SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Klikasz w slajd, a agent nanosi poprawkę w kodzie

Yiwei Ho oparł open-slide na tym, że slajd jest zwykłym komponentem React w sztywnej ramce 1920 × 1080, więc agent, który umie pisać kod, umie napisać też prezentację. Sedno leży w pętli poprawek: klikasz w element w podglądzie, uwaga ląduje w kodzie jako znacznik @slide-comment, a komenda /apply-comments każe agentowi przejść przez wszystkie zastrzeżenia hurtem. Tyle że model nigdy nie widzi wyrenderowanego slajdu, więc nachodzące na siebie elementy wyłapujesz ty, a do edycji potrzebujesz Node, pnpm i serwera deweloperskiego. Narzędzie dla programisty, nie dla koleżanki z marketingu.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  4 min  · 

Klikasz w slajd, a agent nanosi poprawkę w kodzie
Ilustrację przygotowała AI.

W podglądzie otwartym w przeglądarce klikasz w nagłówek, który wyszedł za duży, wpisujesz przy nim "zmniejsz o połowę" i wracasz do przeglądania slajdów. Uwaga nie ląduje w czacie ani na kartce obok monitora, tylko w kodzie źródłowym prezentacji, jako znacznik @slide-comment przypięty do tego konkretnego elementu. Kiedy takich uwag uzbiera się kilkanaście, wpisujesz /apply-comments, a agent przechodzi przez nie po kolei, nanosi poprawki i kasuje znaczniki. Tak wygląda pętla pracy w open-slide i to ona jest tu według mnie prawdziwym wynalazkiem, a nie samo generowanie slajdów.

Yiwei Ho zbudował swój framework wokół jednego założenia: skoro slajd i tak jest kodem, który coś rysuje, to niech będzie zwykłym komponentem React. Każda strona renderuje się w sztywnej ramce 1920 × 1080 pikseli, bez osobnego języka opisu prezentacji, w którym trzeba by wybierać z zamkniętej listy szablonów, więc agent, który umie pisać kod, umie też napisać slajd. Framework bierze na siebie to, czego i tak nikt nie chce pisać ręcznie: dopasowanie płótna do okna przeglądarki, przechodzenie między stronami i podmianę kodu na żywo, tak że poprawkę widać, zanim zdążysz przełączyć okno.

Zaczyna się od jednej komendy, npx @open-slide/cli init, która stawia projekt z gotowymi skillami dla Claude Code, czyli z instrukcjami w markdownie, które agent czyta, zanim zacznie pisać. O tym formacie pisałem wiosną, a open-slide jest dokładnie tym zastosowaniem, do którego miał służyć.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Trzeci raz odrzucasz tę samą uwagę i agent przestaje ją powtarzać
Poradnik / Praktyka

Trzeci raz odrzucasz tę samą uwagę i agent przestaje ją powtarzać

3 min

Jerin Mathew Vinu zbudował agenta do code review, który zapamiętuje, które uwagi zespół akceptuje, a które odrzuca — po trzech kliknięciach Reject komentarz znika z czwartego PR-a. Pamięć trzyma Hindsight, recenzje generuje qwen3-32b przez Groq, a całość spina FastAPI. Kluczowa obserwacja: decyzje lądują w bazie jako jedno zdanie po angielsku, bo i tak wracają prosto do promptu — format zapisu warto dopasować do formatu odczytu. To weekendowy projekt bez pomiarów, ale wzorzec jest na tyle prosty, że można go sprawdzić u siebie.

BrowserCode wpuszcza agenta do twojej zalogowanej karty w Chrome
Premiera / Narzędzie

BrowserCode wpuszcza agenta do twojej zalogowanej karty w Chrome

4 min

BrowserCode zespołu browser-use, wydany na licencji MIT, daje agentowi jeden prymityw browser_execute(code): pisze on własny JavaScript prosto w twojej zalogowanej karcie Chrome przez DevTools Protocol, zamiast uczyć się poleceń typu "kliknij element numer siedem". Pomysł jest trafiony, bo model widział miliony linii JavaScriptu i ani jednej funkcji click(index), ale zdjęta warstwa abstrakcji była jedynym miejscem, gdzie dało się postawić granicę. Zapewnienie z README o przewadze nad konkurencją stoi bez jednej liczby, a 15 405 commitów to w większości dorobek OpenCode, którego to fork.

Cursor 3.1 daje agentowi pędzel zamiast tabel w Markdown
Premiera / Narzędzie

Cursor 3.1 daje agentowi pędzel zamiast tabel w Markdown

3 min

Cursor 3.1 zamienia markdownowe tabele na canvasy: interaktywne komponenty z biblioteki Reactowej, w której agent rysuje wykresy, diagramy i diffy wprost w edytorze. Sam Cursor używa ich do analizy skoków błędów z Datadoga, recenzji dużych PR-ów i prowadzenia eksperymentów w stylu autoresearchu Karpathy'ego. Zamiast budować osobną aplikację webową do analizy ewaluacji harnessu, zespół napisał skill, który grupuje porażki i składa z nich canvas, co pomogło wydać dwa nowe modele. Na razie jedynym świadkiem jest sam producent.