Przez dwa miesiące nie wypuściłem ani jednej funkcji swojego produktu.
OwlMeans to pipeline rozwoju oparty na AI — opisujesz, czego chcesz, w formie historyjek użytkownika, a zespół wyspecjalizowanych ról AI zamienia je w pełnowymiarowe aplikacje, które naprawdę są Twoje. To jest właśnie to, co mam budować. I od połowy kwietnia do połowy czerwca prawie go nie tknąłem.
Nie utknąłem. Nie robiłem pivotu. Świadomie zboczyłem z drogi, żeby najpierw zbudować coś innego: agentowy system operacyjny dla samej firmy. Jedno miejsce, w którym prowadzę rozwój, strategię i marketing — tę samą pracę, którą wykonuję co tydzień — z agentami biorącymi na siebie najcięższą robotę i niemal zerowym narzutem po mojej stronie.
Nie żałuję ani jednego dnia. Oto co zbudowałem, dlaczego to zbudowałem i dlaczego uważam, że struktura znaczy o wiele więcej niż narzędzie, na którym ją uruchamiasz.
Dlaczego odszedłem od produktu
Oto niewygodna część. Buduję firmę, której cała obietnica brzmi: ucieknij od bałaganu, który zostawia po sobie kodowanie z AI — miej oprogramowanie, które naprawdę da się utrzymać. A tymczasem samą firmę prowadziłem jak stos rozłączonych, sklejonych na kolanie skryptów.
Strategia mieszkała w jednym miejscu. Notatki o marce w drugim. Strona internetowa w trzecim. Teksty marketingowe pisałem za każdym razem od zera, bo nic nie pamiętało tego, co już ustaliliśmy. Każda rozmowa z asystentem AI zaczynała się na zimno — od nowa tłumaczyłem, kim jesteśmy, co sprzedajemy, czego publicznie nie mówimy, co zmieniło się w zeszłym miesiącu. Agent był mądry. Agent też zapominał wszystko w chwili, gdy zamykałem okno.
To brudny sekret pracy z agentami kodującymi dzisiaj, a badania potwierdzają to bez ogródek: narzędzia takie jak Claude Code nie mają prawdziwej trwałej pamięci — ciągłość istnieje tylko wtedy, gdy zbudujesz ją sam z „ustrukturyzowanej dokumentacji, a nie z wewnętrznej pamięci modelu”. Najmądrzejszy model świata wciąż budzi się z amnezją na początku każdej sesji.
Problem, który musiałem rozwiązać dla firmy, był więc tym samym, który rozwiązuję dla klientów w produkcie: zamienić genialnego, ale zapominalskiego generatora w coś, co ma strukturę, pamięć i dyscyplinę. Postanowiłem najpierw rozwiązać go dla siebie. Jeśli zadziała, lepiej zrozumiem własny produkt. Jeśli nie — lepiej dowiedzieć się tego na własnym czasie niż na czasie klienta.
Co właściwie zbudowałem
Nie aplikację. Nie platformę z ekranem logowania. Strukturę — folder zwykłych plików markdown, które każdy zdolny agent potrafi odczytać i na ich podstawie działać. W środku siedzą trzy warstwy.
Wiki, które się kumuluje. Każdy fakt o firmie żyje w wersjonowanym markdownie: strategia, ton marki, zasady nazewnictwa, persony klientów, kwestie prawne, pozycjonowanie produktu. Kiedy się czegoś uczę, zostaje to zapisane raz. Następnym razem, gdy jakikolwiek agent nad czymkolwiek pracuje, ta wiedza jest już w pokoju. Nic nie jest wyprowadzane od zera. Wiki staje się mądrzejsze z każdym tygodniem, a ja nie utrzymuję go jak przykrego obowiązku — rośnie jako efekt uboczny wykonywanej pracy.
Umiejętności, które uczą agenta, jak pracuję. Umiejętność to po prostu plik markdown opisujący powtarzalny przepływ pracy — jak zbadać i napisać artykuł, jak utrzymywać stronę i wiki w synchronizacji, jak aktualizować dokumenty prawne, jak prowadzić wyczerpujący research. Mam ich teraz dwadzieścia sześć. Są samouczące się w tym sensie, który się liczy: gdy poprawiam agenta, korekta wraca do umiejętności albo do pamięci, a błąd się nie powtarza. To dokładnie to, do czego branża doszła w tym roku — „inżynieria kontekstu to klucz”, czyli strukturyzowanie informacji wokół promptu zamiast cyzelowania samego promptu.
Każdy projekt wpięty w całość. Ponad dwadzieścia naszych repozytoriów kodu jest podłączonych do przestrzeni roboczej, w tym OwlMeans Common — wspólny fundament w TypeScripcie i struktura projektu, na których budują nasi agenci kodujący. Dzięki temu ta sama dyscyplina biegnie od notatki strategicznej aż w głąb kodu źródłowego. Mogę skierować agenta na dowolne repo, zapytać, co zmieniło się między dwiema datami, i dostać pisemny przegląd — albo zamienić ten przegląd wprost we wpis o nowej wersji.
Na tych trzech warstwach siedzi pipeline. Wchodzi pomysł; agent bada go w oparciu o żywe źródła, pisze tekst naszym głosem, generuje obrazy i — gdy dam znak — publikuje go na blogu, który sam jest po prostu częścią źródeł strony. Artykuł, który czytasz, przeszedł przez ten pipeline. Podyktowałem pomysł w kilku zdaniach. Całą resztę, łącznie z linkami do badań powyżej, złożył agent.
Jak rozwiązują to wszyscy inni — i dlaczego poszedłem inną drogą
Nie jestem jedynym, który próbuje prowadzić biznes na agentach AI. Ale niemal każdy robi to na jeden z trzech sposobów, a każdy z nich ma tę samą lukę.
Goły agent. Większość ludzi po prostu otwiera agenta kodującego i zaczyna pisać. To naprawdę działa dobrze. Jest też amnezykiem — cały powód, dla którego ludzie spisują rozbudowane konfiguracje „drugiego mózgu”, jest taki, że narzędzie zapomina między sesjami, a ty marnujesz życie na ponowne tłumaczenie kontekstu. Dostajesz genialnego stażystę, który nigdy nie robi ani jednej notatki.
Inny agent kodujący. Świat open source ma teraz świetne alternatywy — OpenCode obsługuje ponad siedemdziesięciu pięciu dostawców modeli, Aider to ulubieniec terminala zżyty z gitem, z ponad czterdziestoma tysiącami gwiazdek, Cline mieszka w Twoim edytorze, a OpenHands działa w pełni autonomicznie w piaskownicy. Wszystkie są niezależne od modelu, a przejście na nie potrafi obciąć rachunek za model o jakieś sześćdziesiąt procent. Ale zauważ, czym one są: to agenci kodujący. Zamiana jednego na drugiego zmienia silnik. Żaden z nich nie wręcza Ci firmowej bazy wiedzy, warstwy dyscypliny marki ani pipeline’u treści. Agent nigdy nie był tą trudną częścią.
Framework wieloagentowy. Jest jeszcze orkiestracja — Hermes i jemu podobne, gdzie agent wiodący rozkłada zadanie na czynniki i powołuje wyspecjalizowanych pracowników, którzy oddają typowane wyniki. Potężne do koordynowania agentów w jednym złożonym zadaniu. Ale to wciąż silnik, który musisz sam okablować, i jest wycelowany w wykonywanie zadań, a nie w bycie miejscem, w którym żyje cała Twoja firma. Nie robi nic dla Twoich notatek strategicznych ani dla Twojej strony.
Nawet najbardziej imponujące teksty w stylu „prowadzimy naszą agencję na Claude”, na jakie trafiłem — agent przyjmujący zgłoszenia jak szef sztabu, monitory kont reklamowych, odpytywanie własnych danych w języku naturalnym, trzy lata najlepszych praktyk wpchnięte do bota transkrybującego — są poskładane z gór szytej na miarę kleju integracyjnego, a autor wciąż nazywa siebie „w 0,01% drogi do celu”.
Oto, czego nauczyły mnie wszystkie trzy podejścia: wartość nigdy nie leżała w agencie. Agent jest dziś towarem masowym — możesz go wymienić jutro. Wartość leży w strukturze, która go otacza. W wiki, które pamięta. W umiejętnościach, które kodują sposób, w jaki pracujesz. W powiązaniach między Twoją wiedzą, Twoim kodem i Twoją publiczną stroną. To właśnie tę strukturę zbudowałem i jest to zwykły tekst. Nie należy do żadnego pojedynczego narzędzia.
Co mi to daje
Zboczenie z drogi zwróciło się szybciej, niż się spodziewałem.
- Wiedza się kumuluje, zamiast wyparowywać. Każda decyzja, każdy pivot i każdy wgląd w klienta ląduje w wiki w chwili, gdy się pojawia. Nigdy więcej nie zaczynam na zimno.
- Nie ma luki między myśleniem a publikowaniem. Ten sam mózg, który trzyma strategię, pisze wpis na blogu i aktualizuje stronę. Żadnego kopiuj-wklej, żadnego przełączania kontekstu, żadnego „pozwól, że znów wytłumaczę, czym jest firma”.
- Dyscyplina jest egzekwowana, nie pamiętana. Nasze zasady nazewnictwa i twierdzenia, które wolno nam wygłaszać publicznie, są wbudowane w umiejętności. Agent nie wpadnie i nie użyje wewnętrznej nazwy we wpisie skierowanym do klienta, bo struktura mu na to nie pozwoli.
- Praca, której się obawiałem, stała się otoczeniem. Notatki do wydań, research, teksty marketingowe — rzeczy, które kiedyś się piętrzyły, bo wymagały rytuału ładowania kontekstu — teraz zajmują jedno zdanie intencji.
Jak trudno to skonfigurować
To część, która zaskoczyła mnie najbardziej: to niemal wyłącznie tekst.
Punktem wejścia jest pojedynczy plik CLAUDE.md, który agent czyta jako pierwszy, w każdej sesji, jako prawdę nadrzędną — to udokumentowane, natywne zachowanie, a nie hack. Umiejętności to foldery z plikiem markdown w środku; żaden kod nie jest potrzebny. Wiki to markdown. Wpięcie repozytoriów to kwestia symlinków — nic się nie przenosi, nic nie jest kopiowane. A ponieważ to wszystko zwykłe pliki, ta sama struktura działa też dla GitHub Copilota: trzymam kopię instrukcji tam, gdzie czyta je Copilot, więc agent przy moim kodzie trzyma się dokładnie tego samego scenariusza co agent przy mojej strategii.
Swoją wersję uruchamiam dziś na Claude Code. Ale nic w tej strukturze nie jest do niego przywiązane. Skieruj Copilota, Cursora, OpenCode albo lokalny model na te same foldery, a firma wciąż działa tak samo — bo firma żyje w plikach, a nie w agencie.
Zbuduję to dla Ciebie
Zbudowałem to dla siebie. Zbuduję to także dla Ciebie.
Jeśli prowadzisz firmę na agentach AI i czujesz to samo tarcie — każda sesja zaczyna się na zimno, wiedza uwięziona w Twojej głowie, a Twoje narzędzia, strategia i marketing żyją w osobnych światach — to dokładnie ten problem rozwiązuje ta struktura. OwlMeans oferuje teraz wdrożenie kompletnego agentowego systemu operacyjnego dla Twojej firmy:
- Na agentach i modelach, których już używasz. Claude, Copilot, Cursor, OpenCode, samodzielnie hostowany model open-weight — struktura jest z założenia niezależna od agenta. Dostrajamy ją do Twojego stacku, a nie odwrotnie.
- Samoucząca się od pierwszego dnia. Twoje wiki zaczyna się kumulować od razu; umiejętności kodują sposób, w jaki Twój zespół naprawdę pracuje, i stają się ostrzejsze za każdym razem, gdy je poprawiasz.
- Wszystko zintegrowane. Rozwój, strategia, treści i Twoja publiczna strona przestają być osobnymi zadaniami i stają się jednym połączonym systemem.
- Twoje na własność. To zwykłe pliki w Twoich repozytoriach. Żadnego uwięzienia, żadnej platformy, od której zależysz, niczego do wynajęcia. Ta sama zasada co w naszym produkcie: zatrzymujesz to, co budujemy.
Spędziłem dwa miesiące, udowadniając sobie, że struktura bije narzędzie. Te dwa miesiące możesz sobie darować.
OwlMeans to pipeline rozwoju oparty na AI: opisz, czego chcesz, w formie historyjek użytkownika i otrzymaj pełnowymiarowe aplikacje, chatboty, agentów AI i potoki danych — typowane, gotowe na SSO i Twoje, by rozwijać je dalej dowolnym agentem. Chcesz mieć ten sam agentowy system operacyjny napędzający Twoją firmę? Porozmawiajmy →