4 Błędy w AI Codingu, Które Niszczą Kontekst AI
💖 Doceniasz moje materiały? Wesprzyj mnie → https://www.paypal.com/paypalme/kotmin
W tym odcinku pokazuję 4 błędy w AI codingu, które najczęściej psują pracę z agentami LLM: słaby plan, przeładowane prompty, context rot i wrzucanie zbyt dużych zadań do jednej sesji.
Context rot, plan mode, CLAUDE.md, AGENTS.md, prompty, skills i praca z agentami AI — czyli jak nie zgubić sensu, gdy LLM zaczyna działać jak przeładowana fabryka w Factorio.
W tym odcinku opowiadam o tym, jak projektować pracę z AI i LLM-ami, żeby nie zamienić kontekstu w śmietnik. W tle leci spokojny gameplay z Factorio, bo ta metafora pasuje zaskakująco dobrze: programista wśród agentów AI bywa jak gracz stojący pośrodku ogromnej, zautomatyzowanej fabryki. Wszystko działa, wszystko coś produkuje, ale bez planu, dobrego przepływu informacji i kontroli kontekstu bardzo łatwo doprowadzić do chaosu.
👉 Co znajdziesz w tym filmie:
🧠 Czym jest context rot i dlaczego psuje pracę z LLM
📝 Dlaczego plan mode może być największym game-changerem
🤖 Jak myśleć o agentach AI, CLAUDE.md i AGENTS.md
📦 Kiedy kopiowanie gotowych promptów bardziej szkodzi niż pomaga
🧹 Dlaczego czasem warto użyć /clear i zacząć od świeżej sesji
🖼️ Czemu duże workloady, obrazki i ciężkie zadania warto rozdzielać
🏭 Jak Factorio pomaga zrozumieć automatyzację pracy z AI
🔗 Gdzie szukać sensownych przykładów promptów, skillsów i konfiguracji
To nie jest tutorial typu „skopiuj ten magiczny prompt”. Bardziej rozmowa o systemowym podejściu do pracy z AI: jak układać kontekst, jak pisać lepsze instrukcje, jak nie przeciążać modelu i jak traktować LLM jako część większego procesu, a nie magiczne pudełko do wszystkiego.
Jeśli pracujesz z Claude, Cursor, ChatGPT, agentami AI, plikami CLAUDE.md, AGENTS.md, prompt engineeringiem albo po prostu próbujesz ogarnąć, dlaczego model po czasie zaczyna „głupieć” — ten materiał jest dla Ciebie.
Linkografia:
// Karpathy - LLM Council / CLAUDE.md
https://github.com/karpathy/llm-counc...
// Forrest Chang - implementacja porad Karpathy’ego
https://github.com/forrestchang/andre...
// Matt Pocock - Skills library
https://github.com/mattpocock/skills
// IBM - ADK vs RAG
• ADK vs RAG: How to Choose the Right AI Stack
#ai #llm #contextrot #promptengineering #claude #claudeai #agentsmd #claudemd #planmode #programowanie #sztucznainteligencja #chatgpt #cursor #aidevelopment #agentai #factorio #automatyzacja #devtools #typescript #karpathy #rag #adk #programista #naukaprogramowania #jaknauczycsieprogramowania #coding #softwaredevelopment #developer #produktywnosc #workflow #git #tdd