Tag: Agenci AI

  • 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

  • Cursor 3.6 wprowadza tryb Auto-review – mniej klikania, więcej kontroli nad autonomicznymi agentami

    Cursor 3.6 wprowadza tryb Auto-review – mniej klikania, więcej kontroli nad autonomicznymi agentami

    Cursor wprowadził 29 maja 2026 roku nową wersję swojego edytora – 3.6 – z trybem uruchamiania o nazwie Auto-review. Jest to odpowiedź na frustrację programistów korzystających z agentów AI, którzy muszą ciągle klikać „zatwierdź” przy każdej operacji w terminalu. Nowy mechanizm ma na celu znaczną redukcję liczby monitów o zgodę, jednocześnie zachowując podstawowe zabezpieczenia.

    Kluczowe informacje o Auto-review

    • Auto-review to nowy tryb pracy agenta w Cursor 3.6, który ogranicza prośby o zatwierdzenie dla narzędzi Shell, MCP i Fetch.
    • Trzystopniowy filtr decyduje o każdym wywołaniu: lista dozwolonych komend, piaskownica oraz podagent klasyfikujący.
    • Ustawienia można konfigurować w menu Cursor Settings, gdzie można również dodać własne instrukcje dotyczące zachowania klasyfikatora.
    • Zespół Cursor ostrzega, że to rozwiązanie ma charakter „best-effort” – nie gwarantuje bezpieczeństwa i może zostać ominięte.

    Jak działa trzystopniowy filtr decyzyjny

    Sercem Auto-review jest sekwencyjny pipeline, przez który przechodzi każde wywołanie narzędzia. Mechanizm ten nie działa na zasadzie „przepuść wszystko”, lecz opiera się na przemyślanej logice.

    Pierwszy etap to lista dozwolonych komend (allowlist). Jeśli akcja pasuje do wzorców skonfigurowanych przez użytkownika – na przykład git status, npm test czy konkretne zapytania MCP – wykonuje się natychmiast, bez opóźnień i pytań.

    Drugi etap to piaskownica (sandbox). Operacje, które można odizolować – takie jak odczyt i zapis plików w obrębie workspace, bez dostępu do sieci zewnętrznej – również przechodzą automatycznie. Większość codziennych zadań programisty mieści się w tej kategorii.

    Dopiero trzeci etap angażuje podagenta klasyfikującego. Trafiają tam wszystkie pozostałe wywołania – te potencjalnie ryzykowne lub niejednoznaczne. Klasyfikator ma trzy opcje: przepuścić, poprosić o ponowną próbę w bezpieczniejszych granicach albo wyświetlić monit z prośbą o ręczne zatwierdzenie. To nie jest zero-jedynkowa bramka, lecz coś w rodzaju asystenta bezpieczeństwa.

    Konfiguracja i własne reguły gry

    Konfiguracja i własne reguły gry

    Auto-review włącza się w Settings > Cursor Settings > Agents > Run Mode (lub w sekcji Approvals & Execution – w zależności od wersji interfejsu). Cursor proponuje ten tryb jako domyślny dla wersji 3.6, więc większość użytkowników zobaczy go od razu po aktualizacji.

    Klasyfikator nie jest czarną skrzynką. W polu custom instructions można wskazać, co ma przepuszczać bez pytania, a co blokować. Na przykład: allow: git, npm install i block: rm -rf, curl.

    Dla tych, którzy wolą trzymać konfigurację w repozytorium, Cursor udostępnia plik .cursor/permissions.json z polami allow_instructions i block_instructions. Dzięki temu reguły mogą być współdzielone w zespole i wersjonowane razem z kodem.

    Jest jednak pewien haczyk. Przy pierwszym uruchomieniu IDE pokazuje okno z zaznaczonym checkboxem „Enable Auto-review”. Jeśli ktoś kliknie „OK” z przyzwyczajenia, globalny tryb pracy agenta zmieni się bez wyraźnego ostrzeżenia. Zespół Cursor przyznaje, że ten mechanizm może wprowadzać w błąd i warto go odznaczyć, jeśli nie planujesz jeszcze przesiadki na Auto-review.

    Granice bezpieczeństwa – na co uważać

    Twórcy podkreślają, że klasyfikator jest niedeterministyczny i podatny na błędy. Auto-review nie jest granicą bezpieczeństwa w rozumieniu sandboksów systemowych czy polityk administracyjnych. To funkcja wygody, a nie twarda zapora.

    Dla projektów o zaostrzonych wymaganiach – na przykład w finansach, medycynie czy infrastrukturze krytycznej – Cursor rekomenduje pozostanie przy konfiguracji Allowlist + manual approval albo skorzystanie z ustawień administracyjnych. W takich przypadkach lepiej nie ryzykować.

    Mimo tych zastrzeżeń Auto-review jest zalecanym trybem domyślnym. Większość programistów klika „approve” odruchowo, więc lepiej, aby robił to za nich bardziej inteligentny mechanizm. A gdy coś pójdzie nie tak – Cursor i tak zapyta.

    Źródła

  • Zed 1.4.4 naprawia błędy Copilota i AI, które psuły pracę z modelami GPT

    Zed 1.4.4 naprawia błędy Copilota i AI, które psuły pracę z modelami GPT

    Najnowsza stabilna wersja edytora Zed, oznaczona jako 1.4.4, wprowadza dwie poprawki dotyczące integracji z GitHub Copilot. Ta aktualizacja eliminuje krytyczny błąd, który powodował, że zapytania do modeli GPT były odrzucane z komunikatem „invalid request body”, co uniemożliwiało korzystanie z asystenta AI. Jest to kontynuacja wcześniejszej wersji 1.4.4, która rozwiązała problem z pustą listą modeli dla użytkowników korzystających z nowszych wersji SDK Copilota.

    Co trzeba wiedzieć

    • Zed 1.4.4 naprawia błąd „invalid request body” przy użyciu modeli GPT przez GitHub Copilot.
    • Wersja 1.4.4 rozwiązała problem z pustą listą rozwijaną modeli w nowszych kompilacjach SDK.
    • Obie poprawki dotyczą wyłącznie stabilności integracji AI, nie wprowadzają nowych funkcji.
    • Zespół Zed szybko reaguje na zgłoszenia, co pokazuje ich priorytet w zapewnieniu niezawodności narzędzi do kodowania wspomaganego AI.

    Dlaczego te łatki mają znaczenie

    Frustracja związana z narzędziem AI, które przestaje działać w trakcie sesji kodowania, jest powszechna. Użytkownicy Zed, którzy korzystali z modeli GPT przez integrację z GitHub Copilot, napotykali problemy, gdy serwer odrzucał ich żądania z powodu nieprawidłowej struktury zapytania.

    Błąd w wersji 1.4.4 był także uciążliwy, ponieważ lista dostępnych modeli nie wypełniała się. Dla nowych użytkowników, którzy dopiero konfigurowali swoje środowisko, pusty dropdown mógł sugerować, że integracja nie działa, podczas gdy problem leżał w komunikacji z nowym SDK. Zespół Zed natychmiast zajął się oboma problemami po ich zgłoszeniu.

    Szybkie tempo poprawek

    Szybkie tempo poprawek

    W świecie narzędzi deweloperskich tempo reakcji na błędy wpływa na zaufanie użytkowników. Zed wykazuje sprawność, której brakuje wielu większym konkurentom – między wersją 1.4.4 a 1.4.4 minęło zaledwie kilka dni. Inżynierowie Zed skupili się na przywróceniu pełnej funkcjonalności Copilota dla wszystkich konfiguracji.

    Obie poprawki dotyczą różnych warstw integracji. Wersja 1.4.4 koncentruje się na warstwie klienckiej, czyli tym, co widzi użytkownik w interfejsie. Wersja 1.4.4 naprawia proces formowania zapytań HTTP wysyłanych do API. Dla programistów używających Zed jako głównego edytora do pracy z AI, stabilność jest kluczowa.

    Kontekst szerszego ekosystemu

    Zed od dłuższego czasu umacnia swoją pozycję jako wydajny edytor dla programistów, którzy nie chcą rezygnować z szybkości działania na rzecz integracji z nowoczesnymi narzędziami AI. Obsługa GitHub Copilot jest jednym z filarów tej strategii, obok własnego agenta AI i wsparcia dla wielu dostawców modeli, takich jak Anthropic, AWS Bedrock i OpenCode.

    Te dwie poprawki, choć techniczne, pokazują dojrzałość projektu. Zespół Zed koncentruje się na tym, aby istniejące modele działały bez zarzutu, zamiast tylko dodawać nowe. Każda godzina przestoju w narzędziu AI to realny koszt dla dewelopera, dlatego Zed nie odkłada poprawek do następnego dużego wydania.

    Jeśli korzystasz z Zed z Copilotem i modelami GPT, instalacja wersji 1.4.4 jest niezbędna. Dla całej społeczności to sygnał, że zespół monitoruje sytuację i nie pozwala, by krytyczne błędy zalegały dłużej niż to konieczne.

    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

  • Gemini CLI zyskuje stabilność: nowa wersja preview poprawia zarządzanie sesjami

    Gemini CLI zyskuje stabilność: nowa wersja preview poprawia zarządzanie sesjami

    Google wypuściło nową wersję preview swojego narzędzia Gemini CLI, oznaczoną jako v0.45.0-preview.1. Ta wersja nocna z lipca 2026 roku koncentruje się na stabilności działania oraz lepszej kontroli nad tym, co AI pamięta podczas sesji. Chociaż nie wprowadza spektakularnych nowości wizualnych, zmiany w działaniu są solidne i przemyślane.

    Co nowego w Gemini CLI v0.45.0-preview.1

    • Metadane użycia – CLI pokazuje teraz informacje o zużyciu tokenów, co ułatwia kontrolę kosztów.
    • Sekwencyjne wykonanie narzędzia update_topic – wymuszenie kolejności eliminuje błędy w złożonych sesjach.
    • Stabilność na Termuksie – naprawiono zapętlone restarty, które wcześniej uniemożliwiały pracę na Androidzie.
    • Wyciszenie błędów PTY – zmiana rozmiaru terminala nie generuje już nadmiaru komunikatów.
    • Filtrowanie historii – uproszczone zarządzanie kontekstem pozwala precyzyjniej wznawiać sesje.

    Narzędzia działają przewidywalniej

    Jedną z kluczowych poprawek jest wymuszenie sekwencyjnego wykonania dla narzędzia update_topic. W poprzednich wersjach równoległe operacje na stanie sesji prowadziły do nieprzewidywalnych rezultatów, co mogło zakłócać intensywne kodowanie. Teraz każda aktualizacja tematu czeka na swoją kolej, co pozwala na zachowanie spójności stanu sesji.

    Dla osób praktykujących vibe coding to istotna zmiana. Pracując z AI przez dłuższy czas, nawet drobny błąd kontekstu może wprowadzić chaos w projekcie. Gemini CLI stara się minimalizować takie ryzyko.

    Kolejna poprawka dotyczy wyciszenia błędów związanych ze zmianą rozmiaru okna terminala. To jedna z tych irytujących kwestii, które nie psują funkcjonalności, ale generują wiele zbędnych komunikatów. Teraz te komunikaty są stłumione.

    Lepsza kontrola nad kosztami i sesjami

    Lepsza kontrola nad kosztami i sesjami

    Wersja v0.45.0-preview.1 wprowadza możliwość podejrzenia metadanych użycia bezpośrednio w CLI, co obejmuje informacje o zużyciu tokenów i związanych z tym kosztach API.

    Dla zespołów pracujących z hostingiem AI i infrastrukturą chmurową to oszczędność czasu. Nie trzeba już przeskakiwać do zewnętrznych paneli, aby sprawdzić koszty ostatniej sesji. Wszystko jest widoczne w terminalu, co ułatwia podejmowanie decyzji i optymalizację zapytań.

    Android i MCP – mniej awarii, więcej bezpieczeństwa

    Naprawa pętli restartów na Termuksie to ważna zmiana dla deweloperów pracujących na urządzeniach z Androidem. Wcześniej CLI mogło restartować się w nieskończoność bez prawidłowego startu, co uniemożliwiało jego użycie. Teraz ten błąd został usunięty.

    Dodatkowo poprawiono bezpieczeństwo list narzędzi MCP (Model Context Protocol) oraz zoptymalizowano automatyczny routing, co wpływa na niezawodność narzędzia.

    Co to oznacza dla codziennej pracy

    Nowe wydanie Gemini CLI to zestaw przemyślanych poprawek, które sprawiają, że praca z narzędziem staje się płynniejsza. Wymuszenie sekwencyjności, filtrowanie historii sesji i metadane użycia to elementy, które będą szczególnie przydatne podczas dłuższych projektów. Niezależnie od tego, czy używasz Gemini CLI do szybkich zadań, czy wielogodzinnych sesji programistycznych, stabilność jest kluczowa.

    Źródła

  • Claude Opus 4.8 wchodzi do gry z oknem 1M tokenów i sterowaniem głębokością myślenia

    Claude Opus 4.8 wchodzi do gry z oknem 1M tokenów i sterowaniem głębokością myślenia

    Anthropic wprowadził 28 maja 2026 roku Claude Opus 4.8, który jest ich najnowszym modelem. Nowością jest zwiększone okno kontekstowe do miliona tokenów oraz maksymalny output wynoszący 128 tysięcy tokenów, a ceny pozostały na poziomie z poprzedniej wersji. To aktualizacja, która wprowadza znaczące zmiany pod maską.

    Co nowego w pigułce

    • Okno kontekstowe 1M tokenów i maksymalny output 128k – dostępne domyślnie w API, na Bedrocku, Google Cloud i Microsoft Foundry
    • Sterowanie wysiłkiem zamiast automatycznego myślenia adaptacyjnego – możliwość wyboru poziomu od niskiego do maksymalnego
    • Komunikaty systemowe w trakcie konwersacji – zmiana instrukcji bez przerywania cache promptów
    • 4x mniejsza szansa, że model pozostawi błąd w kodzie bez komentarza
    • Dynamic workflows w Claude Code – setki równoległych pod-agentów w jednej sesji

    Mid-conversation system messages, czyli koniec z rozbijaniem promptów

    Jedna z istotnych zmian, która na pierwszy rzut oka może wydawać się technicznym szczegółem, w praktyce oszczędza czas i nerwy. Wcześniej, aby zmienić system prompt w trakcie zadania, konieczne było rozpoczęcie nowego user turn lub czyszczenie cache. Teraz Messages API przyjmuje system entries bezpośrednio w tablicy wiadomości. Deweloperzy mogą zmieniać zasady w locie, bez restartowania kontekstu i dodatkowych kosztów.

    W długich sesjach agentowych to nie tylko udogodnienie, ale konkretna oszczędność. W przypadku wieloetapowego zadania, gdzie po piątym kroku chcesz zawęzić zakres odpowiedzi lub dodać nowe ograniczenie, wcześniej wymagało to skomplikowanego prompt engineeringu. Teraz wystarczy wprowadzić nową instrukcję i kontynuować.

    Effort control – sam decydujesz, ile model ma myśleć

    Anthropic zrezygnował z automatycznego „adaptive thinking” na rzecz jawnego sterowania wysiłkiem. Obok wyboru modelu pojawił się suwak, który pozwala ustawić poziom od niskiego do maksymalnego. Niski wysiłek skutkuje krótszymi czasami odpowiedzi i mniejszym zużyciem limitów, podczas gdy wysoki wysiłek uruchamia głębsze, częstsze przejścia przez łańcuch rozumowania.

    To rozwiązanie jest korzystne dla zespołów, które muszą balansować między szybkością a dokładnością. Nie zawsze potrzebujesz modelu, który analizuje każdy szczegół przez dłuższy czas. Czasem chcesz natychmiastowej odpowiedzi, a czasem bardziej szczegółowej analizy – teraz masz kontrolę nad tym bez zmiany modelu.

    Uczciwość jako funkcja, nie przypadek

    W testach Claude Opus 4.8 wypada około cztery razy lepiej niż jego poprzednik, jeśli chodzi o zostawianie błędów w kodzie bez oznaczenia ich. To istotna metryka dla zespołów dev ops i vibe coding.

    Model częściej sygnalizuje niepewność i rzadziej generuje odpowiedzi, które brzmią pewnie, ale nie są oparte na faktach. API wprowadziło także obiekt stop_details, który wyjaśnia kategorie odmowy, gdy request zostanie odrzucony. Teraz wiesz dokładnie, dlaczego model nie odpowiedział – czy to z powodu bezpieczeństwa, praw autorskich, czy innych przyczyn.

    Claude Code i agentowe plany wieloetapowe

    Nowe funkcje w research preview dla Claude Code to prawdopodobnie najbardziej praktyczny element tej aktualizacji. Model potrafi teraz planować pracę i uruchamiać setki równoległych pod-agentów w jednej sesji. Każdy z nich może działać dłużej, bez potrzeby ciągłego pytania użytkownika o zgodę na kolejny krok.

    W benchmarku „Mind to Web” Claude Opus 4.8 uzyskał 84% – to znaczący postęp w porównaniu do poprzedniej wersji i wynik lepszy niż GPT-5.5. Model sprawdza się szczególnie w długich zadaniach programistycznych, gdzie ważne jest utrzymanie kontekstu przez wiele kroków. GPT-5.5 ma przewagę w terminal coding, ale w przeglądarkowych agentach i wielowątkowych migracjach kodu nowy Claude Opus 4.8 wypada lepiej.

    Fast Mode również został ulepszony – jest 2,5 razy szybszy i trzykrotnie tańszy niż wcześniej (10 i 50 dolarów za milion tokenów input/output). W standardowym trybie ceny pozostały na poziomie 5 i 25 dolarów za milion tokenów.

    Co to oznacza dla zespołów technicznych

    Claude Opus 4.8 jest skierowany do przedsiębiorstw, które potrzebują złożonych workflows agentowych, analiz finansowych, cyberbezpieczeństwa i długich zadań programistycznych. Połączenie jawnego sterowania wysiłkiem z sygnalizowaniem niepewności ma znaczenie tam, gdzie koszt błędu jest wysoki.

    Dla zespołów dev ops nowa wersja Claude Code z dynamicznymi workflows może znacznie skrócić czas dużych migracji kodu. Zamiast ręcznie dzielić zadanie na mniejsze części, można powierzyć modelowi zaplanowanie wykonania z setkami pod-agentów. To już nie tylko asystent, ale koordynator. Jeśli do tej pory korzystałeś z GPT-5.5 ze względu na terminal coding, warto przetestować Claude Opus 4.8 w zadaniach przeglądarkowych i długodystansowych – tam przewaga Anthropica jest teraz wyraźna.

    Źródła

  • Claude Code 2.1.153: agenci działają stabilniej, a macOS wreszcie przestaje pytać o uprawnienia

    Claude Code 2.1.153: agenci działają stabilniej, a macOS wreszcie przestaje pytać o uprawnienia

    Anthropic wypuścił wersję 2.1.153 swojego terminalowego asystenta Claude Code. Wydanie z 28 maja 2026 roku koncentruje się na poprawie stabilności i usunięciu niedociągnięć, które były uciążliwe dla programistów korzystających z agentów działających w tle. W sumie paczka zawiera 36 zmian, z czego większość to poprawki błędów, a nie nowe funkcje.

    Co warto wiedzieć o aktualizacji

    • Agenci w tle na macOS – poprawiono stabilność sesji w tle, jednak oficjalne noty nie potwierdzają zmiany tożsamości agentów w ustawieniach prywatności ani trwałego zapamiętywania zgód po aktualizacji.
    • Model językowy wybrany przez /model zostaje zapamiętany jako domyślny dla nowych sesji, co eliminuje konieczność ciągłego przełączania.
    • Git LFS otrzymuje optymalizacje, które przyspieszają klonowanie repozytoriów z dużymi plikami binarnymi.
    • Autouzupełnianie w claude agents podpowiada teraz natywne komendy i umiejętności, nie tylko te dodane przez użytkownika.
    • Poprawki bezpieczeństwa objęły serwery MCP oraz uwierzytelnianie przez bramki API.

    macOS przestaje walczyć z własnymi agentami

    Użytkownicy macOS często skarżyli się na powtarzające się monity o uprawnienia. Agenci działający w tle wykonują zadania bez ciągłego nadzoru, jednak system Apple traktował je z podejrzliwością. Po każdej aktualizacji Claude Code monity wracały, zmuszając do ponownego autoryzowania dostępu do plików czy sieci.

    Wersja 2.1.153 poprawia stabilność sesji w tle i autouzupełnianie w claude agents, jednak oficjalne noty wydania nie potwierdzają, że agenci identyfikują się teraz jako „Claude Code” w panelu Prywatność i bezpieczeństwo ani że przyznane zgody pozostają aktywne po aktualizacji. Dla osób uruchamiających długotrwałe zadania w tle każda poprawka stabilności to oszczędność nerwów i czasu.

    Model na stałe, sesje pod kontrolą

    Kolejna zmiana dotyczy wyboru modelu. Do tej pory komenda /model działała jednorazowo – przełączała model tylko na bieżącą sesję. Teraz wybór zostaje zapisany jako domyślny dla wszystkich nowych sesji, co jest zgodne z działaniem rozszerzeń Claude w IDE. Jeśli potrzebujesz zmienić model tylko tymczasowo, wystarczy nacisnąć s, co ogranicza zmianę wyłącznie do aktualnej sesji.

    To drobna zmiana, ale w codziennej pracy każdy skrót ma znaczenie, zwłaszcza gdy przeskakujesz między projektami o różnych wymaganiach – raz potrzebujesz Opusa do analizy, a innym razem Haiku do szybkiego refaktoringu.

    Git LFS i autouzupełnianie bez zbędnego klikania

    Git LFS i autouzupełnianie bez zbędnego klikania

    Wsparcie dla Git LFS (Large File Storage) to odpowiedź na potrzeby zespołów pracujących z dużymi zasobami, takimi jak gry, modele 3D czy zbiory danych. Optymalizacje w źródłach wtyczek przyspieszają klonowanie repozytoriów z dużymi plikami binarnymi. Różnica w czasie operacji może być znaczna, zwłaszcza gdy repozytorium waży kilka gigabajtów, a do pracy potrzebujesz jedynie kodu.

    Autouzupełnianie w claude agents również zostało ulepszone. Wcześniej podpowiadało głównie umiejętności zdefiniowane przez użytkownika. Teraz widzi także natywne komendy i umiejętności wbudowane w Claude Code, co pozwala na szybsze znalezienie potrzebnych informacji bez przeszukiwania dokumentacji.

    Windows i VS Code – walka z błędami

    Windows i VS Code – walka z błędami

    W tej aktualizacji wprowadzono również istotne poprawki. Integracja z PowerShellem na Windowsie wcześniej zgłaszała fałszywe sukcesy instalacji, co prowadziło do frustrujących sesji debugowania. Teraz ten problem został rozwiązany. Podobnie z integracją z VS Code – kilka błędów związanych ze stabilnością zostało naprawionych.

    Wiele z 36 zmian dotyczy stabilności claude agents oraz zarządzania sesjami, które działają bez ciągłej interakcji użytkownika. To kluczowe dla tych, którzy używają Claude Code do autonomicznych zadań, takich jak nightly buildy czy ciągła analiza kodu.

    Ewolucja zamiast rewolucji

    Claude Code 2.1.153 wpisuje się w szerszy trend rozwoju tego narzędzia. Wcześniejsze wersje serii 2.1, takie jak 2.1.0, dodały infrastrukturę, hooki, budżetowanie oraz umiejętności wielokrotnego użytku. Teraz przyszedł czas na dopracowanie szczegółów. To nie jest wydanie, które trafi na okładki, ale takie aktualizacje są kluczowe dla tego, czy narzędzie nadaje się do produkcyjnego użytku.

    Dla programistów korzystających z vibe codingu i agentów działających w tle, stabilność sesji oraz brak irytujących monitów to nie luksus, lecz warunek konieczny. Anthropic najwyraźniej to rozumie.

    Źródła

  • OpenCode zyskuje kontrolę nad dostawcami AI i odświeżony interfejs pulpitu

    OpenCode zyskuje kontrolę nad dostawcami AI i odświeżony interfejs pulpitu

    Zespół OpenCode wprowadził 27 maja 2026 roku aktualizację v1.15.11, która obejmuje Desktop v2 oraz zmiany w konfiguracji dostawców i stabilności systemu. Narzędzie to, które w czerwcu zdobyło ponad 160 tysięcy gwiazdek na GitHubie, obsługuje 2,5 miliona deweloperów miesięcznie.

    Co nowego w aktualizacji

    • headerTimeout umożliwia programistom kontrolowanie czasu oczekiwania na żądania do zewnętrznych dostawców, co zapobiega zawieszaniu się zapytań przy niestabilnych połączeniach API.
    • Desktop v2 wprowadza nowy ekran startowy, kontrolki sesji w pasku tytułowym oraz obsługę gestów pinch-zoom.
    • Agentowe push notifications eliminują potrzebę ciągłego sprawdzania statusu — agenci sami wysyłają aktualizacje podczas pracy.
    • Bezpośrednie tokeny OAuth dla DigitalOcean upraszczają proces uwierzytelniania, eliminując zbędne pośredniki.

    Więcej kontroli nad tym, jak agent działa

    Nowy parametr headerTimeout odpowiada na problem, gdy połączenie z API dostawcy jest niestabilne, co może prowadzić do zawieszania się zapytań. Teraz można to kontrolować na poziomie konfiguracji każdego dostawcy.

    Wprowadzono również elastyczne ustawienia modalności, które pozwalają na dostosowanie sposobu, w jaki agent obsługuje różne typy wejścia i wyjścia — tekst, komendy shella, bloki kodu. Umożliwia to dostosowanie poziomu dostępu do potrzeb konkretnego projektu.

    Nowością, która może znacząco wpłynąć na codzienną pracę, są agenci działający w trybie push. Dotychczas użytkownicy musieli stale sprawdzać, czy agent zakończył zadanie. Teraz to agent informuje o postępach, co oszczędza czas i zmniejsza potrzebę przełączania kontekstu dla zespołów korzystających z OpenCode.

    Interfejs, który nie przeszkadza

    Desktop v2 to nie tylko zmiany wizualne. Nowy ekran startowy ułatwia szybkie rozpoczęcie sesji, a kontrolki w pasku tytułowym pozwalają na łatwe przełączanie się między zadaniami. Funkcja pinch-zoom w aplikacji desktopowej, choć może wydawać się zbędna, znacząco poprawia przeglądanie większych diffów czy diagramów.

    Terminalowy interfejs również przeszedł poprawki, które zwiększają czytelność i szybkość reakcji. Dla użytkowników preferujących pracę z klawiaturą, te zmiany są istotne.

    Zespół zadbał również o poprawę obsługi serwerów MCP. Mniej awarii i czystsze zamykanie połączeń to detale, które mogą decydować o tym, czy narzędzie nadaje się do produkcyjnego użytku.

    Gdzie OpenCode pasuje w ekosystemie

    OpenCode pozostaje neutralne wobec modeli, obsługując ponad 75 dostawców — od Anthropic Claude i OpenAI, przez Google Gemini i DeepSeek, po lokalne modele przez Ollamę. Ta różnorodność stanowi istotną przewagę nad narzędziami takimi jak Claude Code czy Codex, co jest ważne dla zespołów, które nie chcą być uzależnione od jednego dostawcy.

    Jednak ta elastyczność ma swoją cenę. Benchmarki pokazują, że OpenCode działa około 78% wolniej niż Claude Code na tym samym modelu. Przyczyną jest użycie "uprzęży agenta", która dodaje warstwę abstrakcji między kodem a API. To rozwiązanie może nie być odpowiednie dla tych, którzy potrzebują maksymalnej wydajności.

    Mimo to, rosnąca liczba użytkowników jest wymowna. Część migracji jest efektem decyzji Anthropic o ograniczeniu zewnętrznego dostępu do swoich modeli. Gdy dostęp do Claude'a jest ograniczony, uniwersalny adapter, jak OpenCode, staje się niezbędny.

    Instalacja i konfiguracja

    OpenCode można zainstalować standardowo — przez npm lub homebrew:

    npm install -g opencode-ai

    lub:

    brew install opencode

    Konfiguracja opiera się na plikach JSON umieszczanych w różnych lokalizacjach: globalnie w ~/.config/opencode/, projektowo w katalogu repozytorium lub przez zmienne środowiskowe. System łączy warstwy konfiguracji zamiast je nadpisywać, co daje elastyczność, ale wymaga zrozumienia priorytetów.

    Poprawki i stabilność

    Aktualizacja rozwiązuje także kilka problemów. Naprawiono błędy związane z wywoływaniem narzędzi, synchronizacją sesji i raportowaniem błędów. Mniej irytujących przerwań oznacza więcej czasu na pracę z kodem. Choć szczegóły mogą nie być widoczne w changelogu, to właśnie one decydują o tym, czy narzędzie staje się częścią codziennego workflow, czy ląduje w folderze "do sprawdzenia".

    Źródła

  • Kimi Code CLI 1.45.0 ułatwia zarządzanie sesjami i naprawia mylące komunikaty błędów

    Kimi Code CLI 1.45.0 ułatwia zarządzanie sesjami i naprawia mylące komunikaty błędów

    Moonshot AI opublikowało 26 maja 2026 roku wersję 1.45.0 terminalowego agenta AI Kimi Code CLI, wprowadzając usprawnienia w zarządzaniu sesjami oraz poprawkę krytycznego błędu w obsłudze komunikatów HTTP. To kolejna aktualizacja tego napisanego w TypeScript narzędzia open source, które od początku roku systematycznie zyskuje nowe funkcje.

    • Kimi Code CLI w wersji 1.45.0 łączy komendy /clear i /new do tworzenia nowych sesji
    • Moonshot AI naprawiło błąd, przez który wszystkie odpowiedzi 403 miały prefiks "Quota exceeded"
    • Aktualizacja z 26 maja 2026 roku to część intensywnego cyklu wydawniczego — od stycznia ukazało się ponad 100 wersji
    • Narzędzie jest dostępne na licencji MIT i dystrybuowane przez npm
    • Kimi Code CLI potrafi czytać i edytować kod, uruchamiać polecenia powłoki oraz samodzielnie planować kolejne kroki

    Intuicyjne sesje zamiast zamieszania

    Główna zmiana w wersji 1.45.0 dotyczy sposobu, w jaki użytkownicy rozpoczynają nową sesję. Do tej pory istniały dwie osobne komendy — /clear i /new — co mogło prowadzić do nieporozumień, zwłaszcza u osób rozpoczynających pracę z agentem. Teraz /clear działa jako alias dla /new, więc niezależnie od tego, którą komendę wybierzesz, efekt będzie ten sam: agent rozpoczyna świeżą konwersację bez obciążania kontekstu poprzednimi instrukcjami.

    Decyzja o ujednoliceniu ścieżki zarządzania sesjami wpisuje się w szerszy trend wśród narzędzi do AI coding, takich jak Cursor czy Windsurf, gdzie producenci dążą do uproszczenia interfejsu tekstowego. Mniej komend do zapamiętania to mniej pomyłek — szczególnie gdy pracuje się pod presją czasu.

    Kimi Code CLI jest agentem w pełni interaktywnym. Działa jako aplikacja TUI w terminalu i obsługuje nie tylko konwersację w języku naturalnym, ale też bezpośrednie wykonywanie poleceń powłoki. Przełączanie między trybami odbywa się przez Ctrl-X, co sprawia, że narzędzie może zastąpić tradycyjny terminal podczas sesji programistycznych.

    Koniec z fałszywymi alarmami o limitach

    Koniec z fałszywymi alarmami o limitach

    Równie istotną poprawką jest usunięcie błędu w obsłudze komunikatów błędów HTTP 403. We wcześniejszych wersjach każda odpowiedź z kodem 403 — niezależnie od rzeczywistej przyczyny — otrzymywała prefiks "Quota exceeded". Oznaczało to, że użytkownik widział informację o wyczerpaniu limitu nawet wtedy, gdy serwer odrzucał żądanie z zupełnie innego powodu, na przykład z powodu błędnych uprawnień czy niewłaściwego tokena uwierzytelniającego.

    Tego typu pomyłki potrafią skutecznie wybić z rytmu. Programista widzi komunikat o limicie, szuka przyczyny w panelu API, sprawdza zużycie — a problem leży gdzie indziej. Poprawka w wersji 1.45.0 sprawia, że komunikaty 403 odzwierciedlają faktyczną przyczynę błędu, co oszczędza czas i nerwy.

    Częsty rytm wydań i otwarte źródła

    Harmonogram aktualizacji Kimi Code CLI robi wrażenie. Od stycznia 2026 roku zespół Moonshot AI opublikował przeszło sto wersji, przechodząc od 0.88 przez 1.0 pod koniec stycznia aż do obecnego 1.45.0. Tak szybkie tempo sugeruje aktywną społeczność i zespół szybko reagujący na zgłoszenia.

    Narzędzie jest dostępne na licencji MIT, a jego kod źródłowy można znaleźć na GitHubie. Integruje się z VS Code przez dedykowane rozszerzenie, obsługuje protokół Agent Client Protocol, co pozwala łączyć je z Zed czy IDE JetBrains, a także współpracuje z powłoką Zsh. Agent potrafi nie tylko generować kod, ale też przeszukiwać pliki, pobierać strony internetowe, uruchamiać testy i samodzielnie dostosowywać plan działania na podstawie otrzymywanych informacji zwrotnych.

    Instalacja jest prosta — wystarczy curl lub npm. Po zalogowaniu się przez OAuth lub klucz API z platformy Kimi użytkownik od razu może opisać zadanie w języku naturalnym. Agent sam zdecyduje, jakich narzędzi użyć do jego realizacji, a przy operacjach modyfikujących pliki poprosi o potwierdzenie.

    Choć wersja 1.45.0 nie wnosi nowych funkcji, to poprawki — ujednolicenie komend i naprawa komunikatów — budują zaufanie do narzędzia. W codziennej pracy liczy się przewidywalność i brak irytujących niespodzianek.

    Źródła

  • Zed 1.4.2: System umiejętności zastępuje reguły agenta i wprowadza globalne instrukcje

    Zed 1.4.2: System umiejętności zastępuje reguły agenta i wprowadza globalne instrukcje

    Zed wydał wersję 1.4.2, która zmienia sposób konfigurowania agentów AI w edytorze. Dotychczasowy system reguł został usunięty, a jego miejsce zajęły umiejętności (Skills), czyli pakiety instrukcji wielokrotnego użytku. Wprowadzono również globalny plik AGENTS.md, który pozwala na definiowanie wytycznych dostępnych dla wszystkich agentów, eliminując potrzebę powtarzania tych samych zasad w różnych wątkach.

    Najważniejsze zmiany w pigułce

    • Umiejętności zastępują stare @rule – to ustrukturyzowane foldery z plikiem SKILL.md, które agent ładuje tylko wtedy, gdy są potrzebne, zamiast wprowadzać cały blok tekstu do każdej konwersacji.
    • Globalny AGENTS.md definiuje instrukcje dla całego projektu, co eliminuje potrzebę rozrzucania reguł po różnych plikach konfiguracyjnych.
    • Wybór gałęzi bazowej w widoku porównania gałęzi pozwala teraz wskazać, z którą gałęzią chcemy zestawić obecne zmiany.
    • Przełączanie wszystkich fragmentów diffa jednym poleceniem przyspiesza nawigację po zmianach.
    • C++ runnables umożliwiają uruchamianie plików wykonywalnych C++ bezpośrednio z poziomu edytora.

    Jak działają umiejętności?

    Umiejętność to folder zawierający plik SKILL.md z metadanymi i instrukcjami. Agent widzi katalog wszystkich zainstalowanych umiejętności i może załadować dowolną z nich na żądanie. Można to zrobić na dwa sposoby: przez polecenie slash (/) w edytorze wiadomości albo przez wzmiankę @skill w menu autouzupełniania.

    Tworzenie nowych umiejętności jest proste. Zed ma wbudowaną umiejętność create-skill, która prowadzi przez proces konfiguracji krok po kroku. Dostępny jest również menedżer umiejętności pod cmd-alt-l na macOS oraz ctrl-alt-l na Windows i Linuksie. Można także zaimportować umiejętność z pliku Markdown na GitHubie, używając polecenia agent: create skill from url w palecie komend.

    Są jednak pewne ograniczenia techniczne. Łączny rozmiar nazw i opisów wszystkich umiejętności nie może przekraczać 50KB – jeśli limit zostanie przekroczony, nadmiarowe umiejętności znikają z katalogu, a użytkownik otrzymuje ostrzeżenie w interfejsie. Plik SKILL.md powinien mieścić się w 500 liniach, a szczegółowe materiały referencyjne lepiej przenieść do folderu references/.

    Koniec ery @rule

    Dla dotychczasowych użytkowników to zmiana, która wymaga działania. Stary system reguł i wpis @rule w autouzupełnianiu zostały całkowicie usunięte. Wcześniej reguły działały jak ściana tekstu wprowadzana do każdej konwersacji – agent musiał przetwarzać całość za każdym razem.

    Nowy system działa inaczej. Umiejętności są ładowane selektywnie, tylko gdy agent uzna, że są potrzebne do konkretnego zadania. To poprawia wydajność i zmniejsza szum w kontekście. Wszystkie istniejące reguły trzeba teraz ręcznie przenieść do nowego formatu – nie ma automatycznej migracji.

    Globalne instrukcje i pozostałe usprawnienia

    Plik AGENTS.md to kolejny element porządkujący pracę z agentami. Działa na poziomie całego projektu – definiuje instrukcje, które agent bierze pod uwagę niezależnie od tego, który konkretnie skill został załadowany. To wygodne rozwiązanie dla zespołów, które chcą zachować spójność stylu kodowania czy konwencji nazewnictwa bez powtarzania tych samych zasad w każdym skonfigurowanym skillu.

    W kwestii workflow z kodem: pojawiła się możliwość wyboru gałęzi bazowej przy porównywaniu zmian w widoku diffa. Nowe polecenie zwijania i rozwijania wszystkich fragmentów diffa naraz znacznie przyspiesza przeglądanie większych pull requestów czy commitów.

    Jeśli chodzi o C++, Zed dodał wsparcie dla uruchamiania plików wykonywalnych, co jest korzystne dla programistów pracujących z tym językiem. Aktualizacja poprawia również stabilność na Linuksie i wprowadza poprawki błędów w integracjach z AI, Gitem oraz MCP (Model Context Protocol).

    Dlaczego to ma znaczenie dla zespołów deweloperskich

    Dla grup stosujących vibe coding lub AI-driven development, umiejętności pozwalają na standaryzację wewnętrznych standardów pisania kodu czy podejścia do testów bez konieczności dołączania dużych bloków kontekstu w każdym prompcie. Jest to szczególnie przydatne w zespołach DevOps, gdzie agenci muszą obsługiwać różne workflow – od integracji z bazami danych po przetwarzanie dokumentów. Umiejętność ładuje dokładnie te instrukcje, które są potrzebne do konkretnego zadania, zamiast zalewać agenta niepotrzebnymi informacjami.

    Ustawienia okna konfiguracji również doczekały się drobnego, ale użytecznego usprawnienia – w breadcrumb pojawił się przełącznik zakresu dla podstron takich jak umiejętności, co pozwala łatwo przeskakiwać między konfiguracją użytkownika a konfiguracją projektu.

    Źródła