Mentionsy

CTO Morning Coffee
CTO Morning Coffee
09.03.2026 05:00

Brew #61: Koniec anonimowości w sieci? Deweloperzy Spotify bez kodu. Szalony rollout Anthropic.

Czy "wyczucie smaku" to nowa najważniejsza kompetencja techniczna? W dzisiejszym odcinku Tomek, Wojtek i Sebastian analizują przełomowe publikacje naukowe, kontrowersyjne tezy liderów branży oraz dane ze Spotify, które sugerują, że inżynieria oprogramowania właśnie przeszła punkt bez powrotu.

W tym odcinku:

🕵️ Koniec anonimowości: Nowe badania pokazują, że LLM-y potrafią zidentyfikować autorów „anonimowych” tekstów z 90% precyzją za ułamki dolarów. Twój charakter pisma to Twój nowy cyfrowy odcisk palca.
👨‍🎨 Taste is a new core skill: O co chodzi w głośnym tweecie Grega Brockmana (OpenAI) i dlaczego Paul Graham uważa, że to właśnie wyczucie smaku zastąpi umiejętność pisania kodu? 
🎵 Spotify i deweloperzy bez kodu: CEO Spotify ogłasza, że ich najlepsi inżynierowie od grudnia nie napisali ani jednej linii kodu – zajmują się wyłącznie nadzorem agentów.
🛡️ Anthropic na "czarnej liście"?: Dlaczego obecna administracja USA odcina Anthropic od kontraktów rządowych i jak firma stawia się „ Department of War”? 
📉 Global Intelligence Crisis 2028: Analiza doomerskiego (ale sensownego) scenariusza kryzysu ekonomicznego wywołanego przez AI.
⚙️ Nowy GitHub od byłego CEO: Thomas Dohmke (ex-GitHub) odpala Entire – platformę skupioną na „zamiarze” (intent) zamiast na samym kodzie.
🧪 NotebookLM: Jak wykorzystać AI do słuchania publikacji naukowych w formie podcastów.
💨 Szalony rollout Anthropic: Przegląd 12 nowości od Claude, od wtyczek do Excela i PowerPointa po pakiety dla HR i finansów.

♨️ Źródła:
https://arxiv.org/abs/2602.16800 - Large-scale online deanonymization with LLMs
https://arxiv.org/html/2510.26130v1 - Evaluating LLM Performance on Real-World Class-Level Code Generation
https://www.citriniresearch.com/p/2028gic - THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS


#CTOMorningBrew #AI #Spotify #Anthropic #Programming #OpenAI #FutureOfWork #Privacy #VibeCoding #NotebookLM
#CTOMorningBrew #AI #Spotify #Anthropic #Programming #OpenAI #FutureOfWork #Privacy #VibeCoding #NotebookLM

Rozdziały (13)

1. - Start
2. - Intro
3. - Deanonimyzacja przy pomocy LLM
4. - Taste is a new core skill
5. - PewDiePie lepszy od OpenAI?
6. - Jak weryfikować wiek?
7. - Entire łączy Agentów i Ludzi
8. - LLMy a tworzenie NOWEGO kodu
9. - W Spotify Devowie nie piszą kodu
10. - Product Team w X: 30 Wspaniałych
11. - THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
12. - Pożegnanie z Brewem
13. - Outro

Szukaj w treści odcinka

Znaleziono 15 wyników dla "LLM"

Premier Apple'a, się założy, że Wojtek ma już tam wyliczony odpowiedni zestaw, który uciągnie dowolnego LLM'a, więc zaraz się podzieli, bo premiery były wczoraj, a ja jeszcze nic nie kupiłem.

Ja widziałem, wszyscy się jarają tym, że na M5 będzie można LLMA hostować lokalnie.

Ten podcast nie powstał przy pomocy notebook LLM.

Bardzo mi się podobał ten dokument dotyczący deanonimizacji przy pomocy LLM.

Chodzi o to, że LLM-y okazały się bardzo dobre w identyfikacji osób, autorów tekstów na poziomie nieustrukturyzowanego kodu.

Jeżeli dodasz do tego jeszcze literówki... Literówki, wiesz, charakter pisania, to w ogóle jest tak... Chyba największy ten, bo ja też to czytałem, jest to, że to jest tak tanie i tak szybkie dzięki LLM.

Tak, ale bardziej chodziło o to, że koleś gdzieś tam zaczął... Ja miałem taką refleksję, tylko szczerze powiem wam, dlaczego mi to w ogóle wpadło w głowę, że LLM zrobiło jedną zmianę, bo wcześniej jedyny sposób, żeby robić coś może interesującego czy skalowalnego, to było pójście w jakieś głupoty typu YouTube itd.

A teraz ktoś może wywipe kodować sobie aplikację albo coś tam z tymi LLM-ami zrobić i taką miałem, że przekierowało trochę energię ludzką.

Jak zwykle to bywa bardzo głośno komentowaną przez influencerów AI, a w rzeczywistości trzeba się wczytać, czyli sprawdzenie jakości modeli LLM, jeżeli chodzi o generowanie prawdziwych real world, można powiedzieć tak, prawdziwych zadań związanych z kodowaniem.

Wzięto kilka LLM-ów, mianowicie GPT-4.1, GPT-5, QEM 2.5 Coder, CodeStraw, DeepSeq i Lamech 4.

Na przykład właśnie, pattern będzie taki, że jak masz do napisania nowy kod, to piszesz go jakoś tam wspierając się LLM.

Poza tym z takich narzędzi LLM-owych, te dwa najbardziej, a poza tym z takich narzędzi LLM-owych, zresztą no u mnie mam trochę zbiasowany ten flow, więc pewnie morsko warp, czyli z poziomu linii comment.

Tak, ale wiesz, że ta plumbing dookoła tego wszystkiego, to właśnie to jest ten pipeline, na którym rozmawialiśmy, że ktoś wyrazi swój intent, jakiś kod zostanie wygenerowany, a potem czy LLM, czy cokolwiek innego opakuje go w opakowanie takie, jak np.

I boję się tylko tego dokładnie, że ten Spotify model trafi do prezentacji konsultantów, którzy pójdą i powiedzą patrzcie, tak działa Spotify, bierzcie LLM i deployujcie.

To jest pierwsze narzędzie, z którego korzystam, jak potrzebuję LLM-a.