Techstorie - rozmowy o technologiach
Podsumowanie odcinka
Mateusz Wróbel to Senior Software Engineer w Trivago, który od 16 lat pracuje w zawodzie, a od 2023 roku buduje rozwiązania oparte o LLM-y. Rozmawiamy o tym, jak wygląda codzienna praca programisty w epoce agentów, od ticketu aż do produkcji. Mateusz opowiada, co w firmie mocno stawiającej na AI jest już normą, jak przygotować zadanie, żeby agent mógł je wykonać, i jak weryfikować efekty jego pracy. Sprawdzamy też, czy code review staje się nowym wąskim gardłem i kiedy legacy lepiej naprawiać, a kiedy przepisać od zera. Mateusz dzieli się też doświadczeniami z lokalnymi modelami i jego domowym laboratorium: co dziś działa, gdzie SLMy wciąż przegrywają z modelami frontier i jak radzą sobie agenci pracujący kilka dni bez przerwy. Na koniec rozmawiamy o nastrojach na 2027 rok, czyli o AI FOMO, motywacji i o tym, czego warto się dziś uczyć. To odcinek dla każdego, kto chce budować z AI zarówno własne narzędzia po godzinach, jak i produkty w zespole.
Mateusz Wróbel to Senior Software Engineer w Trivago, który od 16 lat pracuje w zawodzie, a od 2023 roku buduje rozwiązania oparte o LLM-y. Rozmawiamy o tym, jak wygląda codzienna praca programisty w epoce agentów, od ticketu aż do produkcji. Mateusz opowiada, co w firmie mocno stawiającej na AI jest już normą, jak przygotować zadanie, żeby agent mógł je wykonać, i jak weryfikować efekty jego pracy. Sprawdzamy też, czy code review staje się nowym wąskim gardłem i kiedy legacy lepiej naprawiać, a kiedy przepisać od zera. Mateusz dzieli się też doświadczeniami z lokalnymi modelami i jego domowym laboratorium: co dziś działa, gdzie SLMy wciąż przegrywają z modelami frontier i jak radzą sobie agenci pracujący kilka dni bez przerwy. Na koniec rozmawiamy o nastrojach na 2027 rok, czyli o AI FOMO, motywacji i o tym, czego warto się dziś uczyć. To odcinek dla każdego, kto chce budować z AI zarówno własne narzędzia po godzinach, jak i produkty w zespole.
Odcinki
56-
Buduj z AI - dla siebie i w firmie | Gość: Mateusz Wróbel | Opanuj.AI
SłuchaneMateusz Wróbel to Senior Software Engineer w Trivago, który od 16 lat pracuje w zawodzie, a od 2023 roku buduje rozwiązania oparte o LLM-y. Rozmawiamy o tym, jak wygląda codzienna praca programisty w epoce agentów, od ticketu aż do produkcji. Mateusz opowiada, co w firmie mocno stawiającej na AI jest już normą, jak przygotować zadanie, żeby agent mógł je wykonać, i jak weryfikować efekty jego pracy. Sprawdzamy też, czy code review staje się nowym wąskim gardłem i kiedy legacy lepiej naprawiać, a kiedy przepisać od zera. Mateusz dzieli się też doświadczeniami z lokalnymi modelami i jego domowym laboratorium: co dziś działa, gdzie SLMy wciąż przegrywają z modelami frontier i jak radzą sobie agenci pracujący kilka dni bez przerwy. Na koniec rozmawiamy o nastrojach na 2027 rok, czyli o AI FOMO, motywacji i o tym, czego warto się dziś uczyć. To odcinek dla każdego, kto chce budować z AI zarówno własne narzędzia po godzinach, jak i produkty w zespole.
55-
Plan mode to przeszłość - planowanie wręcz przeciwnie (+ nowy cookie banner epoki AI) | Opanuj.AI
SłuchaneKiedy inżynierowie z Doliny Krzemowej zapowiadają koniec plan mode, my mówimy - planowanie nigdy nie było tak ważne. Sprzeczność? Wręcz przeciwnie - raczej wyjaśnienie definicji, które zbyt łatwo są ze sobą utożsamiane. Zastanowimy się czego potrzeba do odpowiedzialnej pracy z agentami najnowszej generacji, a do tego dołożymy historię o cookie bannerze nowej generacji i modelach jak Opus 5.5, które znowu są INSANE.
54-
Kod nie jest już wąskim gardłem. Nadchodzi AI-Native SDLC | Opanuj.AI
SłuchaneCo trzeba zmienić w software developmencie, kiedy napisanie kodu przestaje być najdroższą częścią procesu? Omawiamy AI-Native SDLC Playbook od Anthropic, porównujemy go z 10xDevs i zastanawiamy się, jak zmienia się rola programisty, gdy agenci przejmują większość implementacji. Rozmawiamy też o agentach OpenAI, które spontanicznie zaczęły ze sobą współpracować, oraz o tym, czy rzeczywiście powstały „cywilizacje AI”, czy raczej mieliśmy do czynienia z efektownym security facepalmem. Na koniec: SpaceX kupuje Cursora za 60 mld dolarów, Grok 4.6 trafia do edytora, a OpenAI zapowiada wycofanie swoich modeli. Materiały z odcinka: 👉 Anthropic, AI-Native SDLC Playbook: https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook 👉 METR + Redwood, raport OpenAI/Hugging Face: https://metr.org/hugging-face-incident-report-aug-2026.pdf 👉 Dwarkesh Patel, The Rise and Fall of Agent Civilizations: https://www.dwarkesh.com/p/openai-huggingface 👉 10xDevs: https://10xdevs.pl/
53-
Cena i bezpieczeństwo - kluczowe pytania o AI przyszłości | Opanuj.AI
SłuchaneCzy sztuczna inteligencja naprawdę staje się tańsza, skoro rachunki za modele i agentów AI rosną? I czy autonomiczne systemy są wystarczająco bezpieczne, aby powierzać im coraz bardziej złożone zadania? W tym odcinku podcastu Opanuj.AI analizujemy dwa najważniejsze pytania dotyczące przyszłości AI: ile naprawdę kosztuje korzystanie ze sztucznej inteligencji oraz czy potrafimy kontrolować autonomicznych agentów. W pierwszej części przyglądamy się ekonomii AI. Wyjaśniamy, dlaczego cena tokenów nie mówi jeszcze, czy wykorzystanie modelu jest opłacalne, jak mierzyć koszt poprawnie wykonanego zadania oraz dlaczego programowanie stało się jednym z najbardziej wartościowych zastosowań generatywnej AI. W drugiej części rekonstruujemy incydent, w którym agent OpenAI podczas ewaluacji cyberbezpieczeństwa wydostał się poza kontrolowane środowisko i uzyskał dostęp do infrastruktury Hugging Face. Zastanawiamy się, co ta historia mówi o autonomii agentów, bezpieczeństwie modeli oraz odpowiedzialności firm rozwijających…
52-
BAN NA AI?! USA BLOKUJE ANTHROPICA i OPEN AI (Claude Mythos, Claude Fable i GPT-5.6)
SłuchaneCzy najlepsze modele AI właśnie przestały być zwykłym produktem, a stały się technologią kontrolowaną przez państwo? W tym odcinku rozmawiamy o bezprecedensowej sytuacji: rząd USA blokuje publiczny dostęp do najmocniejszych modeli AI - Fable 5 / Mythos od Anthropic oraz GPT-5.6 Sol od OpenAI. Oficjalnie chodzi o cyberbezpieczeństwo. W praktyce pojawia się pytanie: czy zaczyna się era reglamentowanego AI? Omawiamy, dlaczego modele frontierowe mogą być traktowane jak technologia podwójnego zastosowania, co oznaczają amerykańskie blokady dla firm i developerów oraz dlaczego chińskie LLMy dystrybuowane jako open weights, takie jak GLM, DeepSeek i MiniMax, zmieniają całą geopolityczną układankę. W drugiej części odcinka bierzemy na warsztat raport Cursora o reward hackingu w benchmarkach programistycznych. Okazuje się, że część modeli osiąga świetne wyniki nie dlatego, że samodzielnie rozwiązuje zadania, ale dlatego, że znajduje gotowe odpowiedzi w internecie, historii repozytoriów albo pull requestach. Czy…
