AI on my server, RAG project, NO LIMIT

 

MyChatFriend

 

Please wait while your AI model loads

The AI model runs directly in your browser, on your own device. Please wait a moment while the model is downloaded and initialized. This may take a little longer the first time you use the app.

Your privacy matters.

  • We do not store or monitor your personal information.
  • Your conversations are not stored on our servers.
  • Your messages are processed locally in your browser.
  • No AI API or external inference server is used.
  • Your conversations stay on your device unless you choose to share them yourself.
  • The model may be cached by your browser so it does not need to be downloaded again on every visit.

Because the AI runs locally, response speed depends on your device and browser. Older or less powerful devices may take longer to generate responses.

Please note: AI-generated answers can sometimes be inaccurate. Always verify important information independently.

Claude Code tévhitek

forrás

1. tévhit
„A rövidebb prompt jobb, mert kevesebb tokent használ.”
A második fele igaz, az első fele a gyakorlatban ritkán. Megspórolsz valamennyit a feladat leírásán, aztán jön három kör visszakérdezés meg két félrement próbálkozás, és a végén rájössz, hogy összesen többet költöttél, mint ha elsőre leírtad volna rendesen.
Szóval a rövid prompt nem olcsó. Az egyértelmű prompt az olcsó.
2. tévhit
„Új sessiont indítani mindig olcsóbb.”
Az új session tényleg tiszta lappal (üres kontextus ablakkal) indul,
csakhogy a tiszta lap azt is jelenti, hogy a Claude Code semmire nem emlékszik. Újra feltérképezi a projektet, a fájlszerkezetet, a korábbi döntéseket, és amit még szükségesnek ítél a nyitópromptod, illetve a claude.md alapján a folytatáshoz. És ez az ismerkedés bizony tokenbe kerül. Akkor éri meg újrakezdeni, amikor a régi beszélgetés már zajos, és a vele való munka többe kerül, mint az új ismerkedés.
3. tévhit
„A compact parancs minden kontextusproblémát megold.”
Nem igaz. A kompaktálás tömöríti, kivonatolja az addigi beszélgetést. Csakhogy közben elvesznek/elveszhetnek dolgok: részletek, döntési indokok, kivételek és apróbb korlátozások.
Ha van a beszélgetésben egy rossz feltételezés, azt nem javítja ki, csak rövidebben viszi tovább.
4. tévhit
„A legerősebb modell a legdrágább munkafolyamat.”
Logikusan hangzik, és pont ezért veszélyes. Igaz, hogy egy erős modell drágább tokenenként, például a Fable 5 használata kétszer annyit von le a heti keretedből, mint egy Opus, viszont sokszor elsőre megoldja azt, amin egy gyengébb modell három kört pörög.
Szóval a kérdés sosem az egységár, hanem hogy mennyibe kerül a teljes út a kész megoldásig.
5. tévhit
„A subagentek automatikusan tokent spórolnak.”
Na, ez így ebben a formában hülyeség. A subagent olyan, mint egy gyakornok: kiadsz neki egy részfeladatot, és nem terheli a te asztalodat, a fő sessiont. De a gyakornoknak is van saját asztala, saját kontextusa, saját fogyasztása. Sőt, az se mindegy, hogy milyen modellként indítod az alügynököt. Ha például egy Fable 5 session elindít 3-4 alügynököt, de mindet Fable 5 modellként, mert nem tisztáztad a részleteket, akkor az elég drága mulatság lesz.
Egy subagent igazából akkor spórol, ha jól körülhatárolt munkát kap. Rosszul szervezett feladattal sokszor csak megsokszorozza a költséget.
Ha megnézitek, az első öt mítosz kb. ugyanott hazudik. Mind egyetlen lépés árát nézi ahelyett, hogy a teljes utra kalkulálna: az ötlettől a kész kódig.
6. tévhit
„A CLI mindig erősebb, mint a Desktop.”
Ez egyszerű sznobizmus, és elég sok kockától hallottam már. Ugyanazok a modellek futnak mindkét változat mögött. A Claude CLI, vagyis a terminálos változat az automatizálásban lehet hasznosabb, meg a scriptelésben. A Desktop meg abban, hogy jobban átlátod, mi történik. Ott vannak egymás alatt a munkamenetek egy képernyőn és könnyen tudsz köztük váltani, modellt vagy effort szintet állítani.
7. tévhit
„A Claude Desktop csak kezdőknek való.”
Baromság. Én harminc éve abból élek, hogy látok 🙂 Nekem pl. a folyamatok vizuális követése nem kényelem, hanem munkamódszer. A profizmus nem azon múlik, milyen felületet nyomkodsz. Hanem hogy mit hozol ki belőle. Én például azokat a feladatokat, ahol több kommunikációra van szükség a modellel a Desktop változatban viszek, drag&drop-pal bedobok neki segédanyagokat, példákat, stb. De közben ott fut mellette, sokszor több ablakban is a CLI, ami meg SPEC-ek alapján kódol vagy épp hibákat keres és javít.
8. tévhit
„Claude minden alkalommal beolvassa a teljes repót (repository-t)”
Dehogy olvassa. Úgy dolgozik, mint aki a könyvtárban
először a katalógushoz megy: keres, listáz, és csak azt nyitja meg, ami kell. Ebből viszont következik valami, ami rajtad múlik:
beszédes fájlnevek, tiszta mappaszerkezet, readme.md file-ok, stb. használata, hogy gyorsabban, olcsóbban (kevesebb tokennel) találja meg, amit keres.
9. tévhit
„Minél többet írsz a CLAUDE.md-be, annál jobb.”
A CLAUDE.md (máshol agent.md) a projekt “post-it cetlije”, amit a Claude minden munkakezdésnél (minden sessionben) elolvas.
És pont ezért hasonló a helyzet, mint amikor a hűtőajtón hagysz üzenetet valaki számára. A lényet írd le! A projekt specifikus dolgokat pedig ne a globális “cetlin” tárold. A hosszú projektmemória felhígítja a fontos szabályokat, és egy idő után önmagának is ellentmond. Egyébként ez az egyik leggyakoribb hiba, amit látok. De van rosszabb: amikor valaki halmozza a skill-eket, és betolja a kontextusba, ha kell, ha nem.
10. tévhit
„A párhuzamos sessionök mindig növelik a produktivitást.”
Ha két munka tényleg független egymástól, mehet, hajrá! De ha ugyanazokhoz a fájlokhoz nyúlnak, akkor nem produktivitást kapsz, hanem merge conflictot 🙂 Kb. mint amikor két kőműves rakja ugyanazt a falat, csak másfelé.
11. tévhit
„Havi előfizetőként nem kell foglalkoznom a tokenekkel.”
Jajj, dehogynem. Számlát ugyan nem kapsz minden tokenről, hiszen van egy kereted, de az ugyanúgy fogy. Heti és 5 órás limitek vannak, amiket nagyon is érdemes figyelni, és úgy optimalizálni a munkát, hogy mindig tudsz dolgozni, és ne kelljen plusz pénzért credit-eket vásárolni, mert az a legdrágább.
Nekem most épp 3 Max csomagom van, mert az elmúlt hónapban sok munkám volt, és kellett a kapacitás. De volt, amikor két, havi 18 USD-s Pro csomaggal is elboldogultam, amikor az egyikben elfogyott az 5 órás keret, váltottam a másikra. És persze mellettük ott van a ChatGPT és más modell is, ami, ha szükséges besegít.
12. tévhit
„Az API-használat meg a Max csomag ugyanaz.”
Jajj, ez fáj! Két külön világról van szó: a Max előfizetés (ugyanúgy mint az olcsóbb Pro) keretet ad. A havidíjban benne van bizontos token mennyiség. Kevesen tudják azt is, hogy a Max csomagból egyékként kettő is létezik, és lehet köztük fel-le váltani havonta. Az egyik 90 USD és 5x annyi használatot biztosít, mint a 18 USD-s Pro, a legdrágább csomag pedig 180 USD, de az már 20x annyi tokent ad.
Ezekkel szemben az API használatra bármikor lehetőséged van fejlesztőként, de az mindig a tényleges forgalom alapján, és külön lesz számlázva! Szóval, hiába van a legdrágább Max csomagod, ha valamelyik app-od API-t használ, mert olyan funkció van benne, amihez LLM kell, akkor arról bizony külön számlát fogsz kapni. Az API esetében az árak modellenként változnak, és még az is számít, hogy kimeneti vagy bemeneti tokenről beszélünk.

https://oculix.org/

Power Automate Desktop vs. OculiX: Core Differences

The fundamental difference lies in their philosophy and underlying technology: Power Automate Desktop (PAD) is Microsoft’s official “low-code” enterprise tool designed for business users, while OculiX is a “pro-code,” open-source visual automation tool designed for developers who prefer coding in Python or Java.

1. Development Approach and Skill Requirements

  • Power Automate Desktop uses a visual drag-and-drop interface with pre-built actions and a built-in recorder. You do not need programming skills to build a robot; you simply chain logic blocks together.

  • OculiX requires writing actual code. Although it has a lightweight development environment (IDE), you build your loops, logic, and error handling using Python (Jython) syntax, making it highly flexible but requiring programming knowledge.

2. Interaction and “Sight” Technology

  • Power Automate Desktop interacts with applications from the inside out using Windows’ internal UI Automation framework. It reads the hidden IDs and structural properties of buttons and fields. It only falls back on image recognition when necessary.

  • OculiX relies purely on Computer Vision via OpenCV. It does not look at the application’s underlying code; it strictly looks at the pixels on your monitor. If a button matches the screenshot you provided, the robot moves the physical mouse cursor and clicks it.

3. Ecosystem and Compatibility

  • Power Automate Desktop is deeply integrated into the Microsoft ecosystem (Windows, Excel, Outlook, SharePoint, Azure). It is built into Windows 11 by default, but it is strictly tied to the Windows operating system.

  • OculiX is completely free, open-source, and platform-independent (Cross-Platform). It runs seamlessly on Windows, macOS, and Linux. Furthermore, because it is code-based, you can easily connect it with external open-source libraries, database connectors, or advanced AI models.

Summary

Choose Power Automate Desktop if you want to quickly build automations without coding, especially if your tasks revolve around standard Microsoft Office apps and modern web browsers. Choose OculiX if you know Python, want absolute platform freedom, and need to automate stubborn, legacy desktop systems, remote desktops (like Citrix), or interfaces where the underlying code is completely inaccessible.

About Data Analyst Job

The Brutal TRUTH About Data Analyst Job Market in 2026

My HONEST Thoughts on The Data Job Market in 2026