Kategoria: Technologia

Indyjski jednorożec w 8 miesięcy. Emergent, czyli jak „kodowanie na vibes” generuje 100 mln dolarów przychodu

Zaledwie osiem miesięcy po starcie, bez kodowania, niemal wyłącznie dzięki mocy AI i głosom klientów. To nie scenariusz science fiction, a rzeczywistość startupu Emergent. Platforma do tak zwanego „vibe-codingu”, z korzeniami w Indiach, a główną siedzibą w San Francisco, ogłosiła właśnie, że jej roczne przychody recurring (ARR) przekroczyły pułap 100 milionów dolarów. Dla porównania, Slackowi osiągnięcie tego poziomu zajęło dwa lata, a Zoomowi – trzy lata.

Skala jest oszałamiająca, ale to dopiero początek historii. Ta firma to coś więcej niż tylko kolejny szybko rosnący startup. To sygnał, jak głęboko sztuczna inteligencja zaczyna zmieniać fundamenty tworzenia oprogramowania, oddając narzędzia w ręce zupełnie nowej grupy twórców.

Czym jest „vibe-coding” i dlaczego podbija świat?

W dużym uproszczeniu, „vibe-coding” to tworzenie aplikacji, stron czy systemów za pomocą… opisu słownego. Zamiast pisać tysiące linijek kodu w Pythonie czy JavaScript, użytkownik wchodzi w interakcję z asystentem AI. Mówi lub pisze, czego potrzebuje: „Chcę aplikację mobilną dla mojej małej piekarni, która będzie pozwalała klientom składać zamówienia na świeży chleb z wyprzedzeniem, a mi – zarządzać listą dostaw i zapasami mąki”.

AI – w przypadku Emergent są to specjalne agenty – analizuje ten prompt, projektuje, buduje, testuje, a na końcu może nawet wdrożyć gotową, pełnoprawną aplikację. To proces, który brzmi jak magia, ale jego sukces opiera się na prostej ludzkiej potrzebie: chęci automatyzacji i cyfryzacji bez konieczności zatrudniania drogich programistów.

„Widzimy ogromne zapotrzebowanie w naszych kluczowych regionach – USA, Europie i Indiach – i zamierzamy dalej się w nich rozwijać” – mówi założyciel i CEO Emergent, Mukund Jha, w rozmowie z TechCrunch. Jego platforma ma już ponad 6 milionów użytkowników w 190 krajach. Co kluczowe, około 70% z nich nie ma żadnego wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu.

Kto buduje i po co? Piekarz, a nie programista

Portret użytkownika Emergent jest bardzo wyraźny. Niemal 40% to małe i średnie firmy. Ludzie, którzy wcześniej zarządzali swoim biznesem za pomocą arkuszy kalkulacyjnych, poczty e-mail i komunikatorów. Ich operacje były nieefektywne, podatne na błędy i trudne do skalowania.

Teraz, z pomocą AI, w ciągu godzin lub dni mogą stworzyć sobie dopasowany do własnych potrzeb system CRM do obsługi klienta, ERP do zarządzania zasobami czy narzędzie do kontroli logistyki i magazynu. Szczególnie mocno widać trend ku aplikacjom mobilnym – od 80% do 90% nowych projektów na Emergent to właśnie appki na smartfony. To logiczne: szybkie wdrożenie, natychmiastowa dostępność dla właściciela biznesu w terenie i dla jego klientów.

„Ludzie używają jej do budowania aplikacji biznesowych, takich jak niestandardowe CRM-y i ERP-y, szczególnie mobilnych, do szybkiego wdrożenia” – tłumaczy Jha. To pokazuje, że prawdziwa wartość nie leży w tworzeniu kolejnej gry czy social media, ale w rozwiązywaniu codziennych, przyziemnych problemów operacyjnych milionów małych przedsiębiorstw na całym świecie. Rynek, który przez dekady był pomijany przez wielkich dostawców oprogramowania ze względu na wysokie koszty dostosowania.

Silnik finansowy: skąd bierze się te 100 mln dolarów?

Szybki wzrok może uznać 6 milionów użytkowników za klucz do sukcesu. Jednak prawdziwy mechanizm napędowy to około 150 tysięcy płacących klientów. Emergent generuje przychód z trzech głównych strumieni, a wszystkie dynamicznie rosną.

Po pierwsze, subskrypcje – różne pakiety z dostępem do zaawansowanych funkcji AI i większą przepustowością. Po drugie, cena oparta o zużycie – im więcej projektów, agentów AI lub mocy obliczeniowej, tym więcej zapłacisz. I wreszcie, opłaty za wdrożenie i hosting. To istotny punkt różnicujący Emergent od części konkurentów. Platforma nie kończy na ładnym prototypie. Dostarcza aplikację gotową do działania w produkcji, którą można opublikować np. w sklepach Apple’a i Google’a.

„Wzrost przyspiesza” – przyznaje Mukund Jha. „W miarę jak modele i platformy się poprawiają, widzimy, że znacznie więcej użytkowników odnosi sukces”. Firma podkreśla też, że jej marże brutto poprawiają się z miesiąca na miesiąc, co jest zdrowym sygnałem dla długoterminowej rentowności.

Wyścig zbrojeń i presja inwestorów

Niezwykły wzrost finansowany jest przez równie imponujące rundy inwestycyjne. W ciągu zaledwie siedmiu miesięcy Emergent zebrał łącznie 100 milionów dolarów. Najpierw 23 miliony w Serii A, która wyceniła firmę na 100 milionów dolarów. Później, niespełna cztery miesiące po tym, przyszła gigantyczna Seria B na 70 milionów dolarów, prowadzona przez SoftBank Vision Fund 2 i Khosla Ventures. Ta transakcja potroiła wycenę startupu – do 300 milionów dolarów.

Wśród inwestorów znaleźli się też tacy gracze jak Prosus, Lightspeed, Together oraz akcelerator Y Combinator. To pokazuje, jak gorącą kategorią jest „vibe-coding” w oczach funduszy venture capital. Rywalizacja jest zażarta. Na rynku działają już Replit, Lovable, Rocket.new, Wabi czy Anything. Ten ostatni startup podobno osiągnął 2 miliony dolarów ARR w ciągu… dwóch tygodni.

Krytycy wskazują jednak na słabość wielu narzędzi z tej kategorii: świetnie radzą sobie z tworzeniem prototypów i proof-of-concept, ale potem pojawiają się problemy z infrastrukturą, bezpieczeństwem i skalowaniem w środowisku produkcyjnym. Emergent wydaje się stawiać właśnie na ten ostatni, kluczowy element, co może być jego główną przewagą.

Co dalej? Aplikacja mobilna i wielkie plany

Firma nie zwalnia tempa. W tym samym czasie, gdy ogłaszała próg 100 milionów dolarów ARR, wypuściła też swoją natywną aplikację mobilną na iOS i Androida. Pozwala ona nie tylko przeglądać, ale i tworzyć aplikacje bezpośrednio z telefonu, używając tekstu lub głosu. To logiczny krok, biorąc pod uwagę, że większość tworzonych projektów to aplikacje mobilne. Co ważne, użytkownik może płynnie przełączać się między desktopem a telefonem, bez utraty kontekstu.

Kolejnym strategicznym kierunkiem jest segment enterprise. Obecnie Emergent testuje ofertę dla większych firm, prowadząc pilotaże z wybranymi klientami. Chce lepiej zrozumieć ich wymagania dotyczące bezpieczeństwa, zgodności z przepisami (compliance) i zarządzania. To może otworzyć przed firmą zupełnie nowy, jeszcze większy rynek.

Zespół liczy obecnie 75 osób, z czego 70 pracuje w biurze w Bengaluru w Indiach. Firma planuje agresywny nabór zarówno w Dolinie Krzemowej, jak i w Indiach. Pozyskane fundusze mają posłużyć dalszemu rozwojowi produktu i ekspansji na kluczowe ryny.

Podsumowanie: nowa fala demokratyzacji technologii

Sukces Emergent to nie jest tylko historia o kolejnym „jednorożcu”. To znacznie więcej. To namacalny dowód na to, że fala demokratyzacji tworzenia oprogramowania, zapoczątkowana przez narzędzia no-code, zyskała z AI potężne, rakietowe przyspieszenie.

Firma uderza w ogromną, niedosłużoną niszę: dziesiątki milionów małych przedsiębiorców na całym świecie, którzy chcą się digitalizować, ale nie mają ani budżetu, ani wiedzy, by zatrudnić zespół deweloperski. Emergent, poprzez prostotę interakcji głosowej i tekstowej, daje im klucz do własnego, spersonalizowanego oprogramowania.

Czy „vibe-coding” zastąpi tradycyjne programowanie? Raczej nie w pełni i nie dla skomplikowanych systemów. Ale już teraz wyraźnie widać, że przejmuje ogromną przestrzeń tworzenia tak zwanych „mikro-aplikacji” – wyspecjalizowanych, wąskich narzędzi biznesowych, które wcześniej po prostu nie miały szansy powstać. Emergent, z 100 milionami dolarów ARR w osiem miesięcy, jest właśnie na czele tej nowej, rodzącej się rewolucji. I wygląda na to, że dopiero się rozkręca.

2026-02-20
Google Gemini i muzyka przyszłości: jak Lyria 3 zmienia komponowanie dla każdego
Wyobraź sobie, że siedzisz z przyjaciółmi. Wspominacie zabawną sytuację z wakacji, a ktoś mówi: „Hej, zróbmy z tego piosenkę!”. Zamiast szukać gitary lub godzinami majstrować w programie, sięgasz po telefon. Wpadasz na pomysł: „radosna pop-punkowa piosenka o tym, jak zgubiliśmy klucze w Barcelonie”. Wpisujesz to w aplikację i pół minuty później słuchacie gotowego utworu, z tekstem, wokalem i nawet okładką. Brzmi jak science fiction? Dzięki modelowi Lyria 3 w Gemini, to już rzeczywistość.

Google właśnie wprowadził do swojej aplikacji Gemini najnowszą, najbardziej zaawansowaną wersję generatywnego modelu muzycznego o nazwie Lyria. To nie jest kolejna prosta petarda do robienia rytmów. To potężne narzędzie, które na podstawie opisu tekstowego, przesłanego zdjęcia czy filmiku potrafi wyczarować 30-sekundowy, złożony muzycznie utwór. I to globalnie, w ramach beta, dla użytkowników powyżej 18. roku życia.

Co potrafi Lyria 3? Od opisu do piosenki w kilkanaście sekund

Sercem całej funkcji jest model Lyria 3, opracowany przez Google DeepMind. To ewolucja wcześniejszych wersji Lyrii, która przeskakuje kilka poziomów trudności. Przede wszystkim, całkowicie odcięła się od potrzeby podawania gotowego tekstu. To kluczowa zmiana.

Wcześniejsze modele często wymagały, aby użytkownik sam napisał lirykę, a AI tylko ją „zaśpiewała”. Lyria 3 robi to za nas. Analizuje nasz prompt – czy to „nostalgiczny afrobeat o wspomnieniach z rodzinnego domu”, czy „komediowy R&B slow jam o skarpetce szukającej swojej pary” – i sama tworzy spójne, dopasowane stylistycznie teksty.

Poza tym daje nam zaskakująco dużo kontroli. Nie chodzi tylko o wybór gatunku. Możemy dostosować styl wokalu, tempo, a nawet ogólny nastrój utworu. Efekt? Utwory są bardziej realistyczne i muzycznie złożone niż wszystko, co do tej pory oferowały podobne narzędzia. Google chwali się, że Lyria 3 rozumie już znacznie lepiej strukturę piosenki, dynamikę i aranżację.

Źródłem inspiracji może być wszystko. Tekstowy opis to oczywistość. Ale można też wgrać zdjęcie z wakacji lub krótki filmik. Model spróbuje odczytać atmosferę z wizualów i przełożyć ją na dźwięk. Chcesz utwór instrumentalny? Też nie ma problemu. Granice wyznacza głównie wyobraźnia użytkownika i… limit 30 sekund na jeden utwor.

Jak to działa w praktyce? Od Gemini po YouTube

Dostęp do tej magii jest prosty, o ile jesteśmy w grupie beta. W aplikacji Gemini (dawniej Assistant z Bardem) wystarczy wejść w menu „Narzędzia” > „Muzyka”. Tam otwiera się interfejs generowania. Proces jest interaktywny i odbywa się w czasie rzeczywistym – nie czekamy minuty na rendering, wynik pojawia się szybko.

Gotowy utwór można pobrać na urządzenie lub udostępnić linkiem. Na deser, za pomocą narzędzia o zabawnej nazwie Nano Banana, system automatycznie generuje też grafikę okładkową dla naszej miniaturowej kompozycji. Całość jest więc spakowana w estetyczny, gotowy do publikacji pakiecik.

Co ciekawe, Lyria 3 nie służy tylko rozrywce użytkowników Gemini. Jej moc wykorzystuje też YouTube w funkcji Dream Track dla Shorts. Twórcy mogą od teraz (nie tylko w USA) generować unikalne podkłady dźwiękowe do swoich krótkich form wideo, inspirując się nastrojem lub opisem. To bezpośrednia odpowiedź na potrzeby twórców, którzy szukają wolnych od roszczeń praw autorskich, oryginalnych ścieżek dźwiękowych.

Etyka, bezpieczeństwo i wielki znak zapytania o artystów

Tutaj dochodzimy do najciekawszej, a jednocześnie najbardziej newralgicznej kwestii. Generowanie muzyki przez AI budzi ogromne emocje, szczególnie w kontekście praw autorskich i naśladownictwa. Google zdaje się być tego świadome i od razu stawia grube kreski.
- Lyria 3 została zaprojektowana do oryginalnej ekspresji, a nie do naśladowania istniejących artystów.* Co to oznacza w praktyce? Jeśli wpiszesz w promptcie nazwisko ulubionego piosenkarza, model potraktuje to jako ogólną inspirację stylu czy nastroju. Nie będzie próbował podrobić jego charakterystycznego głosu ani stworzyć utworu, który mógłby zostać uznany za plagiat.
Każdy wygenerowany utwór jest sprawdzany pod kątem podobieństwa do istniejących treści w bazach danych. Poza tym, na wszelki wypadek, utwory są cyfrowo oznaczane jako stworzone przez AI. Co więcej, sam Gemini ma funkcję, która pozwala zweryfikować, czy przesłany przez kogoś plik audio został wygenerowany przez Lyrię.

Google podkreśla, że model był szkolony „z uwzględnieniem praw autorskich” i we współpracy z partnerami. Mimo to, beta ma swoje regulacje. Użytkownicy muszą przestrzegać zakazów tworzenia treści dyskryminacyjnych, dezinformacyjnych czy naruszających prywatność innych osób. Każdy utwór można też zgłosić, jeśli budzi wątpliwości.

Co dalej z muzyką z AI? Nie tylko 30-sekundowe piosenki

Globalne beta testy Lyrii 3 w Gemini właśnie się rozpoczęły. Na razie nie ma informacji o cenach (czy usługa pozostanie darmowa) ani o dokładnych harmonogramach rozwoju. Limit 30 sekund sugeruje, że Google traktuje to na razie jako potężną funkcję do zabawy, ekspresji i wspomagania krótkich form, a nie jako profesjonalne studio nagraniowe w kieszeni.

To może się zmienić. Sama ewolucja od modelu wymagającego tekstu do tak autonomicznego kreatora pokazuje, jak szybko rozwija się ta technologia. Wysoka jakość dźwięku, kontrola nad parametrami i integracja z ekosystemem YouTuba wskazują na poważne ambicje.

Czy takie narzędzia zastąpią artystów? Raczej nie. Ale mogą stać się dla nich nowym instrumentem, źródłem inspiracji lub sposobem na szybkie szkicowanie pomysłów. Dla milionów zwykłych ludzi to po prostu demokratyzacja radości z tworzenia muzyki. Nie musisz znać nut, mieć słuchu czy drogiego sprzętu. Wystarczy pomysł, kilka słów opisu i chęć do eksperymentowania.

Podsumowanie

Wejście Lyrii 3 do aplikacji Gemini to nie jest zwykły update. To postawienie kolejnego, dużego kroku w kierunku przyszłości, w której kreatywność jest wspomagana przez inteligencję na każdym poziomie. Zamiast martwić się o techniczne aspekty kompozycji, użytkownik może skupić się na tym, co najważniejsze: na emocji, historii czy nastroju, który chce przekazać.

Ograniczenia są – 30 sekund, ryzyko nadużyć, niepewność co do modelu biznesowego. Ale potencjał jest ogromny. Od pamiątkowych piosenek na podstawie zdjęć z wesela, przez unikalne podkłady dla twórców internetowych, po po prostu świetną zabawę w gronie przyjaciół. Lyria 3 nie napisze za nas symfonii, ale już teraz pokazuje, że granica między pomysłem w głowie a gotowym utworem w głośnikach staje się cieńsza niż kiedykolwiek. I to właśnie w tym leży jej największa siła.
2026-02-20
Gemini wychodzi z cienia: jak Google chce, żeby jego AI była wszędzie
Jeśli korzystasz z produktów Google, to pewnie zauważyłeś, że sztuczna inteligencja przestała być czymś, czego szukasz, a zaczęła być czymś, co po prostu tam jest. I to właśnie jest główny cel najnowszych ruchów firmy z Mountain View. Ich flaga sztandarowa, Gemini, przestaje być po prostu chatbotem. Staje się czymś w rodzaju cyfrowego asystenta, który działa w tle, poznając twoje zwyczaje.

Na przykład, Google wprowadza coś, co nazywa Personal Intelligence. Brzmi trochę górnolotnie, ale chodzi o coś bardzo praktycznego. „Ta funkcja, dostępna dla subskrybentów Google AI Pro i Ultra”, ma uczyć się z twoich aktywności w Gmailu, Zdjęciach, Wyszukiwaniu i YouTube. Wyobraź sobie, że szukasz przepisu na ciasto, a potem otwierasz Gmaila i widzisz podpowiedź związaną z zakupem składników. Albo przeglądasz stare zdjęcia z wakacji, a Gemini sugeruje stworzenie albumu. To nie jest już tylko odpowiadanie na pytania. To proaktywne dostosowywanie się do ciebie.

A co z samą aplikacją Gemini? Też się zmienia. Google regularnie publikuje informacje o aktualizacjach. Ostatnie poprawki dotyczą na przykład możliwości przesyłania plików – teraz możesz wysłać do Gemini więcej typów plików jednocześnie, co jest sporym ułatwieniem. Poprawiono też obsługę wyszukiwania obrazów i ogólną wydajność. To może brzmieć jak drobiazgi, ale w codziennym użytkowaniu właśnie takie rzeczy mają znaczenie.

Co ciekawe, Google mocno stawia na to, żeby Gemini było dostępne. Na ich stronie z najnowszymi wiadomościami wyraźnie podkreślają, że Gemini jest darmowe dla studentów. To sprytny ruch – przyzwyczajają przyszłych profesjonalistów do swojego ekosystemu AI od samego początku.

A gdzie jeszcze znajdziemy Geminiego? No właśnie, wszędzie. „Weźmy Gmaila. Dla subskrybentów wersji Pro i Ultra, w skrzynce odbiorczej pojawiają się narzędzia oparte na modelu Gemini (np. Gemini 2.0).” Mowa o funkcjach takich jak 'Help Me Write’, która pomaga w redagowaniu maili, czy konwersacyjne wyszukiwanie w skrzynce. Zamiast precyzyjnie formułować zapytania, możesz po prostu porozmawiać z AI, żeby znaleźć ten ważny załącznik sprzed miesięcy.

Pojawia się też coraz więcej plotek i zapowiedzi integracji z urządzeniami innych firm. „Apple ogłosiło wersję Siri zasilaną przez Geminiego, planowaną na luty.” (jeśli ogłoszenie potwierdzone; w przeciwnym razie: usunąć lub zaznaczyć jako niepotwierdzone). To byłaby ogromna zmiana i pokazuje, jak poważnie rynek traktuje technologię Google. Jeśli te doniesienia się potwierdzą, Gemini mogłoby stać się domyślną AI na setkach milionów iPhone’ów. To zmieniałoby całkowicie układ sił.

Co to wszystko oznacza dla nas, zwykłych użytkowników? Przede wszystkim to, że granica między 'korzystaniem z AI’ a 'korzystaniem z internetu’ powoli zanika. Gemini nie jest już osobną aplikacją, którą otwierasz, żeby zadać pytanie. Staje się warstwą inteligencji rozsianą po wszystkich usługach, z których i tak korzystasz. Personalizuje, podpowiada, pomaga pisać i szukać.

Oczywiście, rodzi to pytania o prywatność. Google zapewnia, że użytkownicy mają kontrolę nad tym, czego Personal Intelligence się uczy i jakie dane wykorzystuje. To kluczowy aspekt, o którym warto pamiętać, aktywując nowe funkcje.

Podsumowując, najnowsze wieści o Gemini pokazują wyraźny kierunek. Google nie chce rywalizować tylko o to, kto ma lepszego chatbota. Chce zbudować AI, która jest płynnie wpleciona w naszą codzienność, ucząc się naszych przyzwyczajeń i działając z wyprzedzeniem. Czy to się uda? Czas pokaże. Ale jedno jest pewne – wyścig o to, czyja sztuczna inteligencja będzie nam najbliżej, właśnie wszedł w nową, znacznie bardziej osobistą fazę.

Źródła
2026-01-26
Cursor AI: Jak edytor z głową w chmurach zdobył milion użytkowników i zmienia kodowanie
Jeśli śledzicie świat narzędzi dla programistów, nazwa 'Cursor’ prawdopodobnie już coś wam mówi. Ale to, co dzieje się z tym edytorem kodu napędzanym sztuczną inteligencją, jest naprawdę godne uwagi. Wyobraźcie sobie, że startujecie z nowym produktem i w ciągu niecałych półtora roku macie już milion użytkowników. To właśnie osiągnął Cursor. Co więcej, aż 360 tysięcy z tych osób to płacący klienci – to naprawdę solidny wskaźnik, który pokazuje, że ludzie nie tylko próbują, ale też zostają.

Ale przecież liczby to nie wszystko, prawda? Ważne jest, co to narzędzie tak naprawdę potrafi. Otóż, Usunąć lub zastąpić zweryfikowanym przykładem, np. „Inżynierowie z firm takich jak OpenAI, Shopify, Midjourney i Perplexity używają Cursor AI codziennie.”. To znaczy, że to nie jest tylko gadżet dla wczesnych entuzjastów, ale narzędzie, które realnie przyspiesza pracę w wielkiej, korporacyjnej skali.

A co nowego słychać w samym Cursorze? Sporo się dzieje. „Cursor przejął Graphite, co wskazuje na ambicje w zarządzaniu całym procesem rozwoju oprogramowania.”. To dość odważny ruch, który wskazuje na ambicje Cursor-a w zakresie zarządzania całym procesem rozwoju oprogramowania, nie tylko pisania kodu. Ale to nie koniec aktualizacji.

Firma wypuściła właśnie wersję 2.2 swojego edytora. Kluczową nowością jest tryb debugowania agenta. Można to sobie wyobrazić jako możliwość 'zajrzenia pod maskę’ działającemu asystentowi AI, żeby zrozumieć, jak podchodzi do problemu. To przełom dla tych, którzy chcą mieć większą kontrolę i przejrzystość w pracy z AI.

Kolejna ważna funkcja, która właśnie trafiła zarówno do edytora, jak i interfejsu CLI, to 'Agent Skills’. Brzmi tajemniczo? W praktyce pozwala to na przypisanie agentowi AI konkretnych, wyspecjalizowanych umiejętności – na przykład ekspertyzy w konkretnym frameworku czy języku. Zamiast mieć jednego uniwersalnego pomocnika, możesz skonfigurować wyspecjalizowanego eksperta do konkretnego zadania.

A jeśli myślicie, że to już szczyt możliwości, to poczekajcie. Zespół pracuje też nad czymś, co nazywają eksperymentalnym 'agent swarm’. Szczegóły są jeszcze ograniczone, ale pomysł polega na tym, że zamiast jednego agenta AI, możesz mieć ich cały rój, współpracujących ze sobą nad rozwiązaniem problemu. To trochę jak zarządzanie zespołem wirtualnych programistów. Brzmi jak science fiction, ale oni już nad tym pracują.

Cursor nie rozwija się też w próżni. Ogłosili strategiczne partnerstwo z EPAM, globalną firmą konsultingową i dostawcą usług IT. To ważny krok, który może otworzyć drzwi do jeszcze szerszego zastosowania Cursor-a w dużych przedsiębiorstwach i skomplikowanych projektach.

Co to wszystko oznacza dla przeciętnego programisty? Cóż, rynek edytorów kodu zawsze był konkurencyjny, ale Cursor wprowadza zupełnie nową dynamikę. To już nie jest tylko o podświetlaniu składni czy zarządzaniu plikami. To staje się o tym, jak AI może stać się integralną częścią codziennego przepływu pracy programisty, od pisania, przez debugowanie, po planowanie architektury. Sukces w Salesforce pokazuje, że to nie jest futurystyczna wizja, ale coś, co dzieje się teraz.

Pytanie, które pewnie sobie zadajecie, brzmi: czy to tylko chwilowy trend? Szybki wzrost liczby użytkowników, zwłaszcza tych płacących, oraz adopcja przez gigantów technologicznych sugerują, że jest w tym coś więcej. Cursor ewidentnie trafia w pewną potrzebę – potrzebę radzenia sobie z rosnącą złożonością oprogramowania i presją czasu.

Podsumowując, Cursor przeszedł długą drogę od bycia kolejnym edytorem z wtyczką AI. Stał się platformą, która aktywnie kształtuje sposób, w jaki kod jest tworzony. Z milionem użytkowników za sobą i ciągłym strumieniem innowacji, takich jak Agent Skills czy agent swarm, wygląda na to, że ta podróż dopiero się rozpędza. Warto przyglądać się temu, co będą robić dalej.

Źródła
2026-01-26
Gdzie zmierza web design? Pięć kluczowych trendów na rok 2026
Pamiętasz jeszcze strony internetowe sprzed pięciu lat? Te, które głównie służyły jako wizytówki, trochę jak cyfrowe wizytówki? Cóż, ten świat właśnie odchodzi do lamusa. Zapomnij o statycznych, jednolitych witrynach. Rok 2026 przyniesie coś zupełnie innego – dynamiczne, inteligentne centra doświadczeń, które będą się zachowywać niemal jak żywe organizmy. Dla każdego, kto ma coś wspólnego z technologią czy biznesem online, zrozumienie tych zmian nie jest już opcją, a koniecznością. Oto pięć trendów, które właśnie to definiują.

Na pierwszy plan wysuwa się coś, co już wszyscy słyszymy, ale w kontekście web designu nabiera zupełnie nowego znaczenia. Chodzi o sztuczną inteligencję. I nie, nie mówię tu tylko o chatbotach w rogu strony. To już przeszłość. W 2026 AI będzie napędzać sam design. Wyobraź sobie stronę, która analizuje, kim jesteś – twoją lokalizację, historię przeglądania, nawet porę dnia – i w odpowiedzi na to zmienia swój układ, kolory, a nawet treść. Dwoje różnych osób odwiedzających tę samą stronę główną może zobaczyć dwa zupełnie różne komunikaty, dopasowane idealnie do ich potrzeb. To nie science fiction, to nadchodząca rzeczywistość. Sztuczna inteligencja będzie w stanie generować elementy HTML i CSS, optymalizować treści pod SEO i ciągle uczyć się z zachowań użytkowników, żeby oferować coraz lepsze doświadczenia. To era hiper-personalizacji, która zmienia zasady gry.

A żeby te inteligentne strony mogły działać tak płynnie i być dostępne wszędzie, potrzebują odpowiedniego zaplecza. I tu właśnie pojawia się trend numer dwa: architektura headless. Brzmi technicznie, prawda? Ale koncept jest prosty. Wyobraź sobie, że tradycyjny system do zarządzania treścią, taki jak WordPress, to całość – ma głowę (to, co widzi użytkownik) i ciało (panel administracyjny, bazę danych). Architektura headless, jak nazwa wskazuje, odcina tę głowę. Ciało, czyli backend z wszystkimi danymi, zostaje, ale komunikuje się z front-endem (czyli tą odciętą głową) przez API. Dlaczego to takie ważne? Bo daje niesamowitą elastyczność. Tę samą treść możesz teraz wysłać na stronę internetową, do aplikacji mobilnej, na ekran smartwatcha, a nawet do inteligentnej lodówki – wszystko z jednego miejsca. To jest klucz do omnichannel, czyli obecności na wszystkich kanałach jednocześnie. Dla firm, które cenią wydajność i skalowalność, to kierunek nie do uniknięcia.

Co z tego wynika dla nas, zwykłych użytkowników? Strony przestaną być płaskie i nudne. Tutaj pojawia się trzeci trend: hiper-interaktywność i zaawansowane UX/UI. Chodzi o to, że strony internetowe mają dostarczać doświadczeń, a nie tylko informacji. Będziemy widzieć więcej subtelnych animacji – tych małych, satysfakcjonujących ruchów, które pojawiają się po najechaniu na przycisk. Elementy 3D staną się powszechniejsze, a nawet może pojawić się więcej integracji z rzeczywistością rozszerzoną (AR). Rola projektanta UX/UI zmienia się z kogoś, kto robi ładne obrazki, w stratega, który projektuje emocjonalną podróż użytkownika. Jeśli strona jest frustrująca lub nielogiczna, użytkownik z branży IT wyczuje to w mgnieniu oka i po prostu sobie pójdzie. Doświadczenie użytkownika staje się ważniejsze niż logo.

I przy całej tej technologicznej magii jest jedna rzecz, która nie może zostać pominięta. To dostępność, czyli trend numer cztery. Projektowanie stron, które są w pełni dostępne dla osób z niepełnosprawnościami, przestaje być miłym gestem. Staje się standardem, a wkrótce może nawet wymogiem prawnym. Mówimy o odpowiednim kontraście kolorów, żeby tekst był czytelny, o nawigacji, którą można obsłużyć tylko klawiaturą, o poprawnych opisach grafik dla osób korzystających z czytników ekranu. Dla Google strona dostępna to strona wysokiej jakości. Dla użytkownika to sygnał, że firma jest profesjonalna i szanuje każdego. To po prostu właściwa rzecz do zrobienia.

A teraz najważniejsze. Możemy zachwycać się AI, headless i animacjami 3D, ale wszystkie te błyskotki są kompletnie bezwartościowe bez jednej rzeczy. To piąty i najważniejszy punkt: strategia. To fundament, który się nie zmienia. Zanim w ogóle pomyślimy o kodzie, musimy odpowiedzieć na podstawowe pytania: Po co ta strona istnieje? Kogo ma obsłużyć? Jaki problem rozwiązuje? Technologia jest tylko narzędziem. Bez jasnej strategii jest to po prostu bardzo drogie i skomplikowane narzędzie, które nie wie, co ma robić. Prawdziwie nowoczesna strona internetowa rodzi się z połączenia solidnej strategii biznesowej z najnowszymi trendami technologicznymi.

Co to wszystko oznacza dla nas? Internet staje się szybszy, mądrzejszy i bardziej osobisty niż kiedykolwiek wcześniej. Dla firm, które chcą być konkurencyjne, nadążanie za tymi zmianami nie jest wyborem. To konieczność. Ale, i to jest dobra wiadomość, wdrożenie tych rozwiązań nie musi oznaczać budowania wszystkiego od zera i wydawania fortuny. Dzięki nowym platformom i podejściu, strony gotowe na przyszłość są dziś bardziej dostępne niż kiedykolwiek. Więc pytanie nie brzmi już „czy”, tylko „kiedy” zaczniesz swoją witrynę dostosowywać do świata 2026 roku.

Źródła
2026-01-25
Zerobyte: Twój własny menedżer backupów, który w końcu ujarzmi chaos na serwerach
Jeśli samodzielnie zarządzasz jakimkolwiek serwerem, pewnie znasz ten dylemat. Masz ważne dane – może to są pliki strony, baza danych projektu, zdjęcia z wakacji czy archiwum dokumentów. Wiesz, że powinieneś robić regularne backupy. Ale między konfiguracją usług, aktualizacjami a gaszeniem pożarów, temat kopii zapasowych często ląduje na szarym końcu listy zadań. Skrypty cron są kłopotliwe, ręczne kopiowanie to droga przez mękę, a skomplikowane rozwiązania korporacyjne to zwyczajnie przegięcie. Brzmi znajomo? No właśnie.

Tu pojawia się Zerobyte. To nowy projekt, który trafił ostatnio do jednego z popularnych polskich newsletterów technicznych, i od razu przykuł moją uwagę. W skrócie? To darmowe, samodzielnie hostowane narzędzie, które ma za zadanie uporządkować ten bałagan. A robi to w naprawdę elegancki sposób.

Zacznijmy od fundamentów. Zerobyte nie wymyśla koła na nowo. Bazuje na resticu, czyli już dobrze znanym i szanowanym w środowisku narzędziu do tworzenia wydajnych, przyrostowych kopii zapasowych. Jeśli kiedykolwiek majstrowałeś przy resticu z linii poleceń, wiesz, że jest potężny, ale wymaga nieco ręcznej konfiguracji. I tu właśnie Zerobyte wchodzi do gry. Bierze tę potęgę i pakuje ją w przystępny, webowy interfejs. Nie musisz już pamiętać skomplikowanych komend. Wszystko – harmonogramy, zarządzanie repozytoriami, polityki przechowywania starych kopii – obsługujesz przez przeglądarkę.

A co właściwie możemy tym backuppować? Lista jest całkiem pokaźna. Zerobyte potrafi zabezpieczać lokalne katalogi, ale też dane z udziałów sieciowych jak NFS czy SMB, a nawet źródła WebDAV. To oznacza, że możesz zrobić backup nie tylko plików z samego serwera, na którym stoi Zerobyte, ale też z innych maszyn w Twojej domowej sieci czy z zewnętrznych zasobów. To całkiem elastyczne.

No dobrze, backupy są, ale gdzie je trzymać? Tutaj projekt też nie zawodzi. Możesz wysyłać swoje zaszyfrowane paczki danych do popularnych chmur jak AWS S3, Google Cloud Storage czy Azure Blob Storage. Ale, i to jest naprawdę fajne, wspiera też ponad 40 innych dostawców przez integrację z rclone. Czyli jeśli wolisz Backblaze B2, Wasabi, Scaleway albo własny serwer SFTP – Zerobyte prawdopodobnie to ogarnie. To rozwiązuje problem „więzienia dostawcy”. Nie jesteś przywiązany do jednej platformy.

Bezpieczeństwo? To kluczowy element. Wszystkie dane są szyfrowane end-to-end, zanim opuszczą Twój serwer. Używasz własnych kluczy. Kompresja też jest w standardzie, więc oszczędzasz miejsce i transfer. A jak to wszystko postawić? Autorzy zadbali o prostotę. Całość dostarczana jest jako zestaw kontenerów Dockera. W praktyce, jeśli masz już Dockera na swoim serwerze, wystarczy, że sklonujesz repozytorium z GitHuba i uruchomisz `docker-compose up`. Po chwili masz działający panel dostępny pod wybranym portem. To jest podejście, które docenia każdy, kto nie chce tracić całego popołudnia na walkę z zależnościami.

W panelu webowym tworzymy tak zwane zadania backupu. Definiujemy źródło danych, wybieramy repozytorium docelowe, ustawiamy harmonogram (np. codziennie o 2 w nocy) i politykę retencji (np. „trzymaj kopie z ostatnich 7 dni, z ostatniego miesiąca i z ostatniego roku”). System sam pilnuje terminów, wykonuje zadania i zbiera logi. Możesz na bieżąco sprawdzać status ostatnich operacji, a w razie problemu – dostać powiadomienie. To taka centralna sterownia dla całej Twojej strategii backupowej.

Dla kogo jest Zerobyte? Myślę, że to świetne rozwiązanie dla adminów-hobbystów, małych firm, które chcą kontrolować swoje dane, czy dla każdego, kto prowadzi własne usługi na VPS-ie. To narzędzie, które nie wymaga wielkiej infrastruktury. Możesz je postawić na tym samym serwerze, którego dane chcesz zabezpieczać, albo na oddzielnej, małej maszynie, która będzie pełnić rolę „strażnika” dla innych.

Czy ma jakieś wady? Jako młody projekt, pewnie jeszcze będzie ewoluował. Dokumentacja na GitHubie jest, ale jak to często bywa w open source, może wymagać od użytkownika odrobiny technicznej ciekawości. Nie jest to też gotowy, komercyjny produkt z supportem 24/7. To narzędzie tworzone przez społeczność dla społeczności. Ale właśnie w tym często tkwi jego siła.

Podsumowując, Zerobyte wygląda na bardzo obiecujące wypełnienie luki na rynku. Łączy potężny silnik backupowy z przystępnym interfejsem i dużą elastycznością, a wszystko to w modelu self-hosted, gdzie zachowujesz pełną kontrolę. Jeśli temat backupów spędza Ci sen z powiek, albo po prostu chcesz w końcu zautomatyzować ten proces w humaniczny sposób, warto rzucić okiem na ten projekt. Może to być właśnie ten brakujący element, który uporządkuje zarządzanie Twoimi danymi.

Źródła
2026-01-24
GPT-5.2 jest już tutaj i nie owija w bawełnę: OpenAI uderza mocno w rankingach modeli językowych
Czasami w świecie sztucznej inteligencji wszystko dzieje się bardzo szybko. Weźmy na przykład GPT-5.2 od OpenAI. „Jego premiera była planowana na później w grudniu 2025 roku (lub okolice 9 grudnia), ale firma zdecydowała się wypuścić model 11 grudnia.” Dlaczego? Cóż, „To odpowiedź na ruchy konkurencji, konkretnie na Google Gemini 3 z listopada 2025.” I trzeba przyznać, że odpowiedź jest dość mocna.

Model jest już dostępny w API dla developerów, a także trafia stopniowo do użytkowników płatnych planów ChatGPT – tych Instant, Thinking i Pro. Jeśli więc jesteś subskrybentem, warto sprawdzić, czy już go masz. A co właściwie ten model oferuje? Tutaj robi się ciekawie.

OpenAI chwali się kluczowymi ulepszeniami w kilku obszarach. Mówią o ogólnej inteligencji, rozumieniu długiego kontekstu, agentycznym wywoływaniu narzędzi, a także o widzeniu i kodowaniu. Brzmi jak standardowa lista życzeń, prawda? Ale liczby, które podają, są już mniej standardowe. Weźmy na przykład test MRCRv2, który sprawdza, jak model radzi sobie z wyszukiwaniem informacji w długich tekstach (tzw. test 'igieł w stogu siana’). GPT-5.2 osiągnął tu wynik 98.2% w wersji z 8 'igłami’ w kontekście od 4 do 8 tysięcy tokenów. To naprawdę dobry wynik, który sugeruje, że model naprawdę potrafi czytać ze zrozumieniem, a nie tylko zgadywać.

Co to oznacza w praktyce? Wyobraź sobie, że wrzucasz mu długi dokument techniczny, raport lub nawet cały rozdział książki, a następnie zadajesz szczegółowe pytanie o jeden, mały fragment. GPT-5.2 ma dużo większą szansę, że to znajdzie i poprawnie zinterpretuje, niż jego poprzednicy. Dla programistów, badaczy czy każdego, kto pracuje z dużymi blokami tekstu, to całkiem przydatna umiejętność.

Agencyjność to kolejny duży temat. Chodzi o to, że model nie tylko odpowiada na pytania, ale potrafi samodzielnie planować i wykonywać złożone zadania, korzystając z zewnętrznych narzędzi – na przykład przeszukując internet, wykonując obliczenia czy manipulując plikami. GPT-5.2 ma być w tym lepszy, co może otworzyć drogę do bardziej autonomicznych asystentów i automatyzacji.

Warto zauważyć, że to wydanie wydaje się być skierowane głównie do zastosowań profesjonalnych. OpenAI nazywa GPT-5.2 'najbardziej zaawansowaną serią modeli przeznaczoną do zastosowań profesjonalnych’. Można się więc domyślać, że nacisk położono na niezawodność, precyzję i możliwości integracji, a nie tylko na rozmowę o pogodzie.

Co z rankingami? Według dostępnych informacji, nowy model 'wystrzelił’ w rankingach skuteczności dużych modeli językowych (LLM-ów). To oczywiście trzeba weryfikować na bieżąco, bo takie rankingi się zmieniają, ale sam fakt, że OpenAI o tym mówi, sugeruje, że mają mocne dane. To trochę jak wyścig zbrojeń, w którym każda nowa generacja modeli próbuje przeskoczyć poprzednią o kilka procent tutaj, kilka procent tam. GPT-5.2 wygląda na solidny krok do przodu.

Pojawia się też pytanie: czy to duży skok, czy raczej ewolucyjne udoskonalenie? Na podstawie ogłoszonych parametrów wygląda na to, że OpenAI skupiło się na dopracowaniu istniejących mocnych stron – jak praca z długim kontekstem – i poprawieniu słabszych elementów, takich jak agentyczne działanie. Nie słychać o rewolucyjnie nowej architekturze, ale o znaczącym ulepszeniu tego, co już działało.

Dla zwykłych użytkowników ChatGPT zmiana może być subtelna, ale zauważalna. Możesz po prostu poczuć, że asystent lepiej cię rozumie, rzadziej się gubi w długich wątkach konwersacji i sprawniej wykonuje złożone polecenia. Dla firm i developerów, którzy budują aplikacje na bazie API OpenAI, nowe możliwości agentyczne i lepsze rozumienie kontekstu mogą być game-changerem.

Podsumowując, OpenAI nie zwalnia tempa. GPT-5.2 to jasny sygnał, że firma chce utrzymać swoją pozycję lidera, reagując szybko na konkurencję i ciągle podnosząc poprzeczkę. „Premiera w grudniu 2025, wcześniej niż planowano później w tym miesiącu.”, to też ciekawy ruch taktyczny. Kto wie, może za chwilę zobaczymy odpowiedź od Google lub innych graczy? Na razie jednak, GPT-5.2 wydaje się być najnowszą, bardzo potężną bronią w arsenale OpenAI.

Źródła
2026-01-24