Notatki
z warsztatu
Jak coś zbudowaliśmy, czego nie przewidzieliśmy i co zrobilibyśmy inaczej. Bez marketingowego lukru.
Agenci, narzędzia, dane i wyszukiwanie — wszystko uruchamiane lokalnie.
Segmentacja, maski, obróbka wsadowa i kontrola jakości zdjęć produktowych.
Od modelu do wióra: CAM, parametry skrawania, bazowanie i nasłuch maszyny.
Spinanie zdjęć, modeli, danych i maszyn w jeden działający system.
Lokalny agent AI jako operator komputera
Model, który nie tylko odpowiada tekstem, ale rozpoznaje intencję, wybiera narzędzie, uruchamia je i sprawdza własny wynik. Architektura, uprawnienia i miejsca, w których to się psuje.
Czytaj
Od kłody do gotowego elementu
Osiem etapów, przez które przechodzi każdy kawałek drewna w warsztacie — od ścinki, przez sezonowanie, po ostatnią warstwę oleju. Z liczbami, które sprawdziły się u nas.
Czytaj
Lokalne modele LLM w warsztacie — co naprawdę działa
Po pół roku pracy z modelami uruchamianymi na własnym sprzęcie: gdzie pomagają, a gdzie tylko przeszkadzają.
Czytaj
Internet jako narzędzie lokalnego agenta
Rozdzielenie myślenia od pozyskiwania danych. Model decyduje, czego potrzebuje; sieć dostarcza wyłącznie fakty. Do chmury nie wychodzi kontekst, tylko zapytanie.
Czytaj
Własny model AI do usuwania tła ze zdjęć produktowych
Kiedy gotowe modele przestają wystarczać i opłaca się wytrenować własny na kilku tysiącach zdjęć jednej grupy produktów. Dane, augmentacja, metryki i realne wyniki.
Czytaj
Ścieżka programu: od pomysłu do wióra
Dziesięć kroków, które dzielą szkic na kartce od gotowego elementu zdjętego ze stołu frezarki. Najwięcej czasu zjada nie frezowanie, tylko decyzje przed nim.
CzytajGeoDesk i OpenStreetMap — agent geograficzny bez internetu
Wyszukiwanie restauracji, stacji, parkingów i punktów POI liczone lokalnie z pliku OSM, bez Overpass API i bez połączenia z siecią.
Czytaj
Dlaczego chrom jest trudny dla AI
Powierzchnia chromowana nie ma własnego koloru — pokazuje otoczenie. Model widzi w niej odbicie białego tła i wycina dziurę w środku produktu. Jak to naprawić.
Czytaj
Local_Code: od promptu do działającego serwera
Jak wygląda u nas praca z modelem uruchamianym lokalnie — od pierwszego zdania opisującego problem, przez pętlę testów, po uruchomienie narzędzia, z którego korzysta się codziennie.
CzytajFrezowanie sklejki — parametry, które się sprawdziły
Posuw, obroty, głębokość skrawania i sposób mocowania. Konkretne liczby zamiast ogólników.
Czytaj
RAG bez chmury — agent, który zna dokumentację
Budowa lokalnej bazy wiedzy z PDF-ów, instrukcji, katalogów i procedur. Z OCR dla skanów i odpowiedziami, które zawsze podają numer strony źródła.
Czytaj
Od modelu CAD do frezarki — co naprawdę dzieje się pomiędzy
Łańcuch CAD → CAM → postprocesor → G-code → kontroler → maszyna. Każde ogniwo może zepsuć część, a większość awarii ma źródło w dwóch z nich.
Czytaj
Automatyczna linia obróbki 10 000 zdjęć produktowych
Nie pojedynczy Photoshop, tylko pipeline: import, identyfikacja SKU, kontrola duplikatów, tło, kadrowanie, cztery formaty i kontrola jakości przed publikacją.
CzytajFotografia produktowa w warsztacie
Dziewięć kroków od briefu do gotowego katalogu — z planem świateł, ustawieniami aparatu i listą błędów, które kosztowały nas powtórkę całej sesji.
Czytaj
Jak dobrać parametry frezowania zamiast zgadywać
Obroty, liczba ostrzy, posuw na ząb, głębokość i szerokość skrawania są ze sobą powiązane wzorem. Punktem wyjścia jest chip load, nie obroty — a jedynym uczciwym miernikiem jest wiór.
Czytaj
AI jako kontroler jakości fotografii produktowej
Model nie musi edytować obrazu, żeby był użyteczny. Wystarczy, że znajdzie powód do odrzucenia: kurz, palce, rysy, nieostrość, przepalenia albo brakujący element zestawu.
Czytaj
Druk 3D czy CNC? Prosty klucz decyzyjny
Cztery pytania, które w warsztacie wystarczą, żeby wybrać technologię w minutę.
CzytajZ jednego produktu do kompletnej biblioteki cyfrowej
Jeden fizyczny przedmiot rodzi siedem typów zasobów: zdjęcia, przezroczyste PNG, model 3D, rysunek, dane, opisy i materiały AR. Publikacja rusza dopiero, gdy komplet jest kompletny.
Czytaj
Kamera i AI — automatyczne bazowanie materiału na stole CNC
Wizyjne wykrywanie krawędzi płyty i markerów ArUco, obliczenie przesunięcia i obrotu, transformacja układu współrzędnych CAM. Sześć minut ustawiania zamienione w czterdzieści sekund.
Czytaj
Cyfrowy bliźniak warsztatu
Bez futurologii: praktyczny system zbierający stan drukarek, frezarki, komputerów i kart graficznych. Telemetria, historia zdarzeń i alert, który przychodzi zanim coś się zmarnuje.
Czytaj
AI do przewidywania problemów podczas frezowania
Dźwięk, drgania i pobór prądu wrzeciona niosą informację o tępym frezie, chatterze i przeciążeniu — kilka sekund zanim problem stanie się widoczny. Tyle wystarczy, żeby zwolnić.
CzytajPorządek w plikach projektu — struktura, która przetrwała rok
Jak układamy modele CAD, kod, zdjęcia i notatki, żeby po roku dało się do nich wrócić.
CzytajWarsztat sterowany językiem naturalnym
Zamiast osobnego interfejsu do zdjęć, plików, CAD i bazy danych — jedno polecenie i agent, który rozbija je na zadania i deleguje do wyspecjalizowanych modułów.
Czytaj