5 promptów do Fable 5, których nie wklei ci żaden inny blog (gotowce do skopiowania)

Pięć promptów. Wklejasz do rozmowy z Claude i dostajesz pracę innej klasy: ofertę rozbitą przez trzech wrogów przed wysyłką, research z dowodem przy każdej liczbie, tekst bez posmaku AI. Każdy przetestowany w mojej pracy, każdy z dowodem i z miejscem, w którym pęka.

Format znasz z tekstu o vibe codingu: tam oddałem czytelnikom cały produkcyjny skill, 250 linii do wklejenia 1:1. To najuczciwszy układ, jaki znam - sprawdzasz u siebie w dziesięć minut, nie wierzysz mi na słowo. Ten artykuł robi to samo dla codziennej pracy. Bez Dockera, bez kodu, bez instalowania czegokolwiek.

Moment nie jest przypadkowy: Fable 5 wrócił po rządowym zawieszeniu i do 19 lipca jest wliczony w płatne plany Claude. Masz pod ręką najmocniejszy publiczny model Anthropic. Pytanie brzmi: czym go karmisz.

Prompt to interfejs. Słaby prompt marnuje mocny model

Specyfikację, ceny i historię zawieszenia opisałem w przewodniku po Fable 5, a możliwości samego narzędzia Claude Code w 7 zadaniach dla nie-programistów - tu ani zdania powtórki. Ten tekst jest o wzorcach formułowania zadań. Słaby prompt na mocnym modelu daje wynik jak ze słabego modelu, tylko droższy.

Stan faktyczny na dzień publikacji, 13 lipca 2026. Fable 5 wrócił 1 lipca po 19 dniach rządowego zawieszenia. We wszystkich płatnych planach jest wliczony do połowy tygodniowych limitów do 19 lipca do 23:59 czasu pacyficznego - Anthropic przedłużał ten termin już dwa razy w ciągu tygodnia, dlatego traktuj każdą datę, łącznie z moją, jako do sprawdzenia. Po zamknięciu okna płacisz kredytami: 10 dolarów za milion tokenów wejściowych, 50 za wyjściowe. Dwa razy tyle co Opus 4.8.

Czy ta moc jest realna? W czerwcowym pomiarze niezależnego Intelligence Index od Artificial Analysis Fable 5 zajął pierwsze miejsce z wynikiem 64,9, około 5 punktów nad GPT-5.5. Własna tabela Anthropic pokazuje 80,3 na SWE-bench Pro wobec 69,2 Opusa 4.8 - to dane producenta, więc oznaczam je jako dane producenta. Ta różnica ujawnia się przy zadaniach trudnych. Anthropic pisze w dokumentacji wprost: zespoły testujące Fable 5 wyłącznie na prostych zadaniach zaniżają obraz jego możliwości, zaczynać należy od górnej granicy trudności.

Stąd zasada całego tekstu: rutynę zostaw tańszym modelom. Pięć poniższych wzorców istnieje po to, żeby najdroższe tokeny w cenniku Anthropic pracowały na zadaniach, które tej ceny bronią.

Gotowiec 1: zanim wyślesz ofertę, wpuść na nią trzech wrogów

Ofertę czytasz dwudziesty raz i widzisz to, co chciałeś napisać, nie to, co napisałeś. Klient przeczyta ją raz. Zauważy dokładnie te słabości, których ty już nie widzisz.

Standardowa prośba „oceń moją ofertę” daje recenzję grzecznościową. Model chwali, dorzuca trzy kosmetyczne uwagi i utwierdza cię w błędzie. Zamiast tego ustaw mu trzy wrogie role i zabroń dyplomacji.

Oceń mój materiał w trzech niezależnych rolach. Nie jesteś moim doradcą - jesteś kontrolą jakości przed wysyłką.

MATERIAŁ: [wklej ofertę, wycenę, mail albo plan]
KONTEKST: idzie do [kto], chcę osiągnąć [co], przegrana kosztuje [ile lub co].

Przebieg:
1. Wciel się kolejno w trzy role. Każda pisze osobną recenzję, do 150 słów:
   - SCEPTYCZNY KLIENT: gdzie czuje ściemę, które zdanie brzmi jak każda inna oferta na rynku, co sprawdzi, żeby mnie podważyć.
   - KONKURENT: co zaatakuje w kontrofercie, co przelicytuje, czego mi brakuje.
   - CFO ODBIORCY: które liczby się nie spinają, czego brakuje do decyzji, gdzie widzi ryzyko w cenie.
2. Każda rola kończy jednym zdaniem: „Odrzucam, bo...” albo „Kupuję, bo...”. Bez dyplomacji.
3. Wyjdź z ról i napisz syntezę: trzy poprawki o największym wpływie, uszeregowane od najtańszej we wdrożeniu. Przy każdej wskaż konkretne zdanie do zmiany i zaproponuj nowe brzmienie.

Reguły:
- Zaczynaj recenzję od najpoważniejszego zarzutu, jaki twoja rola realnie ma. Rola nie ma zarzutu? Pisze jedno zdanie: „Nie mam zarzutu” - bez komplementów i bez wymyślania problemów na siłę.
- Nie odwołuj się do recenzji innych ról i nie powtarzaj ich sformułowań. Ten sam problem widziany przez dwie role opisz w każdej z jej własnej perspektywy, z innym dowodem z materiału.
- Materiał dobry? Napisz to w syntezie i wskaż jedno miejsce do poprawy.

Powód: to wychodzi do ludzi bez drugiej pary ludzkich oczu. Ty jesteś tą parą.

Jak wypełnić KONTEKST. Nie „idzie do klienta”. Konkretnie: „idzie do właścicielki sieci trzech pensjonatów, chcę podpisać pilotaż za 15 tys. zł, przegrana kosztuje mnie kwartał rozmów i referencję”. Im ostrzejsza stawka w tym polu, tym boleśniejsze recenzje - panel bez stawki gra w miękkiego.

Co dostajesz. Trzy recenzje, które bolą, i syntezę z konkretnymi zdaniami do podmiany. Najcenniejszy jest zwykle CFO: wyłapuje miejsca, w których wycena opowiada historię zamiast liczyć.

Dowód. Plansze promujące mój przewodnik po Fable 5 w pierwszej wersji były poprawne i nijakie. Zamiast poprawiać w kółko jedną wersję, kazałem modelowi przygotować trzy konkurencyjne podejścia i ocenić je trzema niezależnymi sędziami z rubryką „czy zatrzymuje kciuk”. Wygrało otwarcie liczbą i dopiero ta wersja poszła w świat. Dokumentacja Anthropic potwierdza kierunek: świeży weryfikator z czystym kontekstem działa lepiej niż samokrytyka tego samego przebiegu.

Pułapka. Trzy role w jednej rozmowie to wciąż trzy maski jednego umysłu - model widzi swoje wcześniejsze recenzje, więc zbieżność ról nie jest potrójnym potwierdzeniem. Przy wysokiej stawce zrób wersję ręczną: trzy świeże rozmowy, w każdej sam materiał i jedna rola, a wyniki zbierz w czwartej rozmowie z prośbą o syntezę. Pięć minut więcej, realnie niezależne spojrzenia. W Claude Code ten rozdział dzieje się automatycznie: tryb ultracode wysyła role jako równoległych, niezależnych agentów.

Gotowiec 2: research, w którym każda liczba ma paragon

Model zapytany o dane odpowiada płynnie, konkretnie i czasem bez pokrycia. Przy researchu do przewodnika po Fable 5 zebrałem 105 faktów. Dwa poleciały do kosza, w tym liczba „poniżej 5% fałszywych alarmów”: brzmiała świetnie, pasowała do narracji i nie istniała w żadnym źródle. Gdyby weszła do artykułu, poszłaby w świat z moim nazwiskiem.

Od tamtej pory każdy research dostaje reguły dowodowe. Nie proszę „sprawdź źródła”. Wymuszam paragon. Jeden warunek wstępny: model musi mieć w tej rozmowie dostęp do wyszukiwania (w claude.ai włącz wyszukiwanie w sieci, w API dopnij narzędzie web search) - resztę załatwia reguła zero.

Zrób research: [temat + pytanie, na które research ma odpowiedzieć].

Reguły dowodowe, bez wyjątków:
0. Pracuj wyłącznie na źródłach otwartych w tej rozmowie (wyszukiwarka, załączone pliki). Nie masz dostępu do wyszukiwania? Zatrzymaj się i napisz to wprost - zakaz generowania linków i cytatów z pamięci.
1. Każda liczba, data i nazwa ma obok: link do źródła, datę publikacji źródła i dosłowny cytat zdania, z którego ją bierzesz.
2. Brak źródła = piszesz „nie znalazłem potwierdzenia”. Zakaz szacowania z pamięci. „Nie wiem” jest poprawną odpowiedzią.
3. Etykietuj każdą liczbę: [PRODUCENT] dane własne firmy, [NIEZALEŻNE] pomiar zewnętrzny, [OPINIA] czyjaś ocena.
4. Źródła starsze niż 12 miesięcy oznacz [STARE] i poszukaj nowszych.
5. Na końcu sekcja „Fakty odrzucone”: co brzmiało dobrze, ale nie przeszło weryfikacji i dlaczego. Pusta sekcja jest podejrzana, nie zabroniona - jeśli niczego nie odrzuciłeś, wypisz, które twierdzenia sprawdzałeś pod kątem odrzucenia i czemu się obroniły.

Format wyniku: odpowiedź na pytanie w 3 zdaniach, potem dowody z etykietami, potem czego nie wiemy, na końcu rekomendacja z zastrzeżeniami.

Powód: na tej podstawie podejmuję decyzję o [stawka]. Jedna zmyślona liczba unieważnia cały raport. Wolę trzy luki niż jedną halucynację.

Co dostajesz. Od pierwszego rzutu oka widzisz, co jest zmierzone, co deklaruje producent, a co jest czyjąś opinią. Sekcja faktów odrzuconych bywa cenniejsza niż główna teza: pokazuje, które „powszechnie znane” liczby są miejską legendą.

Dowód. Sekcję o Fable 5 w tekście o 7 zadaniach przygotował research, w którym dziewięciu agentów sprawdziło przy źródłach 30 twierdzeń: 29 potwierdzonych, 1 poprawione. Pełną wersję tej architektury, z ośmioma wyspecjalizowanymi agentami i niezależnym weryfikatorem, opisałem w tekście o pipeline researchu statystycznego.

Pułapka. Model potrafi podeprzeć tezę linkiem, który istnieje, ale nie mówi tego, co raport twierdzi. Reguła z mojego przewodnika po halucynacjach: ufaj, ale klikaj. Wyrywkowo otwierasz 2-3 źródła i porównujesz cytat ze stroną. Drugie ostrzeżenie: sekcję faktów odrzuconych czytaj pierwszą - jeśli zawiera wyłącznie słomiane odrzucenia, odeślij raport do poprawki.

Gotowiec 3: tekst bez posmaku AI

Prośba „pisz naturalnie” nie znaczy nic. Model nie wie, czym jest twoje „naturalnie”, więc podstawia swoje: gładkie frazy, które detektory AI i czytelnicy wyczuwają na kilometr.

Działa co innego: bramki. Lista rzeczy zakazanych i nakazanych, sprawdzana przed oddaniem tekstu. Poniższy gotowiec to skrót reguł z pliku, którym piszę tego bloga - nie teoria, tylko mój produkcyjny standard.

Piszesz po polsku w moim imieniu.

ZADANIE: napisz [format: mail / post / oferta / artykuł] o [temat] dla [odbiorca], długość ok. [X słów].
SURÓWKA: [twoje notatki, liczby, przykłady, cytaty z rozmów - konkrety bierzesz wyłącznie stąd].

Zanim zaczniesz, przyjmij bramki stylu. To reguły, nie sugestie.

ZAKAZANE (jedno trafienie = przepisujesz akapit):
- frazy: „w dzisiejszym świecie”, „w erze cyfrowej”, „rewolucyjny”, „game-changer”, „warto zauważyć”, „nie jest tajemnicą”, „kluczowe znaczenie”, „kompleksowe rozwiązanie”, „bez wątpienia”, „odkryj potencjał”, „odblokuj możliwości”
- pauza (—) i podwójny myślnik; używaj zwykłego myślnika ze spacjami po obu stronach
- zaczynanie zdań od „Bo”, „Ale”, „Więc”, „Czyli”
- przymiotnik oceniający bez konkretu: „skuteczny”, „znaczący”, „ogromny” wolno napisać tylko obok liczby albo przykładu

NAKAZANE:
- zdania do 20 słów, akapity do 3 zdań
- konkret przed ogółem: zaczynaj od przykładu, liczby albo sceny, nie od definicji
- każda liczba pochodzi z SURÓWKI albo dostaje dopisek [DO SPRAWDZENIA]
- mój głos: poniżej wklejam 2-3 akapity własnego tekstu jako wzorzec rytmu i słownictwa, plus zdanie, czego nie naśladować
[tu wklej próbkę swojego tekstu]

Test końcowy: przejdź gotowy tekst jeszcze raz z listą ZAKAZANE. Wypisz każde zdanie, które łamie bramki albo brzmi generycznie, i przepisz tylko te. Zero trafień? Napisz „czysto”.

Powód: ten tekst idzie pod moim nazwiskiem. Generyczna fraza kosztuje mnie więcej niż literówka.

Co dostajesz. Tekst, który przeszedł twój własny audyt stylu, zanim go zobaczyłeś. Test końcowy zmusza model do drugiego przejścia z listą w ręku, bez wymuszania poprawek na siłę. Przy wysokiej stawce powtórz test w nowej rozmowie: wklej sam tekst i same bramki, bez tej historii - świeże oczy nie bronią własnych zdań.

Dowód. W moim eksperymencie z detektorami surowy tekst AI wpadał w ZeroGPT z wynikami 73,6-100% AI. Po pełnej redakcji - wycięte frazy-sygnatury, przebudowana struktura, zmienny rytm zdań, czyli dokładnie te bramki - wszystkie cztery teksty zeszły do zera. To wynik z jednego detektora, który zdążył zmierzyć wszystkie wersje, ale wniosek jest szerszy niż zabawa w chowanego: tekst po bramkach jest po prostu lepszy, bo krótsze zdania i liczby zamiast przymiotników to definicja dobrego pisania użytkowego.

Pułapka. Bramki czyszczą formę, nie wypełnią treści. Pole SURÓWKA wymaga prawdziwego materiału: notatek, danych z twojego projektu, cytatów z rozmów z klientami. Model bez nich napisze tekst poprawny i pusty. To samo z próbką głosu: opis tonu przymiotnikami („piszę wprost, ironicznie”) pasuje do tysiąca ludzi - rytm i słownictwo model skopiuje tylko z prawdziwej próbki.

Gotowiec 4: 300 stron zamienione w odpowiedzi z numerami stron

Streszczenie długiego dokumentu to wrażenia z lektury. Do decyzji potrzebujesz czegoś innego: odpowiedzi na konkretne pytania, z numerami stron, które możesz zacytować osobie znającej dokument na pamięć.

Reguły rozliczalności z tego gotowca sprawdziłem na dwóch potworach: karcie systemowej Fable 5 (319 stron) i rządowym raporcie o strategii dla HoReCa (424 strony) - wtedy jeszcze tnąc dokumenty na kawałki i rozsyłając je do osobnych agentów. Fable 5 z kontekstem 1M tokenów upraszcza sprawę: taki dokument mieści się w całości, a model widzi jednocześnie rozdział trzeci i przypis ze strony 380, który mu przeczy.

Dostajesz dokument: [nazwa, liczba stron]. Nie streszczaj go. Odpowiedz na moje pytania.

Krok zerowy, zanim odpowiesz na cokolwiek: odtwórz spis treści dokumentu z zakresami stron, w notacji „strona pliku / strona nadrukowana”. Nie widzisz numeracji albo końca dokumentu? Zatrzymaj się i napisz to wprost. Zakaz zgadywania numerów stron.

Pytania:
1. [pytanie decyzyjne nr 1]
2. [pytanie decyzyjne nr 2]
3. [pytanie decyzyjne nr 3]
4. Czego w dokumencie nie ma, choć powinno być, biorąc pod uwagę [mój cel]?
5. Które trzy fragmenty muszę przeczytać osobiście w całości i dlaczego właśnie te?

Reguły rozliczalności:
- Każde twierdzenie ma numer strony lub sekcji. Twierdzenie bez numeru strony nie istnieje.
- Przy pytaniach 1-3 dodaj dosłowny cytat (1-2 zdania) z dokumentu.
- Rozdzielaj „dokument stwierdza” od „z dokumentu wynika”. To drugie oznaczaj [INTERPRETACJA].
- Dokument nie odpowiada na któreś pytanie? Napisz to wprost. Zakaz dopowiadania z wiedzy ogólnej.
- Na końcu: sprzeczności wewnętrzne i błędy arytmetyczne, które ZNALAZŁEŚ. Przy każdym obie lokalizacje i rachunek: składniki, suma z dokumentu, suma poprawna. Nie znalazłeś? Napisz „nie znalazłem” - to też jest wynik.

Powód: będę cytował twoje odpowiedzi ludziom, którzy znają ten dokument na pamięć. Wpadka na numerze strony kończy rozmowę.

Co dostajesz. Zamiast dwudziestu stron streszczenia: pięć odpowiedzi z cytatami, listę luk i wykaz wewnętrznych sprzeczności dokumentu. Pytanie piąte buduje mapę tego, czego nie wolno delegować - są fragmenty, które musisz przeczytać własnymi oczami.

Dowód. Z 424 stron raportu rządowego ten wzorzec wyciągnął liczby, na których stanął cały artykuł o podstrategii HoReCa - z paradoksem rentowności 2,2% jako osią tekstu.

Pułapka. Krok zerowy to bezpiecznik, nie rytuał. Numer strony w pliku i numer nadrukowany potrafią się różnić o kilka pozycji, bo okładka i spis przesuwają numerację - dlatego blok żąda obu. Ważniejsze: pełne okno 1M masz w API i w Claude Code, a aplikacja przy bardzo dużym pliku może nie podać modelowi całości. Jeśli model nie umie odtworzyć spisu treści, nie widzi całego dokumentu - podziel plik na części albo nie ufaj żadnemu numerowi strony z tej rozmowy.

Gotowiec 5: wycena głębokości, zanim zapłacisz za myślenie

Najdroższy błąd w pracy z Fable 5 to nie zły prompt. To dobra odpowiedź na pytanie, które nie było tego warte.

Skala jest realna. Fable 5 topi limity mniej więcej dwa razy szybciej niż Opus 4.8, a jeden z pierwszych testerów wyczerpał dzienny limit planu Max, 100 dolarów, w dziewięć minut. Rozumiem, jak to zrobił: moja sesja weryfikacji 30 twierdzeń szła w trybie ultracode na poziomie rozumowania xhigh, drugim od góry, i była warta każdego tokena. Ten sam tryb odpalony na krótkiej notatce byłby najdroższą notatką w historii firmy. Czytelnika aplikacji od razu uspokoję: w claude.ai nic nie wydasz ponad abonament bez świadomej decyzji, bo kredyty doładowujesz ręcznie - ryzykujesz najwyżej czas i zjedzony tygodniowy limit.

Anthropic nazywa rzecz po imieniu: effort, czyli poziom wysiłku, to główne pokrętło kompromisu między inteligencją, czasem i kosztem. Domyślny poziom wystarcza do większości pracy, a niższe ustawienia Fable 5 często przebijają tryb xhigh starszych modeli. Zanim podkręcisz, każ modelowi wycenić, czy zadanie w ogóle tego chce:

Zadanie: [opis zadania].

Zanim je wykonasz, oceń w trzech punktach, maks 6 zdań łącznie:
1. Zyska na głębokim rozumowaniu czy wystarczy standardowy przebieg? Po czym to poznajesz w tym konkretnym zadaniu?
2. Co zrobiłbyś inaczej przy maksymalnym wysiłku: jakie dodatkowe sprawdzenia, jakie warianty?
3. Rekomendacja jako moje działanie: „zostaw ustawienia” / „przełącz na mocniejszy model” / „odpal kilka świeżych rozmów i zsyntetyzuj” - plus jedno zdanie uzasadnienia.

Czekaj na moją decyzję. Dopiero potem wykonaj zadanie.

Powód: decyduję, czy to zadanie jest warte najdroższych tokenów w cenniku Anthropic. Zła wycena kosztuje więcej niż samo zadanie.

Jak wykonać rekomendację. Pokrętło effort jako parametr istnieje w API i w Claude Code. W aplikacji claude.ai przekładasz je na trzy ruchy: „zostaw ustawienia” to zwykła rozmowa na domyślnym modelu, „mocniejszy model” to przełączenie na Fable 5 w wyborze modelu, a „kilka podejść” to samo zadanie w 2-3 świeżych rozmowach plus czwarta na syntezę.

Co dostajesz. Model sam mówi, kiedy dopłata nic nie wnosi. Zaskakująco często rekomenduje standard - a ty przestajesz płacić za głębokie myślenie nad płytkimi problemami.

Moja tabela decyzyjna po miesiącu z Fable 5:

Sygnały przepału są dwa. Czekasz na odpowiedź dłużej, niż zajęłoby ci to samodzielnie. Wynik nie różni się od tańszego modelu. Jedno z dwóch wystarczy: zejdź poziom niżej i zostań tam.

Pułapka. Ten gotowiec kusi, żeby używać go zawsze. Nie rób tego - sama wycena też kosztuje tokeny i czas. Stosuj go przy zadaniach z szarej strefy tabeli, nie przy mailach.

Trzy dopalacze z instrukcji obsługi

Anthropic opublikował przewodnik promptowania Fable 5. Trzy zalecenia z niego dopinam do każdego z pięciu gotowców.

Dopisz powód, nie tylko żądanie. Model z kontekstem intencji łączy zadanie z właściwymi informacjami, zamiast zgadywać. Szablon z dokumentacji: pracuję nad [większa całość] dla [kto], potrzebują [po co], mając to na uwadze: [prośba]. Pole „Powód” na końcu każdego gotowca wisi tam nieprzypadkowo.

Nie mikrozarządzaj. Prompty pisane pod starsze modele bywają dla Fable 5 zbyt nakazowe i potrafią obniżyć jakość wyniku. Uwaga na różnicę: moje gotowce nakazują wynik i bramki jakości, nie sposób dojścia. Wyrzuć z promptów instrukcje typu „najpierw pomyśl o X, potem rozważ Y” - model planuje lepiej bez suflera.

Każ audytować raporty postępu. Przy długich zadaniach dodaj: zanim zgłosisz postęp, sprawdź każde twierdzenie z faktycznym wynikiem narzędzia albo źródłem otwartym w tej sesji, a niezweryfikowane oznacz wprost. Anthropic podaje, że w ich testach ta instrukcja niemal wyeliminowała zmyślone raporty o postępie - nawet na zadaniach zaprojektowanych, żeby je sprowokować. To samo zjawisko, na którym stoi mój tekst o vibe codingu: AI nie kłamie o pracy, kłamie, że skończyło.

FAQ: trzy pytania, które dostaję najczęściej

Czy te prompty działają tylko w Claude Code? Nie. To wzorce promptowania modelu, nie funkcje narzędzia. Wklejasz je w claude.ai, w aplikacji albo przez API. Claude Code dokłada dźwignię: subagentów do paneli, pliki projektu, poziomy wysiłku.

Czy Fable 5 jest wliczony w abonament? W dniu publikacji tak: do połowy tygodniowych limitów we wszystkich płatnych planach, do 19 lipca. Okno już dwa razy się przesuwało, więc aktualny stan sprawdzaj w komunikatach @claudeai. Po jego zamknięciu płacisz kredytami po stawkach API.

Czy te wzorce działają na słabszych modelach? Działają - to bramki jakości, nie zaklęcia. Głębia rośnie z klasą modelu, więc najuczciwszy test zrobisz sam: ten sam gotowiec, to samo zadanie, dwa modele. Wdrażaj od dziś na dowolnym, Fable 5 włączaj przy wysokiej stawce.

Od czego zacząć jutro

Nie od pięciu naraz. Wybierz jeden gotowiec, ten z najwyższą stawką w twoim tygodniu: wychodząca oferta to gotowiec 1, decyzja oparta na danych to gotowiec 2, ważny tekst to gotowiec 3.

Odpal go najpierw na modelu domyślnym i zobacz, co daje sam wzorzec. Potem to samo zadanie na Fable 5 - różnicę ocenisz na własnej robocie, nie na moim benchmarku. Model przełączaj na stałe tylko tam, gdzie jedna wpadka kosztuje więcej niż miesiąc abonamentu; do 19 lipca sprawdzisz to w ramach planu, bez dopłat.

Trzeci krok zrób raz, a procentuje co tydzień: wypełnij pola SURÓWKA i „mój głos” w gotowcu 3 i zapisz całość jako stałą instrukcję projektu. To zalążek twojego prywatnego standardu jakości - tego samego mechanizmu, na którym stoi ten blog.