Agenci AI w praktyce
Praktyczne wprowadzeniw do agentów AI dla osób, które nie programują na co dzień.
Praktyczne wprowadzeniw do agentów AI dla osób, które nie programują na co dzień.
Oficjalne serwery MCP od Google dla Claude Desktop: Gmail, Calendar, Drive. Wspólna konfiguracja OAuth, scenariusze użycia, przykład agenta przygotowującego maile, spotkania i podsumowanie dnia.
Skille w Claude Code. Przykłady jak delegować zadania w skills
Agent tool, subagenci (Explore, Plan, code-reviewer), worktree isolation, wzorce delegacji. Jak budować systemy wieloagentowe w Claude Code.
Hooks w Claude Code — PreToolCall, PostToolCall, Notification, Stop. Konfiguracja w settings.json, zmienne środowiskowe, praktyczne wzorce: auto-formatting, guardrails, audit log, integracja z CI/CD.
Jak pisać custom skills dla Claude Code. Anatomia skilla, trigger vs slash command, gdzie umieszczać skills. Praktyczny przykład: skill do generowania changelogu.
Okno kontekstowe, kompakcja, pamięć krótko i długoterminowa. CLAUDE.md vs Memory MCP vs wbudowana pamięć. RAG patterns i strategie zarządzania kontekstem.
MCP z perspektywy agenta: jak narzędzia trafiają do kontekstu, token overhead, Tool Search i deferred tools, ograniczanie toolsetów. Budżet tokenów w praktyce.
Architektura Claude Code: skills, hooks, CLAUDE.md, pamięć, plan mode. Jak rozszerzać możliwości agenta i budować efektywne workflow w terminalu.
Definicja agenta AI, różnice między agentem, chatbotem i copilotem. Pętla rozumowanie→akcja→ewaluacja. Narzędzia, pamięć, planowanie. Przegląd ekosystemu agentów w 2026 roku.
MCP do danych i pamięci: PostgreSQL (zapytania do bazy, schemat, wyniki), Memory (trwała pamięć agenta między sesjami). Konfiguracja, bezpieczeństwo, przykłady promptów.
MCP do codziennej pracy programisty: GitHub, Context7, Sequential Thinking i Git.
Jak podłączyć generowanie obrazów do Claude przez MCP: OpenAI (DALL-E 3, gpt-image-1), Flux przez Replicate i Hugging Face Spaces. Konfiguracja, cennik, przykłady promptów.
Przegląd MCP serverów do przeszukiwania sieci i scrapowania stron: Brave Search, Tavily, Firecrawl i Fetcher. Konfiguracja, porównanie kosztów i wskazówki kiedy użyć czego.
Model Context Protocol to otwarty standard łączący LLM z zewnętrznymi narzędziami. Wyjaśniam jak działa, gdzie leżą prawdziwe limity tokenów i jak poprawnie skonfigurować pierwsze serwery.