Ten artykuł stanowi zbiór notatek z materiału wideo, w którym autor dzieli się swoimi sprawdzonymi metodami pracy z AI. Wszystkie przedstawione przemyślenia, obserwacje i przykłady pochodzą bezpośrednio od twórcy materiału źródłowego.

TL;DR

MCP directories (Smithery, Glamour) – regularne monitorowanie nowych serwerów MCP, które dają AI pełną kontrolę nad systemami
GitHub trending repositories – przeglądanie trendów kilka razy w tygodniu z różnymi zakresami czasowymi
Rule directories (Not so Bright Ideas) – wykorzystywanie reguł stworzonych przez doświadczonych programistów
Nauka od prawdziwych ekspertów – śledzenie inżynierów z PhD zamiast twórców vibe coding
Boilerplates (Boilerplate List) – rozpoczynanie od gotowych konfiguracji zamiast budowania od zera
Systematyczność – kluczem jest regularne korzystanie z zasobów, nie jednorazowe sprawdzanie
Praktyczne testowanie – każde nowe narzędzie wymaga hands-on eksperymentowania

Skuteczne programowanie z AI wymaga zmiany mentalności. Autor materiału podkreśla konieczność stania się „uczniem gry” – osobą zaangażowaną, która wie, gdzie szukać nowych rozwiązań. Nadchodzące dekady przyniosą fundamentalne zmiany w sposobie tworzenia wartości. Każdy może jednak na tym skorzystać, jeśli nauczy się odpowiednio wykorzystywać dostępne technologie.

MCP directories – dostęp do ekosystemu AI

Serwery MCP to rosnący ekosystem usług dających agentom AI pełną kontrolę nad systemami. Autor wyjaśnia, że nie chodzi już tylko o wygodę połączenia Google Drive z ChatGPT. Istotne jest natomiast dawanie inteligentnym agentom pełnego dostępu do ekosystemu oraz pełnej autonomii działania.

W materiale źródłowym polecane są dwa główne katalogi MCP:

Smithery – katalog z przejrzystą kategoryzacją narzędzi obejmującą popularne narzędzia, wyszukiwanie internetowe, zarządzanie pamięcią, automatyzację przeglądarki czy integracje z modelami językowymi.

Glamour – drugi katalog regularnie wykorzystywany przez autora materiału.

Przykłady narzędzi z praktyki:

Claude Taskmaster – MCP służący do utrzymania kontroli nad procesem vibe coding
Context 7 – rozwiązanie problemu ciągłego aktualizowania dokumentacji
Shrimp Task manager – nowe narzędzie rozważane jako alternatywa dla obecnych rozwiązań

Strategia korzystania obejmuje tygodniowe przeglądanie katalogów, czytanie opisów oraz sprawdzanie, czy narzędzia rozwiązują problemy z workflow. Kluczowe jest jednak testowanie w praktyce i weryfikacja rzeczywistej użyteczności.

GitHub trending repositories – innowacje z pierwszej linii

GitHub trending stanowi miejsce odkrywania najciekawszych projektów technologicznych. Autor sprawdza trendy kilka razy w tygodniu, zmieniając zakresy czasowe. Podkreśla przy tym brak barier – wystarczy konto GitHub.

Proces przeglądania obejmuje:

Sprawdzanie dziennych trendów dla najnowszych projektów
Przełączanie na miesięczny zakres dla projektów zyskujących popularność
Zapisywanie interesujących projektów do późniejszego przetestowania

Konkretne przykłady z materiału:

Anthropic’s Prompt Engineering Interactive Tutorial – kurs warty przejścia
AgentSEEK – alternatywa dla drogiej usługi Manus, działająca lokalnie bez zewnętrznych API
mem0 – narzędzie do zarządzania pamięcią między różnymi narzędziami AI

GitHub trending oferuje dodatkowo wartość inspiracyjną. Można obserwować działania innych, co może prowadzić do własnych pomysłów na projekty lub sposobów rozwiązania wyzwań.

Autor podkreśla: najlepszym sposobem nauki jest eksperymentowanie – wchodzenie w projekt, budowanie czegoś interesującego i sprawdzanie rezultatów.

Rule directories – profesjonalne programowanie bez doświadczenia

Wykorzystanie reguł Cursor pozwala na pisanie kodu na poziomie eksperta bez posiadania odpowiedniego doświadczenia. Autor wyjaśnia, że doskonałych inżynierów wyróżnia umiejętność projektowania rozwiązań złożonych problemów, rozkładania ich na mniejsze części, przestrzegania najlepszych praktyk oraz identyfikowania pierwotnych przyczyn błędów.

Polecane katalogi reguł:

Cursor Directory
Playbooks
Not so Bright Ideas – ulubiony katalog autora

Not so Bright Ideas wyróżnia się pokazywaniem liczby użytkowników każdej reguły. Dla osób nietechnicznych stanowi to najlepszy sposób oceny wartości danego zestawu. System umożliwia filtrowanie według liczby gwiazdek repository, konkretnych technologii czy popularności.

Przykład praktyczny: Przy tworzeniu nowego projektu z integracją Stripe można znaleźć konkretne reguły pokazujące implementację webhook handlers oraz synchronizację statusu subskrypcji z tabelą użytkowników w Supabase.

Autor przywołuje słynne powiedzenie: „Jeśli widzę dalej niż inni, to dlatego, że stoję na ramionach gigantów”. Reguły stanowią wersję tego przysłowia dla vibe coderów.

Podnoszenie kompetencji – nauka od prawdziwych ekspertów

Autor szczerze przyznaje: nie śledzi treści vibe coding online, ponieważ większość uważa za irytującą. Powód? Można prowadzić kogoś tylko do poziomu, na którym się samemu jest.

Dlaczego prawdziwi eksperci są lepsi: Aby stać się wyjątkowym, należy śledzić prawdziwych inżynierów – ludzi czytających prace naukowe, posiadających doktoraty oraz rozumiejących benchmarki wydajności różnych modeli. Takie osoby, zdaniem autora, wykonują prawdziwie wartościową pracę.

Przykład z praktyki: Gdy ekspert mówi o Gemini 2.5 Pro oraz o tym, jak przewyższa wszystkie inne narzędzia do kodowania, stanowi to sygnał do natychmiastowego testowania.

Kluczowe przesłanie: dążenie do wyjątkowości wymaga oddania nauce oraz uczenia się jak najbliżej źródła.

Boilerplates – efektywny start projektów

Największym błędem początkujących jest próba programowania wszystkiego od zera. Autor opisuje typową sytuację: ktoś ma pomysł na projekt Next.js, prosi LLM o jego zbudowanie, a następnie spędza godziny lub dni na walce z podstawowymi problemami.

Typowe wyzwania przy budowaniu od zera:

Autentykacja użytkowników
Systemy płatności
Lokalizacja aplikacji
Połączenia z bazą danych
Autoryzacja i uprawnienia
Zakupy w aplikacji
Systemy analityczne

Rezultat: Rezygnacja z projektu oraz przejście do kolejnego pomysłu przed właściwym uruchomieniem.

Boilerplates to gotowe konfiguracje – ktoś inny już poświęcił czas na stworzenie tych ustawień, więc można je po prostu pobrać i dostosować.

Boilerplate List – najlepsza strona według autora. Oferuje kategoryzację według typu (web app, SaaS, mobile), filtrowanie według ceny (darmowe vs płatne) oraz szczegółowe opisy zawartości.

Przykłady z praktyki:

Płatny boilerplate za około 700$: subscription billing, autoryzacja, szablony UI, konfiguracje baz danych, transakcyjne emaile
Darmowe opcje w sekcji open source
Mobile boilerplates dla projektów Expo

Kluczowy wniosek: Gdy celem jest najszybszy czas do działającego rozwiązania, boilerplates stanowią ogromną przewagę.

Wspólny cel wszystkich zasobów

Autor podsumowuje: wszystkie pięć zasobów ma jeden cel – przeprowadzenie od stanu początkującego do poziomu budowania rzeczy ekscytujących, budzących dumę oraz faktycznie działających – z jak najmniejszym bólem głowy.

Kluczowy punkt: Wykorzystywanie tych zasobów oznacza wykorzystanie wiedzy oraz talentu innych ludzi w celu ułatwienia, przyspieszenia oraz poprawy jakości własnej pracy. To właśnie odróżnia ekspertów od amatorów w erze programowania z AI.

✅ Cotygodniowa lista kontrolna dla vibe codera

MCP Directories (15 min)

☐ Sprawdź nowe narzędzia w Smithery ☐ Przejrzyj popularne kategorie ☐ Zidentyfikuj narzędzia rozwiązujące problemy ☐ Dodaj interesujące MCP do listy testów ☐ Sprawdź alternatywy dla drogich narzędzi (jak Manus)

GitHub Trending (20 min)

☐ Sprawdź dzienne trendy ☐ Przełącz na miesięczny zakres ☐ Zapisz minimum 2-3 projekty ☐ Szukaj inspiracji dla własnych projektów ☐ Zaplanuj testowanie wybranych narzędzi

Rule Directories (10 min)

☐ Sprawdź nowe reguły w Not so Bright Ideas ☐ Przefiltruj według używanych technologii ☐ Zapisz reguły z wysoką liczbą użytkowników ☐ Przetestuj konkretne przykłady (np. Stripe + Supabase)

Uczenie się od ekspertów (30 min)

☐ Obejrzyj materiały od prawdziwych inżynierów ☐ Sprawdź najnowsze benchmarki modeli ☐ Zidentyfikuj nowe narzędzia polecane przez ekspertów ☐ Zaplanuj testy nowych technologii (np. Gemini 2.5 Pro)

Boilerplates (według potrzeb)

☐ Sprawdź boilerplates przed nowym projektem ☐ Porównaj darmowe vs płatne opcje ☐ Oceń czy boilerplate zawiera potrzebne funkcje ☐ Rozważ mobile boilerplates dla projektów Expo

Kluczowy insight

Paradoks ekspertów vibe coding

Standardowo myślimy: Aby być dobry w vibe coding, powinniśmy śledzić innych vibe coderów oraz ich treści o programowaniu z AI.

W praktyce okazuje się, że: Najlepsi vibe coderzy nie śledzą vibe coding content, lecz prawdziwych inżynierów oraz badaczy z PhD, którzy analizują benchmarki modeli i czytają prace naukowe.

Dlaczego to jest istotne: Można prowadzić kogoś tylko do poziomu, na którym się samemu jest – dążenie do wyjątkowości wymaga uczenia się od ludzi wyjątkowych, nie od osób na tym samym poziomie.

Test na jutro: Następnym razem przy szukaniu materiałów o AI/programowaniu, zamiast kliknąć na kolejny tutorial o vibe coding, znajdź kanał prawdziwego inżyniera/badacza oraz posłuchaj jego analizy najnowszych modeli – sprawdź, jak różni się poziom merytoryczny.

Ten wpis stanowi część kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów oraz innych treści uznawanych za wartościowe. Oryginalne źródło znajdziesz tutaj: https://www.youtube.com/watch?v=h0x00VIHxGk

Tag: Github Trending

5 zasobów do programowania z AI, które odróżniają ekspertów od początkujących #EN215