84/99 – CTRL+A, CTRL+C, CTRL+V – anatomia straconego czasu. Romuald Członkowski

Buduje system dla agentów, nie dla ludzi. Poznaj Romualda Członkowskiego i przyszłość automatyzacji.

Jest coś satysfakcjonującego w obserwowaniu, jak osoba, napędzana potrzebą, tworzy rozwiązanie, które zyskuje globalny rozgłos. To historia nie o o innowacji zrodzonej z irytacji. Nudnymi, powtarzalnymi zadaniami.

Moim gościem jest Romuald Członkowski – doradca ds. wdrożeń AI, konsultant Banku Światowego, a prywatnie człowiek, który konkuruje z niemieckim jednorożcem wycenianym na 2,5 miliarda dolarów. Zrobił to, bo denerwowało go ręczne aktualizowanie dokumentacji. Posłuchacie też o tym, jak pomysł, który udosytępniasz za darmo – pozwala Ci zarabiać…

CTRL+A, CTRL+C, CTRL+V – anatomia straconego czasu

Zaskoczyło mnie, gdy Romuald przytoczył anegdotę ze Stanów Zjednoczonych, gdzie obserwował pracownicę biurową ręcznie kopiującą pliki, jeden po drugim. Pokazał jej skróty klawiszowe, które przyspieszyły jej pracę kilkudziesięciokrotnie. Ta historia to metafora tego, gdzie wciąż jesteśmy. Wiele firm nadal tkwi w erze „przeciągania plików”, nie zdając sobie sprawy, że narzędzia takie jak N8N – platforma do automatyzacji procesów biurowych – to w zasadzie takie „CTRL+V na sterydach”.

N8N pozwala budować przepływy pracy z wizualnych klocków, łącząc aplikacje, z których korzystamy na co dzień – od Gmaila po Excela. Jak tłumaczy Romuald, nie chodzi o zastępowanie ludzi, ale o „redukcję bólu” – eliminację zadań, których nikt nie lubi robić.

Gdy rozwiązujesz swój problem, a przy okazji pomagasz tysiącom

Zaczęło się od prostego problemu: modele AI, których używał do generowania kodu, korzystały z nieaktualnej dokumentacji N8N.

„Wiesz co, to nie był start nowego projektu. Ja po prostu rozwiązałem swój problem. I też ważne, żeby nie tworzyć nowych problemów, tylko rozwiązywać problemy.”

Stworzył więc N8N MCP (Model Context Protocol), rozwiązanie open source, które dało agentom AI stały dostęp do aktualnej wiedzy o N8N. Wrzucił je na GitHuba i… zaczęła się magia. Dziesiątki, potem setki, a w końcu dziesiątki tysięcy deweloperów z całego świata zaczęło pobierać i chwalić jego narzędzie. Projekt zyskał nawet uznanie Microsoftu i GitHuba, które w ramach darowizny przekazały mu 3000 dolarów za wkład w rozwój AI.

Przełom: zacząłem budować dla agentów AI

Najciekawszy moment naszej rozmowy nastąpił, gdy Romuald opisał zmianę w swoim myśleniu. To jeden z tych momentów, które definiują przyszłość technologii.

„Aż w końcu nastąpił taki przełom w moim myśleniu, bo uświadomiłem sobie wtedy, że budując ten system, ja go już nie buduję właściwie dla ludzi, tylko ja go buduję dla agentów. Że użytkownikami tego N8N MCP nie jest człowiek, który wydaje komendy, tylko jest agent, który jest pomiędzy człowiekiem a N8N.”

To zdanie zmienia wszystko. Pokazuje, że następny etap rewolucji AI to nie tylko doskonalenie samych modeli językowych, ale tworzenie dla nich ekosystemów i narzędzi. Romuald, choć z wykształcenia jest finansistą, a nie programistą, stał się architektem infrastruktury dla sztucznej inteligencji. Tworzy warstwę usług, która pozwala agentom samodzielnie naprawiać swoje błędy i efektywniej wykonywać nasze polecenia. To już nie jest „vibe coding” – to zarządzanie cyfrową siłą roboczą.

Dlaczego warto wysłuchać tego odcinka w całości?

1. Zrozumiesz, czym naprawdę jest automatyzacja. Dowiesz się, jak bez umiejętności programowania możesz zacząć automatyzować swoją pracę i oszczędzać dziesiątki godzin miesięcznie.
2. Poznasz inspirującą historię. To opowieść o tym, jak rozwiązanie osobistego problemu może stać się globalnym fenomenem i jak pasja przekłada się na realne uznanie w świecie technologii.
3. Spojrzysz w przyszłość. Usłyszysz, dlaczego kolejnym krokiem w rozwoju AI jest budowanie narzędzi nie dla nas, a dla samych agentów AI, i co to oznacza dla Twojego biznesu.

 Pytania do dyskusji:

1. Romuald mówi: „nie używam AI, jeżeli nie muszę, bo użycie AI zwiększa ryzyko”. Czy w erze wszechobecnego zachwytu nad AI nie zapominamy o rozważnym i celowym korzystaniu z tej technologii?
2. Czy „vibe coding”, czyli opisywanie celu zamiast pisania kodu, sprawi, że tradycyjne umiejętności programistyczne staną się mniej wartościowe?
3. Skoro jedna osoba może stworzyć narzędzie konkurujące z produktem firmy wartej miliardy, to czy jesteśmy u progu rewolucji, w której małe, zwinne projekty open source zdominują rynek oprogramowania?

Koniecznie zobaczcie materiały o n8n-MCP –>
Strona projektu: https://n8n-mcp.com
Kanał YT Romka:  https://www.youtube.com/@czlonkowski

—

Masz chwilę? Jeśli podoba Ci się 99 Twarzy AI, zostaw ocenę i recenzję – dzięki temu możemy docierać do jeszcze większej liczby słuchaczy!

Dobrego dnia i niech #AI będzie z Wami wszystkimi!

Transkrypcja rozmowy

Disclaimer. Droga Czytelniczko, Drogi Czytelniku – mała uwaga dotycząca transkrypcji rozmowy. Jak się pewnie domyślasz – transkrypcja została przygotowana z wykorzystaniem magii LLM. Proszę o wyrozumiałość, gdyby pojawiły się w niej niewielkie błędy, literówki, etc. Żeby mieć pewność co do wszystkich wypowiedzi – polecam posłuchać, zamiast czytać. Ukłony.

Karol
Zaczynamy. Okej. Kolejna twarz sztucznej inteligencji w Polsce, chociaż nie tylko w Polsce, bo mój gość pracuje w Polsce, ale również na całym świecie, Romuald Członkowski. Dzień dobry. Romku, spotkaliśmy się po to, żeby obalić kilka mitów, ale też opowiedzieć o kapitalnym rozwiązaniu, którego jesteś autorem, które pozwala w ciekawy sposób wykorzystywać narzędzie, o którym mówi teraz cały świat, chcąc automatyzować wszystko i wszystkich, o N8N.

Romuald
N8N. Dzisiaj spotkałem człowieka, który mówi, że to jest N8N, więc nazwa fatalna, ale zastosowania bardzo szerokie i bardzo ciekawe narzędzie. Tak.

Karol
To zacznijmy od usystematyzowania wiedzy. Na jakim poziomie jest automatyzacja i czym jest ta platforma, bo mitów jest sporo?

Romuald
Czym jest N8N w skrócie? Czyli tak, to jest platforma, tak jak powiedziałeś, która pozwala nam zautomatyzować procesy, które generalnie dzieją się w biurze, powiedzmy. Czyli…

Karol
W ogóle ciekawe, co mówisz, bo zobacz, w przestrzeni publicznej jest, przynajmniej ja tak to obserwuję, rozumienie procesów automatyzacji od razu na poziomie przemysłowym.

Romuald
Tak, oczywiście. Automatyzacja produkcji samochodów od razu przychodzi do głowy albo w ogóle automatyzacja całych zawodów. Nie, to nie. To myślę, że to jest przyszłość, ale nie N8N. N8N pozwala każdemu pracownikowi, szefowi, menadżerowi, komukolwiek, kto chce zautomatyzować jakąś część swojej pracy biurowej, może to zrobić z N8N. I oczywiście możemy też podłączyć różne zewnętrzne detektory ruchu, światła, cokolwiek do tego N8N, ale co do zasady to są takie proste automatyzacje, gdzie przychodzi jakiś mail do nas i coś z nim robimy dalej, na przykład zapisujemy go w Excelu.

Karol
Wytłumaczmy to. Czyli ta platforma ma dostęp do twojego maila, do twojego edytora tekstu, do innych narzędzi, które mogą pracować z tekstem, z grafiką, z danymi, mogą je przetwarzać, a ta platforma jest trochę takim, może nie dominem, ale trochę taką płytką, na której ustawiasz sobie proces z klocków, które już istnieją.

Romuald
Dokładnie tak i nawet tak to wygląda. Mamy interfejs użytkownika, logujemy się do tej platformy i tam są właśnie takie klocki. Tam są klocki, które są połączone liniami, które wizualizują przepływ danych czy też kroki w tym procesie. Krok pierwszy, czyli na przykład pobieramy tego maila, czy to z Gmaila, czy Outlooka, cokolwiek. Pobiera się ten mail i on idzie dalej przez te kolejne kroki i widzimy w interfejsie użytkownika, co się z tymi danymi dzieje. Czyli na przykład z tekstem samej wiadomości.

Karol
Mamy przepływ, czyli zakładam, że mamy dane wejściowe i…

Romuald
Proces, który ma przetwarzać te dane po prostu w jakiś sposób.

Karol
Dokładnie. Mają być przetworzone i jest efekt końcowy. W jaki sposób opisujemy ten cały przepływ? Jak zaczynasz projektować przepływ, który chciałbyś stworzyć?

Romuald

To jest bardzo dobre pytanie, bo zaczynam od tego, od takiego jak na lekcji fizyki, tak? Wypisania sobie danych. Jakie są dane wejściowe i co ja chcę z nimi zrobić? Jaki chcę wynik osiągnąć? Czyli w ogóle nie dotykam N8N w tym momencie. Nie zaczynam od robienia, tylko zaczynam od myślenia.

Karol
Drodzy Państwo, czyli wracamy do starej zasady, o której przypominam często, mówiąc w kontekście pracy nawet z prostymi modelami językowymi. Najpierw biała kartka papieru i zastanówmy się, po co to komu.

Romuald
Tak, dokładnie. I jaki ten efekt końcowy chcemy osiągnąć. No i oczywiście to zależy od tego, co robimy, ale najpierw jest ta inwentaryzacja i potem po inwentaryzacji dopiero właściwie możemy zabrać się za projektowanie. Tutaj troszeczkę wybiegamy w przyszłość, bo to rozwiązanie, o którym wspomniałeś na początku, troszeczkę pomaga w tym projektowaniu, no ale teraz mamy właśnie etap projektowania. Czyli jak te dane mają przepływać, co ma się dziać po kolei, czy ja chcę właśnie użyć modelu językowego, żeby mi coś wygenerował albo przeanalizował te dane, czy nie, czy chcę je po prostu zapisać gdzieś i tyle.

Karol
To, co jest ważne, to oprócz naszych narzędzi, czyli naszej skrzynki z narzędziami w postaci aplikacji webowych, z których korzystamy, mamy do tego podpięte jeszcze przez API same modele językowe, dzięki którym możemy…

Romuald
API to są de facto kabelki, które podłączamy pomiędzy aplikacjami. Czyli tego Gmaila możemy ściągnąć właśnie przez API, czyli podłączyć kabelek do serwerów Google’a i ściągnąć sobie to do N8N.

Karol
Dokładnie. I co robimy dalej z tym?

Romuald
Co robimy dalej z budową naszego przepływu. Dobrze. Zaczynamy tak naprawdę iteracyjnie, czyli budujemy pierwszy klocek. Już zostańmy może przy tym Gmailu. Czyli na planszę kładziemy pierwszy klocek: Gmail, wyzwalacz. Czyli za każdym razem, kiedy przyjdzie nowy mail na mojego Gmaila, to uaktywni się ten cały przepływ. No dobra, to naciskam „testuj”. I ściąga mi jednego maila. Mam tego maila już w N8N i dalej, co chcę z nim zrobić? No powiedzmy, że chcę przeanalizować treść tego maila. No to podłączam sobie kolejny klocek, czyli agenta AI, pod tego agenta AI podłączam model językowy, to może być czy to GPT, czy może być jakiś model z Claude’a, z Google’a, tu jest dowolność i tu N8N właśnie bardzo fajnie pokazuje nam elastyczność, bo możemy go podpiąć do czegokolwiek, nawet do obsługiwanego lokalnego modelu, który mamy na komputerze. I piszemy prompt: przeanalizuj tego maila i, nie wiem, zdecyduj, czy jest on spamem, czy jest ważny.

Karol
Albo przełóżmy to na rzeczywistość biura księgowego i potraktujmy to tak, że chcielibyśmy identyfikować dokumenty pochodzące od jednego określonego klienta.

Romuald
Na przykład. Do tego ja też mam taką zasadę, że nie używam AI, jeżeli nie muszę, bo użycie AI zwiększa ryzyko, że coś pójdzie nie tak. Jeżeli coś możemy zrobić algorytmicznie, czyli napisać jakąś logikę do tego, co w N8N też jest łatwe i przyjemne, można powiedzieć, wtedy po prostu patrzymy na adres. Sprawdzamy adres maila, który przyszedł. Jeżeli ten adres równa się klient@klient.pl, to wtedy idziemy w lewo w dalszej drodze, jeżeli nie, to w prawo. Takie coś możemy zrobić. Normalnie, jeszcze do niedawna powiedzmy, musiałby programista napisać program, żeby takie rzeczy definiować, natomiast teraz każdy, kto ma dostęp do komputera, de facto może sobie taką automatyzację napisać. No dobra, ale wróćmy do tego naszego przepływu, czyli mamy maila od klienta i możemy go gdzieś skierować. Karol tutaj świetnie powiedział, od konkretnego klienta. No i powiedzmy, że chcemy to zapisać do folderu Google Drive czy OneDrive, jeżeli korzystamy z Microsoftu.

Karol
Załącznik pochodzący z tego maila.

Romuald
Na przykład załącznik czy samą treść, albo chcemy prowadzić rejestr tych maili w Excelu, no to wtedy będzie się nam to zapisywać w danym miejscu. Okej, dobra, taki bardzo prosty workflow, czy przepływ pracy, o którym mówimy. I wtedy co? Aktywujemy to sobie, przełączamy na aktywny i teraz za każdym razem, kiedy przyjdzie mail, będziemy mieli dodatkowy plik w tym folderze. Jeżeli nie jest od tego klienta, to nic się nie dzieje.

Karol
Tak jak powiedziałeś, żaden skomplikowany proces, tylko trochę automatyzacja sekretariatu.

Romuald

W tym przypadku tak, przez co właściwie oszczędzamy czas. Zająć się innymi zadaniami w pracy, a nie akurat tym czymś, co może nie jest najbardziej ekscytujące. Rezygnujemy z rzeczy powtarzalnych. To jest bardzo proste rozwiązanie, ale też ważne, Karol, dosyć dobrze zdefiniowanych. Czyli musimy wiedzieć, co my chcemy zrobić. To nie zastępuje takiej ogólnej inteligencji ludzi, bo to jest proste i de facto nikt tego nie lubi robić, więc raczej to jest redukcja bólu.

Karol
Ostatnio śmiałem się, nie mam żadnych danych pod to, ale moje wyobrażenie w ogóle o życiu biurowym ludzi w korporacji, zresztą tak samo u nas przedsiębiorców, jest takie, że ciekaw jestem, co by było, gdybyśmy spędzili czas z timerem, ze stoperem i policzyli, ile czasu spędzamy nad klikaniem i przenoszeniem różnych rzeczy na ekranie?

Romuald
Metoda copy-paste, mówisz? To ciekawe. Przywołałeś ciekawe wspomnienie u mnie, bo kiedyś, jak wizytowałem stan Kalifornia i na Airbnb zatrzymaliśmy się u pewnej pani, to zaobserwowałem, jak była w pracy. Ona tam 3 czy 4 etaty robiła, to jednym z jej głównych zadań było kopiowanie folderów. I ja zauważyłem, że ona kopiuje każdy plik z osobna, czyli tworzy nowy folder i każdy plik z osobna przeciąga. I już wtedy byłem takim, myślę, propagatorem automatyzacji, bo pokazałem jej, że można za pomocą kombinacji klawiszy Ctrl+A, Ctrl+C, a potem Ctrl+V zrobić to kilkudziesięciokrotnie szybciej, niż ona to robiła.

Karol
Kolejny przykład na to, że Polska czasami w niektórych obszarach wyprzedza Stany Zjednoczone.

Romuald
Dokładnie. I ja myślę, że N8N to jest taki kolejny poziom tego. Czyli kiedyś było Ctrl+C, Ctrl+V, a teraz możesz to zrobić i nie opiekować się tą automatyzacją, ona będzie działać sama.

Karol
Żebyśmy obalili tutaj ten zarzut i głosy, które się pojawiają, że N8N służy tylko i wyłącznie automatyzacji tak prostych i powtarzalnych procesów. Czy masz w głowie jakiś przykład takiego przepływu, który jest już skomplikowany i robi nie tylko takie, nazwijmy to, mechaniczne i oparte na bardzo prostej logice procesy?

Romuald
Ja generalnie zajmuję się kilkoma rzeczami, ale jedną z odnóg mojej działalności jest automatyzowanie dla firm ich procesów. Mam takiego klienta z branży e-commerce, który handluje kosmetykami, powiedzmy. Nie produkują tych kosmetyków, tylko po prostu kupują je, są hurtownikiem, kupują je od producentów i potem sprzedają dalej. No i problem, z jakim do mnie przyszli, jest taki, że od tego producenta dostają właściwie tylko kod EAN i nazwę produktu, a chcą sprzedawać ten produkt na stronie, wiadomo. Jak sprzedajemy na stronie, musi być opis, muszą być zdjęcia, musi być to wszystko jeszcze zoptymalizowane pod SEO i tak dalej, i tak dalej. No więc przepływ bardziej skomplikowany, też nie najbardziej, ale bardziej skomplikowany, który tam zbudowałem.

Karol
Wyjaśnijmy tylko, zanim rozmawiali z Tobą, wszystko robili ręcznie. To znaczy brano kartę produktową, trzeba było ten produkt nazwać, stworzyć do niego odpowiedni opis, stworzyć do niego treść marketingową.

Romuald
Tak, co do zasady tak. Robiła to osoba, szukając w internecie po stronach producentów, po innych konkurencyjnych sklepach internetowych, no i potem pisała to ręcznie. Z biegiem czasu zaczęli do tego używać ChatGPT w jakimś stopniu, żeby generował te opisy, no ale potem trzeba było je ręcznie dostosowywać. No i ten przepływ, który zbudowałem, polega na tym, że na wejściu jest ten kod EAN i nazwa produktu, która jest taka sucha, powiedzmy, biznesowa. No i dzieli się to na parę odnóg, ale co do zasady jest tam dosyć zaawansowany agent AI, który ma do dyspozycji szereg narzędzi do wyszukiwania w internecie, porównywania różnych opisów, wyciągania, powiedzmy, średniej i pisania opisów na różne platformy typu Allegro, typu Hebe i tak dalej, i tak dalej. Każdy ten kanał ma swoją specyfikę, prawda, który działa najlepiej. Więc robi to wszystko, zapisuje to do pliku i potem jeszcze integruje się z systemami firmy, no bo te dane są przetrzymywane w jakichś systemach, one potem są synchronizowane z tymi różnymi platformami. To jest już dosyć skomplikowany przepływ, który ma kilkadziesiąt tych klocków w sobie i podprzepływów jeszcze, no bo tam wchodzą zagadnienia związane z wydajnością, optymalizacją, czasem przetwarzania i tak dalej. Więc można powiedzieć, że ten jeden przepływ oszczędza kilkadziesiąt godzin w miesiącu tej firmie.

Karol
Możemy powiedzieć o skali tego przedsięwzięcia? To znaczy ile to jest produktów, które trzeba byłoby ręcznie w miesiącu opisać?

Romuald
To jest powiedzmy około półtora tysiąca produktów, które w ten sposób trzeba przetworzyć.

Karol
Czy to jest tylko i wyłącznie praca z tekstem, czy np. pracujesz również i czy N8N daje możliwość pracy i generowania chociażby wizualizacji produktów?

Romuald
Są też takie przepływy, które potrafią nawet wygenerować wideo według nawet niezadanego scenariusza. Też N8N działa w ten sposób, że każdy następny ten klocuszek nasz, czyli węzeł, tak to się nazywa, każdy ten następny węzeł działa na podstawie danych wytworzonych przez poprzedni węzeł. Czyli jeżeli w pierwszym węźle, czy tam na początku, mamy model językowy, który powiedzmy pisze krótki wierszyk czy scenariusz filmu, to potem następny węzeł może dostać ten scenariusz, może każdą scenę dostać osobno i wygenerować wideo według tego zadanego scenariusza, a potem jeszcze kolejny sklei to wszystko do jednego filmu i na przykład opublikuje to na platformie społecznościowej. Także naprawdę tych możliwości jest niesamowicie dużo. N8N oferuje na ten moment około 6000 już przygotowanych schematów, które możemy dostosować pod swoje potrzeby. One nigdy nie są dokładnie takie, jak nasze potrzeby, jak to z szablonami, dlatego ja też mam tutaj trochę pracy z tym związanej, ale to pozwala jakby popróbować, wystartować samemu, bez właściwie niczyjej pomocy.

Karol
Ale zakładam, że tak samo szablony można łączyć w jedną całość, czyli wykorzystywać poszczególne moduły po to, żeby zrobić złożony proces. Wytłumaczmy proszę jeszcze jedną rzecz. Skoro mówimy o przepływie, o węzłach, o tych poszczególnych elementach, w jaki sposób kodujesz poszczególny węzeł? Czyli nadajesz jemu rolę.

Romuald
One mają swoje, są różne typy tych węzłów. Są węzły, które odpowiadają za logikę przepływu danych.

Karol
Czyli to, co wcześniej, patrzę: wpuszczam albo nie przepuszczam?

Romuald
Tak, takie bramki logiczne: wpuszczam, nie przepuszczam, albo jakieś warunki. Czyli jeżeli spełnia ten warunek, to przepływ idzie do góry, a jeżeli nie, to idzie do dołu, a być może trzeba coś poiterować, czyli taką pętelkę zrobić z tymi danymi. Mamy 100 elementów i każdy trzeba przetworzyć w dokładnie taki sam sposób. No to to są wszystko węzły związane z logiką przepływu. To jest jedna kategoria. Są jeszcze węzły, które wyzwalają w ogóle uruchomienie danego przepływu, tak zwane triggery, np. ten Gmail, o którym mówiliśmy wcześniej. Przychodzi nowy mail, odpalamy wszystko. Są też węzły, które wykonują jakąś akcję albo łączą się z zewnętrznym serwisem. To może być na przykład węzeł Google Sheets, który jest odpowiednikiem Excela od Google’a i na przykład tutaj wpuszczamy jakieś dane i one są zapisywane za pomocą tego węzła do Google Sheets. I są jeszcze węzły takie bardziej skomplikowane, właśnie ten agent AI, gdzie definiujemy instrukcję systemową danego agenta, gdzie definiujemy, jaki jest ten prompt, czyli jakie jest polecenie do tego agenta, z jakiego modelu będzie korzystał, czy ma pamięć, czy nie ma pamięci, do jakich narzędzi będzie miał dostęp. Takim narzędziem może być np. wyszukiwarka internetowa, żeby agent mógł coś wyszukać w internecie. Albo to może być inny przepływ, to też jest piękne, że możemy zbudować bardzo zaawansowaną logikę w jednym przepływie i podpiąć to jako narzędzie do agenta. I nie musimy umieć nic programować, żeby to zrobić. Także to są takie główne elementy: wyzwalacze, logika przepływu danych, różne akcje i de facto agenci AI.

Karol
Czyli podsumowując. Przede wszystkim pierwsze to inwentaryzacja, co muszę zrobić, i ta biała kartka papieru, o której wspominaliśmy. Jakimi danymi dysponujemy i jaki efekt chcemy osiągnąć. Potem konfrontacja tego z istniejącymi narzędziami, ułożenie procesu i określenie określonych warunków i oczekiwanych wyników na każdym węźle po to, żeby to można było… Jak często zdarzają się błędy w takich przepływach?

Romuald
Właściwie błędy są wpisane w budowę. To znaczy budujemy to eksperymentalnie i tak to jest zaprojektowane, żeby tak było. Czyli wpuszczamy te dane testowe na początek, ten pierwszy mail, i patrzymy, co się dzieje. Przepływa przez jeden węzeł, drugi węzeł, trzeci się wysypuje, bo coś źle skonfigurowaliśmy albo po prostu dane są nie takie, jak się spodziewaliśmy. I to jest piękne, że możemy sobie te dane testowe przypiąć na danym przepływie i już ich nie pobierać znowu, tylko zrobić tę zmianę, uruchomić ponownie, sprawdzić, co się stanie. O, tym razem przechodzi, jest tak, jak się spodziewaliśmy, możemy budować dalej. I tak krok po kroku sobie ten przepływ budujemy. Są też oczywiście inne narzędzia w tym wszystkim, które pozwalają monitorować już potem, jak dany przepływ się sprawuje na produkcji, czyli leci już tydzień, dwa, trzy. I zawsze gdzieś jakiś przypadek brzegowy się zdarzy, że te dane są inne, bo przyjdzie nie mail od klienta, tylko przyjdzie spam pełen grafik i to nam rozwala system. To zostanie zalogowane jako błąd. Możemy do tego wrócić, przeanalizować, możemy te dane nawet wciągnąć sobie na to płótno, jak to się nazywa, czyli na to płótno, gdzie mamy nasz przepływ, i potem sobie coś zmodyfikować, dodać jakieś zarządzanie tymi wyjątkami i następnym razem już po prostu to będzie działać.

Karol
Wyjaśnijmy jeszcze dla kontekstu…

Romuald
Ty z wykształcenia nie jesteś programistą. Ja z wykształcenia nie jestem programistą, jestem biznesowcem, powiedzmy. Jestem po finansach, jestem po business administration, jak to się mówi, i w ogóle z programowaniem nie miałem do czynienia. No przepraszam, w Logo Comeniuszu brałem udział w olimpiadzie w gimnazjum i byłem nawet laureatem gdzieś tam, więc żółwikiem miałem tam nawigować dosyć nieźle.

Karol
Jesteś daleko przede mną, ja zatrzymałem się na drugiej linijce Pascala.

Romuald
W Pascalu to kalkulator chyba udało mi się zrobić, z tego co pamiętam, czy to było w Delphi. Jakieś takie były wtedy języki programowania, dosyć interesujące.

Karol
Tak, ale pamiętam, kiedy się poznaliśmy, opowiadałeś właśnie o twoim talencie do danych i do analizy, bo zajmowałeś się tworzeniem złożonych raportów dla międzynarodowych organizacji, prawda?

Romuald
Też. W ogóle moją karierę można podzielić na dwa główne etapy. Pierwszy etap to ten związany z wykształceniem. To konsulting w Wielkiej Czwórce, to praca w dużym biznesie, nawet w Spółce Skarbu Państwa przez parę lat, związane z inwestycjami w elektroenergetykę najwyższych napięć i tak dalej, i tak dalej. Aż w pewnym momencie powiedziałem stop i wróciłem do tego Logo Comeniusza trochę, że de facto ja bardzo zawsze lubiłem grzebać w komputerze nawet. Ja pamiętam, jak brat wyjeżdżał, wyjmował kości RAM-u z desktopa, żebym nie grał, no a ja siedziałem i rozkminiałem, jak to zrobić. I znajdowałem, że te kości trzeba wsadzić, potem, że trzeba zworkę jedną przestawić, żeby BIOS obejść.

Karol
To jest śmieszne, że użyłeś tego porównania, bo dla mnie właśnie N8N jest trochę takim polem eksperymentalnym, gdzie bierzesz i testujesz, czy ten mechanizm, który tworzysz, będzie działał w odpowiedni sposób. Niekoniecznie mając zdolności człowieka o wykształceniu technicznym.

Romuald
Zgadza się. Co nie oznacza, że wykształcenie techniczne, ale logiczne myślenie się przydaje. Bardzo się przydaje i taka, wydaje mi się, wyobraźnia trochę do tego wszystkiego i zacięcie, myślę, że też. Więc to była ta pierwsza część mojej kariery, związana z biznesem. Wtedy powiedziałem stop, chcę wrócić do tego Logo Comeniusza i zająłem się technologią, oprogramowaniem. Pracowałem przez kilka lat w firmie, która się zajmowała rozwojem oprogramowania. No i tutaj już jakby mocne wejście w te tematy, ale nie po stronie produktowej, po stronie usługowej. To znaczy budowaliśmy produkty dla klientów. I ja miałem taką rolę pomiędzy programistami a klientami, czyli jak technologią rozwiązać problemy biznesowe.

Karol
Czyli zrozum potrzebę i wytłumacz na mechanizm.

Romuald
Zrozum potrzebę i tak, przetłumacz, jak to można zbudować, żeby osiągnąć te cele, które biznes ma po prostu.

Karol
Jaki problem, który napotkałeś, spowodował, że zająłeś się tworzeniem rozwiązania, o którym za chwilę opowiemy?

Romuald
To jest właściwie trywialna sprawa, bo budując te przepływy w N8N, wspomagałem się taką alternatywą dla Chata GPT, czyli Claude od Anthropic. I tam była funkcja, czy nadal jest, projektów, gdzie możemy sobie dodać kilka plików, które będą zawsze w kontekście, czyli będą zawsze w pamięci agenta AI. No i ja tam sobie powrzucałem dokumentację N8N. Tak po prostu wszedłem na stronę, pościągałem PDF-y z tą dokumentacją, wrzuciłem to, no i fajnie, wszystko działa, może nie najlepiej, ale działa. I to, co mnie zaczęło denerwować…

Karol
To działa na jakim poziomie? Nazwij słowo „działa”.

Romuald
„Działa” to znaczy tak: N8N ma jedną taką funkcję, której nie ma albo nie jest tak dobrze zaimplementowana u konkurencji, czyli możemy tam wklejać kawałki kodu JavaScript albo Python. Czyli jeżeli coś jest dosyć nietypowe, musi być napisane w kodzie, no to ja nie jestem programistą, ja tego kodu nie umiem napisać, więc ja używałem sobie po prostu Claude’a, żeby ten kod wygenerować.

Karol
Traktowałeś dokumentację N8N jako kontekst dla Claude’a, aby określić wytyczne, w jaki sposób ma być przygotowany kod w Javie albo w Pythonie.

Romuald
Pięknie to powiedziałeś, dokładnie tak. I on z tą dokumentacją po prostu robił mniej pomyłek. Nadal ja przeklejałem ten kod, metoda copy-paste znowu, przeklejałem ten kawałek kodu do N8N, odpalałem i OK, coś nie działa. No to przeklejam kod błędu z powrotem do Claude’a: „Napraw to, bo taki jest błąd”. Ja dostaję znowu nowy kawałek kodu, przeklejam, działa albo nie działa. Jeżeli nie działa, to kolejna iteracja, jeżeli działa, to spoko. No dobra, więc te PDF-y były w kontekście, no i okej, mija miesiąc.

Karol
Jeszcze jedno pytanie. Czy mógłbyś dać przykład właśnie czynności, która wychodziła poza możliwości N8N w pudełku i którą musiałeś właśnie zakodować?

Romuald
Na przykład na wejściu chcę sklasyfikować jakiś tekst, ale chcę, czy może inaczej, chcę wyszukać w danym tekście jakiś określony kawałek tekstu, czyli np. numery rachunków bankowych z długiej listy czy z długiego tekstu.

Karol
W przypadku, kiedy normalne Ctrl+F, czyli wyszukiwanie frazy, nie działa.

Romuald
Nie, bo Ctrl+F zadziała ci wspaniale, jeżeli ty to robisz ręcznie, ale ty chcesz to zrobić jako przepływ, który będzie działał sam. Czyli chcesz mieć tzw. regex, czyli wyrażenie regularne, które jest takim programistycznym opisem warunków, które muszą zostać spełnione, żeby dany kawałek czy ciąg znaków był tym, czym chcesz. Dla rachunków bankowych pewnie zaczyna się od, nie wiem, PL i jest to ciąg cyfr, które spełniają określone warunki. Więc wtedy no potrzebujesz napisać tę regułę. Ja nie umiem takiej reguły napisać, natomiast…

Karol
Potrafisz ją opisać.

Romuald
Potrafię ją opisać. Czyli chcę tylko numery rachunków bankowych, oto przykładowa lista, napisz mi kod, który będzie tylko i wyłącznie takie numery wyciągał.

Karol
Dochodzimy do bardzo, myślę, trafnej definicji tego, czym jest vibe coding.

Romuald
Ciekawe.

Karol
Czyli nie umiem tego zaprogramować, ale potrafię opisać.

Romuald
Tak, tak, to jest, myślę, umiejętność formułowania precyzyjnych myśli. Vibe coding, no to są różne skojarzenia z tym stwierdzeniem „vibe coding”, które zostało chyba przez Andreja Karpathy’ego ukute na Twitterze chyba wtedy jeszcze, a może już na X. Natomiast ja myślę, że vibe coding to po prostu użycie AI jako twojego takiego partnera do programowania albo pracownika do programowania. Tak, jak najbardziej. No dobrze, ale wróćmy do tej potrzeby. No więc ta dokumentacja tam była, no ale po miesiącu ona się zdezaktualizowała. No i co? Znowu trzeba ściągnąć wszystko z dokumentacji N8N, zapisać jako PDF, wgrać tam. Nuda. No i teraz pomyślałem, albo mogę napisać przepływ w N8N, który będzie to robił za mnie, no ale wtedy nadal będę musiał to przekleić do Claude’a, który jest osobną aplikacją. No to pewnie nie warto w to inwestować, tylko warto zainwestować w jakieś rozwiązanie, które będzie bardziej długofalowe. No więc stworzyłem coś, co się nazywa MCP, Model Context Protocol.

Karol
To taka dosyć nowa rzecz od Anthropic.

Romuald
Tak.

Karol
MCP też był okres, kiedy było odmieniane przez wszystkie przypadki, ale mało kto, oprócz rozwinięcia samej nazwy, był w stanie wytłumaczyć, o co chodzi w MCP.

Romuald
Myślę, że tak, i nadal jesteśmy na tej krzywej wznoszącej się. Może już przeskoczyliśmy od niszowego narzędzia do czegoś, co jest bardziej popularne, ale nadal nie wszędzie.

Karol
To spróbujmy. N8N rozumiemy. Powiedzmy zatem, czym jest MCP w prostych słowach.

Romuald
Wcześniej mówiliśmy o tych kabelkach, które miały nam zwizualizować API, czyli ten interfejs pomiędzy aplikacjami, żeby ze sobą mogły rozmawiać. No to teraz Anthropic stworzył taki standard, gdzie możemy podpiąć te aplikacje do agentów AI. To jest standard. Czyli jeżeli stworzymy MCP, to wtedy możemy naszą aplikację bądź jakąś inną, wyobraźmy sobie ten Gmail MCP, co to by było? Gmail MCP to by był standard, dzięki któremu każdy agent AI może się podpiąć pod Gmaila. Czyli to jest wspólny słownik dla wszystkich agentów i wszystkich aplikacji. Łączy jedno z drugim.

Karol
Bo chodziło o to, żeby aplikacje i agenty między sobą mogły porozumiewać się w sobie zrozumiałym, ustandaryzowanym języku.

Romuald
Tak, i można by powiedzieć, no przecież jest już API, to po co nam jakieś MCP? No tak, tylko że agenci AI też są różni. Różne firmy wytwarzają nowych agentów, nowe modele. Więc jeżeli ja bym był twórcą aplikacji i chciałbym stworzyć API dla każdego modelu, to dla każdego musiałby być troszkę inny. Natomiast dzięki temu standardowi MCP wystarczy, że zrobię to raz i jeżeli, a taki jest już teraz, to już jest standard, jeżeli twórcy tych modeli językowych też się zastosują do standardu MCP, no to mogą rozmawiać ze sobą bez problemu.

Karol
Co dalej?

Romuald
Co dalej? Dobra, więc idąc z powrotem do tej mojej opowieści.

Karol
Aktualizacja dokumentacji. To był pierwszy krok.

Romuald
Ja chciałem rozwiązać swój problem, żeby nie aktualizować tej dokumentacji ręcznie, tylko żeby to się robiło samo. I to zrobiłem.

Karol
Romku, to jest bardzo ważna rzecz, żeby rozwiązywać problem, a nie budować ideę przy założeniu startu nowego projektu.

Romuald
Wiesz co, to nie był start nowego projektu. Ja po prostu rozwiązałem swój problem. I też ważne, żeby nie tworzyć nowych problemów, tylko rozwiązywać problemy. Ale rozwiązałem ten swój problem i okej, po prostu zacząłem z niego korzystać i hura, teraz już nie muszę aktualizować. Stwierdziłem, no to może umieszczę to na GitHubie, czyli w takim serwisie dla programistów, gdzie utrzymują swój kod i dzielą się programami. Umieściłem ten kod za darmo dla wszystkich, każdy może z tego korzystać. No i okazało się, że to nie jest tylko mój problem, ale ten problem dotyczy bardzo wielu ludzi.

Karol
I nie mówimy o skali tutaj idącej w dziesiątki tych użytkowników.

Romuald
Wiesz co, wtedy to były dziesiątki. Tzn. ktoś się tam odezwał, powiedział „fajna rzecz”, kciuk do góry, inny zapytał: „a czy może mi się to łączyć od razu z N8N, czy ja muszę w tym Claude pisać wszystko i potem i tak robić copy-paste?”. Ja się zastanowiłem, hmm, ciekawe pytanie, a czemużby nie? No więc pogrzebałem jeszcze trochę w tym i podłączyłem N8N przez to MCP również. Czyli teraz nie tylko mam dokumentację, ale ten mój agent AI może również działać bezpośrednio w samym N8N. Czyli może sprawdzić dokumentację, napisać jakiś przepływ i go od razu umieścić w N8N.

Karol
Czyli agent, który nie tylko nadzoruje, ale może poprawiać przepływy wewnątrz N8N.

Romuald
Tak, może poprawiać, może tworzyć i może projektować.

Karol
Agent, którego znowu nie programuję, tylko opisuję mu oczekiwany rezultat.

Romuald
Dokładnie. Tutaj troszeczkę robisz takie przewinięcie do przodu, bo na samym początku to była tylko ta dokumentacja. Potem się pojawiło podłączenie N8N i wtedy faktycznie okazało się…

Karol
To idźmy krok po kroku.

Romuald
Ok. Wtedy była możliwość podłączenia N8N, ale to też mówimy, Karol, żebyś miał świadomość, mówimy o przestrzeni czterech ostatnich miesięcy. To jest dosyć świeża sprawa de facto, tak samo jak MCP ma chyba rok w tym momencie, odkąd Anthropic je wypuściło. Więc podłączenie N8N i wtedy zaczęło się to robić popularne. Na GitHubie są tak zwane gwiazdki, gdzie deweloperzy zostawiają takiego lajka jak na Facebooku, tylko że te lajki są, powiedzmy, więcej warte, bo żeby tę gwiazdkę uzyskać od dewelopera, to naprawdę musi się spodobać.

Karol
To oznacza nie „lubię i podoba mi się to zdjęcie”, tylko „sprawdziłem i używam”.

Romuald
Tak, a przynajmniej taką mamy nadzieję. No dobrze, więc tych gwiazdek zaczęło się pojawiać coraz więcej, najpierw 10, 50, potem 100. I zacząłem otrzymywać bardzo dużo komentarzy na LinkedInie czy na GitHubie, że to jest fajne i dzięki, że to zrobiłeś, i nareszcie działa, prawda? Bo to też muszę powiedzieć, że czy to Claude, czy ChatGPT już mają i miały w tamtym momencie możliwości generowania tych przepływów. Jeden problem tylko, że one nigdy nie działały. To znaczy, te modele zawsze mają odcięcie wiedzy w jakimś momencie. Zwykle jest to od kilku miesięcy do roku wstecz.

Karol
To wynikało z tego, że nie było po prostu tego ustandaryzowanego przepływu informacji.

Romuald
To myślę, że bardziej wynika z tego, w jaki sposób modele są trenowane. Jest do października ’24 odcięcie. Wszystkie dane wrzucamy do naszej giga fabryki AI, trenujemy za miliony czy setki milionów dolarów, mamy nowy model. Natomiast N8N sam w sobie na pewno nie jest priorytetem dla tych dużych firm, więc ja nie wiem, może 100, 200, 500 tych przepływów znalazło się w samym secie treningowym. No ale dobrze, więc to nigdy nie działało, a tutaj się okazuje, że jeżeli damy w kontekście agentowi AI, no to o wiele lepiej to działa. No dobrze, więc w tym momencie zaczęło się robić naprawdę ciekawie, bo tych gwiazdek zaczęło się pokazywać setki, a potem tysiące. Ja zacząłem obserwować, ile ludzi to pobiera. Z tych setek i tysięcy zaczęło się robić dziesiątki tysięcy ludzi i zacząłem otrzymywać naprawdę zbyt dużą ilość wiadomości w tych różnych mediach społecznościowych, ale z podziękowaniami, ale również z gratulacjami, ale również z prośbą o pomoc w różnych konfiguracjach tego systemu. No więc zabrałem się do intensywnej pracy nad ulepszaniem tego całego programu, tego całego N8N MCP. Aż w końcu nastąpił taki przełom w moim myśleniu, bo uświadomiłem sobie wtedy, że budując ten system, ja go już nie buduję właściwie dla ludzi, tylko ja go buduję dla agentów. Że użytkownikami tego N8N MCP nie jest człowiek, który wydaje komendy, tylko jest agent, który jest pomiędzy człowiekiem a N8N. Więc zacząłem robić taką warstwę usług dla agentów. Modele językowe na przykład nie są za dobre w liczeniu. Były przypadki…

Karol
Wynika to z ich budowy.

Romuald
Wynika to z ich budowy. Liczenie literek „r” jest jednym przykładem, ale jeżeli damy jakieś zaawansowane matematyczne zadanie, to te wcześniejsze modele w ogóle sobie z tym nie radzą, a te obecne też mają z tym problemy. Dlatego na przykład podpinamy kalkulator pod model jako narzędzie, żeby on nie musiał tego liczyć, tylko dał 2 i 2, a kalkulator doda.

Karol
Banalne, a skuteczne.

Romuald
Dokładnie, banalne, a skuteczne. Więc ja w ten sam sposób pomyślałem, okej, w czym te modele nie są dobre? Na przykład nie mogą sprawdzić, czy ten przepływ, który został wygenerowany przez model, czy on jest poprawny, czy jest niepoprawny. Więc zbudowałem całą warstwę różnych walidatorów, które sprawdzają różne aspekty tego przepływu N8N, czy to się zgadza, czy się nie zgadza, czy połączenia są poprawne pomiędzy węzłami, czy konfiguracja jest prawdopodobna, czy taka w ogóle nie może zaistnieć, itd., itd. Także szereg takich różnych usług dla agentów.

Karol
Dobrze. I teraz agent, widząc niedziałający fragment przepływu, jest w stanie naprawić go samodzielnie czy zgłasza ci problem i musisz go rozwiązać sam?

Romuald
Filozofia tego jest taka self-service dla agenta. Czyli po pierwsze, jest specjalne narzędzie, które jest taką progresywną dokumentacją. Na początek dostaje tylko i wyłącznie menu narzędzi i co każde narzędzie robi. Następnie, jeżeli chce użyć jakiegoś narzędzia, może poprosić automatycznie o dokumentację konkretnego narzędzia i dostaje wtedy różne przykłady, w jaki sposób na przykład ten wyzwalacz Gmail powinien zbudować, z jakich elementów on się składa, jak on działa i jak ludzie, że tak powiem, budują tego typu wyzwalacz. Więc to jest pierwszy aspekt, jest ten self-service. Sam może pobrać dokumentację. Ale potem, jeżeli zrobi ten przepływ i on jest zły, to automatycznie dostaje informację zwrotną, czyli: „Ten przepływ jest nieprawidłowy w tym i w tym aspekcie. Powinieneś zrobić to i to.” Większość rzeczy udaje się jakby algorytmicznie naprawić. Czyli jeżeli on połączył nie te węzły ze sobą, co trzeba, to jesteśmy w stanie mu powiedzieć: „Ok, połączyłem to inaczej”, dać informację: „To zostało zmienione, tak jest dobrze, ale ten element jest źle, nie do końca wiem, co miałeś na myśli, robiąc to w ten sposób. Być może to i to.” Czyli jest takie sprzężenie zwrotne i on kilka iteracji wykona, dostając te sprzężenie zwrotne, i może wtedy poprawnie wykonać swoje zadanie.

Karol

Mówisz, że sporo firm, ludzi odezwało się. Czy możesz opowiedzieć o najciekawszych obszarach, najciekawszych przykładach wykorzystania twojego rozwiązania?

Romuald
To jest duży temat, ale wydaje mi się, że coś, co najbardziej mi utkwiło w pamięci. Jeden człowiek ze Stanów, który spotkał się ze mną i pokazał mi, jaki system automatycznego generowania wszechrzeczy, chyba tak to mogę powiedzieć, zbudował przy pomocy tego narzędzia. I też może w ten sposób powiem. To, co ja zbudowałem, to jest taka skrzynka narzędziowa dla hydraulika. To nie jest usługa hydrauliczna, więc ja daję skrzynkę z narzędziami, ale to ty musisz zbudować tego hydraulika.

Karol
Oczywiście. Albo nie hydraulika, tylko ogrodnika.

Romuald
Czyli może to jest bardziej multitool, który umożliwia różne rzeczy. I ten człowiek ze Stanów zbudował, to trudno, słuchacze nie widzą, ale taką ośmiornicę z różnymi narzędziami, która była w stanie na bieżąco budować narzędzia, nie narzędzia, tylko przepływy, które potem on wykorzystywał dla swoich klientów z Ameryki Południowej czy coś takiego. To była firma, która zajmuje się zakupem powierzchni reklamowej online. To są dosyć skomplikowane biznesy z tego, co się orientuję.

Karol
Zakładamy, że mamy proces zakupu, wyboru formatów, przygotowania treści, automatyzacji, połączenia tego ze sklepem internetowym, a więc taki dość szeroki spektrum czynności, które trzeba wykonać, żeby uruchomić 500 kampanii w ciągu tygodnia.

Romuald
Zgadza się. W locie. On to robił.

Karol
Odpalić, rozliczyć i sprawdzić pewne testy A/B i tak dalej.

Romuald
Tego ci nie powiem dalej, bo aż tak głęboko nie wchodziliśmy. Ale podam ci jeszcze inny przykład, jak ja z tego korzystam. Bo to, że korzystam do budowy przepływu, to jest jedno, ale też w innych kontekstach związanych z N8N. Czyli na przykład, jeżeli ja dostanę zapytanie ofertowe od klienta, to teraz na bazie transkryptu naszej rozmowy, mojej z klientem, jestem w stanie od razu sprawdzić, czy te węzły, które będą potrzebne do zbudowania automatyzacji, czy one są dostępne jakby z pudełka, czy będę musiał je budować od zera. Na początku nie wiem, z mojego doświadczenia wiem część, ale nie wiem wszystkiego, więc zadaję pytanie do agenta AI, który ma podłączone N8N MCP. On sobie wyszukuje te wszystkie węzły, wyszukuje dokumentację, sprawdza tę bazę tych 5 tysięcy szablonów, które są dostępne, być może coś już jest gotowego, z czego będę mógł skorzystać, i w kilkadziesiąt sekund dostaję wycenę. Która też oczywiście, w tej wycenie jest kilkaset moich godzin pracy na rzecz klientów, co mi ile zajmuje czasu, i na tej podstawie jesteśmy w stanie uzyskać kwotowanie w kilkadziesiąt minut, a nie prosząc zespół deweloperski, żeby usiadł i przemyślał wszystko itd. Tych narzędzi jest około 40 w tym momencie, natomiast możemy je wykorzystywać dla różnych agentów.

Karol
Wspominaliśmy o gwiazdkach na GitHubie. Używając porównania do YouTube’a, YouTube płaci za wyświetlenia. GitHub za downloady nie płaci.

Romuald
Nie płaci.

Karol
To gdzie jest w tym interes?

Romuald
Wiesz co, to jest dobre pytanie.

Karol
Pytam trochę z przekąsem. Chciałem cię zapytać, co z tego masz? Bo twoje rozwiązanie udostępniasz na platformie, z której każdy może skorzystać. Mówisz o wielu wiadomościach. Jeżeli możesz się podzielić, co wydarzyło się w związku z tym, że wymyśliłeś rozwiązanie, z którego zaczęło korzystać tych kilkadziesiąt już tysięcy osób na całym świecie?

Romuald
Jest jednym takim wyróżnieniem, że po pierwsze satysfakcja. To myślę, że jest bardzo ważne.

Karol
Drodzy słuchacze, nie widzicie teraz uśmiechu od ucha do ucha Romualda Członkowskiego, ale będziecie mogli zobaczyć to na zdjęciach.

Romuald
Tak, to jest bardzo satysfakcjonujące, jak się zrobi coś, co jest przydatne tak dużej rzeszy osób. Ale rozumiem, że pytasz bardziej też o materialne skutki tego wydarzenia. Takim bardzo namacalnym skutkiem było to, że odezwał się do mnie Microsoft razem z GitHubem i powiedział… Przysponsorowali moje repozytorium, czyli tę aplikację.

Karol
Gratulacje.

Romuald
Za wkład w rozwój AI i open source przysponsorowali mnie kwotą 3 tysięcy dolarów, co było bardzo przyjemnym takim momentem.

Karol
Przysponsorowali, czyli, wybacz mi, nie rozumiem tego, co do mnie mówisz. Przysponsorowali, to znaczy ty otrzymałeś wynagrodzenie za to, co zrobiłeś.

Romuald
Jeżeli ktokolwiek z podatkowców nas słucha, to to nie było wynagrodzenie, a darowizna. Ale tak, po prostu przelali 3 tysiące dolarów na moje konto.

Karol
Zastanawiałem się, czy to była forma przeznaczenia tych środków na promocję tego rozwiązania.

Romuald
Nie, bez żadnych zobowiązań z mojej strony. Po prostu dostałem maila i nie był to mail od króla z Afryki, tylko był to mail faktycznie z GitHuba. „Dziękujemy za twój wkład bezinteresowny, w ramach sponsoringu czy tam programu, jaki mamy, rozwoju oprogramowania open source, uznania twórców, dokładnie, przeznaczyliśmy taką kwotę, proszę bardzo, oto ona” i tyle. I nawet bardziej niż ta kwota to cieszy to, że w przeciągu dwóch miesięcy od stworzenia czegoś takiego, zostało to dostrzeżone przez, co by nie było, jakąś wielką korporację z Ameryki. Więc to też jest inna kwestia, że faktycznie monitorują tę przestrzeń. Także to jest jeden aspekt. Inny aspekt jest taki, że faktycznie ludzie… Na GitHubie jest możliwe, żeby sponsorować twórców takich jak ja i faktycznie od czasu do czasu zdarza się, że ktoś sam z siebie mówi: „ale to jest fajne rozwiązanie”, i sponsoruje.

Karol
Coś na zasadzie „buy me a coffee”.

Romuald
Dokładnie tak. Więc tych kaw parę osób kupiło, a od strony biznesowej to zwiększyło moją, jak to się mówi, ekspozycję, bo ja też na YouTubie czasem umieszczę jakiś film i z tego przychodzą ci klienci konsultingowi.

Karol
Podłączymy w notatkach do odcinka również link do twojego kanału. Ostatnio opublikowałeś bardzo ciekawy film, pokazujący demo twojego rozwiązania. Myślę, że warto byłoby też to pokazać.

Romuald
Więc coraz bardziej… bo tych specjalistów, powiedzmy, czy agencji, które zajmują się automatyzacją, jest bardzo dużo na rynku i wiele firm czy osób zauważa mnie dzięki temu rozwiązaniu albo korzystają z niego i chcą się w jakiś sposób dostać do twórcy tego rozwiązania i przychodzą, i razem robimy interesy. Czyli ja pomagam im zautomatyzować ich biznes. Aczkolwiek muszę przyznać, że też muszę to troszeczkę limitować, bo stawiam na rozwój. To znaczy ja około 60% swojego czasu przeznaczam na rzeczy, które są interesujące z zakresu sztucznej inteligencji, na nowinki, na testowanie ich, a około 40% na pracę, chociaż myślę, że też na pasję, bo to są dwie strony tej samej pasji, ale jednak na jakieś zarabianie i utrzymanie się, żeby móc te 60% rozwoju robić. A też planuję to N8N MCP rozwijać jeszcze dalej, tak żeby jeszcze bardziej ułatwiać.

Karol
Uprzedziłeś moje pytanie. Co dalej?

Romuald
Cieszę się, że zadałeś to pytanie, Karol, bo teraz mogę już legalnie, że tak powiem, dalej mówić. Co dalej? Planuję jeszcze bardziej ułatwić korzystanie z N8N osobom, które nie mają takiego doświadczenia, nie spędziły roku czy dwóch lat na nauczenie się tego ekosystemu w praktyce, tak żeby można było faktycznie coraz bardziej i coraz taniej móc wpisać: „Chciałbym, jak przyjdzie mi mail z Gmaila i będzie od tego klienta…” żeby można było to robić zupełnie naturalnym językiem. Teraz przyznaję, że N8N MCP samo w sobie jest darmowe, można je ściągnąć, zainstalować, natomiast wykorzystanie czy to Chata GPT, czy Claude’a do automatycznego generowania tych przepływów, no dosyć dużo zużywa tokenów, czyli de facto dosyć dużo kosztuje samo w sobie. No więc moim planem jest uczynienie tego tańszym dla ludzi, żeby, czy dla użytkowników, żeby mogli tych przepływów generować więcej, szybciej i lepiej. Jest już bardzo dobrze, ale może być lepiej.

Karol
A wokół Twojego rozwiązania może powstać rynek aplikacji albo Twoje produkty, które będą już płatne?

Romuald
Jest taka opcja. Może się też zdarzyć, że N8N zapuka do drzwi i powie, że chce mi zintegrować to z naszą platformą. Prawdę mówiąc, miałem nawet z nimi spotkanie w zeszłym tygodniu. Nie w tej kwestii. Próbowali wyciągnąć ode mnie wiedzę, jak ja to zrobiłem, bo ich rozwiązanie jest porównywalne, powiedzmy tak. Natomiast ta firma jest wyceniana na 2,5 miliarda dolarów, co mi bardzo schlebia. To znaczy, ja zrobiłem rozwiązanie sam, które jest porównywalne z podwójnym jednorożcem z Niemiec. Więc no, powiem tak, zamierzam zrobić coś lepszego niż oni, tak żebyśmy mieli zdrową konkurencję.

Karol
Romku, trzymam kciuki za dalsze kroki, chyba że jest jeszcze coś, o czym chciałbyś opowiedzieć.

Romuald
Ja myślę, Karol, że musisz kiedyś przerwać, bo ja mógłbym opowiadać tutaj do rana, a faktycznie godzina już jest późna. Także ja Tobie również bardzo dziękuję za rozmowę, a słuchaczy zapraszam do tego, żeby spróbowali. Żeby weszli czy to na GitHuba, czy na stronę, która na pewno będzie podlinkowana, tak, żeby spróbować N8N, spróbować sobie wygenerować te przepływy i przekonać się, że to jest dosyć proste, a może zaoszczędzić dużo czasu zabieganym, czy to zabieganym przedsiębiorcom, którzy po raz kolejny muszą wrzucić faktury do odpowiedniego folderu, czy pracownikom, którzy chcieliby po prostu albo mieć więcej czasu w swojej pracy, albo wykonywać ją szybciej czy lepiej.

Karol
A do naszych słuchaczy mam jeden apel na koniec: automatyzujcie albo będziecie zautomatyzowani.