Pół roku temu AI do kodowania to był fajny trik na demo. Wpisałeś prompt, dostałeś kawałek kodu, wkleiłeś do edytora, poprawiłeś 14 rzeczy ręcznie i czułeś się jak haker z filmu. Dzisiaj? Dzisiaj buduję całe API, deployuję Lambdy, debuguję produkcyjne błędy i refaktoruję legacy kod, siedząc w terminalu i rozmawiając z agentem AI. Bez otwierania IDE. Serio.
To nie jest artykuł "top 10 narzędzi z opisami ze stron producenta". Testuję te narzędzia codziennie na prawdziwych projektach. Buduję SaaS-y, automatyzacje, integracje z AWS. Wiem, co działa, co się wywala, i kiedy lepiej po prostu napisać kod samemu.
Terminalowe agenty, czyli kodowanie z linii poleceń
Największa zmiana w 2026 to nie nowe modele. To sposób pracy. Zamiast kopiować kod z czatu do edytora, odpalam agenta w terminalu. On czyta moje pliki, rozumie strukturę projektu, pisze kod, uruchamia testy, patrzy na logi i sam się poprawia. Ja siedzę i recenzuję jego pull requesty jak senior developer.
Trzy narzędzia w tej kategorii, które mają dziś największe znaczenie:
Claude Code (Anthropic)
$20/mies (Pro) lub $100/mies (Max)
Mój główny koń roboczy. Odpalam go w terminalu, daję mu zadanie w jednym zdaniu i patrzę jak czyta pliki, pisze kod, uruchamia testy, naprawia błędy. Pod spodem siedzi Opus 4.6, czyli najnowszy model Anthropic. Rozumie kontekst całego projektu, nie tylko pojedynczego pliku.
Gdzie jest zajebisty: serverless na AWS (Lambda, DynamoDB, API Gateway), refaktor backendu, debugowanie błędów produkcyjnych. Potrafię dać mu zadanie "dodaj endpoint do tworzenia użytkowników z walidacją i testami" i wraca z gotowym kodem, testami i poprawkami do serverless.yml. W jednym posiedzeniu.
Gdzie kuleje: frontend to nie jego mocna strona. Zrobi, ale bez tego "czucia" jakie mają modele trenowane na tysiącach projektów React. Przy planie Pro ($20) jest limit zapytań, więc przy dużych sesjach refaktoringu lepiej wziąć Max za $100.
Codex CLI (OpenAI)
$20/mies (w ramach ChatGPT Plus)
Terminalowy agent OpenAI oparty na GPT-5.3 Codex. Wariant Spark generuje ponad 1000 tokenów na sekundę, więc odpowiedzi lecą naprawdę szybko. Dostajesz go w ramach subskrypcji ChatGPT Plus, więc jeśli już płacisz za GPT, masz to w cenie.
Gdzie świeci: duże repozytoria, szybkie diffy, refaktor monolitów. Jeśli masz projekt z setkami plików i chcesz przenieść go z jednego frameworka na drugi, Codex CLI ogarnia kontekst i trzyma spójność między plikami.
Gdzie jest słabiej: przy infrastrukturze AWS i serverless nie jest tak precyzyjny jak Claude Code. Zdarza mu się generować konfigurację, która wygląda dobrze, ale nie działa na produkcji. Trzeba więcej ręcznej weryfikacji.
Gemini CLI (Google)
Darmowy (1000 zapytań dziennie)
Darmowy agent od Google. Tysiąc zapytań dziennie to naprawdę dużo jak na narzędzie za zero złotych. Instalujesz, odpalasz w terminalu, działa.
Gdzie się sprawdza: szybkie prototypy, proof of concept, sytuacje gdy nie chcesz ciągnąć karty kredytowej. Jeśli budujesz coś na hackathonie albo testujesz pomysł w weekend, Gemini CLI wystarczy.
Gdzie nie wystarczy: przy większych projektach brakuje mu głębi. Proste zadania ogarnia. Złożona logika biznesowa, wieloplikowe refaktory, praca z infrastrukturą, to już jest za dużo.
Płatne vs darmowe
Pytanie, które dostaję najczęściej: "Czy naprawdę muszę płacić?". Krótka odpowiedź: zależy co budujesz.
Kiedy darmowe wystarczą
Jeśli uczysz się kodować, budujesz side project, prototypujesz, albo potrzebujesz AI do pomocy z pojedynczymi funkcjami, darmowe narzędzia są spoko. Gemini CLI daje 1000 zapytań dziennie. Qwen Code od Alibaby też jest darmowy z limitem 1000 zapytań dziennie i jest open-source, więc możesz go odpalić lokalnie.
Qwen Code (Alibaba/Qwen)
Darmowy (1000 zapytań dziennie)
Open-source'owy agent kodowania. Możesz go używać w chmurze albo postawić u siebie. Świetny jako backup, bo gdy Claude ma outage albo OpenAI zwalnia, masz zawsze do czego sięgnąć. Dodatkowy plus: Twój kod nie leci na serwery zewnętrzne jeśli odpalasz lokalnie.
Do tego DeepSeek V4, darmowy model z milionem tokenów kontekstu i wynikiem ponad 80% na SWE-bench. Nie jest agentem terminalowym sam w sobie, ale możesz go podpiąć pod różne narzędzia albo używać przez API.
Kiedy warto zapłacić
Kiedy budujesz coś, co ma zarabiać pieniądze. Kiedy Twój czas jest wart więcej niż $20 miesięcznie. Kiedy potrzebujesz narzędzia, które zrozumie cały Twój projekt, a nie tylko jeden plik.
Różnica między darmowym a płatnym narzędziem to jak różnica między rowerem a samochodem. Oba dowożą Cię do celu. Ale jeśli codziennie dojeżdżasz 40 km do pracy, rower Cię wykończy.
Konkretnie: Claude Code Max ($100/mies) vs Gemini CLI (darmowy) przy budowie backendu SaaS to oszczędność kilku godzin tygodniowo. Claude zrobi to za jednym podejściem, co z Gemini zajmie Ci trzy iteracje z ręcznymi poprawkami.
Kiedy który?
Przestań myśleć "który jest najlepszy". Zacznij myśleć "który jest najlepszy do TEGO zadania".
Budujesz SaaS od zera
Claude Code. Bez wahania. Rozumie architekturę, tworzy spójne API, ogarnia serverless, pisze testy. Dajesz mu jedno zadanie, on rozbija je na kroki i realizuje. Przy planie Max masz wystarczająco tokenów żeby przeprowadzić całą sesję budowania bez przerwy.
Naprawiasz bugi w cudzym kodzie
Codex CLI od OpenAI. Szybko czyta duże repo, szybko generuje diffy. Wrzucasz mu stack trace, on znajduje przyczynę i proponuje fix. Przy legacy kodzie z wieloma zależnościami ta szybkość przeglądania wielu plików robi różnicę.
Prototypujesz pomysł w weekend
Gemini CLI albo Qwen Code. Po co płacić, skoro chcesz tylko sprawdzić czy pomysł ma sens? Tysiąc zapytań dziennie to więcej niż potrzebujesz na weekend prototypowania.
Pracujesz z kodem, który nie może wyjść na zewnątrz
Qwen Code lokalnie. Odpalasz model na swoim komputerze, Twój kod nigdzie nie leci. Dla projektów z NDA albo wrażliwymi danymi to jedyna opcja.
Automatyzujesz procesy i integracje
Claude Code. Integracje z API, webhooki, Lambda functions, pipeliny danych, to jego naturalne środowisko. Rozumie AWS, rozumie serverless.yml, rozumie DynamoDB. Mówisz mu "podepnij SQS do tej Lambdy" i po prostu to robi.
Masz do refaktorowania gigantyczny monorepo
Codex CLI. GPT-5.3 Codex z trybem Spark przetwarza duże ilości kodu bardzo szybko. Przy refaktorze, gdzie musisz zmienić nazwy w 200 plikach i zachować spójność, ta szybkość jest kluczowa.
Chcesz armię agentów pracujących równolegle
Kimi K2.5 od Moonshot AI ($19-$199/mies) ma tryb Agent Swarm, gdzie możesz odpalić do 100 agentów naraz. Brzmi kosmicznie? Tak, trochę tak. Ale jeśli masz 50 mikroserwisów do zaktualizowania, to nagle zaczyna mieć sens.
IDE i nowości warte uwagi
Terminal to nie jedyna droga. Google właśnie wypuścił Antigravity, IDE z wbudowanymi autonomicznymi agentami AI. Jeszcze jest w darmowym preview, więc za wcześnie na ostateczny werdykt. Ale pomysł jest ciekawy: zamiast odpalać agenta w terminalu i dawać mu dostęp do plików, dostajesz IDE, które samo myśli, planuje i wykonuje zmiany.
Jeśli jesteś osobą, która woli graficzny edytor od terminala, Antigravity może być dla Ciebie. Obserwuję to uważnie. Na razie moje codzienne combo to Claude Code w terminalu plus VSCode do przeglądania kodu, ale jeśli Google dowiezie to, co obiecuje, mogę zmienić zdanie.
Czego nie zrobi za Ciebie AI
Teraz ta część, o której mało kto pisze, bo nie jest sexy.
Architektura. AI wygeneruje Ci kod, ale nie powie Ci, czy powinieneś użyć mikroserwisów czy monolitu. Nie powie Ci, czy DynamoDB to lepszy wybór niż PostgreSQL dla Twojego case'u. Nie powie Ci, że ten endpoint za 3 miesiące stanie się wąskim gardłem, bo nie rozumie Twojego biznesu. Decyzje architektoniczne nadal musisz podejmować sam.
Security review. Agent kodowania napisze Ci endpoint z autentykacją. Ale nie powie Ci, że powinieneś dodać rate limiting, bo ktoś może bruteforce'ować hasła. Nie powie Ci, że ten presigned URL do S3 wygasa za późno. Nie powie Ci, że Twoja polityka CORS jest za szeroka. Bezpieczeństwo to wciąż Twoja odpowiedzialność.
Logika biznesowa. "Zbuduj system rabatów" to nie to samo co "zbuduj system rabatów, który nie pozwoli ludziom stackować kuponów i nie zjadzie nam marży". AI nie zna Twojego biznesu. Nie wie, że klient X ma specjalne warunki. Nie wie, że w piątek po 18:00 system musi działać inaczej, bo wtedy lecą kampanie.
Testowanie na produkcji. Agent napisze Ci testy unitowe. Napisze testy integracyjne. Ale nie sprawdzi, czy Twoja Lambda działa pod obciążeniem 500 równoczesnych requestów. Nie sprawdzi, czy timeout na API Gateway jest ustawiony sensownie. Nie sprawdzi, czy cold start nie zabija Twojego UX.
AI do kodowania to najlepszy junior developer jakiego kiedykolwiek miałeś. Robi szybko, nie narzeka, pracuje o trzeciej w nocy. Ale nadal potrzebuje seniora, który powie mu co jest ważne.
Od czego zacząć
Jeśli nigdy nie używałeś AI do kodowania: zacznij od Gemini CLI. Jest darmowy, instalujesz w minutę, odpalasz w terminalu. Poczuj jak to jest rozmawiać z agentem, który czyta Twój kod. To zmienia perspektywę.
Jeśli już trochę próbowałeś i chcesz przejść na wyższy poziom: Claude Code z planem Pro za $20. Różnica jakości przy poważniejszych zadaniach jest natychmiast wyczuwalna.
Jeśli budujesz biznes i Twój czas jest cenny: Claude Code Max ($100) plus Codex CLI (w ramach ChatGPT Plus za $20). Dwa narzędzia, dwie perspektywy, pełne pokrycie. Claude do architektury i deployów, Codex do szybkich refaktorów i dużych repo.
Nie wiesz od czego zacząć? Opisz swój projekt jednym zdaniem, a rekomendator Który Model AI dobierze narzędzie za Ciebie. Bez rejestracji, bez maila, dostaniesz odpowiedź w 10 sekund.