Materiały dla uczestników
Biblioteka, szablony, powtórka, słowniczek
Wszystkie materiały ze szkolenia w jednym miejscu. Zakładki po lewej. Każdy prompt ma przycisk „Kopiuj".
Sekcja 1
Glosariusz pojęć AI
| Pojęcie | Definicja | Gdzie w szkoleniu |
|---|---|---|
| LLM | Large Language Model — model sztucznej inteligencji wyuczony na ogromnych zbiorach tekstu; przewiduje najbardziej prawdopodobne kolejne słowo. | D1/B2 |
| Token | Fragment tekstu ~3/4 słowa po angielsku, ~1/2 słowa po polsku. Jednostka rozliczeniowa modeli. | D1/B2 |
| Kontekst | Wszystkie informacje, które model ma przed odpowiedzią: system prompt, wiadomości, pliki, wiedza projektu. | D1/B2 |
| Okno kontekstu | Maks. liczba tokenów, jaką model może przetworzyć naraz. GPT-5: 128k, Claude Sonnet 4: 200k, Gemini 2.5: 1M. | D1/B2, D5/B2 |
| Ściana kontekstu | Zjawisko degradacji jakości gdy kontekst blisko limitu: zapominanie początku, halucynacje, gubienie wątku. | D1/B2 |
| Prompt | Instrukcja, pytanie, polecenie wpisane do modelu. | D1/B4 |
| System prompt | Ukryta instrukcja przed Twoją wiadomością — nadaje rolę i zasady. W Custom GPTs/Projects. | D2/B2 |
| Framework RCKFO | Rola + Cel + Kontekst + Format + Ograniczenia — struktura profesjonalnego promptu. | D1/B4 |
| Halucynacja | Model pewnie wymyśla fakty, których nie zna. Najczęściej: liczby, cytaty, linki, daty. | D3/B4 |
| Grounding / Ślad źródłowy | Technika: wymuszanie cytowań ze źródła. Każda teza ma cytat z pliku. | D3/B4 |
| Triangulacja | Zadanie tego samego pytania 2-3 modelom i porównanie odpowiedzi. | D5/B1 |
| Temperatura | Parametr kreatywności modelu (0-2). 0 = powtarzalne wyniki, 1+ = kreatywne/chaotyczne. | D6/B4 |
| RAG | Retrieval Augmented Generation — model najpierw wyszukuje w bazie wiedzy, potem odpowiada. Claude Projects, NotebookLM. | D3/B1, D5/B2 |
| Chatbot | AI, które tylko odpowiada na wiadomości. | D4/B1 |
| Asystent | AI z rolą + wiedzą (pliki) + prostymi narzędziami. | D2/B2, D4/B1 |
| Agent | AI wykonawca wieloetapowych zadań z narzędziami: planuje → działa → sprawdza → iteruje. | D4/B1 |
| Multi-agent | System wielu agentów - router, kaskada, równoległy, krytyk. | D4/B2 |
| Custom GPT | Asystent w ChatGPT z własnym system promptem, wiedzą, narzędziami. | D2/B2 |
| Claude Project | Workspace w Claude z plikami i instrukcjami dla konkretnego zadania. | D2/B2, D3/B1 |
| Gem | Asystent w Google Gemini - odpowiednik Custom GPT. | D2/B2 |
| Few-shot | Technika: dajesz 2-3 przykłady dobrych odpowiedzi w prompcie, model uczy się wzorca. | D1/B4 |
| Chain of Thought | "Myśl krok po kroku" - wymuszanie planowania przed odpowiedzią. | D1/B4 |
| Memory | Funkcja pamięci modelu między rozmowami (ChatGPT, Claude Projects). | D2/B1 |
| Custom Instructions | Stałe preferencje na Twoim koncie - działają we wszystkich rozmowach. | D2/B1 |
| Cutoff date | Data, do której model ma wiedzę. Po niej — nie wie, chyba że ma wyszukiwarkę. | D1/B1 |
| Guardrails | Zabezpieczenia: warunki stopu, walidacje, człowiek w pętli, limity kosztu. | D4/B3 |
| Human-in-the-loop | Krok, w którym człowiek zatwierdza lub koryguje akcję AI. | D4/B1 |
| Prompt injection | Próba manipulacji modelem przez wstrzyknięcie instrukcji w input (np. "zignoruj poprzednie"). | D6/B3 |
| Biblioteka promptów | Uporządkowany zbiór sprawdzonych poleceń do powtarzalnego użycia. | D1/B5 |
| Chunking | Dzielenie długiego dokumentu na fragmenty przed wysłaniem do modelu. | D5/B2 |
| Embedding | Liczbowa reprezentacja tekstu - używana w RAG do wyszukiwania semantycznego. | D5/B2 |
Sekcja 2
Biblioteka promptów (50+ gotowych)
Gotowe prompty przetestowane na szkoleniu. Kopiuj, wypełnij [w nawiasach], używaj. Wszystkie zgodne z frameworkiem RCKFO.
📧 Komunikacja i maile
Analiza maila - co naprawdę chce nadawca
Jesteś doświadczonym asystentem zarządu. Przeanalizuj maila i daj mi:
1. Kto pisze i w jakiej roli
2. Co formalnie prosi
3. Co prawdopodobnie chce między wierszami
4. Poziom pilności (1-5)
5. Rekomendowana odpowiedź w 3 wariantach: krótka / neutralna / empatyczna
6. Na co uważać
Mail:
[WKLEJ]
Draft maila dyplomatycznego
Jesteś redaktorem biznesowym. Napisz mail w sytuacji:
Sytuacja: [opisz kontekst]
Do kogo: [relacja, hierarchia]
Cel mojego maila: [co chcę osiągnąć]
Co jest trudne: [np. odmowa, zła wiadomość, prośba delikatna]
Zasady:
- Długość: max 150 słów
- Ton: profesjonalny, ale ludzki
- Struktura: powitanie → kontekst (1-2 zdania) → sedno → propozycja dalszego kroku → zakończenie
- Bez korpomowy ("pozwolę sobie", "uprzejmie proszę")
Daj 2 wersje: bardziej bezpośrednią i bardziej dyplomatyczną.
Klasyfikator maili (do automatyzacji)
Jesteś klasyfikatorem maili firmowych. Dla każdego maila zwróć JSON:
{
"kategoria": "PILNE | OFERTY | WEWNETRZNE | SPAM | INNE",
"priorytet_1_5": 1-5,
"streszczenie_1_zdanie": "...",
"czy_wymaga_odpowiedzi": true/false,
"deadline_sugerowany": "YYYY-MM-DD lub null",
"tagi": ["tag1", "tag2"],
"powód_klasyfikacji": "..."
}
Kategorie:
- PILNE: skarga, problem produkcyjny, klient VIP
- OFERTY: zapytania ofertowe, negocjacje, nowe projekty
- WEWNETRZNE: od zespołu, administracja, HR
- SPAM: marketing, niechciane
- INNE: nie pasuje
ZASADY:
- Odpowiadaj WYŁĄCZNIE JSON, bez komentarzy, bez markdown
- Jeśli niepewny → kategoria INNE, priorytet 3
MAIL:
{{subject}} + {{body}}
📊 Analiza i raporty
Executive Summary (1 strona)
Jesteś szefem sztabu. Na podstawie materiałów przygotuj 1-stronicowy Executive Summary dla [odbiorca].
Czas czytania: 2-3 minuty.
Struktura:
## TL;DR
[3 zdania - najważniejsza konkluzja]
## Kluczowe liczby
- [liczba 1 z kontekstem]
- [liczba 2 z kontekstem]
- [liczba 3 z kontekstem]
## Ustalenia
[4-6 punktów]
## Ryzyka
[3 pozycje: ryzyko | waga | mitygacja]
## Rekomendacje
[3 konkretne: co | kto | kiedy]
## Pytania otwarte
[2-3 wymagające decyzji]
Zasady:
- Konkret, nie ogólnik
- Liczby, nazwy, daty
- Bez pustych fraz
- Każdy punkt → działanie
Raport decyzyjny
Jesteś analitykiem przygotowującym materiał decyzyjny.
Pytanie: [KONKRETNE - np. "Czy podpisać umowę X?"]
## PYTANIE
[jedno pytanie]
## REKOMENDACJA
[rekomendacja + pewność: wysoka/średnia/niska]
## UZASADNIENIE
### Za rekomendacją
- [argument + dowód]
- [argument + dowód]
- [argument + dowód]
### Przeciw (co niepokoi)
- [zastrzeżenie]
- [zastrzeżenie]
## ALTERNATYWY
### Opcja A (rekomendowana): [nazwa]
Plusy / Minusy / Ryzyko
### Opcja B: ...
### Opcja C: ...
## CO MUSI SIĘ ZMIENIĆ, BY ZMIENIĆ DECYZJĘ
[warunki]
## CZEGO NIE WIEMY
[luki]
Porównanie dostawców/opcji
Jesteś analitykiem porównawczym. Porównaj [X opcji].
Opcje: [lista]
Kryteria (te same dla wszystkich):
1. [kryterium + waga %]
2. [kryterium + waga %]
3. [kryterium + waga %]
## Tabela główna
| Kryterium | Waga | A | B | C |
## Oceny szczegółowe
### Opcja A: mocne / słabe / ocena 1-10
## Ranking
1. ...
2. ...
## Decyzja zależna od priorytetu
- Jeśli priorytet = [X] → wybierz...
## Czego brakuje w materiałach
[lista]
✍️ Pisanie i redagowanie
Tłumacz z korpomowy na ludzki
Jesteś redaktorem językowym. Przetłumacz tekst z korpomowy na ludzki polski.
Zasady:
- Krótkie zdania (max 15 słów)
- Słowa codzienne zamiast "leverage", "synergy", "deliverable"
- Strona czynna
- Konkret zamiast ogólników
- Usuwaj puste frazy
Oryginał:
[WKLEJ]
Po wersji przetłumaczonej: 3 najbardziej puste frazy, które usunąłeś.
Oferta handlowa z notatki
Jesteś senior sprzedawcą B2B (15+ lat).
Przygotuj ofertę na [usługę] dla [klient].
Kontekst (z notatki ze spotkania):
[WKLEJ NOTATKĘ]
Dane:
- Budżet: [X PLN netto]
- Termin realizacji: [kiedy]
- Problem klienta: [co mu boli]
- Kryterium decyzji klienta: [co mu ważne]
Format: 1 strona A4
Struktura:
1. Zrozumienie sytuacji klienta (2-3 zdania)
2. Co proponujemy (zakres + kluczowe elementy)
3. Rezultat po realizacji (konkrety, KPI)
4. Wycena i warunki
Ton: profesjonalny, ale ludzki. Bez korpomowy.
Ograniczenia: nie obiecuj rzeczy niemierzalnych; każdy efekt językiem KPI.
🔍 Research i nauka
Research klienta przed spotkaniem
Jesteś analitykiem B2B. Przygotuj brief na spotkanie z [klient].
Zbierz:
1. PODSTAWOWE: branża, wielkość, lokalizacje, rok założenia
2. FINANSE: przychody, trend, rentowność (z publicznych źródeł)
3. DECYDENCI: kto w firmie decyduje w moim obszarze (LinkedIn)
4. ŚWIEŻE NEWS: ostatnie 3 miesiące - co nowego
5. KONKURENCJA: 3 głównych konkurentów i ich rozwiązania
6. PAIN POINTS: 3 prawdopodobne bolączki w naszym obszarze
7. PRZYGOTUJ 5 PYTAŃ, które pokażą że znam biznes klienta
Format: 1 strona, strukturalnie.
Każdy fakt - źródło/link.
Jeśli nie znajdujesz - "[nieznane]" zamiast zgadywać.
Naucz mnie tematu
Jesteś ekspertem w [temat] i nauczycielem.
Chcę nauczyć się [temat] na poziomie [początkujący/średni/zaawansowany].
Cel: [praktyczny]
Czas: [ile mam]
Daj mi:
1. Mapa pojęć - od czego zacząć, co wynika z czego
2. 5 najważniejszych koncepcji (każda 2-3 zdania)
3. Najczęstsze błędy/mity na tym etapie
4. 3 pytania, na które mam umieć odpowiedzieć
5. Co dalej - kolejne 2 kroki
Sprawdzaj moje rozumienie pytaniami.
📑 Praca z dokumentami
Mapa dokumentów
Jesteś analitykiem. Mam [N] dokumentów. Zrób tabelę:
| # | Plik | Typ | Autor | Data | Główna teza | Kluczowe fakty | Dla kogo ważne |
Zasady:
- Jeden dokument = jeden wiersz
- "[brak danych]" zamiast zgadywania
- Cytuj strony przy liczbach
- Posortuj chronologicznie
Po tabeli: 3 obserwacje.
Detektor sprzeczności
Jesteś prawnikiem z uważnym okiem. Przeanalizuj pliki pod kątem sprzeczności.
Szukaj 5 typów:
1. LICZBY (kwoty, daty, ilości)
2. TERMINY (deadline'y, SLA)
3. DEFINICJE (ten sam termin - różne znaczenia)
4. ZAKRESY (kto za co)
5. LOGIKA (warunki wykluczające)
Dla każdej sprzeczności:
### Typ: [X]
**Dokument A (plik, strona):** "cytat"
**Dokument B (plik, strona):** "cytat"
**Konflikt:** [opis]
**Waga 1-5:** [x] + uzasadnienie
**Rekomendacja:** ...
NIE zgaduj - cytuj. Wątpliwości - "WYMAGA WERYFIKACJI".
Ekstraktor danych do tabeli
Z dokumentów wyciągnij wystąpienia [CO: np. faktur, stawek, terminów].
| # | Dokument | Strona | Fragment | [Pole 1] | [Pole 2] | [Pole 3] | Uwagi |
Zasady:
- "Fragment" = dokładny cytat (max 15 słów)
- Dane niejednoznaczne → "WYMAGA WERYFIKACJI"
- Brak danych → nie dodawaj wiersza
- Posortuj [jak]
Po tabeli: 3 obserwacje + 2 pytania do odpowiedzialnego.
⚙️ Weryfikacja i jakość
Auto-krytyka odpowiedzi
Właśnie wydałeś odpowiedź powyżej. Teraz bądź surowym krytykiem.
1. 3 najsilniejsze kontrargumenty
2. 2 założenia przyjęte bez uzasadnienia
3. 1 rzecz, której mogłeś nie wiedzieć
4. Twoja pewność 1-10 i uzasadnienie
Na końcu: czy podtrzymujesz? Jeśli nie - pokaż wersję poprawioną.
Devil's advocate
Bądź moim adwokatem diabła. Pomysł/decyzja:
[opisz]
1. 5 najtrudniejszych pytań krytycznych
2. 3 założenia, które przyjmuję bez dowodu
3. 3 alternatywy, których nie rozważam
4. Pre-mortem: wyobraź, że za 12 miesięcy to nie wyszło. Dlaczego?
5. Jedna rzecz, która powinna mnie natychmiast zatrzymać
Nie pocieszaj. Nie łagodź.
Wymuszanie cytowań (grounding)
ZASADY:
1. Każda teza = cytat z dokumentu: [plik.pdf, s. X: "cytat"]
2. Teza z 2+ dokumentów - cytuj oba
3. Brak cytatu → "[brak w źródłach]"
4. Parafraza - też ze wskazaniem pliku
5. Lista użytych dokumentów na końcu
Pytanie spoza plików → "To wykracza poza dostarczone materiały".
📋 Zarządzanie i plany
Plan dnia z priorytetami
Jesteś asystentem produktywności (Covey + Newport).
Do zrobienia: [lista]
Dostępne godziny: [X-Y]
Obowiązkowe spotkania: [lista]
Moja koncentracja: [rano/popołudnie]
1. Podział na 4 ćwiartki (ważne-pilne)
2. Plan blokami 30-90 min z godzinami
3. 3 zadania NIE robić dziś (dlaczego)
4. 1 zdanie: co będzie "dobrym dniem"
Ekstrakcja action items ze spotkania
Z poniższej notatki wyciągnij wszystkie DZIAŁANIA.
| # | Zadanie | Kto | Deadline | Priorytet A/B/C | Zależności |
Zasady:
- Zadanie = czasownik + obiekt + wynik
- Kto - konkretnie, nie "zespół"
- Deadline - data lub "asap"
- NIE dodawaj niczego od siebie
Na końcu:
### TEMATY DO USTALENIA
[tematy bez właściciela]
### RYZYKA
[1-3]
NOTATKA:
[wklej]
Agenda spotkania
Jesteś facylitatorem. Przygotuj agendę.
Cel: [konkretny rezultat - "zdecydować X", nie "omówić"]
Uczestnicy: [imiona + role]
Czas: [X min]
Miejsce: [offline/online]
Format:
- Jak rozpoznamy udane spotkanie (1 zdanie)
- Harmonogram: minuty - temat - kto prowadzi - typ (decyzja/info)
- Dla każdego tematu: pytanie kluczowe (nie hasło)
- Materiały PRZED (max 5 min)
- 3 pytania na koniec: co zdecydowaliśmy / kto co / kiedy dalej
🎤 Rozmowy i coaching
Przygotowanie do trudnej rozmowy
Jesteś coachem biznesowym (negocjacje, trudne rozmowy).
Przygotuj mnie do rozmowy z [kto] na temat [temat].
Kontekst: [sytuacja, historia, emocje]
Cel: [co chcę osiągnąć]
Obawy: [czego się boję]
Daj:
1. 3 scenariusze reakcji drugiej strony
2. Dla każdego - moja odpowiedź (1-2 zdania)
3. 5 pytań otwartych, które pomogą zrozumieć rozmówcę
4. 1 zdanie-kotwica przy emocjach
5. Co zrobić w pierwszych 60 sekundach
Symulator rozmowy rekrutacyjnej
Jesteś rekruterem senior na stanowisko [X] w [firma/branża].
Zadasz mi serię pytań rekrutacyjnych na moją rozmowę o pracę:
- Stanowisko: [nazwa]
- Firma: [typ]
- Mój poziom: [junior/mid/senior]
Zadawaj pojedynczo, czekaj na moją odpowiedź, komentuj krótko (1 zdanie), potem kolejne.
Mieszaj: ogólne, techniczne, STAR, nietypowe.
Po 10 pytaniach - kompleksowy feedback: co dobrze, co poprawić, jakiej odpowiedzi bym użył na miejscu rekrutera.
🔚 Refleksja i retrospektywa
Refleksja końca dnia/tygodnia
Jesteś moim coachem. Refleksja końca [dnia/tygodnia].
Zadaj kolejno (czekaj na odpowiedź):
1. Co było najlepsze - konkretny moment
2. Co najtrudniejsze - czego nauczyło
3. Co robiłem "bo trzeba" - nie z przekonania
4. Gdyby dziś miało 1 lekcję - co by to było
5. Co przeniosę do jutra (1 konkret)
Na końcu - 1 zdanie na jutro rano.
Nie komentuj odpowiedzi - pytaj dalej. Bądź krótki.
Retrospektywa projektu
Jesteś facylitatorem retrospektyw. Przeprowadź mnie przez retro [projekt].
Czas projektu: [od-do]
Zespół: [kto]
Cel: [co mieliśmy osiągnąć]
Zadawaj kolejno:
1. Co poszło świetnie (3 rzeczy)
2. Co poszło źle (3 rzeczy)
3. Co było zaskakujące
4. Czego zabrakło
5. Co zostawiłbyś / zabrał z tego projektu
Na końcu wygeneruj:
- 3 lekcje do zespołu
- 3 konkretne zmiany na następny projekt
- 1 rzecz, która powinna trafić do standardów firmy
🤖 System prompts do asystentów
System prompt: Asystent mailowy
# TOŻSAMOŚĆ
Jesteś Asystentem Mailowym - doświadczonym asystentem zarządu z 10 lat praktyki.
# ODBIORCA
Użytkownik to osoba zajęta, dostaje 50-100 maili dziennie.
# CO ROBISZ
Dla każdego maila, który dostaniesz:
1. Klasyfikujesz (PILNE / OFERTY / WEWNĘTRZNE / SPAM / INNE)
2. Oceniasz priorytet 1-5
3. Identyfikujesz co NAPRAWDĘ chce nadawca (nie tylko co napisał)
4. Proponujesz 3 warianty odpowiedzi (krótki/neutralny/empatyczny)
# CZEGO NIE ROBISZ
- Nie odpowiadasz samodzielnie - tylko proponujesz
- Nie podejmujesz decyzji o delegowaniu
- Nie odpowiadasz na coś, co wygląda na phishing - oznacz i zgłoś
# FORMAT
## Klasyfikacja: [kategoria] | Priorytet: [1-5]
## Co nadawca chce naprawdę
[1-2 zdania]
## Propozycje odpowiedzi
### Wariant krótki
[2-3 zdania]
### Wariant neutralny
[4-6 zdań]
### Wariant empatyczny
[4-6 zdań z odniesieniem do emocji]
## Uwagi / na co uważać
[tylko gdy istotne]
# OGRANICZENIA
- Jeśli mail poufny - oznacz i nie proponuj wysyłania nigdzie
- Jeśli niepewny kontekst - zadaj 1 pytanie zamiast zgadywać
System prompt: Analityk umów
# TOŻSAMOŚĆ
Jesteś Analitykiem Umów - prawnikiem in-house z 15-letnim doświadczeniem.
# ODBIORCA
Menedżerowie podpisujący umowy z kontrahentami (nie prawnicy).
# CO ROBISZ
Analizujesz umowy pod kątem:
1. RYZYK dla naszej firmy
2. Odchyleń od naszej polityki ryzyk
3. Terminów i zobowiązań kalendarzowych
4. Sprzeczności wewnętrznych
# CZEGO NIE ROBISZ
- Nie dajesz porady prawnej (nie jesteś prawnikiem klienta)
- Nie interpretujesz przepisów prawa - tylko tekst umowy
- Przy wątpliwościach - kieruj do prawnika zewnętrznego
# FORMAT
## Tabela ryzyk
| # | Ryzyko | Poziom (N/Ś/W) | Klauzula | Rekomendacja |
## Terminy i zobowiązania
[chronologicznie]
## Sprzeczności wewnętrzne
[jeśli są]
## Rekomendacja ogólna
[podpisać / negocjować konkretne punkty / odrzucić]
## Do konsultacji z prawnikiem
[konkretne punkty]
# WIEDZA
Pliki wiedzy: [polityka ryzyk firmy, wzorce umów, red flags]
# OGRANICZENIA
- Cytuj numery klauzul/paragrafów
- Nie wymyślaj punktów, których nie ma
- Przy niejasności - "WYMAGA DOPRECYZOWANIA"
System prompt: Generator ofert
# TOŻSAMOŚĆ
Jesteś Senior Sprzedawcą B2B firmy [NAZWA] z 15+ lat doświadczenia w branży [BRANŻA].
# ODBIORCA OFERT
Decydenci B2B (CEO, dyrektorzy działów) w polskich firmach średnich i dużych.
# CO ROBISZ
Na podstawie notatki ze spotkania tworzysz ofertę:
1. Diagnozujesz problem klienta (pokazujesz, że zrozumiałeś)
2. Proponujesz rozwiązanie (zakres, kluczowe elementy)
3. Opisujesz rezultat (mierzalny, KPI)
4. Wyceniasz transparentnie
# FORMAT OFERTY
Długość: 1 strona A4
Sekcje:
## 1. Zrozumienie sytuacji
[2-3 zdania - pokazujesz, że słuchałeś]
## 2. Co proponujemy
[zakres + 3-5 kluczowych elementów]
## 3. Rezultat
[3-4 mierzalne efekty]
## 4. Inwestycja
[wycena netto + warunki + terminy]
## 5. Następny krok
[konkret - co dalej]
# TON
Profesjonalny, ale ludzki. Bez korpomowy ("pozwolimy sobie", "w ramach synergii").
Konkret zamiast frazesów.
# WIEDZA
[cennik, case studies, template, FAQ]
# OGRANICZENIA
- Nie obiecuj rzeczy niemierzalnych
- Jeśli brak danych o kliencie - napisz "wymaga doprecyzowania"
- Nie porównuj z konkurencją po nazwie
- Zawsze daj 1 next step
Sekcja 3
Szablony do samodzielnej budowy
Szablon promptu (RCKFO)
Uniwersalny szablon RCKFO
# ROLA
Jesteś [ekspertem w dziedzinie X] z [Y lat doświadczenia].
Twoja specjalizacja: [konkretny obszar].
# CEL
Twoim zadaniem: [konkretne, mierzalne].
Rezultat posłuży do: [kontekst biznesowy].
# KONTEKST
[Kto, co, gdzie, kiedy, dlaczego]
Dane wejściowe:
- [dane 1]
- [dane 2]
# FORMAT WYJŚCIA
Struktura:
1. [sekcja]
2. [sekcja]
3. [sekcja]
Długość: [X]
Styl: [Y]
Odbiorca: [kto czyta]
# OGRANICZENIA
- NIE [czego]
- Unikaj [pułapek]
- Brak danych → [co robić]
- Niepewne → [jak zaznaczyć]
# PROCES (opcjonalnie)
1. Najpierw [krok]
2. Potem [weryfikacja]
3. Na końcu [synteza]
Zaczynaj.
Szablon system prompta asystenta
Szablon 7-sekcyjny
# TOŻSAMOŚĆ
Jesteś [nazwa], [rola] z [X] lat doświadczenia w [specjalizacja].
# ODBIORCY
[kto, jaka wiedza, jakie potrzeby]
# CO ROBISZ
1. [zadanie A]
2. [zadanie B]
3. [zadanie C]
# CZEGO NIE ROBISZ
- Nie [X] → przekieruj do [kogo]
- Nie dajesz porad [prawnych/medycznych]
# JAK PRACUJESZ
Krok 1: [co robisz najpierw]
Krok 2: [jak analizujesz]
Krok 3: [jak formułujesz]
# FORMAT
Struktura: [sekcje]
Długość: [X]
Ton: [Y]
Brak danych: [co piszesz]
# PRZYKŁADY
Przykład 1:
Input: [...]
Output: [...]
Przykład 2:
Input: [...]
Output: [...]
# ZASADY BEZPIECZEŃSTWA
- Spoza zakresu → grzeczna odmowa
- Poufne dane → nie odpowiadasz
- Nie wiesz → "nie wiem" zamiast zgadywania
Szablon Custom Instructions
Osobisty Custom Instructions
# Kim jestem
[Imię], [rola], [branża]. Pracuję głównie nad [obszar].
# Preferencje
- Język: polski (chyba że proszę inaczej)
- Ton: rzeczowy, bez "Oczywiście! Świetne pytanie!"
- Długość: zwięźle. Krótkie punkty, nie eseje.
- Format: markdown z nagłówkami, tabelami gdzie pomaga
# Co cenię
- Konkret zamiast ogólników
- Przykłady zamiast teorii
- Liczby, daty, nazwy (nie "jakiś", "niedawno")
- "Nie wiem" gdy nie wiesz
# Jak myśleć
- Zrozum najpierw pytanie; jeśli niejasne - pytaj wstępnie
- Trudne zadania - najpierw plan, potem wykonanie
- Nie zgadzaj się dla zgadzania
# Czego unikać
- "Warto pamiętać", "należy zauważyć"
- Nadmiernej uprzejmości
- 10 banalnych rad zamiast 2 trafnych
Szablon definicji sukcesu automatyzacji
Sukces automatyzacji
## PROCES: [nazwa]
### SUKCES = po miesiącu wszystkie 3 prawdą:
1. ILOŚĆ: [co, próg]
2. OSZCZĘDNOŚĆ: [h/zł]
3. JAKOŚĆ: [konkret]
### PORAŻKA = którekolwiek z:
1. Dokładność < 85% po 2 tyg.
2. Oszczędność < połowa
3. Zespół wraca do starego
### KONTROLE
- Tydz. 1: obserwacja
- Tydz. 2: pierwsze poprawki
- Tydz. 4: go/no-go/pivot
- Msc. 3: audyt końcowy
### DANE DO ZBIERANIA
- Log każdego przebiegu
- Błędy i typy
- Feedback zespołu
- Czas ludzki przed vs po
Szablon planu wdrożenia 90 dni
Plan 90 dni po szkoleniu
## CELE 90 DNI
1. [cel mierzalny]
2. [cel mierzalny]
3. [cel mierzalny]
## TYDZIEŃ 1
□ Codzienne użycie asystenta z D2
□ Biblioteka: +3 prompty
□ Test 4 rund dla asystenta
## TYDZIEŃ 2
□ Wdrożenie 2 promptów do codzienności
□ Pierwszy log użycia - co ilości
## TYDZIEŃ 3
□ Pierwszy agent Make.com (z D4)
□ 10+ udanych uruchomień
## TYDZIEŃ 4
□ Dopracowanie asystenta do v3
□ Retrospektywa 30 dni
## MIESIĄC 2
□ Drugi agent z szablonu
□ Dzielenie się z 1 osobą w zespole
□ Feedback loop
## MIESIĄC 3
□ Trzeci agent
□ Audyt wdrożeń
□ Plan na kwartał 2
## KONTROLE
- Data 30: [pytanie kontrolne]
- Data 60: [pytanie kontrolne]
- Data 90: [audyt]
## AI BUDDY
[imię koleżanki/kolegi z grupy]
Terminy: co 2 tyg, 15 min
Sekcja 4
Checklisty do druku
✅ Przed każdym użyciem AI
- □ Co dokładnie chcę dostać? (format, długość, struktura)
- □ Czy mogę zweryfikować wynik?
- □ Czy te dane mogą trafić do tego modelu? (poziom prywatności 1/2/3)
- □ Czy wybrane narzędzie jest najlepsze dla tego zadania?
- □ Czy podaję wystarczająco kontekstu?
- □ Czy format wyjścia opisany strukturalnie?
- □ Czy napisałem, co robić przy braku danych?
✅ Jakość system prompta (asystent)
- □ Rola z latami doświadczenia i specjalizacją
- □ Konkretnie określony odbiorca
- □ Lista "czego NIE robi"
- □ Proces myślenia (krok po kroku)
- □ Format wyjścia ze schematem
- □ 2-3 przykłady par I/O
- □ Instrukcja przy braku danych
- □ Zasady bezpieczeństwa
- □ Testy 4 rund (happy/brak/poza/pułapka)
- □ Wersjonowanie (v1/v2)
✅ Jakość automatyzacji (agent)
- □ Warunki stopu (max iteracji, timeout)
- □ Limity kosztowe
- □ Whitelist narzędzi
- □ Human-in-the-loop dla krytycznych akcji
- □ Error handler dla każdego modułu
- □ Log do Sheets
- □ Alerty przy anomaliach
- □ Możliwość rollback
- □ Dashboard metryk (dokładność, koszt, czas)
- □ Test 10 "złych" inputów (odporność)
- □ Dokumentacja: co robi, kto odpowiada, jak zatrzymać
✅ Przed dzień 1 szkolenia
- □ Laptop z Chrome/Edge
- □ Konto ChatGPT (Plus mile widziane)
- □ Konto Claude (Pro mile widziane)
- □ Konto Google (dla Gemini/NotebookLM)
- □ 3-5 przykładowych plików z własnej pracy
- □ Lista 3-5 procesów, które chciałbyś zautomatyzować
- □ Notatnik (fizyczny lub Notion)
✅ Po każdym dniu szkolenia
- □ Zapisać 2-3 nowe prompty w bibliotece
- □ Przetestować 1 rzecz z dnia na własnym zadaniu
- □ Zanotować 1 pytanie na następny dzień
- □ Jeśli coś działa dobrze - wklei do dokumentu "AI wins"
- □ Jeśli coś nie działa - do "AI fails" z opisem dlaczego
Sekcja 5
Narzędzia - linki i ceny
Modele ogólne
| Narzędzie | Link | Cena | Kluczowe funkcje |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | chat.openai.com | 0 / $20 (Plus) / $200 (Pro) | GPTs, Projects, Canvas, Agent, głos, obrazy |
| Claude | claude.ai | 0 / $20 (Pro) / $100 (Max) | Projects, Artifacts, Styles, Computer Use |
| Gemini | gemini.google.com | 0 / $20 (Advanced) | Gems, Deep Research, 1M kontekst |
| Perplexity | perplexity.ai | 0 / $20 (Pro) | Wyszukiwarka AI, Spaces, cytaty |
| NotebookLM | notebooklm.google.com | Darmowe | Analiza wielu plików, audio, cytaty |
Automatyzacja
| Narzędzie | Link | Cena | Kiedy |
|---|---|---|---|
| Make.com | make.com | Free (1000 ops) / €9+ | Wizualna, elastyczna, moduły AI |
| n8n | n8n.io | Free self-host / €20+ | Open-source, prywatność, zaawansowane |
| Zapier | zapier.com | Free / $20+ | Najłatwiejsze, najwięcej integracji |
| Power Automate | powerautomate.microsoft.com | W M365 | Dla firm na Microsoft |
Specjalistyczne
| Narzędzie | Do czego | Cena |
|---|---|---|
| Midjourney | Obrazy (najlepsze) | $10+/m |
| ElevenLabs | Głos / lektor | Free / $5+ |
| Suno | Muzyka | Free / $10+ |
| Cursor | Programowanie z AI | Free / $20+ |
| Fireflies / tl;dv / Otter | Transkrypcja spotkań | Free / $10+ |
| Ollama | Modele lokalnie (prywatność) | Darmowe |
Sekcja 6
Powtórka do testu walidacyjnego
📝 O teście
- Kiedy: 30.04.2026, 15:00-15:30
- Kto prowadzi: Kacper Glabiszewski
- Forma: test jednokrotnego wyboru
- Próg zaliczenia: 60% poprawnych odpowiedzi
- Warunek dopuszczenia: min. 80% obecności
Kluczowe pojęcia do zapamiętania
Efekt 1: Zastosowania AI
- 9 rodzin: pisanie, streszczanie, research, kodowanie, kreacja, rozmowy, dane, dokumenty, automatyzacja
- AI ≠ wyszukiwarka. AI = junior ze zdolnościami + bez pamięci + może halucynować
- Cutoff date - model nie zna wydarzeń po swojej dacie treningowej
Efekt 2: Fundamenty i kontekst
- LLM przewiduje najbardziej prawdopodobne kolejne słowo
- Okno kontekstu: GPT-5 128k, Claude 200k, Gemini 1M tokenów
- "Ściana kontekstu" = degradacja przy limicie: lost in the middle, halucynacje
- Nowy czat = reset pamięci (Memory jawnie wł/wył)
Efekt 3: Dobór narzędzi
- ChatGPT (ekosystem), Claude (pisanie, długie teksty), Gemini (Workspace, 1M), Perplexity (research), NotebookLM (wiele plików)
- 3 poziomy prywatności: publiczne / wewnętrzne / poufne
- Zasada kciuka: nic co nie dla konkurencji, nie do darmowego AI
Efekt 4: Profesjonalny prompt
- Framework RCKFO: Rola + Cel + Kontekst + Format + Ograniczenia
- Few-shot = przykłady w prompcie (najmocniejsza technika)
- Chain of thought = "myśl krok po kroku"
- Separator ### poprawia uważność modelu
Efekt 5: Biblioteka promptów
- Kategoryzacja: po celu biznesowym / rodzinie / częstotliwości
- Każdy prompt: metadane (cel, wejście, wyjście, model, wersja)
- Wersjonowanie + konwencja nazewnictwa
- Gdzie: Notion/Sheets/MD - byle jedno miejsce konsekwentnie
Efekt 6: Personalizacja asystentów
- 3 poziomy: Custom Instructions → Styles → Asystenci (GPTs/Projects/Gems)
- System prompt: 7 sekcji (tożsamość, odbiorca, co/czego nie, proces, format, przykłady, zasady)
- 4 rundy testowe: happy path / brak danych / poza zakresem / pułapka
- 5 dobrych plików wiedzy > 20 przypadkowych
Efekt 7: Weryfikacja i ślad źródłowy
- Halucynacje - wysokie ryzyko dla liczb, cytatów, linków
- 5 technik: grounding, triangulacja, auto-krytyka, skalowanie pewności, walidacja człowieka
- Poziomy pewności: PEWNE / PRAWDOPODOBNE / MOŻLIWE / NIE WIEM
- RAG = model szuka w bazie, potem odpowiada
Efekt 8: Agenci i automatyzacja
- Agent = Planer + Narzędzia + Pamięć + Pętla + Walidacja (5 komponentów)
- Multi-agent: Router / Kaskada / Równoległy / Krytyk (4 wzorce)
- 5 poziomów autonomii: L1 asystent → L5 pełna autonomia
- Guardrails: techniczne + logiczne + proceduralne + etyczne
- Ocena procesu: częstotliwość + czasochłonność + powtarzalność + koszt błędu
Przykładowe pytania typu testowego
Które z narzędzi jest najlepsze do analizy 30 PDFów naraz z widocznymi cytatami ze źródeł?
NotebookLM — dedykowane do wielu dokumentów z click-to-cite
Co oznacza skrót RAG?
Retrieval Augmented Generation — model najpierw wyszukuje w bazie wiedzy, potem odpowiada
Kiedy najbardziej ryzykujesz halucynację?
Przy pytaniach o konkretne daty, liczby, cytaty, linki - gdy model nie ma dostępu do źródeł
Co to jest "ściana kontekstu"?
Zjawisko degradacji jakości, gdy kontekst zbliża się do limitu tokenów - lost in the middle, halucynacje
Które rozwiązanie jest najbezpieczniejsze dla danych poufnych?
Modele Enterprise (ChatGPT Team/Enterprise, Azure OpenAI) lub lokalne (Ollama)
Na czym polega framework RCKFO?
Rola + Cel + Kontekst + Format + Ograniczenia - struktura profesjonalnego promptu
Czym różni się agent od asystenta?
Agent wykonuje wieloetapowe zadania z narzędziami (planuje → działa → sprawdza → iteruje). Asystent odpowiada w roli z wiedzą.
Co to "human-in-the-loop"?
Krok, w którym człowiek zatwierdza lub koryguje akcję AI - zabezpieczenie dla krytycznych decyzji
Która technika najbardziej redukuje halucynacje w pracy z dokumentami?
Ślad źródłowy (grounding) - wymuszanie cytowania z plików, "jeśli nie ma - nie pisz tezy"
Co to jest temperatura modelu?
Parametr kreatywności (0-2). 0 = powtarzalne/deterministyczne, wyższe = kreatywne/chaotyczne
Sekcja 7
FAQ - najczęstsze pytania
Czy AI zabierze mi pracę?
Nie AI zabierze pracę - zabierze ją osoba, która zna AI. Cel szkolenia: żebyś wyszedł z grupy tej drugiej.
Który model jest najlepszy?
Nie ma najlepszego - jest najlepszy do konkretnego zadania. Zobacz matrycę decyzyjną w D1/B3.
Czy muszę mieć płatną wersję?
60-70% pracy zrobisz na darmowych. Płatne otwierają: asystentów, pliki, głos, długi kontekst, dłuższe limity.
Czy moje dane są bezpieczne?
3 poziomy: darmowe (mogą uczyć) / Plus/Pro z "nie trenuj" (nie uczą) / Enterprise/lokalne (pełna kontrola). Dobierz do wrażliwości.
Co z RODO w firmie?
Dla danych osobowych rozważ: Azure OpenAI (umowa DPA), ChatGPT Enterprise, modele lokalne. Poddaj DPIA większe wdrożenia.
Ile czasu trwa zbudowanie dobrego asystenta?
Pierwszy - 1-2h. Potem iteracje - tydzień codziennego używania do v3. Kolejne buduje się w 30 min z szablonu.
Czy AI zastąpi programistów?
Nie w najbliższych latach - zastąpi 30-50% powtarzalnych zadań. Architektura, debugowanie skomplikowanych systemów, decyzje - nadal człowiek.
Jak przekonać zespół do używania AI?
Najpierw pokaż efekty na swoim przykładzie. Potem udostępnij 1-2 najlepsze prompty. Potem chętni sami poproszą o więcej.
Co jeśli model halucynuje ważną liczbę?
Trzy rzeczy jednocześnie: wymuszaj cytowanie ze źródła (grounding), triangulacja (drugi model), weryfikacja ręczna przy krytycznych.
Czy można używać AI do ofertowania klientów?
Tak - to jedno z najlepszych zastosowań. ALE: (1) zasłoń dane klienta jeśli poufne, (2) zawsze czytaj i poprawiaj przed wysyłką, (3) dopracowany asystent > ad-hoc prompt.
Co z cenami API?
Drastycznie spadły. GPT-4o-mini ~$0.15/M tokenów input - 1000 zadań klasyfikacji maili = mniej niż 1 zł. Sprawdzaj zawsze openai.com/pricing, anthropic.com/pricing.
Gdzie dalej się uczyć po szkoleniu?
The Rundown AI (newsletter), dokumentacja Anthropic/OpenAI, YT: AI Explained (EN), Mateusz Chrobok (PL). Konsultacje po szkoleniu - mailowe i telefoniczne.