Workshop flagship dla knowledge workerów. Budujemy razem cały Personal AI OS: notatki, daily brief, weekly review, knowledge base z RAG, automatic ingest. 30 dni roadmap od zera do dojrzałego setupu.
Najbardziej trending tool dla non-developerów — pokazuję live setup od instalacji do trzech działających skilli. Bez teorii, bez „skonfiguruj sobie", od razu na konkretnym PM workflow.
Personal AI trending. Pokazuję cały mój setup: Notion jako baza, Claude jako exec, MCP jako spoiwo. Codzienne notatki, weekly review, automatyczne digest z inboxes — bez ręcznej pracy.
MCP to nowy „hello world" dla agentów. Zero LangGraph, zero LangChain, zero CrewAI — plain Anthropic SDK plus jeden MCP server. W 12 minut masz agenta który czyta Twoją bazę i odpowiada na pytania.
Evals to nowa skill PM-ów i większość PM-ów nie zna nawet bazowych wzorców. Pokazuję trzy: LLM-as-judge, factual eval, behavioral eval — każdy z gotowym promptem i rubryką scoringową.
End-to-end build agenta produkcyjnego: MVP w 30 min, potem evals, monitoring, error handling, retry logic, cost guardrails. Wychodzisz z agentem który nie sypie się o 3 rano.
MCP marketplace eksploduje, ale 80% serverów to drobne zabawki. Pokazuję dziesiątkę która naprawdę zmienia workflow: Linear, Postgres, Slack, Notion, Sentry, GitHub, Vercel, plus 3 niszowe.
Workshop dla PM-ów którzy chcą realnie zostać AI-Native. Pełna konfiguracja `.claude/` + 10 slash commands + 5 subagentów dla każdej fazy PM pracy. Wychodzisz z kopilotem na poniedziałek.
Subagenty właśnie weszły jako stabilna feature. Większość ludzi traktuje je jak duże prompty — to błąd. Pokazuję 3 wzorce: research-er, refactor-er, eval-er, każdy z gotowym templatem.
Standard 2026. Pokazuję jak postawić sędziego od podstaw: dataset, prompt sędziego, rubryka 1-5, calibration na 20 przykładach. Wynik: liczba zamiast feelinga, comparable across deploys.
Claude in Chrome wszedł niedawno do produkcji i już nadaje się do realnej pracy. Buduję na żywo agenta researchowego: 5 promptów, jeden workflow, wynik to gotowy market map z 20 firmami.
Workshop dla teamów buildujących AI features. Pełen eval framework: dataset construction, LLM-as-judge library, CI integration, alerting. Pokazujemy jak ewoluują evals przez 6 miesięcy produkcji.
Reference workshop dla power userów. Budujemy 5 skills + 3 subagents + 2 custom MCP serwery. Każdy z testem, każdy z deployment instructions, każdy do natychmiastowego użycia.
Świeża feature, większość nie wie jak jej używać. Plan Mode to nie „zaplanuj zanim zaczniesz" — to konkretna pętla weryfikacji która wycina 60% iteracji. Pokazuję workflow przed/po na realnej taskcie.
Najbardziej zaniedbany skill. PRD nie wystarczy gdy feature jest agentic — potrzebujesz spec na zachowanie: co agent może robić, czego nie, jak eskaluje, kiedy pyta człowieka. Pokazuję template.
Computer Use jest w produkcji od kilku miesięcy, mało kto realnie używa. Pokazuję jak Claude przejmuje setup poniedziałkowy: otwiera tabsy, czyta inbox, generuje weekly review, otwiera Calendly slot na review z teamem.
Format „mission brief" wystrzelił w 2026. Pokazuję mój generator: o 6:30 dostaję maila z briefem na dzień zsyntetyzowanym z kalendarza, inboxa, Lineara i Slacka. 5 priorytetów, czas zoptymalizowany.
Nowy paradygmat: zamiast ręcznie tagować, ingest pipeline mieli wszystko (maile, Slack, dokumenty, web), Claude robi indeksację po znaczeniu, retrieval przez konwersację. Wszystko w Twoich Notion + Postgres.
Voice to next frontier. Vapi po świeżym $20M raise jest gotowe do produkcji. Pokazuję jak postawić voice agenta dla customer support: setup, prompt, eval — w 15 minut.
Backlash przeciwko frameworkom narasta. Plain Anthropic SDK + 5 toolów daje 90% wartości frameworka, bez upgrade hell, bez magii. Pokazuję dlaczego framework boli i jak żyć bez niego.
Świeża feature Claude. Skills to nie prompts, to małe playbookki z własnym kontekstem. Pokazuję pięć: meeting-summarizer, weekly-review-writer, decision-doc-maker, code-reviewer, message-drafter.
Najprostsza customizacja Claude Code, której nikt nie używa. 10 slash commands z mojej codziennej pracy PM — od /standup-prep po /spec-review. Każdy z zegarmistrzowską precyzją skalibrowany na czas oszczędzony.
Trzy wzorce orchestracji z prawdziwego życia: sequential (chain), parallel (research), hierarchical (manager + workers). Kiedy każdy, jak nimi zarządzać, ile to kosztuje.
Production-grade workshop. Monitoring stack (Sentry + custom dashboards), drift detection (eval-based), rollback strategy (model + prompt versioning). Po sesji wiesz co robić gdy o 3 rano user dostaje halucynacje.
Mainstream pattern w 2026 i większość zespołów robi to źle. Pokazuję 3 wzorce: sequential, parallel, hierarchical — każdy z konkretnym use case kiedy działa, kiedy nie i ile to kosztuje w tokenach.
Wiele systemów wewnątrz firm nie ma API. Claude in Chrome + Playwright robi to co API by robił, tylko klikając. Pokazuję 5 ready playbooków: refund processing, data entry, audit, scraping, QA.
Real production problem. Model się updatuje, dane się zmieniają, prompt który działał miesiąc temu produkuje teraz śmieci. Pokazuję eval suite + alerting który łapie drift zanim usera dostanie złą odpowiedź.
Pełen system voice AI dla małego biznesu. Vapi do telefonów, Claude do logiki, CRM sync, analytics dashboard. Setup który zastępuje tier 1 supportu w salonie/sklepie/agencji.
Brak dobrych guidesów. Większość ludzi robi „vectorize all the things" — to niedziała na dłuższej rozmowie. Pokazuję trzywarstwowy memory: short-term (context), mid (Postgres summaries), long (RAG) z konkretnym promptem orchestrującym.