Wojciech Bańcer

@big_duca Have you calculated the cost of running a powerful model like Opus 4.6 via API alone, without a subscription? It certainly wouldn't be just $200. Also, have you considered the risks if that AI provider were to be hacked or go offline?

People aren’t gonna like this. But AI makes it a very bad move to hire overseas developers. You can make a US developer turbocharged, 10x output. And they speak fluent English and no timezone issues. AI will completely eliminate outsourced dev teams.

@PhilKonieczny To zdaje się nazywa podatek cukrowy.

Mam pomysł dla lewactwa. Myślę, ze powinien być podatek od grubasów. Jedzenie prawem nie towarem. To nie może byc tak, ze jakis grubas bedzie zżerał moje jedzenie. On ma nadmiar a inni głodują. Albo podatek od 4 posiłku albo po prostu testy BMI i oplata za nadwagę.

@AlexObuchowski Do tego napisałem ogólnie które rodzaje kosztów ma zaliczać (wcześniej musiałem to ręcznie sam oznaczać). Oczywiście to wymaga potem turbo uważności przy sprawdzaniu wyników pracy, ale... ogarnął. :-)

JPK KPiR oraz wzór ewidencji jakiego używałem, tak, lokalnie. Dodatkowo wydruki potwierdzające konkretne zaangażlowanie autorskie / nieautorskie. Do tego import danych walutowych z NBP (to w przypadku rozliczeń PIT-38). Do tego utworzył programy w pythonie, testował je, iterował poprawki.

Czy ktoś znalazł faktyczne zastosowanie dla Claude Cowork poza "UpoRzĄdkuJ mi pLiKi nA pUlPiCie"? Ja testowałem ostatnio kilka zadań, które wydają mi się naturalne dla Coworka, np. migracja notatek z Craft do Logseq (oba zainstalowane lokalnie z lokalnymi plikami), i wyszło to tak średnio. Mam wrażenie, że szybciej by mi było zrobić to w Claude Code, który ma większe uprawnienia i łatwiej mu wykonywać skrypty. Ogólnie nie widzę zalet nad Claude Code, poza innym interfejsem może bardziej przystępnym. Problem też polega na tym, że mało plików w dzisiejszych czasach jest trzymanych lokalnie. Ja pracuję w większości (poza programowaniem) w Google Docs, Canvie itd. do których Claude ma konektory (pomijać to że działają średnio to są) i nie musi pracować z lokalnymi plikami. Może ja robię coś źle, ale nie widzę realnych zastosowań dla tego narzędzia.

@progXprog A ze wspomnień dziadka: Commodore vs Atari Amiga vs PC Nescape Navigator vs Microsoft Internet Explorer

Jakie wojenki sprzed ery AI dobrze wspominacie lub nadal toczycie? 😉 Backend trudniejszy niż frontend? Frontend trudniejszy niż backend? Java lepsza od C#? Android lepszy od iOS? for(;;) zamiast while(true)? 🙂

@progXprog To będzie rok linuksa na desktopie!

Jak ktoś zamierza używać w środowisku Enterprise różne fajne dodatki których nauczył się korzystając prywatnie, to zalecam ostrożność we włączaniu miliona pluginów i skilli. Enterprise to już rozliczenia wg API Usage, tam nie ma dotowanej "Max" subskrypcji. W tydzień się zużyje limit przyznany przez korpo i dupa zbita. :-)

@EmilKulaga Tak dokładnie robię. I nie wiem dlaczego to mnie ma czynić głąbem. :-)

@wbancer Skoro nie boli, to wyrzucaj do kosza na plastiki i spokój.

Jakim głąbem trzeba być, żeby wyrzucać pieniądze, swoje pieniądze? Pięćdziesięciogroszówki z portfela też rozrzucacie na ulicy?

@EmilKulaga Mnie naprawdę nie boli takie 50 groszy na butelce. Bo to pierwszy podatek w życiu który płacę?

@wbancer Skoro to trudne, to może warto przemyśleć na nowo decyzje zakupowe? Woda+sok są dużo łatwiejsze. 💪

@EmilKulaga No a dla mnie nie jest łatwe, ani nie mam po drodze, ani nie jest to komfortowe. I czemu niby robi to ze mnie głąba, słucham?

@wbancer "Schylenie" się po te 50 gr jest łatwe, bo przy okazji następnych zakupów.

@kopara1986 U mnie dokładnie zero :-)

@wbancer Lepsze pytanie - ile razy trzeba było przygotowywać takie zestawienie dla zarządu o 8:17? Lubię GenAI, ale dlaczego ludzie próbujący je sprzedać zawsze muszą wymyślać najgłupsze scenariusze xD

Może mi ktoś wytłumaczyć dlaczego najlepszym usecase dla AI jest ostatnio wydawanie mu poleceń gdy stoi się w korku? Jakby, ja jestem pracoholikiem i dużo jestem w stanie poświęcić dla pracy. Ale to już dla mnie level too-much. Co następne? Wysrać się nie będe mógł bez poczucia winy, że mógłbym w tym czasie startup rozwijać, zlecać analizy raportów, czy co tam jeszcze? No nie, możliwość zlecania zadań jak jestem poza pracą, to nie jest żaden świetny feature. :-)

@pawel_plx @nauczymycieAI Inżynierowie to rzadko kiedy wiedzą jakie umowy latają :)

@wbancer @nauczymycieAI Kilka godzin przed tym wpisem inżynierowie od Kimi jechali po twórcach Cursora wytykając im nieetyczne praktyki, złamanie umowy licencyjnej etc. Wpisy już usunęli. Nie wiem, co tam się działo między nimi i jak się dogadali.

🇨🇳 Największa drama w AI od dawna. Pamiętacie jak chińczycy przez lata kopiowali technologie amerykanów i sprzedawali jako swoją? Sytuacja właśnie zaczyna się obracać o 180 stopni. Teraz to amerykanie bezczelnie kopiują chińczyków. Cursor - jedno z najgorętszych narzędzi AI w Dolinie Krzemowej - wypuścił 19 marca model Composer 2. Blog firmowy pełen dumnych słów o użytej technologii i niezwykłej efektywności, którą udało się uzyskać. Wycena spółki, uzyskana (prawdopodobnie) na podstawie Composera 2? 185 mld zł. Problem w tym, że chiński deweloper z Moonshot AI sprawdził odpowiedził odpowiedzi API Composera 2 i znalazł oryginalny identyfikator modelu. kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast. Cursor wziął model Kimi, przepuścił go przez nieco RL i nie zadał sobie nawet trudu, żeby zmienić jego nazwę w kodzie. Przez lata Zachód oskarżał Chiny o kradzież własności intelektualnej. Kopiowanie chipów, patentów, oprogramowania. Całe raporty kongresu USA poświęcone chińskiemu szpiegostwu technologicznemu. A tu proszę. Amerykańska firma warta 185 mld zł bierze chiński model open-source, robi na nim fine-tuning i przedstawia jako własne dzieło. Chiński Moonshot AI - wyceniany na 16 mld zł - buduje model o bilionie parametrów i udostępnia go za darmo. Jedyny warunek? Podaj źródło i zapłać opłatę licencyjną, jeśli zarabiasz na tym ponad 74 mln zł miesięcznie Cursor nie zadał sobie tego trudu, przywłaszczając sobie wszystkie zasługi, nie wspominając o modelu bazowym, okłamując inwestorów i nie płacąc ani $ do Moonshot AI. Ponoć w grze teraz są prawnicy. Ironiczne? Chiny budują. Ameryka przepakowywuje i nakleja swoje logo. A my w Europie przyglądamy się z boku, regulując AI zamiast je tworzyć 😅 Jak myślisz - jako Europa dołączymy jeszcze do tego wyścigu, czy będziemy go oglądać wyłącznie z boku? Jak to się dla nas skończy?

@pawel_plx @nauczymycieAI Mieli swoją umowę. x.com/Kimi_Moonshot/…

@nauczymycieAI - "przepuścił go przez nieco RL" No właśnie nie. Kimi K2 to model bazowy, na którym wykonano bardzo mocny Reinforcement Learning. Połowa efektu Composera 2 to praca inżynierów od Cursora. Jedyny problem to złamanie umowy licencyjnej: brak oznaczenia bazowego modelu.

@nauczymycieAI 1) Oni tego nie ukrywali 2) Nie tak bezczelnie, mieli komercyjną umowę. x.com/Kimi_Moonshot/…

@tomo9000p @SilverMarketFan Hm, ale że te 1.5 miliona to co konkretnie ma jej dać? To owszem jakiś zwrot będzie, ale czy taka świetna ta emerytura będzie z takiego kapitału?

#fire Tak czytam o tych mlodych pochłoniętych dojściem do FIRE i rzuca sie w oczy od razu brak partnera/partnerki ... Przecież Ci ludzie nawet jak dojdą do FIRE to skończą u psychiatry Cc: @SilverMarketFan #goog_rewarded" target="_blank" rel="nofollow noopener">newsweek.pl/polska/spolecz…

@PiotrRaszkowski Tylko mam wrażenie, że idziemy w erę udowadniania sobie hiper-produktywności, pracy w każdym miejscu i za wszelką cenę. A to już mi się nie podoba.

@wbancer Bo to się klika. Nieważne, że w ogóle to nie działa albo odpowiedź będzie z dupy, a na tuningowaniu całego flow poświęcisz kolejny tydzień. Ważne, że się post klika.

@birdabo Well. If you use calculator, then you don't have to calculate stuff in memory, and you are loosing ability which is not needed. Question is, do we need to be able to code or do we need to undestand the domain / environment / requirements. These are different skills.

🚨Anthropic’s research paper proves AI coding tools are secretly making developers worse. every engineering leader bragging about AI adoption should read this twice. > 17% lower scores learning new libraries with AI. sub 40% when AI wrote everything. zero measurable. you’re measuring output. nobody is measuring comprehension loss. different problems on different timelines. one shows up on dashboards. the other shows up at 2am when prod breaks and nobody on your team can explain what the code does. “10x productivity” is technical debt with better marketing.