Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: prompt-engineering
Podstawy agentów AI: cel, projektowanie instrukcji i wybór modelu
Jak przygotować podstawy dla agenta AI do produkcji: określić cel i metryki sukcesu, napisać instrukcje z wyznaczonymi celami i ograniczeniami, a następnie wybrać odpowiedni model.
21 min czytaniaKontrola zachowania agenta Bedrock: etapy promptów, parserzy i proces inferencji
Jak obejść funkcje przetwarzania wstępnego, orkiestracji i końcowego w Bedrock za pomocą Terraform, wykorzystując Lambda do analizy, kontrakt JSON oraz ustawienia inferencji dla poszczególnych etapów.
22 min czytaniaInżynieria kontekstu dla aplikacji opartych na LLM: ustrukturyzowany wynik, narzędzia i ograniczenia agenta
Jak celowo budować dane wejściowe dla modelu: selekcja kontekstu, szablony promptów, schematy JSON, ograniczona dekodacja, wywoływanie narzędzi, pętle agenta i ograniczona autonomia.
13 min czytaniaTestowanie bramy rubrykowej, która ponawia błędne ostateczne działanie agenta
Eksperyment z 30 przypadkami: sędzia oparty na modelu LLM w połączeniu z jedną próbą ponowną zmniejszył liczbę błędnych działań wsparcia z 6 do 2 oraz wyjaśnił, dlaczego wykrycie naruszenia nie zawsze oznacza, że agent je naprawia.
7 min czytaniaOd Zero-Shot do samokonsystencji: praktyczna ścieżka technik promptowania
Inżynieria promptów jako drabina: zero-shot, few-shot, dekompozycja, pętle krytyczne i prompty służące do rozumowania, wraz z przykładem bota pomocniczego i wskazówkami, kiedy używać zwykłego kodu.
16 min czytaniaPrompt, Kontekst, Mechanizm wykorzystania, Pętla: Cztery warstwy leżące u podstaw agenta AI
Prompt, kontekst, narzędzia i pętle: cztery warstwy leżące u podstaw każdego agenta AI, począwszy od projektowania promptów, oraz powód, dla którego każda z nich istnieje – ponieważ warstwa poniżej okazała się niewystarczająca.
7 min czytaniaPrompting, RAG czy fine-tuning: zdiagnozuj warstwę przed podjęciem decyzji.
Praktyczny sposób wyboru pomiędzy promptingiem, RAG i fine-tuningiem w 2026 roku, wykorzystujący trzy pytania, schemat decyzyjny, koszty, aktualność oraz częste błędy.
9 min czytaniaDlaczego agenci programistyczni takie jak Claude Code potrzebują warstwy zarządzania, a nie lepszych promptów
Prompt kształtuje pojedynczą wymianę informacji, a nie cały proces pracy. W jaki sposób warstwa zarządzania składająca się z zasad, określonego kontekstu, ograniczeń uprawnień oraz potwierdzenia ukończenia zadania sprawia, że Claude Code jest niezawodny.
11 min czytaniaOd inżynierii promptów do inżynierii kontekstu: pisanie, selekcja, kompresja, izolacja
Kurs z inżynierii kontekstu dla agentów AI: dlaczego inżynieria promptów jest niewystarczająca, jak wypełnia się okno kontekstowe, cztery strategie, RAG dla narzędzi, Claude Code.
18 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.