Karpathy wskazuje na nowy paradygmat — Claude nie jako osobny chat, tylko natywnie wpleciony w cały workflow organizacji. Pokazujemy co dokładnie kryje się pod 'under the hood engineering work': integracje z toolami, compute environments, memory persistence, MCP.
Demo agenta działa w 30 minut, ale deployment do produkcji to zupełnie inna liga. Lekcja rozłoży na czynniki pierwsze najczęstsze problemy: rate limiting, error handling, state management, monitoring, koszty — rzeczy, których nie widać w tutorialach, a które zjadają 80% czasu zespołu.
Konkretny case study firmy, która przy 5 osobach osiąga $2M ARR dzięki AI w operacjach. Rozbieramy stack narzędzi, podział ról, co AI robi, czego nie robi, oraz matematykę jednostkową (CAC, LTV, burn). Pokazujemy, gdzie automation działa, gdzie potrzeba ludzi, i jak skalować bez rozrostu teamu.
Większość zespołów produktowych traktuje evals jako sprawę inżynierów. To błąd kosztujący miesiące iteracji. Pokażemy jak PM buduje system evals który odpowiada na pytanie 'czy ten prompt jest lepszy' w 5 minut zamiast tygodnia A/B testów — i dlaczego to odblokowuje velocity na poziomie całej roadmapy.
Społeczność zbudowała repozytorium konfiguracji Claude Code — od custom instructions po integracje z IDE. To moment, żeby pokazać jak dostosować coding agenta pod konkretny stack i workflow zamiast używać waniliowej wersji. Widzowie wynoszą gotowe snippety i rozumienie, które knobs warto kręcić, a które to placebo.
Autor pokazuje stack narzędzi AI (Mem0, embeddingi, automatyczne tagowanie), który buduje personal knowledge base bez ręcznego kuratorowania. Lekcja rozbija konkretny setup: co ląduje w bazie automatycznie, jak działa retrieval, kiedy to ma sens a kiedy prowadzi do śmietnika. Dla PM-ów, designerów i ludzi product którzy tonią w notatkach i chcą wiedzieć czy AI naprawdę pomoże.
Większość tutoriali multi-agent kończy się na demo. Ten paper pokazuje co faktycznie działa w produkcji — jakie wzorce orkiestracji agentów są stabilne, skalowalne i maintainable, a które to piękna teoria która się sypie pod obciążeniem. Nauczysz się wybierać pattern dla swojego use case'u i unikać pułapek, w które wpadają zespoły próbujące przepisać monolity na roje agentów.
Różnica między demo AI a systemem produkcyjnym to przepaść którą widać dopiero w nocy, gdy model zaczyna halucynować w critical path. Lekcja pokazuje konkretne wzorce reliability engineering dla AI: jak monitorować hallucinations w runtime, jak budować fallbacki, kiedy kill switche ratują biznes, oraz jak ustawić alerty żeby spać spokojnie.
Browser agents obiecują automatyzację zadań webowych — od wypełniania formularzy po złożone workflow CRM. Seed pokazuje wczesne adopcje w business ops. Analizujemy 3 realne case studies: co działa out-of-the-box, gdzie agenty się gubią, i jak ocenić ROI przed wdrożeniem. Praktyczny framework decyzyjny dla PM-ów i ops managerów.
Ruch z wyszukiwarek dzieli się już dziś między Google a AI search engines (Perplexity, ChatGPT Search). Ten klaster pokazuje konkretny framework optymalizacji contentu pod oba kanały — jakie zmiany w strukturze treści, metadanych i link buildingu działają na AI crawlery vs tradycyjne algorytmy. Widz dostaje playbook decyzji: kiedy priorytetyzować cytowania w Perplexity, kiedy classic SEO, jak audytować swój content pod dual-channel strategy.
Konkretny case study jak zbudować RAG na realnych danych firmowych — od naiwnego embedowania całych docs przez chunking strategies po produkcyjny system retrieval. Pokazujemy rzeczywiste problemy (stale docs vs. embeddingi, chunking trade-offs, ranking quality) i jak je rozwiązano iteracyjnie na żywym projekcie.
Konkretny case study agencji, która robi delivery dla klientów z Claude Code. Dowiesz się jak strukturować projekty, zarządzać oczekiwaniami klienta wobec AI coding assistants, i jakie pułapki omijać w produkcji. To pierwszy publiczny playbook operacyjny dla sprzedaży usług opartych na coding agents.