Najczęściej zadawane pytania

FAQ odpowiada na powtarzające się pytania o Claude Code, Codex i Cursor: od którego domyślnego modelu zacząć, ile kosztują plany, jak dostawcy obchodzą się z twoim kodem i danymi, jak bezpiecznie ograniczyć pytania o uprawnienia, jak zautomatyzować review pull requestów i dlaczego kończą się limity. Każda odpowiedź prowadzi do strony, która omawia temat szczegółowo.

Ta strona jest dla programistów i tech leadów, którzy mają już zainstalowanego agenta i wciąż wracają do tych samych drobnych pytań. Ktoś z zespołu pyta, czy nadal trzeba czytać każdy diff, flaga z wpisu na blogu kończy się błędem „unexpected argument”, a tygodniowy limit znika w środę. Każdą odpowiedź sprawdziliśmy z claude --help (2.1.283 i nowsze), codex --help (0.157.1) oraz z przeglądem modeli. Odpowiedzi z datą 2026-10-12 sprawdziliśmy ponownie tego dnia, pozostałe obowiązują według stanu na 2026-09-26.

Z tej strony wyniesiesz:

• Jednozdaniową regułę wyboru modelu, którą dasz całemu zespołowi zamiast dyskusji o modelach.
• Ustawienia review i uprawnień, dzięki którym agent pracuje bez pilnowania każdego kroku.
• Komendy instalacji i MCP dla Claude Code i Codex oraz konfigurację MCP dla Cursora.
• Trzy prompty do skopiowania: udowodnij zmianę bez czytania diffa, zaplanuj przed edycją i znajdź przestarzałą konfigurację agentów w repozytorium.

Jak wybrać narzędzie i ile za nie zapłacić?

Czym różnią się Claude Code, Codex i Cursor?

Wszystkie trzy uruchamiają tę samą pętlę agenta (czytaj, edytuj, uruchamiaj komendy, sprawdzaj), więc wybór sprowadza się głównie do tego, gdzie pracujesz i czyich modeli chcesz używać.

	Claude Code	Codex	Cursor
Gdzie działa	Najpierw CLI, do tego aplikacja desktopowa, VS Code, JetBrains, web i GitHub Actions	CLI, rozszerzenie IDE, aplikacja desktopowa Codex, Codex cloud i review na GitHubie	Najpierw edytor (fork VS Code), do tego Cloud Agents i CLI
Domyślny model	Claude Opus 5.5	GPT-6.1 Sol	Cursor nie wskazuje jednego modelu domyślnego (sprawdzone 2026-10-12)
Instrukcje projektu	CLAUDE.md (awaryjnie AGENTS.md)	AGENTS.md	Rules; czyta też AGENTS.md i CLAUDE.md
Review PR	/code-review, zarządzane Code Review, claude-code-action	@codex review, codex review	Bugbot

Pełną ścieżkę decyzji opisuje porównanie narzędzi.

Którego modelu AI używać?

Zacznij od domyślnego modelu narzędzia, podnieś effort, zanim zmienisz model, i zmieniaj model dopiero wtedy, gdy wskażą to twoje własne ewaluacje. Na 2026-10-12 oznacza to:

• Claude Code: Claude Opus 5.5 jest domyślny na każdym płatnym planie od v2.1.280, na obu kanałach wydań (sprawdzone 2026-10-12). Działa z effortem medium; zanim sięgniesz po inny model, podnieś go przez /effort high albo /effort xhigh.
• Codex: GPT-6.1 Sol to model domyślny od CLI 0.159.1 (2026-09-29). GPT-6 Luna to tania, szybka opcja, a GPT-6 Astra to wybór do najtrudniejszej pracy.
• Najdłuższe zadania: Claude Fable 5.1 wybierasz ręcznie (/model fable). Nigdy nie jest domyślny i może rozliczać się z kredytów użycia.
• Duży wolumen i subagenci, gdy liczy się koszt: Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5 (w Claude Code od v2.1.293, kanał latest w stanie na 2026-10-12) albo GPT-6 Luna.
• Cursor: Cursor nie wskazuje jednego modelu domyślnego. Jego pula Cursor Models to Grok 4.7, Grok 4.6, Grok 4.5 i Composer 2.5, a Grok 4.7 Cursor nazywa swoim flagowym modelem (dokumentacja i pomoc Cursora, sprawdzone 2026-10-12). Sprawdź listę modeli we własnej instalacji.

Ceny i okna kontekstu są w jednym miejscu: w przeglądzie modeli.

Ile kosztują plany?

• Claude Code: plan Free go nie obejmuje. Pro kosztuje 20 USD miesięcznie (17 USD przy płatności rocznej), Max 5x 100 USD, a Max 20x 200 USD. Miejsce Team Standard to 20 USD miesięcznie przy płatności rocznej (25 USD przy miesięcznej), a Team Premium 100 USD (125 USD przy miesięcznej). Enterprise to 20 USD za miejsce przy płatności rocznej plus użycie według stawek API. Limity liczone są w kroczącym oknie 5-godzinnym i w oknie tygodniowym.
• Codex: wliczony w plany ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu i Enterprise. Pro ma plany za 100, 200 i 500 USD miesięcznie (strona cen OpenAI, sprawdzone 2026-10-12). Pro za 100 USD daje 5x użycia planu Plus, a za 200 USD — 20x (źródło wtórne: TechCrunch i 9to5Mac, 2026-04-09). Limity także działają w oknach 5-godzinnych i tygodniowych.
• Cursor: Hobby jest darmowy; Pro kosztuje 20 USD miesięcznie, Pro+ 60 USD, a Ultra 200 USD; Teams to 40 USD za użytkownika miesięcznie za miejsce Standard i 120 USD za miejsce Premium (cursor.com/pricing, sprawdzone 2026-10-12). Start to osobny plan sprzedawany tylko w Indiach.

Budżety zespołowe i scenariusze znajdziesz w analizie cen i w zarządzaniu kosztami.

Czy mogę używać Claude Code, Codex i Cursora w jednym repozytorium?

Tak. Każde narzędzie czyta własny plik instrukcji, więc ryzykiem jest rozjazd treści między plikami, a nie konflikt narzędzi:

1. Trzymaj jedno źródło prawdy: AGENTS.md. Codex czyta go przed rozpoczęciem pracy.
2. Claude Code czyta CLAUDE.md, a gdy projekt go nie ma, czyta AGENTS.md (od v2.1.277, oba kanały wydań, stan na 2026-10-12). Zostaw CLAUDE.md tylko na uwagi specyficzne dla Claude albo go usuń.
3. Cursor korzysta z własnych Rules. Dodaj tam krótką regułę, która odsyła do jednego pliku źródłowego.
4. Dodaj w CI kontrolę, która kończy się błędem, gdy komendy build, test lub lint w tych plikach nie zgadzają się z package.json albo Makefile.

Jak dostawcy obchodzą się z moim kodem i danymi?

To, czy kod służy do trenowania, zależy od planu i umowy; ta strona tego nie powtarza. Uzyskaj odpowiedź na piśmie (cztery pytania poniżej). Zweryfikowane szczegóły retencji i polityk na 2026-09-26, z wyjątkiem punktów, które podają 2026-10-12:

• Claude (retencja): Claude Fable 5.1 to Covered Model i domyślnie przechowuje dane. Organizacje z Zero Data Retention nie mogą używać zarządzanego Code Review ani Ultrareview.
• Codex (kontrola polityki): administratorzy mogą przypiąć politykę w requirements.toml, w tym enforce_residency.
• Cursor: sprawdź ustawienie Privacy Mode i to, czy administrator wymusza je w zespole. W zespołach Privacy Mode jest domyślnie włączony dla wszystkich członków, a administratorzy mogą go wymusić w całej organizacji (dokumentacja Cursora, sprawdzone 2026-10-12).

Przed wdrożeniem zadaj każdemu dostawcy na piśmie cztery pytania: czy nasz kod służy do trenowania, jak długo jest przechowywany, które modele wymagają retencji i czy możemy wymusić ustawienie na każdym miejscu. Przewodnik po prywatności i danych oraz kwestionariusz zakupowy zamieniają te pytania w politykę.

Jak ufać temu, co dostarcza agent?

Czy nadal muszę czytać każdą linię kodu napisanego przez agenta?

Nie. Przegląd linia po linii nie nadąża, gdy agenci piszą większość diffa, więc przenieś uwagę na dowody:

1. Pętla informacji zwrotnej: agent uruchamia testy, type checker i linter, zanim powie „gotowe”.
2. Kryteria akceptacji: każda zmiana odpowiada kryterium zapisanemu przed rozpoczęciem pracy.
3. Agent do review: drugi model przegląda pull request (zobacz następne pytanie).
4. Akceptacja człowieka: do ciebie należą intencja, ryzyko, merge i produkcja.

Każdą linię czytaj tylko w kodzie regulowanym lub krytycznym albo wtedy, gdy kontrola lub uwaga z review mówi, że zmiana może zepsuć działanie, ujawnić dane lub naruszyć politykę. Cykl życia AI-native i człowiek w pętli pokazują, gdzie stoi każda kontrola.

Prompt do skopiowania: udowodnij zmianę bez czytania diffa

Before you tell me this change is done, prove it. Produce a short evidence report:
1. List each acceptance criterion from the task and the test that covers it. Name the file and test.
2. Run the full test suite, the type checker, and the linter. Paste the exact commands and the final summary lines.
3. List every file you changed that touches authentication, payments, data deletion, or database migrations. For each one, say what could break and which test would catch it.
4. List anything you could not verify, and why.
Do not summarize the diff. If a check fails, fix it and rerun before you report.

Jak zautomatyzować review pull requestów?

Claude Code

• W sesji uruchom /code-review, aby dostać lokalne review, albo /code-review ultra, aby dostać wieloagentowe review w chmurze. Z terminala claude ultrareview przegląda bieżącą gałąź albo PR o podanym numerze.
• W planach Team i Enterprise zarządzane Code Review (ogólnie dostępne według Anthropic, sprawdzone 2026-10-16) przegląda pull requesty i czyta REVIEW.md z katalogu głównego repozytorium, w którym trzymasz reguły tylko dla review. Lokalne /code-review nie czyta REVIEW.md.
• W CI użyj anthropics/claude-code-action@v1.

Codex

• Dodaj w pull requeście na GitHubie komentarz @codex review albo @codex security review, a reguły review zapisz w AGENTS.md.
• Lokalnie uruchom /review w sesji albo codex review --base main (także --uncommitted i --commit <SHA>) z terminala.

Cursor

• Bugbot przegląda pull requesty i wskazuje błędy, problemy bezpieczeństwa i jakości kodu. Skonfiguruj go według dokumentacji Bugbota od Cursora. Bugbot rozlicza się według zużycia w planach Teams i indywidualnych, a nie jako subskrypcja za miejsce (Cursor, sprawdzone 2026-10-12).

Agent do review to jedna warstwa, a nie bramka. Testy i CI zostają wymagane, a o merge’u decyduje człowiek. Warstwowy układ opisuje strona o review pull requestów od agentów.

Jak pozbyć się pytań o uprawnienia, nie dając agentowi pełnego dostępu?

Dodawaj zaufane komendy do allowlisty; nie wyłączaj kontroli.

Claude Code

Od v2.1.283 (oba kanały wydań, stan na 2026-10-12) tryb auto jest trybem startowym interaktywnych sesji w terminalu i w VS Code: klasyfikator ocenia każdą akcję, zamiast pytać ciebie. claude -p i Agent SDK nadal startują w trybie Manual, z wyjątkiem zewnętrznych dostawców i wyłączonej telemetrii, gdzie od v2.1.285 startują w trybie auto. W trybie Manual startują też sesje na modelach, których tryb auto nie obsługuje (np. Haiku 4.5).

Aby z góry zatwierdzić konkretne komendy, dodaj je do .claude/settings.json:

{
  "permissions": {
    "allow": ["Bash(npm test)", "Bash(npm run lint)"]
  }
}

--dangerously-skip-permissions używaj tylko w jednorazowym kontenerze bez dostępu do sieci.

Codex

Polityka zatwierdzania i sandbox to osobne ustawienia. Domyślne jest on-request: Codex pyta tylko wtedy, gdy musi wyjść poza sandbox. --approve-for-me kieruje te prośby do automatycznego recenzenta z sandboxem workspace-write. OpenAI zaleca sterowanie sandboxem przez permission profile (beta), na przykład -c default_permissions=":workspace".

-a never oznacza, że Codex nigdy nie pyta, więc łącz je tylko ze świadomie wybranym sandboxem. --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox używaj wyłącznie w środowisku, które już jest odizolowane.

Cursor

Cursor grupuje te ustawienia jako Run modes w ustawieniach bezpieczeństwa agenta. Znajdziesz je w Settings > Agents > Approvals & Execution: Auto-review (zalecany tryb domyślny od Cursora 3.6), Allowlist i Run Everything (dokumentacja Cursora, sprawdzone 2026-10-12). Cloud Agents nie korzystają z Run modes, bo działają na własnej, dedykowanej maszynie.

Pełny model opisuje strona o uprawnieniach i sandboxach.

Jak sprawić, żeby agent mocniej przemyślał trudne zadanie?

Podnieś effort, a nie model. W Claude Code uruchom w sesji /effort high, /effort xhigh albo /effort max lub wystartuj z claude --effort xhigh. /effort ultracode włącza automatyczną orkiestrację workflow na bieżącym poziomie effort sesji (od v2.1.284); claude --effort ultracode dodatkowo startuje na xhigh. W Codex GPT-6.1 Sol domyślnie działa z effortem low; możesz go podnieść aż do max albo do ultra, poziomu dostępnego tylko w Codex, który dodatkowo automatycznie deleguje zadania (GPT-6 Luna nie ma ultra). W Claude Code wpisanie w prompcie słowa kluczowego ultracode działa tak samo jak /effort ultracode; wybieraj komendę, żeby poziom był widoczny. Domyślne poziomy effortu dla modeli znajdziesz w przeglądzie modeli.

Jak skonfigurować narzędzia?

Jak zainstalować Claude Code i Codex?

Claude Code

# Native installer: auto-updates, tracks the latest channel
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
claude --version

Cask Homebrew claude-code śledzi kanał stable, który jest mniej więcej tydzień w tyle. Aby przez Homebrew śledzić kanał latest, zainstaluj claude-code@latest. Zobacz instalację Claude Code.

Codex

npm install -g @openai/codex
# or, on macOS
brew install --cask codex
codex --version

Zobacz instalację Codex.

Cursor

Pobierz edytor z cursor.com i zaloguj się. Zobacz instalację Cursora.

Jak dodać serwer MCP?

Serwery MCP (Model Context Protocol) dają agentowi narzędzia: przeglądarkę, bazę danych, tracker zadań. Ten przykład dodaje serwer przeglądarki Playwright (@playwright/mcp, wersja 0.0.83 w npm na 2026-09-26).

Claude Code

claude mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
claude mcp list

Dodaj -s project, aby zapisać serwer w .mcp.json i współdzielić go z zespołem.

Codex

codex mcp add playwright -- npx -y @playwright/mcp@latest
codex mcp list

Komenda zapisuje tabelę [mcp_servers.playwright] w ~/.codex/config.toml.

Cursor

Dodaj serwer do .cursor/mcp.json w projekcie:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": { "command": "npx", "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest"] }
  }
}

Zacznij od dwóch, trzech serwerów; każdy dokłada definicje narzędzi do kontekstu agenta. Zobacz katalog serwerów MCP i serwery podstawowe.

Serwer MCP czy Agent Skill?

Wybierz skill, gdy agent potrzebuje wiedzy: procedury, checklisty albo stylu zespołu zapisanych w folderze z SKILL.md. Agent czyta tylko nazwę i opis, dopóki skill się nie uruchomi, więc skille zajmują mało kontekstu. Instalujesz je przez npx skills add <owner/repo> (CLI skills z vercel-labs/skills), które obsługuje Claude Code, Codex, Cursora i inne agenty.

Wybierz serwer MCP, gdy agent potrzebuje dostępu na żywo do systemu: bazy danych, przeglądarki, API. Działa jako proces albo zdalny endpoint i udostępnia narzędzia w każdej turze. Jeśli do danego workflow istnieje jedno i drugie, zacznij od skilla, a serwer dodaj, gdy skill musi sięgnąć po prawdziwe dane. Zobacz instalowanie i zarządzanie skillami.

Jak pracować na co dzień?

Czy agent powinien planować przed edycją?

Tak, przy wszystkim, co dotyka więcej niż jednego pliku. Wszystkie trzy narzędzia mają tryb planowania: /plan w Claude Code, /plan w Codex i Plan Mode w Cursorze. Porównaj plan z kryteriami akceptacji, a potem pozwól agentowi go wykonać. Łańcuch artefaktów opisuje pełną sekwencję od intencji przez plan do zadań, a strona tryb agenta czy tryb pytań wyjaśnia, kiedy lepsza jest sesja tylko do odczytu.

Prompt do skopiowania: zaplanuj przed edycją

Do not edit any files yet. Read the code involved in this task and write a plan:
1. Restate the goal in one sentence and list the acceptance criteria you will be checked against.
2. List every file you expect to change and why.
3. List the tests you will add or change, and the command that runs them.
4. Name the riskiest step and how you will know it worked.
5. List open questions for me. Stop after the plan and wait for my approval.

Dlaczego tak szybko skończył mi się limit?

Zużycie rośnie z modelem, poziomem effortu, rozmiarem kontekstu i liczbą wywołań narzędzi. Długa sesja, która wielokrotnie czyta duże pliki, kosztuje znacznie więcej niż kilka krótkich. Aby ten sam plan starczył na dłużej:

1. Sprawdź, na co idzie zużycie: /usage (Claude Code i Codex).
2. Między niepowiązanymi zadaniami zaczynaj nową sesję: /clear w Claude Code, /new w Codex.
3. Długą sesję streszczaj przez /compact (w obu narzędziach).
4. Zadania masowe i subagentów kieruj na tańszy model, zanim obniżysz effort w głównym zadaniu.

Mechanikę opisuje strona o koszcie kontekstu.

Co psuje się, gdy korzystasz ze starszego FAQ?

Narzędzia agentowe zmieniają się co tydzień, więc rada sprzed kilku miesięcy często zawodzi w sposób, który wygląda na twój błąd.

• codex --full-auto albo codex exec --full-auto nie działa. Flagi nie ma w codex --help ani w codex exec --help w 0.157.1. Naprawa: użyj permission profile (-c default_permissions=":workspace"), --approve-for-me albo --sandbox workspace-write.
• codex -a on-failure kończy się błędem „invalid value”. W 0.157.1 -a przyjmuje tylko on-request i never. codex exec -a never też zawodzi, bo exec nie ma -a; pisz codex -a never exec "…".
• Na starej instalacji brakuje Opus 5.5. Opus 5.5 wymaga v2.1.280 lub nowszej, a cask Homebrew claude-code śledzi kanał stable, który 2026-10-17 ma wersję v2.1.292. Naprawa: sprawdź claude --version; na starszej wersji zaktualizuj cask, zainstaluj claude-code@latest albo użyj natywnego instalatora.
• Serwer MCP GitHuba się nie uruchamia. @modelcontextprotocol/server-github jest oznaczony w npm jako przestarzały. Naprawa: użyj serwera hostowanego przez GitHuba; zobacz przewodnik po GitHub MCP.
• Poradniki konfiguracji Cursora wciąż wskazują .cursorrules. Konfiguruj Cursora przez Rules zamiast pliku .cursorrules w katalogu głównym.

Prompt do skopiowania: znajdź przestarzałą konfigurację agentów w repozytorium

Audit this repository for outdated AI agent configuration. Search CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/, .claude/, .codex/, .mcp.json, CI workflows, Makefiles, and package.json scripts for:
- codex --full-auto, codex -a on-failure, codex -a untrusted, or codex exec -a
- @modelcontextprotocol/server-github or any MCP server using the SSE transport
- a .cursorrules file (move its content to Cursor Rules)
- hardcoded model names older than the current defaults
For each hit, show the file and line, explain what fails today, and propose the replacement. Do not change anything until I confirm.

Dokąd dalej po tym FAQ?

• Dopiero zaczynasz z agentami: przejdź ścieżkę programisty od pierwszej sesji do agentów pracujących bez nadzoru.
• Wybierasz narzędzie: przeczytaj porównanie narzędzi i przegląd modeli.
• Coś nie działa: przewodnik rozwiązywania problemów omawia komunikaty błędów, a słownik definiuje użyte tu pojęcia.
• Nadal nie wiesz, co dalej? Zapytaj społeczność.