Najnowsze artykuły
Artykuły o nowoczesnym web developmencie, wydajności i budowaniu lepszych produktów cyfrowych.
Laboratoria AI wkroczyły do konsultingu. Małe agencje powinny być optymistyczne.
Joint venture Anthropic o wartości 1,5 mld USD z Wall Street pokazuje, że laboratoria modeli traktują usługi jako kanał dystrybucji. Dlaczego to dobra wiadomość dla firm z segmentu SMB.
Profile Hermes: kiedy podzielić asystenta
Profile Hermes rozdzielają pamięć, sesje, umiejętności, tożsamość, stan cyklicznych zadań i trasy bramy, dzięki czemu powtarzalne role AI pozostają wąskie, audytowalne i użyteczne.
ChatGPT i Perplexity w pierwszej siódemce źródeł ruchu webvise.io. Format, który to sprawił.
Dwie wyszukiwarki AI znalazły się po raz pierwszy w pierwszej siódemce źródeł ruchu tej witryny. Post, który zdobył cytowania, to drzewo decyzyjne, nie kompletny przewodnik.
AGENTS.md to teraz Panstwa przewaga: co zawieraja produkcyjne pliki
Next.js 16.2 wprowadzil AGENTS.md jako domyslny scaffolding we wtorek. Empiryczne badanie Augment Code i produkcyjny szablon webvise pokazuja, co naprawde zawieraja uzyteczne instrukcje dla agentow.
Jak jeden wpis na blogu zdobył 40 tys. wyświetleń w Google w 11 dni
AI Overviews eliminują generyczne treści. Jeden wpis na webvise.io uzyskał 40 000 wyświetleń w Google w ciągu 11 dni, bo Google nie miało gotowego podsumowania do wyświetlenia. Oto co zmieniło się w standardach redakcyjnych takich stron.
Dlaczego zespoły AI wdrażają szybciej i wypuszczają gorsze produkty: problem długu intencji
AI sprawiło, że pisanie kodu stało się niemal bezkosztowe. Decydowanie, co pisać, stało się trudniejsze. Ta luka to dług intencji, który narasta szybciej niż jakikolwiek przestarzały kod.
OpenAI Privacy Filter: otwarty model PII działający w przeglądarce i jego miejsce w stosie zarządzania agentami
Nowy otwarty klasyfikator PII od OpenAI działa w przeglądarce i wypełnia warstwę zarządzania, którą wiele stosów agentów bagatelizuje. Oto jak model działa, gdzie pasuje i co może zawieść.
Kiedy klienci pytają o RAG w 2026: drzewo decyzyjne (i dlaczego rzadko zaczynam od RAG)
Nadal buduję pipeline'y RAG, gdy klienci nalegają, ale w 2026 roku rzadko rekomenduje się je w pierwszej kolejności. Większość stosu narzędzi LLM z 2024 roku stała się przestarzała między styczniem a kwietniem. Oto drzewo decyzyjne, przez które prowadzony jest każdy potencjalny klient, i to, co dostarczam, gdy drzewo wskazuje na inne rozwiązanie niż RAG.
Copilot czy autopilot: dlaczego wiele agencji AI ma trudności ze skalowaniem marż
Sequoia twierdzi, że usługi to nowe oprogramowanie. ColdIQ osiągnął $7M ARR, sprzedając pracę, a nie narzędzie. Oto dlaczego agencje AI odsprzedające narzędzia napotykają kompresję marż i co je zastąpi.