Pół roku temu mój kontakt z AI ograniczał się do pisania promptów w okienku ChatGPT. Dziś mój agent samodzielnie stawia mi blogi, konfiguruje VPS-y i ogarnia DNS-y, podczas gdy ja tylko mówię “tak” albo “nie”. Oto jak wyglądała ta droga.
Etap 1: ChatGPT — “odpowiedz mi na pytanie”
Każdy zaczyna tak samo. Otwierasz przeglądarkę, wpisujesz pytanie, dostajesz odpowiedź. Magia. Przez pierwsze tygodnie używałem AI głównie jako zastępstwa Google — zadać pytanie, dostać odpowiedź, zamknąć kartę.
Szybko odkryłem, że ChatGPT to nie wszystko. Pojawiły się kolejne: Perplexity (lepsze wyszukiwanie), Google Gemini (darmowe API), Anthropic Claude (lepsze pisanie). Wszystko na darmowych kontach, wszystko przez przeglądarkę.
Etap 2: Google AI Pro — “to jednak kosztuje”
W którymś momencie limity darmowych kont przestały wystarczać. Google AI Pro oferowało duże pakiety i spore zniżki na start. Przez kilka miesięcy zapłaciłem im łącznie około 100 zł, a dzięki promocji do końca roku płacę poniżej 50 zł miesięcznie. Przyzwoita cena za narzędzie, z którego korzystam codziennie.
Etap 3: Antigravity IDE — “nie muszę już przeklejać kodu”
To był prawdziwy przełom. Do tej pory mój workflow wyglądał tak: poproś AI o kod → skopiuj → wklej do edytora → coś nie działa → wróć do czatu → wytłumacz co nie działa → dostaniesz poprawiony kod → skopiuj → wklej. I tak w kółko.
Google Antigravity (IDE z wbudowanym AI) to zmienił. AI ma bezpośredni dostęp do plików projektu. Nie przeklejasz już niczego — agent sam edytuje kod, widzi błędy kompilacji, rozumie kontekst całego projektu. To był moment olśnienia: nie muszę tego robić ręcznie.
Rzuciłem się w wir projektów. Budowałem rzeczy, które jeszcze miesiąc wcześniej były dla mnie całkowicie poza zasięgiem — nie dlatego, że nagle stałem się programistą, ale dlatego, że AI wzięło na siebie całą techniczną warstwę. Fascynowała mnie sama możliwość. To było jak zdjęcie kajdan.
Etap 4: Cursor — “jeden model to za mało”
Szybko odkryłem, że Antigravity też ma limity. Gdy kończyły mi się tokeny w jednym narzędziu, przerzucałem się na drugie. Wykupiłem Cursor za $20 miesięcznie i zacząłem pracować naprzemiennie.
Wtedy też zauważyłem coś ciekawego: jeden model to za mało. Zdarzało się, że dany model (np. Gemini w Antigravity) wpadał w pętlę — zużywał cały limit tokenów na problem, którego nie potrafił rozwiązać. Przełączałem się na Claude’a w Cursor i ten sam problem znikał w 5 minut. I odwrotnie.
Dziś używam kilku modeli równolegle i przełączam się między nimi zależnie od zadania. Nie ma jednego “najlepszego” — każdy ma swoje mocne i słabe strony.
Etap 5: Hermes Agent — “nie tłumaczę wszystkiego od nowa”
Miesiąc temu trafiłem na Hermesa. I to jest kolejny duży skok.
Wcześniej, za każdym razem gdy wracałem do projektu po tygodniu przerwy, musiałem od nowa tłumaczyć AI co robimy, gdzie jesteśmy, jaki jest kontekst. Hermes pamięta. Ma skills (moje własne procedury i wiedzę), ma memory (co działa, co nie, jakie są moje preferencje), widzi moje pliki i mój terminal.
Efekt: z dnia na dzień rozumiemy się coraz lepiej. Nie muszę już mówić “pamiętasz, że mój VPS jest na OVH, a klucz SSH jest tu i tu”. On to wie. Nie muszę przypominać “używamy minimalizmu, nie dodawaj zbędnych zależności”. On ma to w swoim skillu.
To nie jest już narzędzie. To partner.
Gdzie jestem teraz
Dziś mój stack wygląda tak:
- Hermes Agent — główny partner, koordynuje wszystko, pamięta kontekst
- DeepSeek API — płatne API po anulowaniu Cursora (wychodzi taniej, a jakość bez porównania)
- Google AI Pro — tani dostęp do Gemini przez API (poniżej 50 zł/mies)
- OpenRouter (darmowe tiery) — dostęp do wielu modeli bez dodatkowych kosztów
- Ollama (lokalnie na Legionie) — modele offline, zero kosztów
- Własny VPS — hosting, SearXNG (wyszukiwarka), dashboardy
W międzyczasie nauczyłem się też omijać ograniczenia: gdzie szukać darmowych tierów, jak łączyć modele, kiedy przełączyć się na inny, żeby nie utknąć. To nie jest wiedza z kursu — to efekt setek godzin prób i błędów.
Czego się nauczyłem
-
Nie potrzebujesz być programistą. AI jest warstwą tłumaczącą między Twoim pomysłem a kodem. Ty mówisz co chcesz, agent robi resztę.
-
Jeden model nie wystarczy. Różne zadania wymagają różnych modeli. Nie bój się przełączać.
-
Agent z pamięcią > chatbot. Różnica między “napisz mi skrypt” a “pamiętasz nasz projekt? dorzuć feature X” jest przepaścią.
-
Darmowe tiery istnieją. Trzeba tylko wiedzieć gdzie szukać. OpenRouter, Gemini, lokalne modele — można działać prawie za darmo.
-
Rób przy okazji. Nie musisz rzucać pracy i “zostać twórcą AI”. Możesz używać AI jako dodatku do normalnego życia — automatyzować, przyspieszać, eksperymentować. Tak jak ja.
Pół roku temu: ChatGPT w przeglądarce. Dziś: agent, który sam stawia mi blogi. Za pół roku? Nie wiem. Ale na pewno o tym napiszę.