@nauczymycieAI - decyzje architektoniczne w kodzie. Fable jako senior dev, a Opus w roli wdrażającego kod.
- interfejs aplikacji webowej dotyczącej astronomii. Z samej wewnętrznej wiedzy modelu dobrze rozumiał ruchy ciał niebieskich.
- treści marketingowe. Mniej slopu. Mniej mojego poprawiania
Ktoś też wskazywał, że Fable Low jest tańszy i jednocześnie lepszy per zadanie niż Opus xHigh. Fable wcale nie jest drogi. Efektywność (kosztownośc) Fable jest korzystna.
I'm on the $100/mo Claude Max plan and I have been running Fable 5, pretty much non-stop since it was released, and can't seem to hit any usage limits.
About 95% of what I do from a coding perspective, only requires Fable 5 Low and Medium. (and note, low and medium are out-performing Opus 4.8 and GPT 5.5 High and xHigh in a lot of benchmarks)
And I have been blown away with how good Fable Medium is at planning, it's better than Opus Max IMO. So thoughtful and detailed.
I have used Fable High on some really detailed architecture decisions, but have really focused on giving it tightly-scoped plans so I leverage the thinking depth correctly.
Fable has written over 1M lines of code for me in the last 24 hours.
And just to repeat, I'm on the $100/mo plan, not hitting any usage limits, never moved me down to Opus, haven't hit a single guardrail.
I think the biggest mistake ppl are making with this model is running it with High effort, in cases where Low or Medium will return the exact same output.
Still a lot more testing and benchmarking to do, but my guess is most engineers only need Fable High 1% - 5% of the time.
So if you're using High Effor 100% of the time, and hitting limits on your 20x plan, this is probably why.
@MateuszChrobok Opowiadanie jest o Stanisławie — mężczyźnie, który od trzydziestu lat chodzi tą samą leśną ścieżką do domu. Pewnego wieczoru trafia w magiczne miejsce, gdzie spotyka tajemniczą kobietę zbierającą “nitki” porzuconych decyzji ludzi, w tym jego własną nitkę żalu sprzed lat.
@miroburn Za krótki czas sesji zalogowania. Pamiętasz kiedy ostatnio wylogowało Ciebie z FB? Patrz jak Google trzyma sesję. Ile czasu.
LLMy domyślnie dają w kodzie krótki czas sesji. Nie jestem fanem logowania po 2 razy dziennie.
Prawdziwa przewaga nie polega na wyborze najlepszego modelu AI, lecz na zbudowaniu „pętli uczenia się” (learning loop) nad modelami, w której kapitał ludzki (naturalna inteligencja 😉) i kapitał tokenowy (AI) wzajemnie się wzmacniają i kumulują.
Każdy nowy temat jakim się zajmuje = utworzenie nowego katalogu i zebranie kontekstu/materiałów. Potem zaczyna się „magia” wykorzystywania tego kontekstu.
Jak osiągnąć najwięcej z AI w 2026?
1. Zacznij używać Codex lub Claude Code.
Nie ważne, czy programujesz, marketingujesz, sprzedajesz, etc. Poproś ChatGPT/Claude, aby pomógł Ci zainstalować Codex lub Claude Code na komputerze.
2. Zbuduj kontekst.
Zacznij od prostego pliku profil (opis Ciebie, Twojej firmy), plan (cel, mniejsze kroki, co ma się wydarzyć w tym miesiącu) i inne. Zwykły tekst i niech Twój agent to przeczyta.
3. Niech AI wybierze rzeczy do robienia.
Daj agentowi zadanie, aby przejrzał profil i plan oraz ustalił co teraz jest do zrobienia lub jakich informacji/dostępów mu brakuje, aby osiągnąć ten cel. Niech Cię dopytuje i aktualizuje kontekst.
4. Bądź rękami agenta.
Agent pracuje dla Ciebie, ale nie ma tylu możliwości, co Ty. Gdy Agent mówi, że potrzebuje dostępu do maila, potrzebuje, abyś coś zrobił, to rozważ posłuchanie go. Oczywiście weryfikuj i czytaj. Jak coś nie jest jasne, to dopytuj.
5. Jak czujesz się pewnie...
Rozważ użycie opcji --yolo, agent teams, goals, loops. Ale to potem. Te rzeczy głównie przyśpieszają pracę. Ale zacznij powoli i przyśpieszaj też powoli.
To, co teraz najlepsi budowniczowie/użytkownicy AI robią, to właśnie te 5 rzeczy. Masa aplikacji jest teraz tak budowana, że ustalasz cel i agent buduje road-map pod ten cel i następnie buduje elementy. Masa marketingu i sprzedaży jest robiona też w ten sposób.
Grunt to zacząć ten proces i ulepszać swoje umiejętności, zrozumienie i środowisko agentowe.
Powodzenia ❤️
@miroburn Podoba mi się to że Fable potrafi upominać się gdy 3 odpowiedzi temu o coś mnie pytał a ja mu wciąż nie odpowiedziałem.
Nie spotkałem się wcześniej z tym że mnie AI upomina, że czegoś nie zrobiłem.
Pierwszy raz mam wrażenie, że to Claude Code promptuje mnie xD
@michal_osinski Z Claude Code i Codex w podstawowych subskrybcjach, prawie zeruję limity pod koniec tygodnia rozliczeniowego.
Piękny był miesiąc z promocją Codexa x10 za 100$.
To było nie do zajechania. Ale też dziś GPT5.5 high jest najbardziej wydanym kosztowo modelem to mielenia dużego mięsa
@michal_osinski „Kurczflacja” dotyczy wszystkich asystentów.
Trzeba schodzić do tańszych modeli przy prostszych zadaniach. Sonnet zamiast drogiego Opusa czy jakiś GPT 5.5 z mniejszym poziomem thinking czy nawet wersję mini/haiku.
Do tego zarządzanie kontekstem by był krótki, a zawierał mięso.
@michal_osinski „Kurczflacja” dotyczy wszystkich asystentów.
Trzeba schodzić do tańszych modeli przy prostszych zadaniach. Sonnet zamiast drogiego Opusa czy jakiś GPT 5.5 z mniejszym poziomem thinking czy nawet wersję mini/haiku.
Do tego zarządzanie kontekstem by był krótki, a zawierał mięso.
Tworzenie sprytnych loopów w Claude Code / Codex mocno podniosło produktywność mojego vibecodowania. W dowolnym momencie nad kodem pracuje kilku agentów, a ja mogę skupić się wartości, czy rozwiązaniu problemów, z którymi AI na razie sobie nie radzi.
Budując nową aplikację, stworzyłem prosty skill audytora produktu, który ocenia interfejs i działanie robiąc proste screenshoty i diagnozując poprawki, fuckupy UX, elementy UI, których wartość dla końcowego użytkownika jest ograniczona.
Poprawki są dzielone na 3 poziomy. Czerwony: błędy, które uniemożliwiają działanie aplikacji. Pomarańczowy: rzeczy ważne ale nie krytyczne. Żółty: poprawki nice to have. Skill ocenia produkt od 0-10. Jakikolwiek błąd aplikacji = 0 punktów.
Przetestowałem ten skill na kilku wczesnych interfejsach kalibrując punktację tak, aby oddawała mniej więcej moją ocenę i wyłapywała rodzaje błędów, które ja bym wyłapał (a przynajmniej większość).
Kiedy byłem już zadowolony z działania skilla, podpiąłem go wewnątrz loopa /goal w claude code zadając mu jasny cel zdobycia 8/10 oceny overall produktu. Oczywiście dodałem jakieś limity tokenów i ilości pętli na wypadek infinite loopa.
Po 3h pracy miałem mocno rozbudowaną wersję aplikacji, którą buduje z drobnymi poprawkami pozostałymi do wdrożenia.
Dostałem o tym powiadomienie na telefon, bo cały ten czas byłem 1800km od komputera. Wszystkiego "pilnowałem" z telefonu przez Claude Dispatch i okazyjnie łącząc się z komputerem przez Teamviewera.
Oczywiście kluczem w tym wszystkim jest dobre określenie celu. Np zerojedynkowo na wykonanie jakiegoś zadania w budowanej aplikacji.
Agenci pracują kiedy jestem na urlopie, czy śpię. Kojarzy mi się trochę z renderowaniem filmików 4K w czasach słabych kart graficznych, kiedy zostawiało się kompa na noc.
W każdym razie, mi taki model pracy przydaje się bardzo - może i Wam się przyda więc podrzucam.