Dzień 1 • Środa 22.04.2026

Fundamenty AI i prompt engineering

Od zerowego rozumienia jak działają modele do świadomego doboru narzędzia i pierwszych profesjonalnych promptów. Dzień kończysz z własną biblioteką 10+ gotowych poleceń.

Blok 1 • 90 min

Otwarcie szkolenia i mapa zastosowań AI w pracy i nauce

08:00 – 09:30

🎯 Cel bloku

Uczestnik potrafi wskazać 9 rodzin zastosowań AI oraz dopasować do nich minimum 5 własnych zadań z pracy lub nauki. Rozumie, czym AI jest, a czym nie jest — co eliminuje 80% nieporozumień w dalszej pracy.

1. Trzy fakty-kotwice (dlaczego AI teraz)

Fakt	Znaczenie dla Twojej pracy
Koszt spadł 200× w 2 lata (token GPT-4 → GPT-4o mini)	To co rok temu było stać tylko korporację, dziś kosztuje grosze. Automatyzacje, które były "nieopłacalne", teraz mają ROI w dniach.
Modele rozumują (o1, Claude 3.5/Sonnet 4, Gemini 2.5) — nie tylko autouzupełniają	Można zlecić problem wieloetapowy (analiza umowy, plan projektu) i otrzymać wynik porównywalny z juniorem specjalisty.
Agent = AI z narzędziami (przeglądarka, email, pliki, kalkulator, kod)	Nie tylko "rozmowa", ale wykonawca zadań. Największa zmiana technologiczna od chmury obliczeniowej.

2. Mapa zastosowań: 9 rodzin z przykładami

Każde z tych zastosowań pokażemy w praktyce w kolejnych dniach. Teraz: rozumiesz co da się zrobić.

#	Rodzina	Przykład biznesowy	Przykład edukacyjny	Dzień
1	Pisanie i redagowanie	Oferta handlowa z notatki ze spotkania	Abstrakt pracy dyplomowej	D1, D2
2	Streszczanie i analiza	Podsumowanie 40 umów — główne ryzyka	3 wykłady → mapa pojęć	D3
3	Research i synteza	Matryca cech konkurentów	Stan wiedzy dla rozdziału	D3, D5
4	Kodowanie i formuły	Makra Excel, formuły złożone, SQL	Skrypt do analizy ankiety	D2, D4
5	Kreatywne i wizualne	Moodboard kampanii, mockupy	Ilustracje do prezentacji	D2
6	Rozmowy i coaching	Przygotowanie do trudnej rozmowy	Symulacja egzaminu ustnego	D2
7	Dane i tabele	Czyszczenie bazy klientów	Analiza ankiet	D3, D5
8	Dokumenty wielu źródeł	10 PDF → raport porównawczy	Literatura → bibliografia	D3
9	Automatyzacja	Mail → klasyfikacja → CRM	Deadline tracker	D4, D5, D6

⚠️ Czym AI NIE jest

Nie jest wyszukiwarką. Może odpowiedzieć źle z pełną pewnością (halucynacja). Traktuj jak juniora po studiach — zdolnego, ale wymagającego weryfikacji.
Nie pamięta rozmów (chyba że jawnie: Memory w ChatGPT, Projekty w Claude). Każda nowa rozmowa = tabula rasa.
Nie wie, co się wydarzyło wczoraj. Modele mają cutoff date (np. kwiecień 2024). Świeże informacje — tylko gdy model ma dostęp do Internetu.
Nie ma "zdrowego rozsądku" w klasycznym sensie. Potrafi zliczyć litery 'r' w słowie "strawberry" źle, jeśli nie poprosisz go o policzenie po literze.

🏋️ Ćwiczenie 1 • 20 min

Twoja mapa zadań

Wypisz 5 powtarzalnych zadań z Twojej pracy lub studiów (z ostatniego tygodnia).
Dla każdego oznacz, do której rodziny (1-9) pasuje.
Zaznacz gwiazdką zadanie, które pochłania najwięcej czasu.
Zaznacz wykrzyknikiem zadanie, które najbardziej Cię frustruje.
Bądź gotów podzielić się 1 wyborem w mini-rundzie (2 min/os).

Arkusz do wypełnienia znajdziesz w materiałach papierowych. Zachowaj go — wrócimy do niego w dniu 4 (agenci) i 6 (plan wdrożenia).

3. Trzy pytania, które zawsze warto zadać sobie PRZED użyciem AI

Co dokładnie chcę dostać na wyjściu? (tekst, tabela, lista, kod, obraz — i w jakim formacie)
Czy mogę to zweryfikować? Jeśli odpowiedzi nie sprawdzę — ryzyko halucynacji jest wysokie. Poszukaj sposobu weryfikacji (źródło, test, ekspert).
Czy te dane mogą trafić do modelu? Zasada kciuka: nic co nie może trafić mailem do konkurencji, nie może trafić do darmowego ChatGPT. (Więcej w D2.)

💡 Kluczowe wnioski bloku 1

AI ≠ wyszukiwarka; AI = bardzo zdolny junior bez pamięci
9 rodzin zastosowań pokrywa ~95% pracy biurowej
3 pytania kontrolne przed każdym użyciem AI
Twoja mapa zadań = podstawa dalszej pracy na całym szkoleniu

Blok 2 • 90 min

Fundamenty AI i ściana kontekstu — jak sprawić, by model nie gubił wątku

09:45 – 11:15

🎯 Cel bloku

Rozumiesz, jak działa LLM na poziomie użytkowym (bez matematyki). Wiesz, czym jest kontekst, okno kontekstowe i "ściana". Umiesz celowo budować i ograniczać kontekst, by uzyskać powtarzalne wyniki.

1. Jak naprawdę działa LLM (wersja użytkownika)

LLM = Large Language Model. W skrócie: to program, który po każdym Twoim słowie pyta sam siebie „jakie słowo jest najbardziej prawdopodobne dalej" — i dokleja je. Powtarza to setki razy.

✅ Co z tego wynika w praktyce

Im lepszy początek (Twój prompt), tym lepsza reszta
Model działa sekwencyjnie — nie "widzi" końca swojej odpowiedzi, kiedy pisze początek
Dlatego struktura "najpierw plan, potem wykonanie" dramatycznie poprawia wyniki
Dlatego "myśl krok po kroku" (chain of thought) działa

⚠️ Typowe pułapki

Model nie liczy — imituje liczenie. Do liczb daj kalkulator lub kod
Model nie pamięta poza okno kontekstu
Model zgaduje, gdy nie wie — z pewnością siebie
Modele bywają przypochlebne ("to świetne pytanie!") — nie traktuj tego jako ocenę

2. Okno kontekstu — czyli "pamięć krótkoterminowa" modelu

Każdy model ma limit ile tokenów (≈ słów) może "widzieć" naraz:

Model	Okno kontekstu	Co to znaczy
ChatGPT (GPT-5, wersja Plus)	128 000 tokenów (~200 stron)	Długa książka, kilkadziesiąt maili
Claude Sonnet 4	200 000 tokenów (~300 stron)	Duża umowa + załączniki
Gemini 2.5 Pro	1 000 000 tokenów (~1500 stron)	Cała dokumentacja projektu
Modele darmowe	8 000 – 32 000 tokenów	Kilka rozdziałów

⚠️ "Ściana kontekstu" — co się dzieje gdy przekraczasz

Model nie powie, że nie zmieściłeś wszystkiego. Najczęściej:

Zapomina początek rozmowy (tzw. lost in the middle)
Myli fakty z różnych dokumentów
Zaczyna się powtarzać lub "gubić wątek"
Halucynuje — wypełnia luki wymyślonymi danymi

3. Jak zarządzać kontekstem (techniki praktyczne)

Nowy czat = reset. Długie rozmowy z wieloma tematami degradują jakość. Nowy temat → nowy czat.
Najpierw cel, potem dane. Zamiast wrzucać 20 plików i pytać "co o tym sądzisz?", powiedz najpierw: "Przeczytasz 20 plików. Twoje zadanie: wypisać 5 ryzyk. Plików nie komentuj pojedynczo."
Streszczanie na bieżąco. W długiej rozmowie co 20-30 min proś: "Podsumuj ustalenia z tej rozmowy w 10 punktach." — i nowy czat startuj od tego podsumowania.
Rozbijaj duże zadania na kroki. Zamiast "Napisz raport z 3 spotkań" → "1) wypisz tematy spotkań, 2) dla każdego tematu wypisz decyzje, 3) z decyzji zrób raport".

🎬 Demo na żywo

Ten sam prompt z kontekstem vs bez:

Wersja A (bez kontekstu): "Napisz ofertę na usługi doradcze."

Wersja B (z kontekstem): "Jesteś doświadczonym konsultantem B2B. Napisz ofertę na 1-tygodniowy audyt procesów HR dla średniej firmy (200 osób). Klient: sieć aptek, problem: duża rotacja. Format: 1 strona A4, ton formalny ale ludzki, wycena 18 000 zł netto, 3 sekcje (Problem / Co zrobimy / Rezultat)."

Porównanie wyników → różnica 10× w użyteczności.

🏋️ Ćwiczenie 2 • 25 min

Eksperyment ze ścianą kontekstu

Wrzuć do modelu długi tekst (np. artykuł, fragment książki — ok. 3000 słów) z prośbą o streszczenie.
Teraz poproś: "Ile razy w tekście pojawia się słowo X?" (wybierz słowo występujące w pierwszych 20%).
Sprawdź ręcznie (Ctrl+F). Czy model policzył dobrze?
Dodaj pytanie: "W którym miejscu tekstu autor przedstawia główną tezę?"
Sprawdź, czy model trafia — czy zgaduje.

Wniosek dla Ciebie: model świetnie streszcza, ale ma problem z precyzyjnym wyszukiwaniem i liczeniem. To nie błąd — to właściwość.

4. Słownik podstawowy (zapamiętaj)

Pojęcie	Co znaczy
Token	Fragment tekstu, ~3/4 słowa po angielsku, ~1/2 słowa po polsku. Każdy model liczy w tokenach, nie znakach.
Prompt	To, co wpisujesz do modelu — polecenie, pytanie, instrukcja.
System prompt	Ukryta instrukcja przed Twoimi wiadomościami (zwłaszcza w Custom GPTs, Projects). Nadaje rolę.
Halucynacja	Model pewnie wymyśla fakty. Najczęściej dane, cytaty, nazwiska, linki.
Temperatura	Parametr kreatywności (0-2). Niska = przewidywalnie, wysoka = kreatywnie/chaotycznie.
RAG (Retrieval Augmented Generation)	Technika: model najpierw wyszukuje w bazie wiedzy, potem odpowiada. Projekty w Claude/ChatGPT używają RAG.
Agent	AI + narzędzia (wyszukiwarka, kod, email, kalendarz). Potrafi wykonywać akcje, nie tylko pisać.

Blok 3 • 90 min

Wybór najlepszego narzędzia — jak odnaleźć się wśród modeli i producentów

11:30 – 13:00

🎯 Cel bloku

Znasz 5 głównych rodzin narzędzi AI i wiesz, kiedy którego użyć. Masz osobistą matrycę decyzyjną: zadanie → narzędzie.

1. Mapa ekosystemu (kwiecień 2026)

Producent	Model flagowy	Mocne strony	Słabe strony	Cena (indyw.)
OpenAI	GPT-5, o3	Ekosystem (GPTs, Projekty, Canvas, Agent), głos, wizja	Ograniczenia prawne w UE (niektóre funkcje)	$20/m (Plus), $200 (Pro)
Anthropic	Claude Sonnet 4, Opus 4	Najlepsze pisanie, długi kontekst, bezpieczeństwo, Artifacts	Brak generowania obrazów, słabszy głos	$20/m (Pro)
Google	Gemini 2.5 Pro, Flash	Integracja z Google Workspace, 1M kontekstu, Deep Research	Mniejsza "inteligencja" w trudnych zadaniach	$20/m (Advanced)
Perplexity	Sonar, Claude/GPT w środku	Wyszukiwarka AI ze źródłami, świeża wiedza	Nie jest uniwersalnym asystentem	$20/m (Pro)
Lokalne (Ollama, LM Studio)	Llama 3, Qwen, Mistral	Prywatność — dane nie wychodzą z komputera	Wymagania sprzętowe, słabsze wyniki	Darmowe

2. Narzędzia specjalistyczne (nadbudowa)

NotebookLM (Google) — idealne do pracy z wieloma dokumentami naraz, ze źródłami. Darmowe.
ChatGPT Projects / Claude Projects — asystenci z własną bazą plików (≈ 20-30 plików).
Cursor / GitHub Copilot — programowanie, pisanie kodu w edytorze.
Midjourney / DALL-E 3 / Stable Diffusion — generowanie obrazów.
ElevenLabs / Suno — głos (lektor) / muzyka.
Make.com / n8n / Zapier — orkiestracja automatyzacji (D4).
Otter.ai / Fireflies / tldv — transkrypcja spotkań.

3. Matryca decyzyjna — zadanie → narzędzie

Zadanie	Pierwszy wybór	Drugi wybór	Dlaczego
Napisać długi tekst (oferta, artykuł, raport)	Claude	GPT-5	Claude pisze naturalniej po polsku, mniej korpo
Szybka odpowiedź + wiedza świeża	Perplexity	ChatGPT (z wyszukiwaniem)	Cytaty ze źródeł, weryfikowalnie
Analiza 10-30 plików naraz	NotebookLM	Claude Projects	NotebookLM pokazuje cytaty źródłowe w tekście
Ogromny plik (książka, kod 1000 linii)	Gemini 2.5 Pro	Claude Sonnet 4	Największe okno kontekstu (1M tokenów)
Programowanie / formuły	Claude Sonnet 4	GPT-5, Cursor	Najwyższa jakość kodu
Rozmowa głosowa (rozumowanie)	ChatGPT Advanced Voice	Gemini Live	OpenAI ma najlepszy głos
Generowanie obrazów	ChatGPT (DALL-E/gpt-image)	Midjourney	Wygodniej w rozmowie
Dane wrażliwe / RODO	Claude Enterprise / Azure OpenAI / Ollama lokalnie	—	Gwarancja nie-trenowania na Twoich danych
Research akademicki	Gemini Deep Research	Perplexity Pro	Kilkadziesiąt źródeł, długi raport
Praca z Gmail/Google Docs	Gemini	—	Natywna integracja

⚠️ Prywatność — zasada trzech poziomów

Poziom 1 — publiczne, syntetyczne: darmowe ChatGPT/Claude/Gemini OK
Poziom 2 — wewnętrzne, nie-poufne: wersje Plus/Pro (opcja "nie trenuj na moich danych" — WŁĄCZ)
Poziom 3 — poufne, dane osobowe, tajemnica firmy: Enterprise (ChatGPT Team/Enterprise, Claude Enterprise, Azure OpenAI), wersje on-premise, lub modele lokalne (Ollama)

Złota zasada kciuka: nic, co nie może trafić mailem do konkurencji, nie może trafić do darmowego ChatGPT.

🏋️ Ćwiczenie 3 • 20 min

Twoja matryca narzędzi

Weź 5 zadań z Ćwiczenia 1.
Dla każdego wybierz z matrycy powyżej pierwsze i drugie narzędzie.
Wskaż poziom prywatności (1/2/3).
Dla 1 zadania (to, które masz teraz pod ręką) — otwórz oba narzędzia i zrób szybki test tego samego promptu.
Zapisz obserwacje: które brzmi lepiej? które szybsze? które ma lepszy format?

💡 Kluczowe wnioski bloku 3

Nie ma "najlepszego modelu" — jest najlepszy model do zadania
Darmowe wersje wystarczą do 60-70% pracy; płatne otwierają asystentów, pliki, głos
Przed każdym zadaniem: sprawdź poziom prywatności i dobierz narzędzie
Warto mieć 2-3 narzędzia aktywne i porównywać ważne wyniki

Blok 4 • 90 min

Profesjonalny prompt — jak precyzyjnie instruować AI

13:15 – 14:45

🎯 Cel bloku

Znasz framework RCKFO (Rola-Cel-Kontekst-Format-Ograniczenia). Potrafisz zamienić ogólne polecenie w profesjonalny prompt. Masz własne 3 prompty gotowe do codziennej pracy.

1. Framework RCKFO — pięć elementów profesjonalnego promptu

Litera	Element	Pytanie kontrolne	Przykład
R	Rola / persona	Kim ma być model?	"Jesteś doświadczonym prawnikiem specjalizującym się w prawie pracy."
C	Cel / zadanie	Co dokładnie ma zrobić?	"Przeanalizuj umowę pod kątem ryzyk dla pracodawcy."
K	Kontekst / dane	Co model musi wiedzieć?	"Firma: 50 osób, branża IT, umowa z programistą B2B, planowany start 1.06.2026. Dane w załączniku."
F	Format wyniku	Jak ma wyglądać odpowiedź?	"Tabela: Ryzyko \| Poziom (N/Ś/W) \| Rekomendacja. Max 10 pozycji. Pod tabelą 2 zdania podsumowania."
O	Ograniczenia	Czego unikać, na co uważać?	"Nie interpretuj rzeczy, o których brak danych w umowie. Zaznacz takie punkty jako 'DO USTALENIA'."

2. Anatomia zbudowanego promptu (szablon)

Szablon promptu RCKFO

# ROLA Jesteś [ekspertem w dziedzinie X] z [Y lat doświadczenia]. Twoja specjalizacja: [konkretny obszar]. # CEL Twoim zadaniem jest: [konkretne, mierzalne zadanie]. Rezultat posłuży do: [kontekst biznesowy]. # KONTEKST [Kto, co, gdzie, kiedy, dlaczego] Dane wejściowe: - [dane 1] - [dane 2] - [dane 3] # FORMAT WYJŚCIA Struktura: 1. [sekcja 1 - opis] 2. [sekcja 2 - opis] 3. [sekcja 3 - opis] Długość: [liczba słów/stron/punktów] Styl: [formalny/ludzki/techniczny] Odbiorca: [kto to czyta] # OGRANICZENIA - NIE [czego nie robić] - Unikaj [pułapek] - Jeśli brak danych: [co zrobić] - Jeśli niepewne: [zaznacz jak] # PROCES (opcjonalnie) 1. Najpierw [krok myślowy] 2. Potem [weryfikacja] 3. Na końcu [finalna synteza] Zaczynaj.

3. Przed/Po — zobacz różnicę

❌ Prompt słaby

Wersja amatorska

Napisz mi ofertę na szkolenie.

✅ Prompt profesjonalny

Wersja RCKFO

Jesteś doświadczonym specjalistą sprzedaży B2B w branży szkoleń korporacyjnych (10+ lat). Zadanie: przygotuj ofertę na 2-dniowe szkolenie "Komunikacja w zespole" dla firmy produkcyjnej (150 osób, branża meblarska), która zgłosiła się z problemem "konflikty między działami produkcji i sprzedaży". Kontekst: - Budżet klienta: do 25 000 zł netto - Termin: czerwiec 2026 - Grupa: 15 osób, kadra kierownicza - Lokalizacja: siedziba klienta w Kępnie Format: 1 strona A4. Struktura: (1) Diagnoza problemu, (2) Co zaproponujemy, (3) Rezultat po szkoleniu, (4) Wycena i warunki. Ton: formalny, ale ludzki. Bez korpomowy. Ograniczenia: - Nie obiecuj rzeczy niemierzalnych - Każdy efekt opisz językiem KPI, jeśli się da - Jeśli brak informacji — napisz "wymaga doprecyzowania"

4. 7 technik zaawansowanych

Myślenie krok po kroku — "Zanim odpowiesz, zaplanuj najpierw 3 kroki rozwiązania, potem wykonaj."
Few-shot (przykłady w prompcie) — "Oto 2 przykłady dobrych odpowiedzi: [X, Y]. Zrób trzeci w tym samym stylu."
Rola ekspercka — nie "pomóż mi", tylko "jesteś X z 15 lat doświadczenia w Y".
Strukturalne wyjście — "Odpowiedz w formacie JSON z polami: title, tags[], summary." (świetne do automatyzacji).
Samo-krytyka — "Napisz wersję 1. Potem wskaż 3 słabości wersji 1. Potem napisz wersję 2 poprawiającą te słabości."
Odwrotny prompt — "Zanim odpowiesz na moje pytanie, zadaj mi 3 pytania, które pomogą Ci lepiej odpowiedzieć."
Separator ### — używaj wyraźnych separatorów między sekcjami: "### KONTEKST ###", "### ZADANIE ###" — to dramatycznie poprawia uważność modelu.

🏋️ Ćwiczenie 4 • 25 min (warsztat indywidualny)

Pierwszy profesjonalny prompt

Wybierz 1 zadanie z Ćwiczenia 1 (najlepiej to, które frustruje).
Napisz dla niego prompt według RCKFO (szablon powyżej).
Uruchom go w swoim narzędziu.
Oceń wynik w 3 wymiarach: trafność / przydatność / oszczędność czasu.
Popraw prompt w 1-2 miejscach (np. dodaj przykład, zaostrz format) i uruchom ponownie.
Zapisz finalną wersję w swojej bibliotece (blok 5).

5. Mini-biblioteka 10 startowych promptów

1. Streszczenie artykułu/raportu

Jesteś redaktorem pracującym dla kadry zarządzającej. Streszcz poniższy materiał w formacie: - TLDR (max 3 zdania) - 5 kluczowych tez (po jednym zdaniu) - 3 liczby lub fakty warte zapamiętania - 2 pytania, które warto zadać po przeczytaniu Odbiorca: osoba zajęta, 3 minuty czytania. Ton: rzeczowy, bez oceny. Materiał: [WKLEJ]

2. Przygotowanie do trudnej rozmowy

Jesteś coachem biznesowym z doświadczeniem w negocjacjach i rozmowach trudnych. Przygotuj mnie do rozmowy z [kto] na temat [temat]. Kontekst: [sytuacja, historia, emocje stron] Mój cel: [co chcę osiągnąć] Obawy: [czego się boję] Daj mi: 1. 3 możliwe scenariusze reakcji drugiej strony 2. Dla każdego — moja najlepsza odpowiedź (1-2 zdania) 3. 5 pytań otwartych, które pomogą mi zrozumieć rozmówcę 4. 1 zdanie-kotwica, jeśli rozmowa pójdzie emocjonalnie 5. Co mam zrobić w pierwszych 60 sekundach spotkania

3. Analiza maila - co naprawdę chce nadawca

Jesteś doświadczonym asystentem zarządu. Przeanalizuj poniższego maila i daj mi: 1. Kto pisze i w jakiej roli 2. Co formalnie prosi / komunikuje 3. Co prawdopodobnie chce naprawdę (między wierszami) 4. Jaki jest poziom pilności (1-5) 5. Rekomendowana odpowiedź w 3 wariantach: krótka / neutralna / empatyczna 6. Czy jest coś, na co muszę szczególnie uważać Mail: [WKLEJ]

4. Generator pytań do rekrutacji / wywiadu

Jesteś head-hunterem z 15-letnim doświadczeniem w rekrutacjach do [branża]. Przygotuj zestaw pytań rekrutacyjnych na stanowisko [nazwa] w firmie [typ/branża]. Poziom: [junior/mid/senior/manager] Czas rozmowy: [X minut] Format: - 3 pytania ogólne (dopasowanie kulturowe, motywacja) - 5 pytań technicznych/specjalistycznych z rosnącą trudnością - 3 pytania sytuacyjne (STAR) - 2 pytania "kontrolne" (sprawdzające szczerość) - 1 pytanie nietypowe (pokazujące myślenie) Pod każdym pytaniem — co chcemy ocenić i jakiej odpowiedzi szukamy.

5. Plan dnia / tygodnia z priorytetami

Jesteś moim asystentem produktywności. Działasz według zasad Covey'a (ważne/pilne) i głębokiej pracy (Newport). Mam do zrobienia: [wklej listę zadań — byle jak] Moje ograniczenia dziś: - Dostępne godziny: [X:XX - Y:YY] - Obowiązkowe spotkania: [lista] - Moja najlepsza koncentracja: [rano/popołudnie/wieczór] Daj mi: 1. Podział zadań na 4 ćwiartki (ważne-pilne) 2. Plan dnia blokami 30-90 min z konkretnymi godzinami 3. 3 zadania, których NIE robić dziś (i dlaczego) 4. 1 zdanie - co będzie znaczyło "dobry dzień"

6. Weryfikator argumentów (devil's advocate)

Bądź moim adwokatem diabła. Mam pomysł/decyzję/projekt: [opisz] Zadaj mi: 1. 5 najtrudniejszych pytań krytycznych 2. 3 założenia, które przyjmuję bez dowodu - i dlaczego mogą być błędne 3. 3 alternatywy, których nie rozważam 4. "Pre-mortem" - wyobraź sobie, że to nie wyszło za 12 miesięcy. Jaki był najbardziej prawdopodobny powód? 5. 1 rzecz, która powinna mnie natychmiast zatrzymać, gdybym ją zauważył Nie pocieszaj. Nie łagodź. Chcę usłyszeć to, czego może brakuje w mojej głowie.

7. Tłumacz z "korpomowy" na ludzki

Jesteś redaktorem językowym. Przetłumacz poniższy tekst z korpomowy na zwykły, ludzki język polski. Zasady: - Krótkie zdania (max 15 słów) - Słowa codzienne zamiast "leverage", "synergy", "deliverable" - Strona czynna, nie bierna - Konkret zamiast ogólników - Zachowaj sens, ale zmień formę - Jeśli w oryginale są puste frazy — usuń je Oryginał: [WKLEJ] Pod wersją przetłumaczoną wypisz 3 najbardziej puste frazy, które usunąłeś.

8. Agenda spotkania (skuteczna, nie symboliczna)

Jesteś facylitatorem spotkań. Przygotuj agendę spotkania. Cel spotkania: [konkretny rezultat - nie "omówić", tylko "zdecydować X"] Uczestnicy: [imiona + role] Czas: [X minut] Miejsce: [online/offline/hybryda] Format: - 1 zdanie - jak rozpoznamy, że spotkanie się udało - Harmonogram: minuty - temat - kto prowadzi - decyzja/informacja - Dla każdego tematu: pytanie kluczowe (a nie hasło) - Materiały do przeczytania PRZED (max 5 min czytania) - 3 pytania na zakończenie: co zdecydowaliśmy, kto co robi, kiedy się umawiamy

9. Odkrywanie wiedzy - "naucz mnie tematu"

Jesteś ekspertem w [temat] i jednocześnie doskonałym nauczycielem. Chcę nauczyć się [temat] na poziomie [początkujący/średniozaawansowany/zaawansowany]. Mój cel: [praktyczny — np. "umieć prowadzić rozmowę z ekspertem", "umieć samodzielnie zrobić X"] Mam na to: [czas] Zrób mi: 1. Mapę pojęć - od czego zacząć, co wynika z czego 2. 5 najważniejszych koncepcji (każda w 2-3 zdaniach, zrozumiale) 3. Najczęstsze błędy / mity na tym etapie 4. 3 pytania, na które powinienem umieć odpowiedzieć po Twoim wyjaśnieniu 5. Co dalej - kolejne 2 kroki w nauce Sprawdzaj moje rozumienie pytaniami zwrotnymi.

10. Refleksja końca dnia / tygodnia

Jesteś moim coachem. Pomóż mi zrobić refleksję końca [dnia/tygodnia]. Zadaj mi kolejno (jedno po drugim, czekaj na moją odpowiedź): 1. Co było najlepszego — konkretny moment 2. Co było najtrudniejsze — i czego mnie to nauczyło 3. Co robiłem "bo trzeba", a nie z przekonania 4. Gdyby dzisiejszy dzień miał 1 lekcję — co by to było 5. Co przeniosę do jutra (1 konkret) Na końcu — 1 zdanie podsumowania, które mogę przeczytać sobie jutro rano. Nie komentuj moich odpowiedzi — tylko zadawaj kolejne pytanie. Bądź krótki.

💡 Kluczowe wnioski bloku 4

Framework RCKFO zamienia losowe pytania w zlecenia z wysoką jakością
Rola + Format + Ograniczenia = 80% różnicy jakości
Przykład w prompcie (few-shot) to najmocniejsza technika
Dobry prompt pisze się tak długo jak dobrą instrukcję dla asystenta

Blok 5 • 45 min

Porządkowanie własnych zasobów i biblioteka sprawdzonych poleceń

15:00 – 15:45

🎯 Cel bloku

Masz uruchomioną własną bibliotekę promptów, system kategoryzacji i wersjonowania. Wiesz, jak dzielić się nią z zespołem.

1. Dlaczego biblioteka, a nie ściąga w głowie

Powtarzalność — ten sam prompt = ten sam poziom jakości. Bez biblioteki za każdym razem piszesz "mniej więcej tak samo, ale gorzej".
Skala — 1 dobry prompt × 100 użyć/miesiąc = realne oszczędności
Iteracja — poprawiasz prompt raz, zyskujesz na każdym kolejnym użyciu
Dzielenie się — zespół, który ma wspólną bibliotekę, pracuje 3-5× szybciej

2. Struktura pliku promptu (standard)

Szablon metadanych promptu

--- Nazwa: [Krótka nazwa robocza] Kategoria: [np. Maile / Oferty / Analizy / Planowanie] Cel: [Jedno zdanie - co robi] Zastosowanie: [Kiedy używać] Wejście: [Co trzeba podać] Wyjście: [Co dostajesz] Model: [Claude Sonnet 4 / GPT-5 / Gemini 2.5 Pro] Wersja: [1.0 - data] Autor: [imię] Notatki: [co się sprawdza, co nie] --- [TREŚĆ PROMPTU] --- Przykładowy input: [wklej] Przykładowy output: [wklej]

3. Jak kategoryzować - 3 podejścia do wyboru

Podejście	Kiedy	Przykład kategorii
Po celu biznesowym	Sprzedaż, marketing, HR	Sprzedaż / Rekrutacja / Obsługa klienta / Raporty
Po rodzinie zastosowań (z bloku 1)	Uniwersalne — dobre dla specjalistów	Pisanie / Analiza / Research / Dane / Kreacja
Po częstotliwości	Skupienie na ROI	Codzienne / Tygodniowe / Miesięczne / Ad-hoc

4. Gdzie trzymać bibliotekę (praktycznie)

🏠 Osobiście

Notion — najwygodniejszy, wyszukiwanie, tagi
Obsidian / Markdown w chmurze — dla zaawansowanych
OneNote / Evernote — jeśli już używasz
Plik Excel/Sheets — minimum-viable, zawsze działa
ChatGPT "Teksty" w Ustawieniach — nowa funkcja (2025)

👥 Zespołowo

Notion / Confluence — współdzielenie, komentarze
GitHub / GitLab — dla techniczniaków, wersjonowanie
PromptLayer / Humanloop — dla firm-użytkowników AI w produkcie
Custom GPTs / Claude Projects — dzielone przez workspace

🏋️ Ćwiczenie 5 • 25 min

Uruchom swoją bibliotekę

Wybierz narzędzie (Notion / Sheets / MD — byle jedno).
Utwórz tam strukturę z szablonem metadanych powyżej.
Wklej swój prompt z Ćwiczenia 4 (w pełnej wersji + przykład wejścia/wyjścia).
Dodaj 3 z 10 startowych promptów (te najbardziej dla Ciebie).
Zaproponuj nazwę systemu kategoryzacji dopasowaną do Twojej roli.
Wyznacz sobie cel: dopisywać 2 prompty tygodniowo przez kolejne 3 miesiące → 24 promptów.

5. Konwencja nazewnictwa (mała rzecz, duża różnica)

Dobra nazwa promptu pozwala znaleźć go w 3 sekundy. Proponowany wzór:

[kategoria]-[czasownik]-[obiekt]-[wersja]

Przykłady:

oferta-przygotuj-B2B-v2
mail-analizuj-priorytet-v1
raport-wykryj-sprzeczności-v3
rekrutacja-generuj-pytania-senior-v1

💡 Podsumowanie dnia 1

Znasz 9 rodzin zastosowań i umiesz przypisać do nich swoje zadania
Rozumiesz, jak działa LLM i jak nim zarządzać (kontekst, ściana)
Umiesz wybrać narzędzie świadomie — masz matrycę decyzyjną
Framework RCKFO zamienia losowe pytania w profesjonalne prompty
Masz uruchomioną bibliotekę z co najmniej 4 promptami

Domówka na wieczór (opcjonalnie): napisz 2 kolejne prompty do Twojej biblioteki — na zadania z jutra/pojutrza. Jutro budujemy z tego asystenta.

← Wstecz

Strona główna

Dzień 2 →

Osobiści asystenci AI