26 artykułów to nie koniec. Ich ilość ciągle rośnie.
Ręczne publikowanie tego samego wpisu na Facebooku, X i LinkedIn, osobno po polsku i po angielsku, szybko zmienia się w żmudną pracę bez końca. Przedstawiony przykład pokazuje, jak zbudować w n8n workflow, który pobiera zadanie z Todoist, przerabia opis przez AI, rozdziela publikację na kanały i raportuje wynik operacji na Slacku.
AI w pracy programisty to przede wszystkim narzędzia, które przyspieszają codzienne zadania: generowanie i przegląd kodu, automatyzacja powtarzalnych czynności oraz wsparcie przy analizie i dokumentacji.
W tej sekcji zbieram artykuły o praktycznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji w tworzeniu stron i aplikacji: jak wpinać agentów AI w procesy, gdzie realnie pomagają, a gdzie wymagają ostrożności. Skupiam się na konkretach z wdrożeń, a nie na bieżącym hype — pokazuję, jak korzystać z tych narzędzi świadomie i z zachowaniem kontroli nad jakością.
Bezpieczne automatyzacje procesów i agenci AI w n8n, Make i Claude.
Automatyzacja AI
Przez lata projektowaliśmy strony internetowe dla dwóch odbiorców: użytkownika i Googlebota. Z jednej strony staraliśmy się o czytelny interfejs dla użytkownika, a z drugiej łatwo indeksowalny HTML dla Googlebota. Pojawienie się kategorii Przeglądanie Agentowe w Lighthouse dodaje trzecią perspektywę: agenta AI, który ma nie tylko przeczytać stronę, ale też zrozumieć strukturę, znaleźć właściwy element i czasem wykonać akcję.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Umiejętności Jutra: AI to darmowy, pięciotygodniowy projekt edukacyjny organizowany przez Google i SGH, skierowany do studentów, mniejszych firm oraz osób, które chcą wejść w szeroką tematykę AI. Właśnie zakończyłem edycję 3.0 i chcę podzielić się spostrzeżeniami, które pomogą Ci ocenić, czy warto poświęcić na niego czas: szczególnie jeśli zaczynasz z AI, chcesz uporządkować podstawy albo sprawdzić różne narzędzia AI w praktyce.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Wdrożenie AI to nie projekt IT, a operacja na żywym organizmie firmy. Większość porażek nie wynika z technologii, ale z oporu przed zmianą wśród ludzi. Model ADKAR to sprawdzony framework, który systematycznie prowadzi zespół przez ten proces, adresując po kolei pięć kluczowych etapów: od zbudowania świadomości i chęci, przez wiedzę i umiejętności, aż po utrwalenie nowych nawyków.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Search Console pozwala analizować wyniki ręcznie, ale przy dużym serwisie łatwo przeoczyć problem ograniczony do jednego katalogu, kraju albo urządzenia. Bulk Data Export do BigQuery umożliwia zbudowanie powtarzalnego procesu, który sprawdza kompletność danych, porównuje segmenty z właściwym punktem odniesienia i zapisuje alert do weryfikacji.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Pojedynek między Cursorem a Antigravity na pierwszy rzut oka wygląda jak zwykły wybór środowiska pracy, lecz rozstrzyga o zupełnie odmiennym podejściu do samej inżynierii oprogramowania. Cursor wyrasta z klasycznego środowiska programistycznego, natomiast Antigravity rozwija się jako ekosystem do zarządzania autonomicznymi agentami. Oba narzędzia potrafią samodzielnie tworzyć kod, uruchamiać go i testować, a różnią się przede wszystkim tym, gdzie odbywa się praca, jak ją nadzorujesz i ile decyzji przekazujesz agentowi.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Zaplanowanie jednej, ogólnej reguły w robots.txt może niechcący odciąć Cię od wyszukiwarek AI, mimo że Twoim celem było jedynie zablokowanie treningu modeli na autorskich treściach. Z kolei otwarty dostęp na nic się nie przyda, jeśli robot zderzy się z pustym kodem HTML lub zaporą Cloudflare. W związku z powyższym techniczne SEO pod kątem AI zaczyna się od precyzyjnego rozpoznania roli danego bota, a kończy na weryfikacji faktycznej odpowiedzi serwera. Poniżej pokażę Ci, jak rozdzielić te kwestie i poprawnie skonfigurować reguły w Next.js.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Schema.org przez lata kojarzyło się z gwiazdkami w Google, FAQ w wynikach i technicznym checkboxem po wdrożeniu strony. Tyle że AI search czyta stronę inaczej, ponieważ sam model nie chce tylko wiedzieć, czy masz FAQPage . Chce zrozumieć, czym jest firma, kto napisał tekst, czego dotyczy usługa i czy te byty są ze sobą powiązane. Dlatego Schema musisz projektować dziś jak graf encji, a nie zestaw przypadkowych pól JSON-LD.
Maciej Sala
Founder StriveLab
Claude Opus 4.8 zadebiutował 28 maja 2026 roku jako model przeznaczony do złożonego kodowania i długich zadań agentowych. Od premiery oferta Anthropic zdążyła się zmienić, dlatego dziś ważniejsze od pytania, czy był flagowcem, jest to, kiedy nadal opłaca się go używać. Analizuję deklarowane ulepszenia, ograniczenia nowych funkcji, rzeczywisty koszt API i sposób oceny modelu na własnych procesach.
Maciej Sala
Founder StriveLab
