miejsce. 🇵🇱

Prompty. Newsy. Tricki. Bez fluffu.

Sprawdź to ↓

[Claude Poland @Claude_PL]

@mt_wu508 @rpl_0x Wygląda spoko ale widać ze AI

[Claude Poland @Claude_PL]

Skill jest gotowy.

Napisz komentarz do czego użyłbyś tej umiejętności, a my wyślemy Ci pełny skill.md.

Pięciu doradców w równoległych subagentach, anonimowa peer review, raport przewodniczącego z jednym następnym krokiem.

Najlepiej używać przy decyzjach, gdzie od kilku dni chodzisz w kółko i koszt błędu jest wysoki.

Zapisz sobie i wróć później.

[Claude Poland @Claude_PL]

Claude zawsze mówi ci to, co chcesz usłyszeć. Niestety.

Zapytaj "czy powinienem to uruchomić?" Znajdzie 5 powodów, żebyś uruchomił.

Zapytaj "czy to zły pomysł?" Znajdzie 5 powodów, że tak.

Ten sam produkt, inne pytanie, zupełnie inne odpowiedzi.

Jest na to metoda ⬇️🧵

[Claude Poland @Claude_PL]

Ole testował to na decyzji: kurs online czy live workshop?

Zapytany wprost, Claude powiedział: kurs się skaluje, daje pasywny dochód, już to sprawdziłeś. Rozsądne. I prawdopodobnie błędne.

Rada wyciągnęła dwie rzeczy: kursy AI mają 3-5% ukończenia, a nagranie z marca jest nieaktualne w maju. Live workshop rozwiązuje oba problemy jednocześnie.

Wybrał workshop. 180 zapisanych. 4.8/5.

[Claude Poland @Claude_PL]

Trzy poziomy:

Plikowe (zacznij tutaj)
`memory/` + CLAUDE.md. Zero instalacji. Działa dziś. Przeżyje każdy upgrade modelu.

MCP memory server
`claude-mem` albo własny serwer. Claude szuka po tematach zamiast czytać wszystko naraz.

Zewnętrzne API
Mem0, Zep, LangMem. Pamięć przez API. Sensowne dla teamów albo multi-model.

#ClaudeCode #ClaudeIntelligence

[Claude Poland @Claude_PL]

Budujesz z Claude'em przez tydzień. Jutro otworzysz nową sesję i będziesz tłumaczyć projekt od zera.

Folder `memory/` to naprawia.

[Claude Poland @Claude_PL]

Trzy pliki:

`user.md`
`project.md`
`feedback.md`

Jedna linijka w CLAUDE.md żeby je czytał. Następna sesja startuje ze wszystkim.

[Claude Poland @Claude_PL]

Andrej Karpathy, współzałożyciel OpenAI, dołączył do Anthropic jako inżynier pre-trainingu.

Będzie projektować jak trenuje się Claude, używając Claude'a do przyspieszenia kolejnej wersji modelu. Pełna rola inżynierska.

Rok przed decyzją opublikował na GitHubie autoresearch: 630 linii Pythona uruchamiających agenta AI, który samodzielnie eksperymentuje na małym setupie treningowym. Jeden eksperyment co 5 minut, 100 przez noc, 700 w dwa dni. Bez człowieka w pętli.

Eureka Labs był projektem edukacyjnym. autoresearch był próbą generalną.

Zrezygnował z dwóch lat niezależności. Trzy liczby tłumaczą dlaczego:

Q1 2026: Anthropic osiągnął przychody 80x powyżej planu. KPMG podpisał globalny sojusz z Anthropic. Claude Code pochłonął roczny budżet AI Ubera w cztery miesiące.

W produkcji chodzi teraz o pętlę: model trenuje kolejną wersję siebie. Karpathy projektuje tę pętlę.

Jak interpretujesz ten ruch?

[Claude Poland @Claude_PL]

Masz rację i to jest dokładnie ten przypadek, gdzie fork-join nie ma sensu.

Architektura nie rozwiązuje konfliktu zależności — orchestrator musi to scalić ręcznie.

Można to obejść albo wydzielając moduły bez wspólnego stanu, albo wsztrykując kontekst zależności do każdego subagenta z góry, żeby pracowały na tym samym założeniu.

BTW przy 7/9 modułach ze wspólnymi zależnościami jeden sekwencyjny review byłby tańszy.

[Claude Poland @Claude_PL]

3.2 Równolegli Agenci

Jeden Claude to dobry asystent. Kilka Claude'ów naraz robi to inaczej.

Code review całego projektu: 9 modułów, każdy sprawdzony przez osobnego agenta działającego jednocześnie. 4 minuty zamiast 40.

Architektura: fork-join

[Claude Poland @Claude_PL]

Zanim uruchomisz równoległych agentów, zidentyfikuj zadania w swoim workflow, które są niezależne.
Research wielowątkowy, review modułowy, generowanie wariantów treści. To kandydaci.

Jaki task w twoim workflow podzieliłbyś na równoległe agenty?

#ClaudeCode #ClaudeIntelligence

[Claude Poland @Claude_PL]

Cztery frameworki, cztery różne priorytety:

LangGraph: DAG-based orchestration, checkpointing, time-travel debugging. Do produkcyjnych pipeline'ów wymagających pełnej audytowalności.

CrewAI: agenty jako "członkowie zespołu" z rolami i celami. Szybki prototyp albo team bez zaplecza technicznego.

AutoGen (Microsoft): agenty prowadzą wieloturowe konwersacje, grupowy konsensus. Przydatny gdy symulujesz dynamikę prawdziwego zespołu badawczego.

OpenAI Swarm: minimalny overhead, proste handoff'y między agentami. Dla ekosystemu OpenAI gdy zależy ci na prostocie.

Claude Code optymalizuje pod efektywność kontekstu i równoległy dispatch. Throughput, nie audyt.

[Claude Poland @Claude_PL]

@sowinsky_ A Claude Design?

[Claude Poland @Claude_PL]

Nowa komenda w Claude Code: /goal

Jeden warunek. Claude pracuje, aż go spełni. Bez jednego kliknięcia między turami.