Kategoria: Technologie

  • Cursor zyskuje tryb Design Mode i raport zużycia kontekstu – edycja UI bez pisania kodu

    Cursor zyskuje tryb Design Mode i raport zużycia kontekstu – edycja UI bez pisania kodu

    Cursor wprowadził dwie nowe funkcje w obszarze canvases, które zmieniają sposób interakcji z interfejsem użytkownika. Tryb Design Mode umożliwia zaznaczanie elementów bezpośrednio na podglądzie strony i wskazywanie agentowi, co ma zmienić, bez potrzeby opisywania wszystkiego słowami. Dodatkowo, dostępny jest interaktywny raport zużycia kontekstu, który pokazuje, gdzie dokładnie idą tokeny podczas pracy agenta.

    Co nowego w pigułce

    • Design Mode umożliwia zaznaczanie, rysowanie i wybieranie głosowe elementów UI w canvasach Cursora.
    • Wielokrotny wybór pozwala zaznaczyć kilka elementów naraz, aby agent mógł je dopasować lub usunąć w jednym kroku.
    • Raport kontekstu rozbija zużycie tokenów na kategorie: system prompt, narzędzia, reguły i umiejętności.
    • Edycja głosowa działa nawet gdy agent przetwarza poprzednie polecenie, co przyspiesza iteracyjne poprawki.
    • Obie funkcje są dostępne dla użytkowników w ramach aktualizacji Cursor.

    Jak działa Design Mode w praktyce

    Dotychczas, aby zmienić wygląd komponentu w canvasie, użytkownik musiał opisać, co i gdzie należy poprawić. Design Mode zmienia tę sytuację. Użytkownik klika element bezpośrednio na podglądzie, może dodać kilka referencji, narysować po interfejsie lub powiedzieć na głos, co chce zmienić.

    Agent otrzymuje nie tylko zaznaczony fragment. Cursor przekazuje mu kod elementu, układ strony oraz wizualne relacje między komponentami. Dzięki temu edycja staje się bardziej precyzyjna, ponieważ agent rozumie kontekst przestrzenny, a nie tylko abstrakcyjny opis.

    Wielokrotny wybór to kolejna nowość. Użytkownik zaznacza kilka przycisków, kart lub sekcji i mówi agentowi: „zrób, żeby wyglądały tak samo jak ten pierwszy” lub „usuń duplikaty”. Wcześniej wymagałoby to kilku osobnych poleceń. Teraz wystarczy jedna komenda.

    Co istotne, tryb głosowy nie blokuje agenta. Użytkownik może mówić, co zmienić, nawet gdy Cursor pracuje nad poprzednim zadaniem. To przyspiesza proces wprowadzania poprawek, ponieważ nie trzeba czekać na zakończenie wcześniejszej instrukcji.

    Raport kontekstu – tokeny pod lupą

    Raport kontekstu – tokeny pod lupą

    Drugą nowością jest interaktywny raport zużycia kontekstu. Użytkownicy wcześniej widzieli głównie całkowitą liczbę tokenów. Teraz Cursor rozbija to na kategorie: system prompt, narzędzia, reguły i umiejętności.

    Raport pokazuje nie tylko liczby, ale także proporcje. Dzięki temu łatwiej zdiagnozować, dlaczego kontekst się powiększa – czy to przez rozbudowane reguły, czy może przez narzędzia ładujące zbędne dane. Jeśli coś wygląda podejrzanie, dostępna jest opcja „Debug with Agent”, która pozwala przeanalizować problem bardziej szczegółowo.

    Dla zespołów pracujących z dużymi bazami reguł i rozbudowanymi promptami systemowymi to istotna zmiana. Zamiast zgadywać, co zużywa tokeny, można to sprawdzić w kilka sekund i odpowiednio zoptymalizować konfigurację agenta.

    Co to oznacza dla codziennej pracy

    • Design Mode i raport kontekstu to nie są jedynie kosmetyczne dodatki. Pierwsza funkcja znacznie skraca czas potrzebny na wizualne poprawki, szczególnie przy generowanych dashboardach, raportach i innych artefaktach UI, które Cursor tworzy w canvasach. Zamiast pisać szczegółowe instrukcje, użytkownik może wskazać elementy i powiedzieć, co zmienić.

    Druga funkcja daje kontrolę nad kosztami i wydajnością. W świecie agentów AI, gdzie tokeny wpływają na czas odpowiedzi i wydatki, świadomość, gdzie one idą, jest kluczowa. Raport kontekstu wpisuje się w szerszy trend – narzędzia dla deweloperów coraz częściej pokazują nie tylko co robi agent, ale także ile go to kosztuje.

    Obie funkcje są już dostępne dla użytkowników. Design Mode można znaleźć bezpośrednio w interfejsie canvasów, a raport kontekstu pojawia się jako interaktywny widok w panelu agenta.

    Źródła

  • Qwen-Code v0.17.1 stawia na stabilność i agentic workflow w terminalu

    Qwen-Code v0.17.1 stawia na stabilność i agentic workflow w terminalu

    Zespół QwenLM wprowadził wersję v0.17.1 swojego terminalowego agenta AI, Qwen-Code, koncentrując się na poprawie zarządzania pamięcią i usprawnieniu przepływów pracy w podagentach. Aktualizacja zawiera konkretne poprawki inżynieryjne, które mają pozytywny wpływ na niezawodność narzędzia podczas długich sesji programistycznych.

    Najważniejsze zmiany w pigułce

    • Qwen-Code v0.17.1 wprowadza monitor ciśnienia pamięci, który zapobiega niekontrolowanemu zużyciu RAM podczas pracy z dużymi projektami.
    • Atomowe wdrożenia plików konfiguracyjnych eliminują ryzyko uszkodzenia ustawień przy równoczesnym zapisie.
    • Wirtualny viewport i powiadomienia w tle dla shella to nowe funkcje CLI, które ułatwiają pracę w środowisku bez interfejsu graficznego.
    • Lepsze zarządzanie historią – agent poprawnie wznawia sesje bez wycieków pamięci i błędów przy dużych kontekstach.

    Agent w terminalu zyskuje na stabilności

    Qwen-Code jest narzędziem do automatyzacji zadań programistycznych, takich jak przeglądanie rozległych codebasów, refaktoryzacja czy generowanie kodu. Prawdziwym testem dla takich agentów są wielogodzinne sesje, w których historia poleceń i kontekst projektu rosną.

    Wersja v0.17.1 wprowadza monitor ciśnienia pamięci, który działa jako inteligentny strażnik. Gdy zużycie RAM zbliża się do krytycznego poziomu, agent proaktywnie zwalnia zasoby, co zapobiega awariom. To funkcja, która jest szczególnie cenna dla tych, którzy doświadczyli utraty pracy przez nagłe wyłączenie terminala.

    Drugim istotnym elementem aktualizacji są atomowe wdrożenia plików konfiguracyjnych. Oznacza to, że zmiany w ustawieniach są zapisywane w sposób transakcyjny – albo wszystko trafia na dysk, albo nic. Eliminowane są sytuacje, w których przerwany zapis pozostawia uszkodzone pliki konfiguracyjne.

    Podagenty i przepływy pracy

    Podagenty i przepływy pracy

    Wersja v0.17.1 rozwija koncepcję podagentów – mniejszych instancji AI przypisanych do konkretnych zadań w ramach większego workflow. Zarządzanie nimi stało się bardziej przewidywalne, a odtwarzanie złożonych procesów działa płynniej.

    To ważne dla zespołów, które wykorzystują Qwen-Code do automatyzacji CI/CD czy generowania dokumentacji. Możliwość odtworzenia tej samej sekwencji operacji przez podagenta eliminuje błędy związane z niedeterministycznym zachowaniem modeli językowych.

    Interfejs również przeszedł zmiany. Wirtualny viewport pozwala agentowi lepiej rozumieć układ interfejsu w trybie terminalowym, co jest istotne przy testach end-to-end aplikacji konsolowych. Powiadomienia w tle informują o zakończeniu długotrwałych operacji, co eliminuje potrzebę ciągłego monitorowania outputu.

    Co to znaczy dla programistów

    Qwen-Code zmierza w kierunku, który wyznaczają inne narzędzia, takie jak Cursor czy Windsurf – agent AI nie jest jedynie zabawką do generowania kodu, ale realnym narzędziem w codziennej pracy. Qwen stawia na lekkość i integrację terminalową, unikając ciężkich edytorów GUI.

    Wersja v0.17.1 to krok w stronę dojrzałości. Nie wprowadza nowych modeli ani integracji z zewnętrznymi API, lecz koncentruje się na systematycznym usuwaniu błędów – lepszym egzekwowaniu użycia narzędzi, poprawkach przy wznawianiu historii sesji oraz stabilniejszych testach.

    Rozwój tego projektu warto śledzić – repozytorium na GitHubie ma już ponad 26 tysięcy gwiazdek, a częste aktualizacje, czasami kilka dziennie w gałęziach "nightly", pokazują, że zespół pracuje intensywnie. Jeśli Qwen-Code utrzyma tę trajektorię, może stać się poważnym konkurentem dla komercyjnych rozwiązań w kategorii agentic coding.

    Źródła

  • Claude Opus 4.8 wchodzi z milionowym oknem kontekstu i nowym narzędziem advisor

    Claude Opus 4.8 wchodzi z milionowym oknem kontekstu i nowym narzędziem advisor

    28 maja 2026 roku Anthropic wprowadziło Claude Opus 4.8, model, który oferuje 1 milion tokenów okna kontekstowego, 128 tysięcy tokenów wyjściowych oraz przeprojektowane myślenie adaptacyjne. Platforma zyskała również rozszerzone wsparcie dla zarządzanych agentów na AWS, możliwość wstrzykiwania wiadomości systemowych w trakcie konwersacji oraz parametr max_tokens w narzędziu advisor, co pozwala deweloperom lepiej kontrolować koszty i opóźnienia.

    Co nowego – w pigułce

    • Claude Opus 4.8 debiutuje 41 dni po premierze poprzedniej wersji, z 4-krotnie mniejszym ryzykiem przeoczenia błędów w kodzie.
    • Nowy parametr max_tokens w narzędziu advisor pozwala ograniczać zużycie zasobów przy zadawaniu pytań modelowi.
    • Wiadomości systemowe w trakcie konwersacji umożliwiają aktualizację promptów systemowych bez resetowania konwersacji.
    • Claude Managed Agents są dostępne na AWS, a ulepszone raportowanie odmów wspiera debugowanie aplikacji.
    • Dynamic Workflows w Claude Code mogą uruchomić do 1000 równoległych podagentów do migracji repozytoriów.

    Myślenie adaptacyjne i uczciwość – co się zmieniło

    Claude Opus 4.8 wprowadza mechanizm dynamicznego dostosowywania głębi wnioskowania. Model samodzielnie ocenia, ile "myślenia" wymaga konkretne zadanie – przy prostych pytaniach przechodzi do odpowiedzi szybciej, a przy bardziej złożonych angażuje więcej zasobów. Wczesne testy pokazują, że model rzadziej przeocza błędy w kodzie, co czyni go bardziej wiarygodnym narzędziem dla zespołów DevOps i web developerów. Model częściej sygnalizuje, gdy nie ma pewności, co jest istotne w kontekście produkcji.

    Narzędzie advisor z kontrolą kosztów

    Nowy parametr max_tokens w narzędziu advisor odpowiada na problem rosnących kosztów przy intensywnym korzystaniu z modelu. Umożliwia on ustawienie limitu tokenów dla odpowiedzi generowanych przez advisor, co wpływa na przewidywalność wydatków i czas odpowiedzi. Deweloperzy mogą teraz lepiej zarządzać budżetem zapytań, nie rezygnując z jakości.

    Claude Managed Agents i komunikaty systemowe w środku rozmowy

    Platforma rozszerza wsparcie dla Claude Managed Agents na AWS, co upraszcza wdrażanie agentów w chmurze Amazonu. Zmiana w API Messages pozwala teraz na wprowadzanie wpisów systemowych bezpośrednio w tablicy messages, co umożliwia modyfikację kontekstu modelu w trakcie rozmowy. To rozwiązanie jest przydatne w długich interakcjach, gdzie wymagania ewoluują.

    Ulepszono także raportowanie odmów. Gdy model odrzuca żądanie, odpowiedź zawiera więcej szczegółów dotyczących przyczyny. To pozwala zespołom budującym krytyczne aplikacje szybciej zidentyfikować źródło problemu.

    Ceny i tryb Fast Mode

    Anthropic utrzymało standardowe ceny na poziomie Claude Opus 4.8: 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25 dolarów za milion wyjściowych. Fast Mode kosztuje 10 i 50 dolarów odpowiednio, ale działa około 2,5 razy szybciej niż tryb standardowy. W porównaniu z Fast Mode poprzedniej generacji (30/150 dolarów) to trzykrotna obniżka, co ma znaczenie w kontekście budżetu przy wysokoprzepustowych zadaniach agentowych.

    Co to znaczy dla web developmentu

    Claude Opus 4.8 stał się domyślnym modelem dla planów Pro, Max, Team i Enterprise w Claude Code. Milionowe okno kontekstu umożliwia analizę całych repozytoriów w jednym przebiegu, a Dynamic Workflows, dostępne jako podgląd badawczy, potrafią zrównoleglić zadania migracyjne na dużą skalę. Dzięki kontroli kosztów przez max_tokens w advisorze oraz możliwości podmiany promptów systemowych w locie, zyskujemy narzędzia gotowe do zastosowania w produkcji.

    Źródła

  • Cline Hub: interfejs webowy do zarządzania agentami AI trafia do CLI v3.0.15

    Cline Hub: interfejs webowy do zarządzania agentami AI trafia do CLI v3.0.15

    Zespół Cline opublikował CLI w wersji 3.0.15, wprowadzając Cline Hub, nowy interfejs webowy do monitorowania i zarządzania sesjami agentów AI w czasie rzeczywistym. To znaczący krok w kierunku lepszej kontroli nad autonomicznymi sesjami kodowania, które wcześniej działały głównie w terminalu. Wraz z Hubem wprowadzono także globalny system reguł, rozszerzone sterowanie Discordem oraz dwa nowe modele w katalogu.

    Co nowego w CLI 3.0.15

    • Cline Hub — webowy pulpit do podglądu aktywnych klientów, strumieniowania odpowiedzi asystenta i restartowania lokalnego huba
    • Globalne reguły agentów — pliki AGENTS działają teraz we wszystkich sesjach, również z treściami dostarczanymi przez wtyczki wewnątrz sandboxa
    • Ulepszona integracja z Discordem — wyciszanie konkretnych uczestników, sesje powiązane z autorem i sterowanie łącznikiem między turami po ID sesji
    • Nowe modele — Claude Opus 4.8 i Qwen 3.0.15 Max dołączyły do katalogu
    • Poprawki stabilności — łatki dla łączników Discord i SAP AI Core oraz lepsze logowanie diagnostyczne

    Cline Hub: kontrola z przeglądarki

    Cline Hub to aplikacja webowa, która pokazuje wszystkie podłączone sesje agentów. Użytkownicy nie muszą już przeszukiwać logów terminala — wystarczy otworzyć przeglądarkę. Hub działa lokalnie w sieci LAN lub przez tunel, a dostęp jest zabezpieczony sekretem pokoju (room secret).

    Z poziomu panelu można zobaczyć, które sesje są aktywne, przełączyć się na widok konkretnego asystenta i śledzić jego odpowiedzi na żywo. Istnieje również opcja restartowania lokalnego huba. Dla zespołów DevOps i programistów pracujących z wieloma agentami jednocześnie to narzędzie upraszcza codzienną pracę — jeden ekran zamiast rozproszonych terminali.

    Hub nie wymaga dodatkowej infrastruktury w chmurze. Całość działa lokalnie, więc dane nie opuszczają lokalnego środowiska, chyba że użytkownik świadomie skonfiguruje tunel. To istotne w kontekście bezpieczeństwa kodu.

    Globalne reguły i nowe modele

    Wprowadzenie globalnych reguł agentów to zmiana, która zyska uznanie w środowiskach produkcyjnych. Dotychczas każda sesja mogła mieć własne instrukcje, co utrudniało narzucenie wspólnych zasad. Teraz plik AGENTS działa globalnie, definiując zachowanie niezależnie od liczby uruchomionych sesji.

    Oznacza to, że można ustawić politykę dotyczącą stylu kodu, dozwolonych operacji na plikach czy sposobu komunikacji z zewnętrznymi API, mając pewność, że każdy agent jej przestrzega. Wtyczki mogą dodawać własne reguły w sandboxie, co zwiększa elastyczność systemu.

    Katalog modeli również się powiększył. Claude Opus 4.8 od Anthropic to jedna z mocniejszych opcji na rynku, dobrze radząca sobie z długim kontekstem i wieloetapowym rozumowaniem. Qwen 3.0.15 Max reprezentuje chińską szkołę projektowania modeli, koncentrując się na efektywności przy ograniczonych zasobach. Obie propozycje są dostępne po aktualizacji CLI.

    Discord i stabilność

    Nowa wersja poprawia integrację z Discordem. Użytkownicy mogą teraz wyciszać konkretne osoby na kanale, co oznacza, że agent nie będzie reagował na wiadomości od osób, które nie powinny go kontrolować. Sesje można przypisać do konkretnego autora, a łącznik między turami można sterować po ID sesji. To istotna funkcjonalność, gdy jeden bot obsługuje kilka konwersacji jednocześnie.

    W zakresie stabilności, twórcy poprawili błędy w łącznikach dla Discorda i SAP AI Core. Udoskonalone logowanie diagnostyczne ułatwia identyfikację problemów bez konieczności przeszukiwania stosów wywołań.

    Podsumowanie

    CLI w wersji 3.0.15 to nie tylko kosmetyczna aktualizacja. Cline Hub wprowadza kontrolę, której brakowało przy pracy z wieloma agentami, a globalne reguły zapewniają spójność w poważnych projektach. Nowe modele — Opus 4.8 i Qwen 3.0.15 Max — poszerzają wybór dla osób testujących różne silniki AI. Cline konsekwentnie rozwija ekosystem, w którym agent nie jest już tylko terminalowym skryptem, ale częścią większego systemu z własnym pulpitem sterowania.

    Źródła

  • Google Antigravity 2.0.10 załatało błąd kredytów G1 i poprawiło stabilność

    Google Antigravity 2.0.10 załatało błąd kredytów G1 i poprawiło stabilność

    Google wypuściło aktualizację Antigravity 2.0.10, która została wydana 28 maja 2026 roku. Ta wersja koncentruje się na naprawie błędów oraz poprawie niezawodności aplikacji. Zespół rozwiązał przede wszystkim krytyczny problem związany z kredytami G1, który wpływał na historię salda użytkowników.

    • Google wydało wersję 2.0.10 swojej aplikacji Antigravity 28 maja 2026
    • Główną zmianą jest poprawka błędu kredytów G1, który zniekształcał wyświetlanie salda konta
    • Dodatkowo wprowadzono szereg poprawek zwiększających ogólną niezawodność i użyteczność
    • Antigravity 2.0.10 zastąpiło wcześniejsze IDE, zmieniając podejście na aplikację desktopową skoncentrowaną na agentach AI

    Błąd G1 – co dokładnie poprawiono?

    Problem z kredytami G1 był jednym z bardziej irytujących błędów, które pojawiły się po premierze Antigravity 2.0.10. Użytkownicy zauważali różnice między rzeczywistym stanem wykorzystanych jednostek rozliczeniowych a tym, co pokazywał interfejs. W niektórych przypadkach system nie poprawnie odzwierciedlał zużycie kredytów z pakietu Google One. Ta kwestia była już częściowo rozwiązana w łatce 2.0.10, ale nie do końca skutecznie.

    Wersja 2.0.10 zamyka ten temat. Mechanizm śledzenia salda został poprawiony, aby dane wyświetlane w zakładce Models w ustawieniach zgadzały się z rzeczywistym stanem konta. Dla osób intensywnie korzystających z agentów AI ma to praktyczne znaczenie – użytkownicy mogą teraz łatwo sprawdzić, ile kredytów faktycznie zostało, bez konieczności ręcznego przeliczania.

    W changelogu nie podano szczegółów technicznych poprawki. Wpis ogranicza się do stwierdzenia „G1 credit bug fix”. Jednak na podstawie wcześniejszych problemów można przypuszczać, że chodziło o synchronizację między backendem rozliczeniowym a lokalnym stanem aplikacji.

    Niezawodność i użyteczność – zbiorcza kategoria poprawek

    Niezawodność i użyteczność – zbiorcza kategoria poprawek

    Oprócz poprawki G1, Antigravity 2.0.10 przynosi również zbiór poprawek określonych jako „różne usprawnienia niezawodności i użyteczności”. To klasyczny zbiór, w którym Google umieszcza mniejsze poprawki, które nie wymagają osobnego opisywania. W praktyce chodzi prawdopodobnie o stabilniejsze działanie przy przełączaniu konwersacji, mniej awarii przy operacjach na plikach oraz ogólne wygładzenie interfejsu.

    Wersja 2.0.10 nie wprowadza nowych funkcji. Nie ma wsparcia dla PDF-ów (to pojawiło się w 2.0.10), nie ma komendy /btw ani przeprojektowanego ekranu limitów. To inżynieryjne wydanie, które przygotowuje grunt pod późniejsze, bardziej rozbudowane aktualizacje.

    Kontekst: Antigravity 2.0.10 jako następca IDE

    Wersja 2.0.10 pojawia się nieco ponad tydzień po premierze Antigravity 2.0.10, zaprezentowanej na Google I/O 19 maja 2026 roku. Ta premiera była dużą zmianą – Google porzuciło dotychczasowe podejście w stylu IDE i zastąpiło je samodzielną aplikacją desktopową skoncentrowaną na agentach.

    Dla wielu programistów oznaczało to utratę znanych narzędzi – eksploratora plików, terminala czy kontroli wersji wbudowanych w poprzednie środowisko. Dlatego kolejne łatki, takie jak 2.0.10, są niezwykle ważne – stabilizują nowe doświadczenie, podczas gdy zespół odbudowuje funkcjonalności w nowej architekturze.

    Co ciekawe, wersja 2.0.10 dodała integrację z Antigravity IDE, co umożliwia otwieranie projektów w starym środowisku. Wygląda na to, że Google stworzyło most między starym a nowym światem, zamiast całkowicie odcinać użytkowników.

    Co dalej?

    Patrząc na dalszy ciąg changeloga – wersje 2.0.10, 2.0.10 czy 2.0.10 – widać, że tempo rozwoju jest wysokie. Kolejne wydania wprowadzają wsparcie dla PDF-ów, komendę /btw do bocznych pytań w trakcie konwersacji, a nawet odtwarzanie plików audio bezpośrednio w aplikacji.

    Dla osób śledzących rozwój narzędzi AI i środowisk pracy z agentami, Antigravity staje się interesującym przypadkiem. Google stara się zbudować pomost między klasycznym IDE a w pełni agentskim workflow – coś, co konkurencja również próbuje robić, ale na razie bez jednego spójnego produktu. Wersja 2.0.10 to mały, ale solidny krok w stronę stabilności, która jest kluczowa dla funkcji aplikacji.

    Źródła

  • Claude Opus 4.8 wchodzi do gry: adaptacyjne myślenie i milion tokenów kontekstu na pokładzie

    Claude Opus 4.8 wchodzi do gry: adaptacyjne myślenie i milion tokenów kontekstu na pokładzie

    Anthropic wypuścił 28 maja 2026 roku Claude Opus 4.8, który jest najnowszym modelem w swojej serii. Został zaprojektowany do wykonywania autonomicznych zadań agentowych, złożonego kodowania oraz pracy z wiedzą profesjonalną. Model oferuje domyślnie okno kontekstowe o wielkości miliona tokenów i rezygnuje z ręcznego przełącznika extended thinking na rzecz w pełni adaptacyjnego podejścia do głębokości rozumowania.

    Co nowego w pigułce

    • Adaptive Thinking zastępuje dotychczasowy mechanizm extended thinking — model sam decyduje, jak głęboko analizować problem.
    • Okno kontekstowe 1M tokenów dostępne domyślnie, z maksymalną długością wyjściową 128 tysięcy tokenów.
    • Wydajność w kodowaniu wzrasta do 88,6% na SWE-bench Verified, a model czterokrotnie rzadziej przeocza błędy w kodzie.
    • Dynamic Workflows w Claude Code umożliwia natywną koordynację dziesiątek, a nawet setek równoległych podagentów.
    • Ceny bez zmian względem Claude Opus 4.8 — 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25 za wyjściowe, z opcjonalnym trybem Fast Mode.

    Nie chodzi już o gadanie — to maszyna do długich zadań

    Opus 4.8 to nie tylko odświeżenie. Anthropic przesuwa akcent z "modelu językowego" na "agenta produkcyjnego". W benchmarkach widać to wyraźnie: SWE-bench Verified na poziomie 88,6% to znaczący postęp, który czyni ten model realnym współpracownikiem programisty. Wersja Pro tego samego testu osiąga wzrost o 4,9 punktu procentowego — do 69,2%.

    Model jako pierwszy w chmurze osiąga zero procent zgłaszania błędnych wyników bez ich krytycznej oceny. Jeśli coś jest nie tak, Opus 4.8 sam to wyłapie i zakomunikuje, zamiast udawać, że wszystko jest w porządku. To podejście do kwestii zaufania w narzędziach agentowych jest istotne.

    Największą różnicę czuć w przepływie pracy. Model radzi sobie z zadaniami wieloetapowymi, gdzie wykonanie kodu przeplata się z analizą wyników i korektą strategii. Użytkownik nie musi go prowadzić — model dostaje cel, rozkłada go na części, wykonuje i sprawdza efekty.

    Adaptive Thinking i kontrola wysiłku

    Adaptive Thinking i kontrola wysiłku

    Brak osobnego przełącznika extended thinking to nie tylko kosmetyka. Adaptive Thinking oznacza, że model sam decyduje, kiedy warto pomyśleć dłużej, a kiedy odpowiedź jest oczywista. Użytkownicy claude.ai mają dodatkowo selektor wysiłku, co pozwala im kontrolować, ile "energii" obliczeniowej model poświęca na dane zadanie.

    To podejście ma sens. Nie każdy prompt wymaga głębokiej analizy, a płacenie za zbędne tokeny w prostych zapytaniach mogło być frustrujące. Teraz model decyduje, a użytkownik może dostosować intensywność.

    Opus 4.8 obsługuje ponad 80 języków i był trenowany na danych do stycznia 2026 roku. Kontekst miliona tokenów w połączeniu z adaptacyjnym myśleniem sprawia, że narzędzie dobrze radzi sobie w analizie obszernych repozytoriów czy dokumentacji.

    Nowości w API i Claude Code

    Nowości w API i Claude Code

    Równolegle z modelem Anthropic wprowadza kilka istotnych zmian platformowych. Pojawiły się wiadomości systemowe w trakcie konwersacji, co jest przydatne, gdy trzeba dynamicznie zmienić zachowanie modelu bez resetowania całego kontekstu. Rozszerzono również kategorie odrzuceń w Messages API, co daje większą kontrolę nad tym, kiedy i dlaczego asystent odmawia odpowiedzi.

    Dla zespołów DevOps kluczową nowością są Dynamic Workflows w Claude Code. Mechanizm ten pozwala uruchomić dziesiątki lub setki podagentów równolegle w ramach jednej sesji. Każdy z nich pracuje nad swoim fragmentem problemu, a następnie wyniki są scalane. To może znacząco przyspieszyć duże projekty.

    Claude Managed Agents na AWS również zyskały rozszerzone wsparcie. W połączeniu z nowymi możliwościami webhooków i nadpisywania konfiguracji agenta na poziomie sesji, infrastruktura agentowa staje się bardziej dojrzała.

    Ceny i dostępność

    Anthropic utrzymuje ceny na poziomie Claude Opus 4.8 — 5 dolarów za milion tokenów wejściowych, 25 za wyjściowe. Tryb Fast Mode działa 2,5 razy szybciej przy koszcie 10 dolarów za wejście i 50 za wyjście, co jest trzykrotnie tańsze niż w poprzednich generacjach. Model jest dostępny przez API Claude, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI i Microsoft Foundry.

    Opus 4.8 to solidny krok w stronę autonomii. Mniej klikania, więcej zaufania do maszyny i realna oszczędność czasu przy złożonych zadaniach — to podsumowuje to wydanie.

    Źródła

  • Claude Opus 4.8 w praktyce: setki agentów, dynamiczne przepływy i taniej o dwie trzecie

    Claude Opus 4.8 w praktyce: setki agentów, dynamiczne przepływy i taniej o dwie trzecie

    Anthropic wprowadził Claude Opus 4.8, a wraz z nim aktualizację Claude Code, która umożliwia tworzenie dynamicznych przepływów pracy oraz orkiestrację do tysiąca równoległych podagentów w jednej sesji. Nowy model jest dostępny na claude.ai, w API oraz na Amazon Bedrock, a ceny za standardowe użycie pozostały takie same jak w poprzedniej wersji.

    Co nowego w skrócie

    • Claude Opus 4.8 radzi sobie z długimi zadaniami agentowymi, popełniając czterokrotnie mniej niewykrytych błędów niż jego poprzednik.
    • Dynamiczne przepływy pozwalają uruchomić do 1000 podagentów w ramach jednego zadania, z maksymalnie 16 działającymi jednocześnie.
    • Tryb szybki jest 2,5 raza szybszy i trzy razy tańszy niż w przypadku Claude Opus 4.7.
    • Sterowanie wysiłkiem jest teraz pod kontrolą użytkownika — komenda /effort pozwala wybrać poziom od niskiego do maksymalnego.

    Co potrafi Opus 4.8

    Nowy model jest zaprojektowany do zadań wymagających długotrwałej pracy agentowej, takich jak przeszukiwanie bazy kodu, koordynowanie wielu działań jednocześnie oraz samodzielne korygowanie błędów. Anthropic informuje, że Opus 4.8 jest około czterokrotnie mniej skłonny do pomijania błędów bez komentarza niż jego poprzednik. Model częściej przyznaje się do błędów, zamiast udawać, że wszystko jest w porządku.

    Okno kontekstowe wynosi milion tokenów, co pozwala modelowi analizować rozległy kod bez gubienia wątku. Dodatkowo obniżono minimalną długość promptu obsługiwaną przez cache — teraz wystarczy 1024 tokeny zamiast 2048, co zmniejsza koszty przy krótszych zapytaniach.

    Ceny pozostają na poziomie 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25 za milion wyjściowych w standardowym trybie, co jest takie samo jak w Claude Opus 4.7. W trybie szybkim stawki wynoszą 10 i 50 dolarów, co jest trzykrotnie mniej niż 30 i 150 dolarów w poprzednich wersjach. To znaczący argument na rzecz korzystania z szybszych odpowiedzi.

    Dynamiczne przepływy — tu dzieje się najwięcej

    Dynamiczne przepływy — tu dzieje się najwięcej

    Najciekawszą nowością w Claude Code są dynamiczne przepływy pracy, które obecnie są dostępne w wersji beta. Claude Opus 4.8 działa jako orkiestrator, dzieląc złożone zadania na mniejsze części, które następnie rozsyła do dziesiątek lub setek podagentów, a później zbiera i weryfikuje wyniki.

    Architektura składa się z trzech warstw. Na górze znajduje się orkiestrator, którym zazwyczaj jest Opus 4.8, odpowiedzialny za dekompozycję zadania i końcową syntezę. Poniżej pracują podagenci, mogą to być lżejsze modele, takie jak Haiku lub Sonnet, jeśli koszty mają znaczenie. Na samym dole znajduje się warstwa narzędziowa, która zapewnia dostęp do plików, API, baz danych oraz wykonania kodu.

    Liczba podagentów nie jest ustalona na stałe. Model samodzielnie decyduje, ilu pracowników potrzebuje w trakcie realizacji zadania. Przy małym raporcie wystarczą trzy instancje, natomiast przy pełnej analizie konkurencji — kilkadziesiąt. Maksymalny limit wynosi tysiąc podagentów na sesję, z czego szesnaście może działać jednocześnie.

    Lepsza integracja z terminalem i nowe możliwości API

    Claude Code otrzymał również ulepszoną obsługę agentów działających w tle. Dotyczy to długotrwałych zadań inżynieryjnych, takich jak migracje kodu, refaktoryzacje i przeglądy repozytoriów, które teraz lepiej integrują się z terminalem i sesjami. Użytkownicy mogą uruchomić te zadania, a następnie wrócić po wyniki, bez obawy o ich przerwanie.

    W API Messages wprowadzono możliwość wstawiania wiadomości systemowych w trakcie konwersacji, po turze użytkownika. Dotychczas, aby zmienić zachowanie modelu w trakcie długiego zadania, konieczne było ponowne wysłanie całego promptu systemowego, co rozbijało cache. Teraz wystarczy dodać role: "system" bezpośrednio w tablicy wiadomości — to mała zmiana, ale istotna dla osób budujących złożone pipeline'y agentowe.

    Dodatkowo, funkcja /simplify, która służy do upraszczania kodu podczas przeglądów, została usprawniona, co powinno ucieszyć zespoły zajmujące się code review z asystą AI.

    Anthropic zaleca selektywne podejście do adopcji: trudne zadania agentowe i migracje warto przenieść na Opus 4.8, natomiast proste, jednorazowe generacje kodu mogą pozostać przy starszych modelach. Kluczowe są pełne specyfikacje i jasne instrukcje weryfikacji — model najlepiej wykorzystuje swoje możliwości, gdy dokładnie wie, co ma sprawdzić.

    Źródła

  • OpenCode z WebSocket i ACP – nowa odsłona narzędzia, które stawia na szybkość i współpracę agentów

    OpenCode z WebSocket i ACP – nowa odsłona narzędzia, które stawia na szybkość i współpracę agentów

    Seria czterech wydań OpenCode z WebSocket i ACP w ciągu zaledwie tygodnia – od wersji 1.15.9 do 1.15.12 – wprowadziła eksperymentalną obsługę WebSocket dla odpowiedzi OpenAI oraz gruntownie przebudowaną integrację z protokołem ACP. Deweloperzy zyskali szybszy transport danych oraz mechanizmy, które zmieniają sposób, w jaki agenci AI współpracują ze sobą i z zewnętrznymi narzędziami.

    Co nowego w skrócie

    • Eksperymentalny WebSocket zastępuje SSE w odpowiedziach OpenAI, co obniża opóźnienia i daje większą kontrolę nad połączeniem.
    • ACP-next zamyka temat 35 poprawek błędów z poprzedniego forka i otwiera drogę do współpracy wielu agentów jednocześnie.
    • Adaptive reasoning controls dla modeli Anthropic Opus pozwala użytkownikom dostosować sposób wnioskowania.
    • Szybszy start sesji i nowe okno zarządzania przestrzenią roboczą w interfejsie TUI i Desktop.

    WebSocket zamiast SSE – mniej czekania, więcej kontroli

    Najważniejszą zmianą techniczną jest wprowadzenie eksperymentalnego transportu WebSocket dla OpenAI Responses API. Do tej pory komunikacja z modelami OpenAI opierała się na Server-Sent Events – prostym, ale ograniczonym mechanizmie. SSE działa jednostronnie: serwer wysyła dane, a klient słucha. Przy długotrwałych połączeniach, gdzie strumieniowanie odpowiedzi trwa dziesiątki sekund, każda przerwa oznacza konieczność ponownego zestawienia sesji od zera.

    WebSocket rozwiązuje ten problem, ponieważ działa dwukierunkowo. Klient i serwer utrzymują stały kanał, co redukuje opóźnienia i pozwala na inteligentniejszą logikę reconnectu. Aby to włączyć, wystarczy ustawić zmienną środowiskową OPENCODE_EXPERIMENTAL_WEBSOCKETS=true. W paczce znalazły się także poprawki dla środowiska Bun – wcześniej proxy potrafiło się wysypać – oraz mechanizm retry, który nie poddaje się po pierwszej nieudanej próbie.

    Warto zaznaczyć, że to wciąż funkcja oznaczona jako eksperymentalna. Nie wszystko działa idealnie, ale kierunek jest jasny: OpenCode z WebSocket i ACP chce być narzędziem, które nie każe deweloperowi czekać.

    ACP-next – agenci w końcu ze sobą rozmawiają

    ACP-next – agenci w końcu ze sobą rozmawiają

    Drugą dużą zmianą jest ACP-next, czyli nowa warstwa integracyjna oparta na Agent Communication Protocol. Poprzedni fork DCP miał 35 udokumentowanych błędów, które mogły zakłócać kontekst sesji w najmniej oczekiwanym momencie. ACP-next to czysty grunt: pełna obsługa cyklu życia sesji, routowanie zdarzeń, streamowanie aktualizacji narzędzi, wysyłanie promptów i zarządzanie uprawnieniami.

    Co to oznacza w praktyce? OpenCode z WebSocket i ACP może teraz działać jako jeden z wielu agentów w większym ekosystemie. Wyobraź sobie sesję, w której jeden agent analizuje kod, drugi sprawdza zgodność z dokumentacją, a trzeci podpowiada refaktoryzację – wszystko w tym samym środowisku, bez ręcznego przełączania kontekstów.

    Aby skorzystać z ACP, edytor musi być skonfigurowany do uruchamiania komendy opencode acp. JetBrains już dodał natywne wsparcie, więc użytkownicy IntelliJ czy PyCharm mogą uruchomić OpenCode z WebSocket i ACP bezpośrednio w IDE. Dla tych, którzy chcą większej kontroli, dostępny jest także opencode-acp-control – zestaw umiejętności do programowego zarządzania sesjami, promptami i wersjami.

    Interfejs, który nie przeszkadza

    Interfejs, który nie przeszkadza

    Przy okazji większych zmian architektonicznych zespół OpenCode z WebSocket i ACP dodał kilka funkcji, które ułatwiają życie. Nowe okno dialogowe do zarządzania przestrzenią roboczą pojawiło się zarówno w interfejsie terminalowym, jak i desktopowym. Poprawiono także układ zakładek – teraz przełączanie między sesjami jest płynniejsze i nie gubi kontekstu.

    Start sesji również przyspieszył, głównie dzięki optymalizacjom w ACP-next. Dla osób pracujących z modelami Anthropic Opus dodano adaptive reasoning controls – mechanizm, który pozwala dostosować, jak głęboko model analizuje prompt przed udzieleniem odpowiedzi. To przydatne, gdy potrzebujesz szybkiej podpowiedzi, a nie kilku akapitów analizy.

    Społeczność i tempo rozwoju

    Cztery wersje w tydzień mówią same za siebie. Tempo rozwoju jest wysokie, a społeczność żywo reaguje – najgorętszym wątkiem dyskusyjnym było opóźnienie odpowiedzi modeli GPT, co zebrało 106 komentarzy. Wprowadzenie WebSocketu to odpowiedź na te głosy.

    OpenCode z WebSocket i ACP pozostaje narzędziem agnostycznym wobec dostawców modeli – działa z dużymi modelami SOTA oraz z mniejszymi, szybszymi wariantami. To sprawia, że nadaje się zarówno do zadań wymagających głębokiego rozumowania, jak i do prostych automatyzacji, gdzie liczy się czas odpowiedzi.

    Źródła

  • Codex 0.135.0 wprowadza rozbudowaną diagnostykę i ulepszony tryb Vima

    Codex 0.135.0 wprowadza rozbudowaną diagnostykę i ulepszony tryb Vima

    OpenAI wydało 28 maja 2026 roku stabilną wersję Codex 0.135.0 — piątą aktualizację w ciągu dziesięciu dni. To wydanie koncentruje się na doświadczeniu użytkownika, nie wprowadzając nowych modeli AI ani agentowych prymitywów. Zamiast tego oferuje narzędzia, które skracają czas potrzebny na diagnozowanie problemów i konfigurację środowiska.

    Kluczowe zmiany w Codex 0.135.0

    • Rozszerzona diagnostyka — polecenie codex doctor bada teraz pięć kategorii: środowisko wykonawcze, stan repozytorium Git, terminal, serwer aplikacji i inwentarz wątków, generując gotowy raport do zgłoszeń supportowych.
    • Ulepszenia trybu Vima — dodano obsługę edycji obiektów tekstowych (ciw, ca(, da") oraz konfigurowalne skróty przerywania konwersacji.
    • Udostępnienie presetów Sandbox — Python SDK zyskuje nazwane presety wykonawcze, co redukuje powtarzalny kod przy konfiguracji sandboksów.
    • Profile uprawnień — /permissions umożliwia przełączanie się między nazwanymi profilami uprawnień dostosowanymi do konkretnych projektów.
    • Widoczność połączeń zdalnych — /status pokazuje szczegóły zdalnego transportu i wersję serwera.

    Diagnostyka, która oszczędza czas

    Największą nowością jest rozszerzenie komendy codex doctor. Narzędzie, które po raz pierwszy pojawiło się w wersji 0.131.0, przeszło gruntowną przebudowę. Analizuje teraz pięć kategorii: środowisko wykonawcze, stan repozytorium Git, terminal, serwer aplikacji oraz inwentarz wątków. Wynik jest formatowany tak, aby można go było wkleić bezpośrednio do zgłoszenia supportowego, eliminując konieczność ręcznego zbierania kontekstu.

    Dla zespołów devopsowych i web developerów pracujących w złożonych środowiskach terminalowych to znacząca oszczędność czasu, zwłaszcza podczas debugowania problemów na zdalnym serwerze przez SSH — wystarczy jedno polecenie.

    Tryb Vima: obiekty tekstowe i konfigurowalne skróty

    Tryb Vima w Codexie zyskał kilka długo oczekiwanych poprawek. Dodano obsługę edycji obiektów tekstowych — ciw do zmiany słowa pod kursorem, ca( do zmiany zawartości nawiasów, da" dla cudzysłowów. Te operacje są kluczowe dla płynnej edycji bez odrywania rąk od klawiatury.

    Poprawiono także zachowanie przy końcu słowa i końcu linii (#24380), eliminując nieintuicyjne przeskoki kursora, które irytowały podczas szybkiego kodowania. Dodatkowo wprowadzono możliwość konfiguracji skrótów do przerywania konwersacji (#24766), co pozwala na dostosowanie ich do własnych przyzwyczajeń.

    Python SDK: mniej boilerplate'u, więcej kontroli

    Dla programistów integrujących Codexa z własnymi narzędziami, istotną zmianą w Python SDK są nazwane presety Sandbox dla API wątków i tur (threads, turns). Dotychczas każdorazowe konfigurowanie trybu wykonawczego sandboksa wymagało pisania powtarzalnego kodu. Teraz wystarczy odwołać się do gotowego presetu.

    Ta zmiana współgra z profilem uprawnień — /permissions wprowadza wsparcie dla nazwanych profili uprawnień z własnymi konfiguracjami. Umożliwia to szybkie przełączanie się między restrykcyjnym trybem dla zewnętrznych bibliotek a luźniejszym dla własnego kodu testowego, bez potrzeby edytowania plików konfiguracyjnych.

    Stabilność i infrastruktura

    Wydanie 0.135.0 wprowadza poprawki stabilności TUI. Udoskonalone zostało renderowanie na macOS i w Zelliju, a dopełnianie slash-komend nie nadpisuje już wprowadzanego tekstu — co było uciążliwe podczas dłuższych sesji. Instalator zyskał tryb nieinteraktywny, co ułatwia integrację Codexa w pipeline'y CI/CD.

    Pod maską zaszły zmiany architektoniczne: pamięć przeniesiono do niezależnej bazy SQLite, a konfiguracja TUI stopniowo zbiega się w stronę serwera aplikacji. To przygotowanie do przyszłej skalowalności, choć dla końcowego użytkownika na razie niewidoczne.

    Ewolucja, nie rewolucja

    Codex 0.135.0 wpisuje się w szerszy trend: narzędzie przestaje być tylko generatorem kodu, a staje się fundamentem agentowym, który operuje całym środowiskiem developerskim. Pięć stabilnych wydań w dziesięć dni pokazuje tempo prac oraz świadomą strategię OpenAI. Zamiast wprowadzać nowe modele, firma koncentruje się na tym, aby istniejące funkcje działały przewidywalnie i wygodnie.

    Dla web developerów, którzy spędzają godziny w terminalu, te zmiany przynoszą konkretne ułatwienia w codziennej pracy. Dla tych, którzy integrują Codexa z własnymi skryptami Pythona, presety Sandbox i profile uprawnień oznaczają czystszy kod i mniej niespodzianek na produkcji. Kolejnym krokiem ewolucji będzie wersja 0.136.0 alpha, która już się pojawiła i zapowiada dalsze usprawnienia.

    Źródła

  • Cursor udostępnia interaktywne dashboardy zespołom – bez logowania i instalacji

    Cursor udostępnia interaktywne dashboardy zespołom – bez logowania i instalacji

    Od 20 maja 2026 roku użytkownicy Cursor na planach Pro, Teams i Enterprise mogą publikować Shared Canvases – interaktywne, tylko do odczytu snapshoty prac wygenerowanych przez agenta AI. Wystarczy link, aby członek zespołu, klient czy menedżer otworzył w przeglądarce wykres, raport albo dashboard i od razu zaczął z niego korzystać – bez zakładania konta w Cursor, logowania czy instalacji.

    To zmiana w sposobie, w jaki zespoły techniczne i nietechniczne komunikują się o kodzie i danych. Agent Cursor potrafi teraz zbudować coś więcej niż tekst – tworzy działający interfejs React, który pozostaje dostępny nawet po zakończeniu konwersacji z agentem. Można go pokazać innym.

    Co warto wiedzieć o Shared Canvases

    • Interaktywne interfejsy React – agent komponuje dashboardy, tabele, diagramy i listy zadań z gotowej biblioteki komponentów Cursor.
    • Tryb tylko do odczytu przez link – odbiorca widzi dokładnie to, co wygenerował agent, bez możliwości edycji.
    • Bez logowania do Cursor – każdy może otworzyć canvas w przeglądarce, nawet jeśli nigdy nie korzystał z Cursor.
    • Dostępne dla zespołów – publikować mogą użytkownicy Pro, Teams i Enterprise; plan Hobby tego nie obsługuje.
    • Design Mode w Cursor – od 4 czerwca można klikać w elementy UI na canvasie i wydawać polecenia edycyjne wizualnie, zamiast opisywać je słownie agentowi.

    Więcej niż markdown – żywy interfejs, który zostaje

    Przed wprowadzeniem Shared Canvases agent Cursor zwracał głównie tekst albo statyczny markdown. To wystarczało do prostych odpowiedzi, ale przy bardziej złożonych zadaniach – analizie danych, monitoringu wydajności, diagnostyce tokenów – format ten miał swoje ograniczenia. Osobie spoza zespołu deweloperskiego trudno było cokolwiek z tego wyciągnąć.

    Shared Canvases rozwiązują ten problem w inny sposób niż typowe narzędzia do współpracy. Nie eksportuje się tu pliku ani zrzutu ekranu. Agent buduje interfejs w React, korzystając z komponentów pierwszej strony Cursor – tabel, wykresów, widoków diff czy diagramów. Ten interfejs jest trwały: nawet gdy rozmowa z agentem się kończy, canvas pozostaje pod swoim adresem URL i dalej działa.

    W trybie prywatności Standard publikowanie działa normalnie, ale jeśli organizacja korzysta z Legacy Privacy Mode, administratorzy mogą to zablokować. Zespoły mogą również wyłączyć całą funkcję z poziomu dashboardu administracyjnego i w sekcji Shared Canvases przeglądać wszystko, co zostało opublikowane.

    Czerwiec 2026 – Design Mode i widok pełnoekranowy

    Czerwiec 2026 – Design Mode i widok pełnoekranowy

    Cursor, wydany 4 czerwca 2026, dodał do canvasów Design Mode. To odpowiedź na problem „vibe codingu” – sytuacji, gdy programista widzi, że UI wygenerowane przez agenta wymaga poprawek, ale musi je opisywać słownie, co wydłuża iteracje. Teraz wystarczy wskazać element kursorem, zrobić adnotację i wydać polecenie bezpośrednio na interfejsie.

    W tej samej aktualizacji pojawił się widok pełnoekranowy dla udostępnionych canvasów. Przydaje się, gdy pokazujesz dashboard na spotkaniu albo chcesz szybko przejrzeć dane bez rozpraszającego otoczenia IDE. Dodano też przyciski do wykonywania promptów osadzone bezpośrednio w canvasie oraz interaktywny raport zużycia kontekstu z rozpiską tokenów. To narzędzie, które zespoły AI szybko docenią – widać dokładnie, ile kosztuje zapytanie i gdzie idzie najwięcej zasobów.

    Od pojedynczego programisty do pracy zespołowej

    Dotychczasowy workflow z agentem Cursor był mocno skupiony na jednym inżynierze. Shared Canvases przesuwają akcent na współpracę: agent generuje raport albo dashboard, deweloper poprawia go wizualnie w Design Mode, po czym publikuje i wysyła link zespołowi. Product manager widzi dane na żywo, QA sprawdza zachowanie interfejsu, a inny programista może od razu zobaczyć różnice bez grzebania w kodzie.

    To praktyczne podejście do problemu, który zna każdy, kto pracował z AI w kodzie – agent generuje wyniki, ale komunikacja wokół nich odbywa się przez zrzuty ekranu i opisy w Slacku. Teraz zamiast opisywać, wystarczy podać link.

    Warto pamiętać, że współdzielenie canvasów wymaga miejsca w zespole (team seat) i odpowiedniego planu. Dla użytkowników Hobby publikowanie pozostaje niedostępne, co sprawia, że Shared Canvases są narzędziem profesjonalnym, a nie zabawką do testów.

    Źródła