Gemini + Art of Prompts – AI workflow session

Sesja poświęcona mastersowaniu AI promptów i praktycznemu wykorzystaniu Gemini w daily workflow.

🤖 Gemini vs GPT-4 Testing (1.5h)

Porównałem oba modele na identycznych zadaniach:

Code Generation:

• Gemini: lepsze zrozumienie kontekstu w Angular/TypeScript
• GPT-4: bardziej precyzyjne w complex algorithms
• Winner: Remis – zależy od use case

Content Writing:

• Gemini: naturalniejszy polski język
• GPT-4: lepsze strukturowanie długich tekstów
• Winner: Gemini dla polskich treści

📝 Prompt Library Development (1h)

Stworzyłem repozytorium najlepszych promptów:

# Code Review Agent
Jesteś senior developer z 10+ lat doświadczenia. 
Przeanalizuj poniższy kod pod kątem:
- Performance bottlenecks
- Security vulnerabilities  
- Code maintainability
- Best practices adherence

[CODE_BLOCK]

Categories created:

• Development prompts (20)
• Content creation (15)
• Analysis & research (10)
• Translation & localization (8)

🔄 Content Automation (0.5h)

Eksperyment z automatycznym generowaniem:

• Post outlines z keyword research
• Social media adaptations
• Technical documentation templates

Result: 60% redukcja czasu na research phase!

Rezultaty

• Prompt Library v1 – 53 tested prompts
• Post #5 (Gemini + Prompts) – completed w obu językach
• AI Workflow – optimized dla daily content creation

Linki powiązane

• 📝 Gemini oraz jak pisać promty (PL)
• 📝 Gemini and How to Write Prompts (EN)
• 🔗 Prompt Library Repository

Key Learnings

1. Context is king – więcej kontekstu = lepsze rezultaty
2. Agent-based prompts działają lepiej niż generic requests
3. Iterative prompting > single mega-prompt
4. Language matters – polski content lepiej w Gemini

Next: Integration Gemini API do Jekyll workflow + automated content suggestions.