Claude 101 — Plansza pomocnicza

5 najczęstszych problemów z AI — i co z tym zrobić

Z oficjalnego kursu Claude 101 · Anthropic · Lekcja 3 „Getting better results”

Odpowiedź zbyt ogólna

Prompt nie zawierał wystarczającego kontekstu o Twojej sytuacji.

❌ ‚Dźle” przykładZamiast: „Napisz maila o opóźnieniu projektu”

✅ LepiejNapisz: „Napisz maila do klienta korporacyjnego wyjaśniając, że integracja opóźni się o dwa tygodnie. Był cierpliwy, ale to już drugie opóźnienie. Ton: profesjonalny i przepraszający.”

→ Dodaj: odbiorcę, kontekst, ograniczenia. To samo co F1 pyt. 1–3.

Za długa lub za krótka

AI zgaduje jak długa powinna być odpowiedź. Nie ma wskazówek.

❌ ‚Dźle” przykładZamiast: „Podsumouj ten raport”

✅ LepiejNapisz: „Daj mi podsumowanie w dwóch akapitach” lub „Maksymalnie 100 słów” lub „Potrzebuję pełnej analizy — długość nie jest problemem”

→ Podaj długość wprost. To samo co F2 punkt F (Format).

Zły format

AI zrozumiało co chcesz, ale nie wie jak to zaprezentować.

❌ ‚Dźle” przykładZamiast: „Użyj listy”

✅ LepiejNapisz: „Struktura: punkty z pogrubionymi nagłówkami dla każdej sekcji” lub wklej przykład jak ma wyglądać.

→ Pokaż, nie tylko mów. To samo co F2 punkt F (Format) — możesz wkleić wzorzec.

Pewna, ale błędna informacja

AI czasem generuje wiarygodne, ale nieprawdziwe informacje — szczególnie przy konkretnych faktach i niszowych tematach.

❌ ‚Dźle” przykładZamiast: brać wynik jak jest

✅ LepiejPoprosić: „Cytuj źródła” lub „Wskaź poziom pewności” lub włącz web search dla aktualnych danych.

→ Dla ważnych decyzji: zawsze weryfikuj niezależnie. To samo co Grażyna i prawnik Mata v. Avianca.

Zły ton

AI domyślnie jest pomocne i profesjonalne — co może nie pasować do Twoich potrzeb.

❌ ‚Dźle” przykładZamiast: „Brzmi za formalnie”

✅ LepiejNapisz: „Pisz bardziej konwersacyjnie” lub „Ton: autorytatywny, formalny” lub wklej przykład stylu który chcesz.

→ Opisz ton słowami lub dać przykład. To samo co F2 punkt R (Rola) — kontekst ustawia ton.

Jak Anthropic uczy pisania promptów

Oficjalny kurs Claude 101 · Lekcja 2 „Your first conversation” — i dlaczego RTDF jest precyzyjniejsze

KURS CLAUDE 101 · ANTHROPIC

3 kroki do dobrego promptu

1

Setting the stage

Twoja rola, cel, kontekst — co AI powinno wiedzieć o Twojej sytuacji

2

Defining the task

Konkretna akcja: pisać, analizować, budować, przygotować?

3

Specifying rules

Styl, ton, format, przykłady — jak ma wyglądać wynik

Źródło: Claude 101 · Lesson 2 · Anthropic (2025)

→

FORMUŁA 2 · WWA · MICHAŁ ŁASZKIEWICZ

RTDF — 4 precyzyjne punkty

Rola

Kim jestem i jaki kontekst — precyzyjnie (nie tylko ogólny cel)

Zadanie

Instrukcja co ma wykonać AI — konkretna akcja, nie życzenie

Dane

Co dostajesz i czego nie — Twoje dane, nie ogólna wiedza AI

Format

Tabela, lista, mail, 3 zdania — AI nie zgaduje struktury

Autorska metodologia · Alfabet Automatyzacji AI · rozdz. 1

Co RTDF robi dokładniej

D ≠ Rules

Claude 101 („rules”) miesza format ze stylem i przykładami. RTDF rozdziela dane wejściowe (co dostajesz) od formatu wyjściowego (jak ma wyglądać) — to dwa zupełnie różne elementy.

T ≠ Task

Claude 101 pyta „co chcesz”. RTDF wymaga instrukcji: co AI ma teraz wykonać. Różnica między celem a poleceniem.

Zgodność z F1

RTDF naturalnie wynika z 5 pytań Formuły 1: pyt. 1–2 → R, pyt. 4 → T, pyt. 5 → D, pyt. 4+5 → F. Nie ma sprzeczności — są spójne.

Lekcja

Nawet oficjalny kurs Anthropic uczy tej samej logiki co F2 — RTDF jest po prostu precyzyjniejszą wersją.

Iteration mindset — pierwszy prompt to początek

Z kursu Claude 101 · Lekcja 3 — najważniejsza zmiana myślenia w pracy z AI

„Think of your initial prompt as the start of a conversation, not a one-shot request.”

Claude 101 · Anthropic · Lekcja 3

📄

Pierwszy draft = punkt startowy

Przejrzyj co AI wyprodukowało, zidentyfikuj co działa a co nie — i doprecyzuj. Nie oczekuj perfekcji za pierwszym razem.

💬

Konkretny feedback > ogólne polecenia

„Skróć to” jest dobre, ale „Usuń pierwsze dwa akapity i zakończenie zrób bardziej action-oriented” jest lepsze.

🔄

Kiedy zaczynać od nowa

Jeśli rozmowa szła w złym kierunku, czasem szybciej jest otworzyć nową z lepszym promptem niż próbować naprowadzić.

Jak to wygląda w praktyce — ten sam problem, trzy rundy

RUNDA 1

"Pomóż mi z mailami."

→ Odpowiedź ogólna — nie pasuje

RUNDA 2

"Przejrzyj maile z ostatnich 7 dni. Powiedz które wymagają odpowiedzi."

→ Lepiej, ale format dziwny

RUNDA 3

"Tabela: Nadawca | Temat | Pilne (tak/nie). Tylko maile z ostatnich 7 dni."

→ Gotowe — używam

Kiedy co użyć — tryby pracy z Claude

Z kursu Claude 101 · Lekcje 4–8 — matryca dla menedżerów

Tryb	Do czego	Kiedy NIE używać	Typowy czas
💬 Zwykły czat	Pytania, burza mózgów, pisanie, analiza danych które masz	Szukasz aktualnych informacji ze świata	natychmiastowy
🔍 Web Search	Bieżące fakty, ceny, osoby, nowości, weryfikacja	Głęboka analiza tematu z wielu źródeł	3–10 sekund
🔬 Research mode	Kompleksowe raporty z wielu źródeł, porównania, due diligence	Potrzebujesz jednego faktu lub szybkiej odpowiedzi	5–45 minut
🧠 Extended thinking	Złożone rozumowanie, matematyka, debugowanie, analiza logiczna	Zbierasz informacje ze świata	wolniejszy, widoczny

Czego NIE ma w kursie Claude 101 — a ma WWA

Kraj przetwarzania danych

Claude 101 nie wspomina gdzie trafiają dane. WWA uczy klasyfikacji 🟢🟡🔴 przed użyciem.

n8n self-hosted

Kurs zakłada cloud SaaS. WWA pokazuje że istnieje opcja zero-leak dla danych wrażliwych.

ROI automatyzacji

Kurs skupia się na użytkowaniu Claude. WWA uczy jak zmierzyć czy używanie coś zmienia.

Serwer vs lokalne LLM

Kurs = Claude.ai. WWA = decyzja architektoniczna zależna od wrażliwości danych.

Projekty w Claude — stała instrukcja

Z kursu Claude 101 · Lekcja 4 „Introduction to projects”

💬 Zwykły czat

→Każda rozmowa zaczyna się bez kontekstu

→Musisz za każdym razem wyjaśniać rolę i styl

→Wgrywasz te same pliki w kółko

→AI nie pamięta Twoich preferencji

📁 Projekt w Claude (Poziom 2)

→Stała instrukcja dla AI — ustawiasz raz

→Baza wiedzy: wgrywasz dokumenty, AI je pamięta

→Każda rozmowa w projekcie ma ten sam kontekst

→Zespół może dzielić ten sam projekt

Jak skonfigurować Projekt — 3 kroki z kursu Anthropic

01

Instrukcja projektu

Powiedz Claude kim jesteś, czym się zajmuje projekt, jak ma się zachowywać. Np: „Ten projekt to asystent mailowy dla menedżera sprzedaży. Ton: zwięzły i konkretny. Zawsze pytaj o priorytet gdy zadanie jest niejednoznaczne.”

02

Baza wiedzy

Wgraj dokumenty które AI ma znać: procedury, wytyczne, przykłady dobrej pracy. Claude będzie sięgał do nich automatycznie.

03

Udostępnianie zespółowi

(Claude for Work) Jeden projekt — cały zespół ma ten sam kontekst. Koniec z tłumaczeniem każdemu od nowa.