Recenzje

EM poleca (#59) Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 24 czerwca 2026 · Zaktualizowano 20 czerwca 2026 Na wstępie chciałbym ustalić terminologię. Słowo „agent” jest wieloznaczne, w podstawowym znaczeniu jest to osoba upoważniona do działania w imieniu i na rzecz innej osoby, firmy lub instytucji. „Osoba”, czyli istota żywa. A więc słowo „agent” w tym znaczeniu jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, męskoosobowym. Co innego „agent” w znaczeniu „autonomiczny program komputerowy”. W tym znaczeniu „agent” jest rzeczownikiem rodzaju męskiego, ale nie męskoosobowym, tylko męskorzeczowym. Czyli „ten agent”/„te agenty”, a nie „ten agent”/„ci agenci”. I tego się trzymajmy. Agenty AI Agenty AI to programy komputerowe napędzane sztuczną inteligencją, które samodzielnie planują działania, korzystają z narzędzi i działają próbując doprowadzić postawione przed nim zadanie do końca. W praktyce agent jest czymś pomiędzy chatbotem, asystentem a „cyfrowym pracownikiem”, który ma postawiony określony cel i potrafi wykonać samodzielnie więcej niż jeden krok w dążeniu do tego celu. Innymi słowy agent AI to system oparty na sztucznej inteligencji, który działa z dość szeroką autonomią, czyli podejmuje decyzje bez ciągłego nadzoru człowieka. W odróżnieniu od dialogowego modelu AI, agent nie tylko generuje słowną odpowiedź, ale też działa, sprawdza wynik tych działań i na bieżąco koryguje swój plan działania. Fundamentem działania nowoczesnych systemów autonomicznych jest schemat „obserwuj - planuj - działaj”, czyli znany skądinąd paradygmat Sense - Plan - Act (pętla OODA). Agent najpierw zbiera informacje z otoczenia, potem ustala, co ma zrobić, a następnie wykonuje kolejne kroki, często używając modeli językowych, baz danych, API albo innych narzędzi informatycznych. Jeśli coś pójdzie nie tak, zmienia strategię. Jak widać, nie jest to działanie algorytmiczne, które charakteryzuje programy starego typu (nie-AI). Gdzie się ich używa? Agenty AI są stosowane w wielu obszarach dotychczas zarezerwowanych tylko dla człowieka: obsługa klienta, marketing, edukacja, analiza danych, automatyzacja procesów biznesowych. Mogą działać jako wirtualni asystenci, systemy analityczno-rekomendacyjne, narzędzia do przeszukiwania baz wiedzy albo orkiestratorzy złożonych zadań. W bardziej zaawansowanych zastosowaniach pojawiają się też systemy wieloagentowe. Zalety, korzyści, przewagi Największą zaletą agentów AI jest automatyzacja zadań wieloetapowych i oszczędność czasu (a także pieniędzy). Dobrze sprawdzają się tam, gdzie trzeba wykonać serię podobnych czynności, podejmować decyzje na podstawie niepełnych danych albo reagować szybciej niż człowiek. Dodatkowo mogą pracować w systemie ciągłym i bez ciągłego nadzoru. Ograniczenia i ryzyka Agenty AI nie są niezawodne. Mogą popełniać błędy, źle interpretować dane, źle wyznaczać cele, podejmować nieoptymalne decyzje albo wykonywać błędnie wyznaczone działania. Im większa autonomia, tym ważniejsza staje się kontrola, monitorowanie, walidacja wyników i zapewnienie bezpieczeństwa dla otoczenia. Agenty AI są współcześnie jednym z najważniejszych kierunków rozwoju oprogramowania, bo zmieniają modus operandi AI z „doradzania” na „działanie”. A to, jak wiadomo, jest ryzykowne, zwłaszcza jeśli chodzi o tak młodą technologię. Co to jest „orkiestracja” agentów AI? Definicja jest prosta: orkiestracja agentów AI (ang. AI Agent Orchestration) to proces koordynowania, zarządzania i synchronizowania pracy wielu niezależnych agentów sztucznej inteligencji, aby wspólnie rozwiązywały skomplikowane zadania. Określenie muzyczne jest jak najbardziej na miejscu, więcej, jest chyba najlepszym określeniem współdziałania agentów AI. Tradycyjny system AI jest solistą grającym swoją partię na jednym instrumencie. Z kolei orkiestracja to dyrygowanie całą symfonią, gdzie każdy agent jest ekspertem w wąskiej dziedzinie (np. jeden szuka danych, drugi analizuje kod, trzeci pisze raport, a czwarty weryfikuje fakty). Pojedyncze modele LLM, mimo swojej potęgi, mają ograniczenia - gubią się w długich, wieloetapowych procesach i miewają halucynacje. Podział pracy na mniejsze agentowe „role” częściowo rozwiązuje te problemy: Rozbijanie złożoności: Skomplikowany proces biznesowy jest dzielony na mniejsze, mierzalne kroki. Specjalizacja: Każdy agent posługuje się innymi narzędziami (dostęp do API, baz danych) a nawet może być napędzany innym modelem (np. GPT-4o do logiki, a mniejszy, szybszy model do formatowania tekstu). Automatyczna kontrola jakości: Jeden agent może pełnić funkcję „krytyka” lub „testera”, który sprawdza pracę wykonaną przez innych agentów i odrzuca ją, jeśli nie spełnia norm. Nareszcie o książce Książka Aplikacje oparte na agentach AI Michaela Albady jest solidnym, techniczny przewodnikiem dla osób, które chcą budować oparte na nich systemy. To książka bardziej dla inżynierów-praktyków niż ciekawskich amatorów, ponieważ skupia się na technikaliach: architekturze, kompromisach projektowych, skalowaniu, wdrażaniu i podobnych zagadnieniach. Autor prowadzi czytelnika przez najważniejsze elementy systemów agentowych: wybór modelu, narzędzia, pamięć, planowanie i orkiestrację. Najmocniejszą stroną książki jest praktyczne podejście oparte na osobistym doświadczeniu Autora, gdyż Michael Albada przepracował wiele lat w dużych firmach technologicznych. Książka wydaje się dobrym wyborem dla programistów, inżynierów uczenia maszynowego (ML), architektów oprogramowania i osób budujących produkty oparte na LLM-ach lub systemach wieloagentowych. Szczególnie może być przydatna osobom, które znają podstawy AI i chcą przejść na poziom tworzenia systemów. Przykłady zawarte w omawianej książce pokazują, jak przejść od prostych eksperymentów z AI do budowy rzeczywistych aplikacji opartych na agentach. Dużą zaletą tej książki jest nacisk na praktyczną inżynierię oprogramowania. Albada pokazuje, że budowanie aplikacji agentowych wymaga rozumienia potrzeby kompromisów projektowych i liczenia się z ograniczeniami technologicznymi. To dobra lektura dla programistów, architektów, inżynierów AI i osób, które chcą przejść od etapu fascynacji i eksperymentów z modelami językowymi do tworzenia realnych systemów. Michael Albada „Aplikacje oparte na agentach AI. Projektowanie i wdrażanie systemów wieloagentowych”, Wydawnictwo Helion, 2026 Michael Albada Michael Albada jest inżynierem uczenia maszynowego (ML). Wdrażał rozwiązania ML w wielu dużych firmach, m.in. Uber, Microsoft. Specjalizuje się w dużych modelach językowych, systemach wieloagentowych i cyberbezpieczeństwie.

Czy sztuczna inteligencja może nie tylko być tematem książki, ale także jej recenzentem? Ten artykuł to nietypowy eksperyment - recenzję książki Skuteczna inżynieria promptów stworzyły dwa modele AI: Google Gemini i ChatGPT. Razem przyglądamy się zawartości tej publikacji, analizując jej mocne i słabe strony oraz zastanawiając się, komu może najbardziej się przydać. Jeśli interesuje Cię zarówno temat inżynierii promptów, jak i to, jak AI radzi sobie z tworzeniem treści, zapraszamy do lektury tego koncepcyjnego artykułu! Ten artykuł nie jest jedynie prostą prośbą do AI o napisanie recenzji. Został on stworzony w oparciu o wiedzę zdobytą dzięki książce Skuteczna inżynieria promptów, wykorzystując techniki skutecznego formułowania zapytań do modeli językowych. Dzięki temu recenzja nie tylko opisuje treść książki, ale także sama w praktyce ilustruje metody efektywnego promptowania, które są w niej przedstawione. Skuteczna inżynieria promptów - o czym jest? (Google Gemini) Skuteczna inżynieria promptów to publikacja, która stanowi obszerne kompendium wiedzy na temat efektywnego wykorzystania sztucznej inteligencji. Książka ta nie jest jedynie ogólnym wprowadzeniem do tematyki AI, lecz szczegółowym przewodnikiem, który koncentruje się na kluczowym aspekcie interakcji z modelami językowymi - promptowaniu. Autorzy prezentują metody i techniki, które pozwalają na precyzyjne sterowanie wynikami generowanymi przez AI, co ma kluczowe znaczenie w wielu praktycznych zastosowaniach. Struktura książki została starannie przemyślana, aby ułatwić czytelnikowi przyswajanie wiedzy. Podzielona jest na 10 rozdziałów, z których każdy poświęcony jest innemu aspektowi inżynierii promptów. Liczne podrozdziały pozwalają na dogłębne zrozumienie poszczególnych zagadnień, a systematyczny układ treści ułatwia nawigację po obszernym materiale. James Phoenix, Mike Taylor - Skuteczna inżynieria promptów Zakres tematyczny książki jest bardzo szeroki. Autorzy szczegółowo omawiają techniki generowania tekstów, co jest kluczowe w wielu zastosowaniach, takich jak tworzenie treści marketingowych lub generowanie raportów. Kolejnym istotnym obszarem jest generowanie obrazów, gdzie precyzyjne promptowanie pozwala na uzyskanie pożądanych efektów wizualnych. Książka porusza również zagadnienia związane z tworzeniem aplikacji wspomaganych AI, co jest szczególnie istotne w kontekście rosnącej popularności inteligentnych systemów. Skuteczna inżynieria promptów nie ogranicza się jedynie do ogólnych zasad promptowania, lecz analizuje je w kontekście różnych modeli językowych. Autorzy dokonują porównań i analiz, obejmując szerokie spektrum technologii, od powszechnie stosowanych modeli GPT i Google Gemini, po bardziej innowacyjne rozwiązania takie jak Llama, LoRA, Mistral i modele Anthropic: Claude. Szczególny nacisk położony jest na dogłębne zrozumienie i efektywne wykorzystanie modeli ChatGPT oraz biblioteki LangChain, które są prezentowane jako kluczowe narzędzia w arsenale każdego inżyniera promptów. Kluczowym atutem książki jest jej praktyczne podejście. Autorzy nie ograniczają się jedynie do teoretycznych rozważań, lecz prezentują liczne przykłady promptów, które można bezpośrednio wykorzystać w praktyce. Dodatkowo, w książce znajdują się przykłady wygenerowanych treści, w tym obrazy, co pozwala na lepsze zrozumienie możliwości i ograniczeń modeli AI. To praktyczne podejście sprawia, że książka jest cennym źródłem wiedzy dla osób, które chcą efektywnie wykorzystywać AI w swojej pracy. Jednym z kluczowych aspektów, który umożliwia praktyczne zastosowanie, jest omówienie wykorzystania bibliotek i frameworków, takich jak LangChain. LangChain, jako potężne narzędzie, znacząco upraszcza proces budowania zaawansowanych aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki niemu, inżynierowie promptów mogą efektywnie łączyć różne modele językowe, bazy danych oraz inne źródła danych, tworząc kompleksowe i funkcjonalne systemy AI. Warto również podkreślić, że książka zawiera treści o charakterze specjalistycznym, które mogą być szczególnie interesujące dla osób z doświadczeniem w dziedzinie informatyki. Autorzy poruszają zaawansowane zagadnienia związane z optymalizacją promptów, wykorzystaniem AI w różnych kontekstach oraz technicznymi aspektami interakcji z modelami językowymi. To sprawia, że książka jest wartościowym źródłem wiedzy nie tylko dla praktyków, ale również dla badaczy i programistów. Opinia o książce (Chat GPT) Skuteczna inżynieria promptów to publikacja, która imponuje swoją szczegółowością i bogactwem informacji. Autorzy podjęli się ambitnego zadania - stworzenia kompleksowego przewodnika po świecie inżynierii promptów, dostarczając czytelnikom licznych przykładów i praktycznych zastosowań. Dzięki temu książka może być cennym źródłem wiedzy dla specjalistów pracujących na co dzień z modelami językowymi oraz dla osób, które chcą zgłębić tę tematykę w sposób metodyczny. Zaletą książki jest jej szeroki zakres tematyczny. Prezentuje różne techniki promptowania, które można wykorzystać w praktyce - od generowania tekstów, przez tworzenie obrazów, aż po budowanie aplikacji opartych na AI. To sprawia, że publikacja może być przydatna w wielu dziedzinach, zarówno dla twórców treści, jak i programistów oraz analityków danych. Autorzy zadbali o liczne przykłady, które pomagają zrozumieć, jak niewielkie zmiany w promptach mogą wpływać na wyniki generowane przez modele. Jednakże szczegółowość książki stanowi jednocześnie jej największe wyzwanie. Liczne fragmenty kodu i analizy techniczne sprawiają, że treść może być trudna do przyswojenia dla osób, które nie mają doświadczenia w informatyce. O ile eksperci docenią dogłębne omówienie tematu, o tyle dla studentów lub osób chcących wykorzystać AI w bardziej intuicyjny sposób, lektura może okazać się wymagająca. Częste pojawianie się skomplikowanych przykładów technicznych sprawia, że książka momentami traci na czytelności. Podsumowując, Skuteczna inżynieria promptów to wartościowa publikacja, która dostarcza obszernych informacji na temat efektywnego korzystania z AI. Jest to jednak książka skierowana przede wszystkim do osób o solidnym zapleczu technicznym - specjaliści z branży IT znajdą w niej wiele cennych wskazówek, podczas gdy mniej doświadczeni użytkownicy mogą napotkać trudności w jej odbiorze. Mimo tego, warto po nią sięgnąć, jeśli zależy nam na dogłębnym zrozumieniu sztuki skutecznego promptowania. Skuteczna inżynieria promptów - informacje Tytuł: Skuteczna inżynieria promptów. Przyszłościowe rozwiązania dla rzetelnych wyników generatywnej AI Autorzy: James Phoenix, Mike Taylor Rok wydania: 2025 Liczba stron: 376 Wydawnictwo: Helion Cena okładkowa: 99,00 zł Recenzja: Paweł Skarzyński, Proanima.pl

Przeczytałem właśnie książkę „Generatywna AI w SEO. Strategie AI-First. Jak zwiększyć jakość, wydajność i zyski” Erica Enge’a i Adriána Ridnera, opublikowaną przez Helion i w mojej skali to dobra książka. Największą wartość ma tam, gdzie tłumaczy zasady pracy z generatywną AI w SEO: znaczenie intencji użytkownika, jakości treści, kontroli człowieka, ograniczeń modeli językowych i ryzyk związanych z automatyzacją. Autorzy dobrze pokazują, że AI w SEO powinna wspierać research, analizę, strukturę treści i proces pracy, a nie zastępować myślenie i odpowiedzialność za jakość. Mocny początek: fundamenty SEO i AI Dobrym wprowadzeniem w tematykę AI w SEO jest część I, zwłaszcza rozdziały „SEO w erze generatywnej sztucznej inteligencji” oraz „Podstawowe informacje o generatywnej sztucznej inteligencji”. To dobry start, bo książka nie sprowadza SEO do pisania większej liczby tekstów. Przypomina, że nadal liczą się podstawy: trafność odpowiedzi, użyteczność strony, wiarygodność źródła i doświadczenie użytkownika. Dla mnie najciekawszym fragmentem były kwestie dotyczące algorytmu Google: odniesienia do dokumentów przekazanych Randowi Fishkinowi w 2024 roku oraz informacji ujawnionych w zeznaniach przed amerykańskim Departamentem Sprawiedliwości w 2023 roku. Ten wątek pokazuje SEO (i algorytmy) jako coś więcej niż listę prostych czynników rankingowych. Ważne stają się intencje, zachowania użytkowników, kliknięcia, autorytet, marka i jakość doświadczenia po wejściu na stronę. Najbardziej praktyczna część książki Najwięcej wskazówek znajdziesz w części II „Praktyczne zastosowania AI”. Pokazuje ona, jak używać AI do researchu tematów, konspektów, metaopisów, FAQ, analizy luk w treści, grupowania fraz i wsparcia technicznego SEO. To dobry warsztat, jeśli traktuje się AI jako asystenta, a nie automat do publikowania gotowych treści. Co się zestarzało? Czytając książkę, zwróciłem uwagę, że najszybciej zestarzały się fragmenty dotyczące ocen poszczególnych modeli LLM (z 2024 roku) oraz bieżącego stanu narzędzi AI. Ten obszar zmienia się zbyt szybko, żeby takie porównania długo zachowywały wartość praktyczną. Przykłady techniczne dotyczące .htaccess, przekierowań 301, schema czy hreflang są dobrym materiałem do pracy z aktualnym modelem AI. Najwięcej dają wtedy, gdy potraktuje się je jako punkt wyjścia do testów, walidacji i dopasowania do konkretnej strony. Gdy AI wychodzi poza pisanie treści Część III jest bardziej strategiczna. Autorzy wychodzą poza proste zastosowania typu „napisz konspekt” albo „stwórz meta description” i pokazują, że generatywna AI może stać się elementem całego systemu pracy nad widocznością: od tworzenia treści, przez automatyzację zadań, po analizę danych i zarządzanie obecnością marki w wyszukiwaniu generatywnym. Wątki takie jak custom GPTs, RAG, automatyzacja, AI Search i widoczność w wyszukiwaniu generatywnym są ciekawe, choć trzeba je czytać z filtrem aktualności. Cenne jest to, że książka mocno akcentuje ryzyka: halucynacje, niską jakość treści, prawa autorskie, plagiat i automatyzację bez kontroli. Wskazówka dla czytelnika: format ma znaczenie Przy tej książce warto rozważyć ebooka w uzupełnieniu lub zamiast wersji papierowej. Są w niej prompty, przykłady kodu, narzędzia i fragmenty techniczne, z którymi wygodniej pracować cyfrowo. Papier sprawdza się do spokojnej lektury, ebook lepiej nadaje się do testowania przykładów. Podsumowanie „Generatywna AI w SEO” to solidna i przydatna książka o AI-assisted SEO. Największą wartość mają w niej zasady, procesy i ostrzeżenia przed automatyzacją bez kontroli. Warto ją przeczytać z aktualnym modelem AI pod ręką i przekładać wnioski na własną praktykę SEO.

EM poleca (#58) Addy Osmani „Vibe coding i przyszłość kodowania” autor: Wiesław Seweryn · Opublikowano 10 czerwca 2026 · Zaktualizowano 5 czerwca 2026 Czym jest, a czym nie jest vibe coding? Vibe coding to sposób tworzenia oprogramowania, w którym główną rolę odgrywa współpraca z AI, a nie ręczne pisanie każdej linijki kodu. Zamiast skupiać się na precyzyjnej składni języka programowania, opisujesz intencję, a model generuje kod, który potem poprawiasz, testujesz i rozwijasz. To podejście stało się popularne, bo dobrze pasuje do współczesnych narzędzi programistycznych opartych na dużych modelach językowych. W praktyce oznacza to pracę bardziej skupioną na celu niż na syntaktyce i semantyce języka: TY mówisz, co ma powstać, a AI pomaga dojść do rozwiązania. Na czym polega vibe coding? Vibe coding opiera się na dość luźnym, iteracyjnym procesie dochodzenia do celu. Programista nie musi od razu projektować całej architektury i ręcznie implementować wszystkiego od zera; zamiast tego buduje rozwiązanie krok po kroku, często poprzez krótkie polecenia po polsku lub angielsku, a potem ocenia wynik i kieruje dalszymi zmianami. W takim modelu pracy ważniejsze stają się: opis problemu, umiejętność zadania właściwego pytania modelowi AI, szybkie testowanie wygenerowanego kodu, kontrolowanie jakości tego, co AI na nasz rozkaz stworzyła. Vibe coding i klasyczne programowanie różnią się przede wszystkim tym, kto „prowadzi” proces tworzenia kodu: w klasycznym programowaniu robi to człowiek, a w vibe codingu dużą część implementacji przejmuje AI, a programista steruje kierunkiem pracy poprzez opisy planowanej funkcjonalności i poprawki. W praktyce oznacza to szybszy start, ale też mniejszą bezpośrednią kontrolę nad tym, co powstaje. Skąd się wziął termin vibe coding? Termin spopularyzował Andrej Karpathy, opisując nowy styl pracy z kodem wspomaganym przez AI. Sama idea wyrasta z prostej obserwacji, że coraz więcej pracy programistycznej polega nie tylko na pisaniu kodu, ale też na operowaniu narzędziami, które ten kod współtworzą. To nie jest całkiem nowy pomysł w sensie filozoficznym, bo już wcześniej istniały narzędzia automatyzujące część pracy programisty. Różnica polega na tym, że dzisiejsze modele językowe potrafią tworzyć bardziej złożone fragmenty aplikacji na podstawie naturalnego języka, co znacznie obniża próg wejścia. Jak vibe coding wygląda w praktyce W praktyce vibe coding często zaczyna się od krótkiego opisu zadania, na przykład: „zrób prosty formularz logowania”, „napisz skrypt do czyszczenia plików CSV” albo „stwórz API do zarządzania listą zadań”. Model generuje kod, użytkownik go uruchamia, poprawia, doprecyzowuje wymagania i powtarza cykl. Taki sposób pracy bywa bardzo skuteczny przy: prototypowaniu, małych narzędziach „do użytku wewnętrznego”, projektach hobbystycznych, szybkim sprawdzaniu pomysłu. Przy większych systemach wymaga jednak ostrożności, bo wygenerowany kod może być poprawny tylko częściowo, mieć ukryte błędy albo nie pasować do architektury projektu. Zalety vibe codingu Największą zaletą vibe codingu jest tempo pracy. Można bardzo szybko przejść od pomysłu do działającego prototypu. Drugą zaletą jest niższy próg wejścia. Osoba, która nie zna jeszcze dobrze składni języka, może budować proste narzędzia, ucząc się przy okazji, jak działa kod w danym języku. To bardzo duża zaleta, zwłaszcza w przypadku „młodych” programistów. Trzeci plus to kreatywność: łatwiej eksperymentować, porównywać warianty i testować różne pomysły. Wady i ograniczenia vibe codingu Vibe coding nie zastępuje inżynierii oprogramowania. Bez kontroli kodu łatwo wygenerować coś, co działa tylko „na chwilę”, a później jest trudne do utrzymania, rozwijania albo zabezpieczenia. Najczęście popełniane błedy to: błędy logiczne, przegapione halucynacje modeli, brak spójnej architektury przy tworzeniu większego projektu, problemy z zapewnieniem bezpieczeństwa kodu, Dlatego vibe coding najlepiej traktować jako narzędzie do przyspieszania pracy, a nie jako pełny zamiennik samego programisty. Vibe coding jest świetny do prototypowania, szybkiego budowania narzędzi i eksperymentowania z pomysłami. Klasyczne programowanie lepiej sprawdza się tam, gdzie liczy się długoterminowa stabilność, czytelność, bezpieczeństwo i pełna kontrola nad systemem. Mniej zaś pasuje do projektów krytycznych albo takich, gdzie liczy się pełna przewidywalność, audytowalność i ścisła kontrola nad każdym elementem kodu. Vibe coding nie jest po prostu promptowaniem. Dobry vibe coding wymaga rozumienia, co kod robi, jakie ma ograniczenia i kiedy model zaczyna się mylić. O czym jest ta książka „Vibe coding i przyszłość kodowania” Addy Osmaniego to książka dla osób, które chcą zrozumieć, jak AI zmienia sposób tworzenia oprogramowania. Nie jest to książka „o promptach dla początkujących”, ale przewodnik po pracy programisty w erze AI, z naciskiem na praktykę, ograniczenia i odpowiedzialne użycie modeli do codziennej pray programisty. Książka opisuje pełne spektrum pracy z AI: od vibe codingu, czyli pracy opartej na intencjach i języku naturalnym, po kontrolowaną inżynierię wspomaganą przez modele. Autor tłumaczy, jak formułować polecenia dla AI, jak oceniać wygenerowany kod i jak łączyć jego fragmenty w spójny projekt. Ważnym wątkiem poruszanym przez autora są błędy modeli, halucynacje oraz metody zachowania jakości i bezpieczeństwa generowanego kodu. Mocne strony Największą zaletą omawianej książki jest to, że nie sprzedaje AI jako czarodzieja, zastępcy programisty, tylko pokazuje realny sposób pracy z narzędziami takimi jak Copilot czy Claude Code. Książka jest rozsądnym przewodnikiem dla osób, które chcą używać AI do prototypowania, przyspieszania pracy i lepszego projektowania oprogramowania. Dodatkowym plusem jest omówienie etyki i własności intelektualnej generowanego kodu. Wrażenia końcowe Podsumowując, „Vibe coding…” to dobre wprowadzenie do nowego stylu pracy programisty. Jej wielką zaletą jest krytyczne podejście do „twórczości” AI i rzeczowe wyjaśnienie, jak korzystać z niej bez utraty kontroli nad jakością kodu. Jeśli interesuje Cię przyszłość programowania z AI, to jest to pozycja warta uwagi. Addy Osmani „Vibe coding i przyszłość kodowania. Od programisty do dewelopera ery AI” Wydawnictwo Helion 2026 Notka o autorze: Addy Osmani jest liderem zespołu inżynieryjnego w Google kierującego pracami nad przeglądarką Chrome. Jest doświadczonym programistą-praktykiem, autorem wielu książek. Jego publikacje znacząco wpłynęły na jakość warsztatu programistycznego tysięcy programistów.

Cząstka widmo. Nieuchwytne i tajemnicze neutrino. Ciekawa książka popularnonaukowa o neutrinach, która w przystępny sposób pokazuje, jak fascynujący i nadal tajemniczy jest świat fizyki cząstek. Wyjaśnia podstawy bez nadmiernego komplikowania, dzięki czemu można wejść w temat nawet bez specjalistycznej wiedzy. Pokazuje też, jak trudne jest badanie cząstek, które praktycznie nie oddziałują z materią. Momentami wymaga większej koncentracji, ale daje dużo ciekawości i lepszego zrozumienia współczesnej nauki.