Blog & Wiedza

We wrześniu 2026 OpenAI włączyło w Codex CLI domyślne uruchamianie serwera w tle.

n8n vs Zapier — Które narzędzie do automatyzacji wybrać w 2026 roku? Automatyzacja przestała być domeną dużych korporacji z działem IT. Dziś freelancer prowadzący agencję, właściciel sklepu internetowego czy kancelaria prawna mogą wyeliminować dziesiątki godzin powtarzalnej pracy tygodniowo — bez pisania jednej linii kodu. Problem w tym, że na rynku roi się od narzędzi, które

Docker Agent: AI, która nie tylko radzi — ale też wdraża Wyobraź sobie: masz jeden serwer, jednego programistę i deployment, który za każdym razem wymaga ręcznego przepchnięcia przez kilka kroków. Skrypt tu, komenda tam, za każdym razem to samo. Docker właśnie wydał wtyczkę, która pozwala opisać ten proces w kilku linijkach tekstu i oddać go

Claude Haiku 5.5 i Code with Claude SF 2026 — co to oznacza dla Twojej firmy? 6 października 2026 Anthropic zorganizował w San Francisco konferencję Code with Claude. Dzień później wypuścił Claude Haiku 5.5. Dla małych i mikrofirm w Polsce to nie jest techniczna ciekawostka — to konkretna zmiana w rachunku ekonomicznym wdrożeń AI. Poniżej

Dokument Google o zasobach centrów danych wyciekł przez błąd redakcji. Dla firm raportujących ESG — te liczby dotyczą bezpośrednio ich.

Przez lata lokalny model AI wymagał serwerowni. To się zmieniło — Qwen 125B na RTX 4090 to 100 tokenów/s i pełna prywatność danych.

Wyciek danych z Fakturownia.pl — co wiemy i co musisz teraz zrobić W nocy z 27 na 28 września 2026 haker znany jako „Fingerprint” włamał się do Fakturownia.pl. Platforma obsługuje ponad 600 000 kont. Okno włamania trwało 38,5 godziny — od 03:20 w sobotę do 17:45 w niedzielę. 1 października Fakturownia wysłała powiadomienia do wszystkich

AI Browser Automation w 2026 — 4 narzędzia które zmieniają automatyzację procesów W czerwcu 2025 na Hacker News pojawił się projekt MCP-B. 336 głosów, 184 komentarze — jak na społeczność deweloperów, to sygnał alarmowy w dobrym sensie. Coś się dzieje. Rok później AI browser automation przestało być eksperymentem hobbyistów. To jeden z najszybciej rosnących segmentów

Always-on agenty AI — czym są i co zmienią w Twojej firmie 1 października 2026 roku społeczność tech żyje jednym tematem. OpenAI ogłosiło na DevDay 2026 produkt o nazwie Dots — pierwsze masowe rozwiązanie dla agentów AI, które działają bez przerwy. Dyskusja na Hacker News ruszyła błyskawicznie: ponad 750 punktów i prawie 630 komentarzy w

Gemini 4 Argon: co nowy model Google zmienia dla firm (i czego jeszcze nie) Google ogłosił Gemini 4 Argon. Wyniki w testach robią wrażenie, a cena wejściowa jest niska. Jest tylko jedno „ale”: większość firm jeszcze go nie użyje. Na razie to zapowiedź, a nie produkt, który można włączyć w poniedziałek rano. Poniżej wyjaśniamy, co

Qwen udostępnił otwarte wagi eksperymentalnego Qwen3.8-Flash-Next, które są jednocześnie podglądem architektury Qwen4.[1][7] Model łączy 125B parametrów, z czego tylko 6B aktywuje się na token, oraz duży 51B n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: – QSA zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] – Gated Residual dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] – N-gram Embedding jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] – MTP do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem intelligence i speed, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są open-weight, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. $0.15–0.16 za 1M input tokens i $0.47 za 1M output tokens.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6.

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅