Czy macie jakieś ciekawe eksperymenty z AI?

Większość tematów o AI tu jest w negatywnej odsłonie, a AI to nadal bardzo ciekawa technologia, bawicie się w domu czymś ciekawym?
Ostatnio np odpaliłem ComfyUI i jestem zaskoczony jak stosunkowo dobre efekty w generowaniu obrazów i filmów można osiągnąć na domowym sprzęcie z 16GB VRAM i jak proste to wszystko się stało, już nawet nie trzeba instalować osobno pythona i ściągać ręcznie modeli z huggingface, jedno kliknięcie i gotowe.

Tak sobie dziś pomyślałem że lokalne modele może nie są zbyt mądre, ale dają radę odpowiedzieć poprawnie na proste pytania na podstawie dostarczonych danych, tak samo lokalny model jest w stanie śledzić i rozpoznawać obiekty przez kamerę i prowadzić notes, gdybym okamerował swój dom to teoretycznie by się dało złożyć lokalnie bez wysyłania obrazu do chmury "komputer" niczym z laboratorium dextera którego mógłbym pytać np gdzie położyłem kluczyki, albo o której ktoś wyszedł z domu. To tylko eksperyment myślowy bo przydatność praktycznie zerowa w porównaniu do nakładu, a rzeczy i tak najczęściej gubię poza zasięgiem obiektywów - w spodniach ;)

Bawicie się jakoś AI hobbistycznie poza pracą?

Bardziej wykorzystuję do stworzenia czegoś szybko albo do stworzenia czegoś czego bym nie stworzył. Np. sterowanie żarówkami w domu z poziomu klawiatury na moim kompie

Używam AI w różnych celach, głównie jest to programowanie, ale podobnie, comfyui, czy LM Studio odpalone lokalnie. Pracuję nad jakimś tam hobbystycznym projektem, w życiu bym się za to nie zabrał sam, a potencjał przychodów jest poniżej poziomu utrzymania zespołu pracującego "tradycyjnie". Używam po taniości Antigravity, a żeby było jeszcze taniej, podłączyłem mu "juniora" w postaci lokanego Qwen'a w LM Studio, dostępnego z poziomu Antigravity przez MCP, w sumie jestem w stanie pracować bez dotykania kodu za 100zł na miesiąc.
Przy użyciu tego samego narzędzia, przywróciłem do życia swoją starą aplikację Androidową. Zrobiłem też prosty adapter do wagi z bluetooth, który odczytuje z niej zmierzone wartości i wrzuca w google health.

obscurity napisał(a):

Większość tematów o AI tu jest w negatywnej odsłonie, a AI to nadal bardzo ciekawa technologia, bawicie się w domu czymś ciekawym?

Poki co postawilem sobie na docker frigate. Podpialem kamery (rstp) aby wychwytywac postacie. Moje kamery maja wbudowane wykrywanie ruchu ale nie postaci. Mam zamiar kupic prosty komp na linuxie ktory to ogarnie i bedzie wysyla powiadomienia na telegram np.

piotrpo napisał(a):

Używam AI w różnych celach, głównie jest to programowanie, ale podobnie, comfyui, czy LM Studio odpalone lokalnie. Pracuję nad jakimś tam hobbystycznym projektem, w życiu bym się za to nie zabrał sam, a potencjał przychodów jest poniżej poziomu utrzymania zespołu pracującego "tradycyjnie". Używam po taniości Antigravity, a żeby było jeszcze taniej, podłączyłem mu "juniora" w postaci lokanego Qwen'a w LM Studio, dostępnego z poziomu Antigravity przez MCP, w sumie jestem w stanie pracować bez dotykania kodu za 100zł na miesiąc.
Przy użyciu tego samego narzędzia, przywróciłem do życia swoją starą aplikację Androidową. Zrobiłem też prosty adapter do wagi z bluetooth, który odczytuje z niej zmierzone wartości i wrzuca w google health.

Na czym odpalasz lokalne modele, żeby w miarę spoko do kodowania się nadawały? Polecisz jakiś konkretny setup?

Tak, staram się automatyzować proste czynności, np każe mu wyszukiwać materiały video na youtube o konkretnej tematyce, pobierac, dzielic na ramki, analizowac i wyciągać z nich wiedzę. Byłem zaskoczony jak dobrze to działa, szczególnie, że to jest łatwo podzielna praca i możesz spawnować sporo agentów. Jedyny minus, że masowo zżera tokeny a mam subskrypcje na Claude i OpenAI.

Generalnie AI daje bardzo dobre pierwsze wrażenie. Pytanie czy można te umiejętnośći przekuć w zyski siedząc na fotelu.

Ja lecąc na wakacje celowo nie zabrałem komputera. Ale leżąc na plaży i się nudząc zerknąłem w telefon z ciekawości czy dałoby się stworzyć wizualizację pokoju dziecka. I tu ciekawa sprawa - Claude nie potrafi generować zdjęć, więc pracując na telefonie i w ich chmurze, poradził sobie zaskakująco dobrze renderując widok z pliku pdf z wymiarami - w html i js. Jak na telefon powiedziałbym, że aż zdziwiłem się jak dobrze mu poszło. Natomiast GPT poszedł w generowanie obrazu i poległ - widok może i ładny wygenerował, ale nijak się to miało do wymiarów z projektu.
Ale już kombinacja Claude render + GPT obrazy - wyszło super. Zaznaczam - tylko telefon, nie miałem komputera.

PaulGilbert napisał(a):

Na czym odpalasz lokalne modele, żeby w miarę spoko do kodowania się nadawały? Polecisz jakiś konkretny setup?

Na tym co miałem przed całą tą paranoją. 64GB RAM, RTX 4080, AMD R9950X. Najważniejsza w tym wszystkim jest pamięć VRAM - u mnie 16GB, co spokojnie wystarcza do odpalania tych prostych modeli z sensownym kontekstem, dostaję około 60 tokenów na sekundę.
Stworzyłem sobie MCP o nazwie local coder, które jest dostęþne w googlowym Antigravity. Ma parę prostych funkcji typu "poprawiaj kod, aż przejdą testy", "wykonaj prompta x, dla każdego z plików y[], zbierz i zredukuj wyniki". Idea jest taka, że sporo zadań nie wymaga jakiegoś geniuszu, a jedynie sporo żmuidnej pracy zuzywającej tokeny, więc można spokojnie ją wrzucić do obróbki lokalnemu głupkowi, a ten mądrzejszy model (zdalny i płatny) jedynie ocenia rezultaty.

The local_coder is a dedicated local MCP server backed by an open-weights LLM (such as qwen2.5-coder-14b-instruct / qwen3.8-27b) running locally on your RTX 4080 GPU.

In this setup, Antigravity acts as the Lead Architect & Coordinator, while local_coder handles heavy code generation, refactoring, and test/linter verification locally with zero cloud token consumption for code synthesis.

Core Capabilities & Tools
Full-File Implementation with Staged Gradle Verification

Tool: implement_and_verify_with_gradle
Capability: Writes or modifies complete Kotlin files on disk, then automatically executes staged compilation (compileKotlinWasmJs) followed by Detekt checks to ensure code correctness before reporting back.
Targeted Patching & Incremental Edits

Tool: patch_file_and_verify_with_gradle
Capability: Performs precise block replacements and scoped edits on existing files without rewriting entire files, followed by automated build verification.
Multiplatform Unit Test Generation & Execution

Tool: generate_and_verify_unit_tests
Capability: Generates Kotlin Multiplatform test suites in commonTest and immediately executes ./gradlew test to ensure tests compile and pass.
Automated Detekt Hygiene & Lint Fixes

Tool: auto_fix_detekt_issues
Capability: Runs Detekt static analysis, isolates violation reports for target files, and automatically delegates refactoring to resolve code smells, formatting issues, and complexity violations.
In-Memory Snippet & Boilerplate Generation

Tool: generate_code_local
Capability: Quickly generates helpers, DTOs, data models, or UI component breakdowns in memory without direct file system writes.
Batch Multi-File Processing & Analysis

Tool: batch_process_and_aggregate
Capability: Processes multiple files in batch directly on the GPU to extract cross-cutting patterns, identify hardcoded i18n strings, audit code smells, or propose decomposition plans.
Kotlin Symbol & Outline Extraction

Tools: get_kotlin_outline, extract_kotlin_symbol
Capability: Analyzes Kotlin files to extract exact class/function signatures and structural outlines, ensuring the local model has verbatim signatures and imports to prevent hallucinated types.
Hardware & Throughput Benchmarking

Tool: benchmark_model_throughput
Capability: Inspects GPU inference health, active model details, and generation speed (tokens/second).

Dzięki wielkie @piotrpo .

A wracając do tematu - odnośnie rzeczy które sobie robię z AI, to na pewno rzeczy, na które wcześniej nie chciałoby mi się poświęcać czasu na ich tworzenie, a by się przydały. Np. aktualnie rozwijam dostosowany pod siebie wskaźnik giełdowy. Wcześniej zrobiłem sobie odtwarzacz radia internetowego z takimi fajnymi analizatorami widma, jak kiedyś w wieży Technicsa jako wygaszacz ekranu laptopa. Także skrypty tworzące mi dane RSS strony która tego nie udostępniała w całości. Do tego AI pomaga mi ogarniać mojego VPSa - np. konfiguracja własnego serwera email kiedyś wydawała się mozolna - dzisiaj można to usprawnić dzięki AI. Zrobiłem też sobie apkę TODO taką typowo pod siebie z wersją mobilną. Także coś jak własny quizlet z własnymi materiałami do powtórek, gdy się czegoś uczę. Znajduję sobie też przy użyciu AI trudniejsze słówka których nie znałem z anglojęzycznych gazet (C1-C2), potem tworzę przy użyciu tts pliki audio do nauki tych słówek w samochodzie. Ostatnio wpadłem na pomysł, żeby dla dziecka napisać własną apkę na tablet do nauki literek, dodawania itp (bo skoro mogę to teraz zrobić i spersonallizować po swojemu, to czemu by nie...). Itd itp.

Oprócz tego oczywiście rozwijam sobie powoli swój nieco większy projekt.
Generalnie ja widzę mnóstwo zastosowań dla AI u siebie.

Super się nadaje do tworzenia takich rzeczy. Do tej pory nie mogę wyjść z podziwu jak to fajnie działa.

Ostatnio wujek chciał przerobić PDF na plik do edycji (*.docx). Nie mam żadnego lokalnego konwertera/OCR, więc przerobiłem mu to Chatem GPT.

Nawiązując do postu @Spine - w wakacje młody startował do szkoły średniej.
Szkoła udostępniła na stronie formularz zgłoszeniowy w formie PDF.
Ale był to PDF w postaci skanu wydruku (czyli plik graficzny) - więc za dużo nie dało się z tym zrobić.
Na pewno nie miał pól do edycji i wpisania treści.
Dałem polecenie żeby AI przekonwertował to na wersję edytowalną. Próbował odtworzyć pierwotny układ, ale nie wyszło to idealnie (aczkolwiek na upartego dałoby radę).
Więc po paru próbach powiedziałem, że po prostu ma zostawić oryginalny formularz jako tło, a na niego ma nałożyć pola tekstowe do wpisania danych.
Tym razem wyszło idealnie

Używam też do upraszczania zwykłych rzeczy - np. analiza logów (jak coś się wychrzani, czy to na serwerze czy na kompie w domu). Ręczne przeglądanie, szukanie errorów (które są często wymieszane z normalnymi logowanymi informacjami) jest męczące i nigdy nie lubiłem. Teraz wrzucam logi/to co apka wypluła na konsolę do AI i po dosłownie paru sekundach mam podsumowanie - gdzie jest błąd, co zostało zgłoszone i od razu sugestie jak to naprawić.

Pisanie dzieciakom odwolan do kuratorium z konkursow przedmiotowych, wprawdzie z pustego i Salomon nie naleje, ale sprobowac bylo warto.

1. Weryfikowanie i zmiana umów
2. Weryfikowanie wycen
3. Wysyłanie zdjęć z budowy i prośba o ocene
4. Wyszukiwanie wykonawców i danych o wykonawcach
5. Zostawianie kamer na budowie i ocena, kto jak pracował

Ogólnie myślę, ze takie okulary z AI oceniające cale życie to byłby dobry pomysł, ale z drugiej strony odmóżdżający.

Ooo, jeszcze mi się przypomniało - dwa świetne wyjazdy mi AI znalazło. Jeden w Polsce drugi zagraniczny. I to takie wydawałoby się zwykłe, niepozorne miejscówki, w stosunkowo dobrej cenie, ale naprawdę idealnie spełniające wymagania. Lepiej działa niż biura podróży.

Ja w Codexie wystartowalem tydzień temu projekt: pakiet componentów do angular'a. Coś na wzór primeng, material-ui. Jeszcze nie wygenerowałęm paczki aby każdy mogł pobrać. Na razie wszystko siedzi w repo + strona z konkretnymi przykładami.
https://www.avero-ui.org/
Mam wykupiony pakiet plus więc codziennie coś dodaje. Jak skończę wszystkie do bedę usprawniał i starał się dodawać to czego nie ma konkurencja (o ile coś takiego jest ). Może jakieś szablony oparte na tych componentach.
Kupiłem vps, domente, uczę się deployować, konfigurować od zera wszystko. AI pomaga zdecydowanie.

od dzieciaka myslalem o tworzeniu gry. ale nauka unity/czegos podobnego to dla mnie męka - tzn. nie cierpie takiego 'edytowania' kodu - tj. jeszcze bardziej odczuwania kładzenia na sobie klocków niz w "programowaniu biznesowym". Raczej odkładałem to do emertury, dłuższego zwolnienia lekarskiego, czy czegoś co mnie oderwie od pracy na dłużej. Dodatkowo zerowe pojęcie mam o tworzeniu gier
Wyglada to super - jednocześnie gram i (w tym samym momencie) pisze kolejne taski dla agentow, którzy w tle sobie klepie kod, a ja dalej testuje gierke chodząc po 'planszy'
Gra jest oczywiście głupkowata, choć już się zastanawiam, czy SI dobrze na koniec zrozumie logikę (mechanizmy, takie jak ilość HP, zmęczenie, opłacalność jakiegoś działania) - bo niczego nie spisałem na kartce, tylko mając ogólny zaryz, klepie na żywca. Na żywca też każe mu aktualizować dokumentacje o featureach i zasadach gry - co ciekawe, nie stworzyłem nawet żadnego readme, skilla, ale na samym początku kazałem mu np. trzymać logikę daleko od UI informujac, ze zamierzam dokupic potem silnik graficzny, itd. + kazałem mu aktualizować dokumentacje przy innych pomysłach + poinformowałem go, że nie chce ciagle powtarzac ogolnych zasad i ma utworzyc i aktualizowac taka instrukcje dla samego siebie, żeby najwazniejsze zalozenia byly blisko/w contexcie. I to robi...
Do tego doznałem ciekawego odczucia - bo jako programista i informatyk (z wykszt.) jak sobie dość dużo materiałów ostatnio o SI doczytałem i mniej więcej rozumiem jak to ma działać, to sie teraz nieco zaskoczyłem pozytywnie - pisząc z 'niewolnikiem' w pracy nigdy nie miałem tego odczucia 'wow', wydawało się to nawet naturalnym krokiem zaraz po podpowiadaniu składni (dużym krokiem), ale gdy tylko siadłem do pisania gry, gdzie tak na prawdę jest ona w mojej technologii (.net), ale nie majac pojęcia o gamedevie, odczułem to WOW, co musi pomyśleć o SI kowalski pytając 'mam w lodówce x,y,z - co z tego moge przygotować)

ps. podejrzewam, ze z kodu sie robi i bedzie robic spaghetii, ale czy si nie sa najlepsze w odczytywaniu spaghetti :D ?

Pomijając wszystko co związane z IT to obecnie robię projekt prostej planszówki dla dzieci. Czyli plan, PoC grafik, nazw własnych. Chcę też sprawdzić jak AI nada się do korygowania przebiegu rozgrywki.

szydlak napisał(a):

Ja w Codexie wystartowalem tydzień temu projekt: pakiet componentów do angular'a. Coś na wzór primeng, material-ui. Jeszcze nie wygenerowałęm paczki aby każdy mogł pobrać. Na razie wszystko siedzi w repo + strona z konkretnymi przykładami.
https://www.avero-ui.org/

To jest intencjonalne, że sekcja Group i Indeterminate są ze sobą sprzężone i klikanie w jednej z nich wpływa na drugą? Czy to drobne niedopatrzenie LLM-a?

Pyxis napisał(a):

szydlak napisał(a):

Ja w Codexie wystartowalem tydzień temu projekt: pakiet componentów do angular'a. Coś na wzór primeng, material-ui. Jeszcze nie wygenerowałęm paczki aby każdy mogł pobrać. Na razie wszystko siedzi w repo + strona z konkretnymi przykładami.
https://www.avero-ui.org/

To jest intencjonalne, że sekcja Group i Indeterminate są ze sobą sprzężone i klikanie w jednej z nich wpływa na drugą? Czy to drobne niedopatrzenie LLM-a?

To nie zamierzone. Widziałem to. Skupiam sie na razie aby pododawać jak najwięcej komponentów. Potem bedę to usprawniał. Jakieś api dodatkowe, więcej przykładów itp.

Ogólnie to mam wrażenie, że nie opłaca się tylko tokenów kupować. Robiąc te komponenty angularowe mam wykupiony plan PLUS za 20 dolców. Ale są limity. Tzn zrobie 3-4 komponenty takie nie skomplikowane + demo na strone i limit 5h wyczerpany + jakiś tam tygodniowy spadek. Ale po 5h mogę znowu. Raz zobaczyłem na samych tokenach. Kupiłem za 20 dolców zrobiłem może 5-6 komponentów i poszło wszystko. W planie mam dodatkowo resety. Jak mam wyczerpany limit 5h lub tygodniowy to moge zrobić reset i korzystać dalej.

Ja ostatnio bawiłem się tokenizerami, bo zauważyłem, że limity w Claude i ChatGPT kończą mi się szybciej, gdy piszę w swoim języku (koreański), niż koledzom piszącym po angielsku.

Przepuściłem ten sam prompt przetłumaczony na ~40 języków przez o200k_base (GPT-4o i nowsze) i przez Tekken od Mistrala. Ciekawostka dla was: polski wyszedł jednym z najdroższych języków w Europie, ten sam krótki prompt to 34 tokeny po angielsku i 64 po polsku. Słowa typu „zaproponuj” albo „potwierdzenie” tokenizer tnie na 4 kawałki, a „invoice” czy „polite” to jeden token. U Mistrala niewiele lepiej.

Najzabawniejsze, że wystarczy napisać instrukcję po angielsku i dodać na końcu „Reply in Polish”, i odpowiedź dalej przychodzi po polsku, a wejście jest o 30–40% krótsze. Przy promptach systemowych w API robi to realną różnicę.

Jaehyun Cho napisał(a):

Ja ostatnio bawiłem się tokenizerami, bo zauważyłem, że limity w Claude i ChatGPT kończą mi się szybciej, gdy piszę w swoim języku (koreański), niż koledzom piszącym po angielsku.

Przepuściłem ten sam prompt przetłumaczony na ~40 języków przez o200k_base (GPT-4o i nowsze) i przez Tekken od Mistrala. Ciekawostka dla was: polski wyszedł jednym z najdroższych języków w Europie, ten sam krótki prompt to 34 tokeny po angielsku i 64 po polsku. Słowa typu „zaproponuj” albo „potwierdzenie” tokenizer tnie na 4 kawałki, a „invoice” czy „polite” to jeden token. U Mistrala niewiele lepiej.

Podaj proszę tutaj tekst tego prompta, po polsku i angielsku, może my jako native speakerzy go potrafimy po polsku napisać krócej.

Najzabawniejsze, że wystarczy napisać instrukcję po angielsku i dodać na końcu „Reply in Polish”, i odpowiedź dalej przychodzi po polsku, a wejście jest o 30–40% krótsze. Przy promptach systemowych w API robi to realną różnicę.

@Miang jasne, oto oba:

Please summarize the customer email below in three bullet points and suggest a polite reply. The customer says the order arrived two days late and one item was missing from the box.

34 tokeny (o200k_base)

Podsumuj poniższy e-mail od klienta w trzech punktach i zaproponuj uprzejmą odpowiedź. Klient twierdzi, że zamówienie dotarło z dwudniowym opóźnieniem, a w paczce brakowało jednego produktu.

64 tokeny

Sam spróbowałem skrócić (pewnie da się lepiej):

Streść ten mail klienta w 3 punktach i zaproponuj grzeczną odpowiedź. Zamówienie przyszło 2 dni po terminie i brakowało jednego produktu.

42 tokeny. Czyli krótsze pisanie naprawdę pomaga (−34%), ale nadal wychodzi więcej niż po angielsku. Ciekawe, czy zejdziecie niżej :) Jak wrzucicie swoją wersję, przepuszczę ją przez tokenizer.

Ale Wy wiecie skąd się to bierze? To wszystko wynika z tego, jak działa tokenizer i na jakich danych powstał słownik tokenów. Jak generowali słownik głównie w oparciu o teksty angielskie, to zlepki typu th czy ing dominują nad szcz i taki szcz może być rozbity na sz, cz (bo te występują częściej niż szcz). Nie sprawdzałem, czy tak jest. To tylko przykład, ale generalnie przy tworzeniu tokenów bierze się pod uwagę częstotliwość występowania połączeń różnych znaków. Jak języka polskiego jest znacznie mniej, to siłą rzeczy krótsze zdanie po polsku wykorzysta więcej tokenów niż dłuższy odpowiednik angielski.

Z tego samego powodu LLM nie potrafi odpowiedzieć na pytanie ile jest r w słowie strawberry. Obecnie LLM wrzuca sobie to słowo do Pythona i liczy te litery. Ci mniej doświadczeni powiedzą, że LLM-y są coraz doskonalsze, w rzeczywistości dostały narzędzie zewnętrzne, architektonicznie nic się nie zmieniło.

szydlak napisał(a):

Ogólnie to mam wrażenie, że nie opłaca się tylko tokenów kupować. Robiąc te komponenty angularowe mam wykupiony plan PLUS za 20 dolców. Ale są limity. Tzn zrobie 3-4 komponenty takie nie skomplikowane + demo na strone i limit 5h wyczerpany + jakiś tam tygodniowy spadek. Ale po 5h mogę znowu. Raz zobaczyłem na samych tokenach. Kupiłem za 20 dolców zrobiłem może 5-6 komponentów i poszło wszystko. W planie mam dodatkowo resety. Jak mam wyczerpany limit 5h lub tygodniowy to moge zrobić reset i korzystać dalej.

Jak ja słyszę takie rzeczy to mi się trochę głupio robi, bo ja więcej spalę pewnie odpalając opusa i mu mówiąc żeby na dev brancha się przepiął. To pół żartem, ale już całkiem serio to wystarczy zadać pytanie o kod typu "weź znajdź mi coś" zapinając się na opusa 5.5 i nie mysląc, że on trochę za dużo akcji zrobi, a potem cyk, xxx dolarów nie ma po jednym prompcie (korpo)

ToTomki napisał(a):

Jak ja słyszę takie rzeczy to mi się trochę głupio robi, bo ja więcej spalę pewnie odpalając opusa i mu mówiąc żeby na dev brancha się przepiął. To pół żartem, ale już całkiem serio to wystarczy zadać pytanie o kod typu "weź znajdź mi coś" zapinając się na opusa 5.5 i nie mysląc, że on trochę za dużo akcji zrobi, a potem cyk, xxx dolarów nie ma po jednym prompcie (korpo)

Klasyk

• hej Claude, weź znajdź mi w kodzie X
• poczekaj, odkryłem że X w kodzie oznacza X1, ale w dokumentacji jest X2. Aha! Confluence mówi X3. Czy chcesz, bym dokonał rewrite aplikacji i zaproponował nową architekturę? Oto plan...
• nie, nie, znajdź mi tylko X, niczego nie przepisuj....
• masz absolutną rację, popełniłem błąd próbując przepisać Twoją aplikację bez pytania. Teraz sprawdzę, co miał na myśli autor pisząc, że Y i Z mogą wpływać na wynik X w komentarzu z 2017 roku... o nie, autor już z nami nie pracuje! jeśli chcesz, napiszę e-mail do jego przełożonego...
• Ctrl + C
• znajdujesz to po 15 minutach kłótni z Claudem i 5 minutach szukania
• idziesz na zebranie o tym, że AI 4-krotnie zwiększa Twoją produktywność
• kurtyna

Czasami to się robi jak gotowanie wody na herbatę w Termomixie - niby w czajniku szybciej, i nie musisz walczyć z zawieszającym się ekranem dotykowym, no ale w końcu nie po to masz tego Termomixa...

superdurszlak napisał(a):

Klasyk

Heh, u mnie było ostatnio:

• zaimplementuj X zgodnie z ticketem
• zrobione
• wytłumacz mi jak działa X
• sfiksowałem X bo było źle zrobione

To jest jeden wielki eksperyment, ale nieźle optymalizuje haskell. Darmowy gemini mi opowiedział jak ciąć koszty wykonania i jak malować trawę na zielono

A bo to trzeba szybko wychwytywać co się robi i czym. Moja strategia to jest minimalnie precyzyjny prompt z dopisami typu "nie implementuj, tylko rozmawiamy" oraz używanie opusa w wersji maks 4.8. Jeśli nie jestem w stanie zrozumieć technicznego bełkotu to ew. przełączam się na gpt (ale nie wiem jaki model, bo zacząłem już rozumieć ten autystyczny opusowy bełkot)