Przemyślenia o projektowaniu, rozwoju, infrastrukturze AI i budowaniu produktów.
Szczegółowe porównanie Codex CLI i Claude Code: sandboxing na poziomie jądra vs zarządzanie przez 26 hooków, benchmarki Opus 4.7 vs GPT-5.4, cennik za token z przykładami w CNY oraz dostęp do chmury z Chin (Bedrock / Vertex / Foundry).
AI DevelopmentZbuduj 5 praktycznych hooków Claude Code od podstaw: automatyczne formatowanie, bramki bezpieczeństwa, uruchamianie testów, powiadomienia i kontrola jakości.
AI DevelopmentOficjalna dokumentacja Anthropic dla polityki; referencja Blake'a dla npm install, CLAUDE.md, uprawnień i kontroli pierwszej sesji.
AI DevelopmentZbuduj skill przegladu kodu od zera. Struktura katalogow, pola frontmatter, dopasowanie oparte na LLM, budzety kontekstu i auto-aktywacja.
AI DevelopmentKtóre wzorce AGENTS.md faktycznie zmieniają zachowanie agenta? Antywzorce, których należy unikać, wzorce, które działają, oraz macierz kompatybilności między narzędziami dla 8 narzędzi.
AI DevelopmentOficjalna dokumentacja do konfiguracji; przewodnik Blake'a do architektury, bezpieczeństwa, rozszerzalności i wyników 36 ślepych pojedynków.
AI DevelopmentClaude Code oferuje cztery typy rozszerzeń. Po zbudowaniu 95 hooków, 44 umiejętności i dziesiątek poleceń dowiedziałem się, która abstrakcja pasuje do którego problemu.
AI DevelopmentPrzeanalizowałem 30 sesji programistycznych z jednoczesnym użyciem Claude Code i Cursor. Dane pokazują, w czym każde narzędzie wygrywa i gdzie ich kombinacja zawodzi.
AI DevelopmentZmierzyłem zużycie tokenów w 50 sesjach Claude Code. Wyczerpanie kontekstu pogarsza jakość wyników, zanim to zauważysz. Oto wzorce, które rozwiązują ten problem.
AI DevelopmentNapisałem ponad 30 PRD dla zadań agentów AI. Oto gdzie rozwój oparty na PRD się sprawdza, gdzie zawodzi i jak mój szablon ewoluował przez 6 miesięcy.
AI DevelopmentZbudowałem 95 hooków dla Claude Code. Każdy z nich istnieje, ponieważ coś poszło nie tak. Oto historie ich powstania oraz architektura, która się z nich wyłoniła.
AI DevelopmentPisanie techniczne w Introl
Kompleksowe rekomendacje sprzętowe i analiza kosztów uruchamiania dużych modeli językowych lokalnie.
Przewodnik wyboru GPU porównujący najnowsze akceleratory NVIDIA dla centrów danych do różnych zastosowań AI.
Szczegółowa analiza techniczna ewolucji Tensor Processing Unit firmy Google od TPUv1 do TPUv5.
Strategie współdzielenia zasobów dla klastrów GPU w środowiskach kontenerowych.
Przewodnik po budowaniu i zarządzaniu rozproszonym przetwarzaniem AI z frameworkiem Ray.
Analiza ekonomii open source LLM i pozycji konkurencyjnej DeepSeek.
Przyszłe wymagania energetyczne centrów danych i plan rozwoju GPU nowej generacji NVIDIA.
Rozwiązania małych reaktorów modułowych do zasilania infrastruktury AI nowej generacji.
Analiza techniczna innowacji architektury Multi-Head Compression firmy DeepSeek.