Test trzech darmowych modeli do analizy tekstu
Przetestowałem trzy modele językowe uruchamiane przez darmowy, nVidia Free Endpoint: z-ai/glm-5.2, deepseek-ai/deepseek-v4-pro oraz google/gemma-4-31b-it. Wszystkie są darmowe, ale w praktyce działają wyraźnie wolniej od komercyjnych API, jest to odczuwalne, ale pisanie książek zamuje o wiele więcej czasu. Ta chwila dłużej na analizę nie jest chyba problemem.
Test dotyczył krótkiego fragmentu powieści (5 rozdziałów) scifi i obejmował analizę struktury tekstu: wyłuskanie postaci, lokacji, pojęć, reguł świata, wątków i fabuły, storyboardu, timeline’u oraz grafu relacji, dokładnie w takim układzie, jaki widać na screenie. Taki podział zadań dobrze pokazuje, czy model rozumie nie tylko język, ale też narrację i zależności między elementami świata przedstawionego.
Wynik testu
Najlepiej wypadła Gemma: była najbliżej wyniku idealnego, a przy tym najszybsza w praktycznym użyciu. DeepSeek zupełnie nie nadał się do analizy polskiego tekstu, a GLM zrobił to tylko „na pół gwizdka”, dało się z niego coś wyciągnąć, ale jakość była wyraźnie niższa od oczekiwań. Zgodnie z ogólnymi opisami modeli językowych, różnice takie często wynikają z tego, na jakich danych model był trenowany i jak dobrze został dostrojony do języka polskiego.
W teście czasowym Gemma również wygrała: analizę 5 rozdziałów zrobiła w mniej niż 5 minut, zostawiając pozostałe modele daleko w tyle. To ważne, bo w pracy z dłuższymi tekstami liczy się nie tylko jakość odpowiedzi, ale też przepustowość całego pipeline’u analitycznego. W polskich zastosowaniach podobną logikę podkreślają też materiały o rodzimych modelach, które akcentują potrzebę lepszego radzenia sobie z gramatyką, kontekstem i specyfiką języka polskiego.
Co zrobić żeby mieć API od nVidii?
- Wejdź na stronę https://build.nvidia.com/models
- Zarejestruj się, potem wybierz jeden z modeli z Free-Endpoint które preferujesz
- Wygeneruj kod API, potem wklej go do Skryptora podając pełną nazwę modelu, dla kodu to bardzo ważne :)
Tekst jako model świata
W centrum stoi Biblia Świata, czyli wewnętrzna encyklopedia projektu. Tutaj autor porządkuje postacie, lokacje, przedmioty i ogólne lore, a całość zostaje spięta z osią czasu oraz grafem relacji.
Dzięki temu książka przestaje być tylko tekstem do napisania, a staje się modelem danych, po którym można się poruszać świadomie, dodawać i edytować wpisy. Jeżeli świat przedstawiony ma własne reguły, historię, politykę albo technologię, Skryptor jest miejscem, w którym te elementy nie giną w luźnych notatkach, ale funkcjonują jako część jednego systemu.
Oś czasu i graf relacji
Całość spina Czat AI i Pamięć Książki, zasilane przez LightRAG. To ważny detal, bo oznacza, że asystent nie działa w próżni i nie odpowiada wyłącznie na podstawie bieżącego akapitu, ale ma dostęp do wiedzy o całej książce.
W praktyce oznacza to możliwość zadawania pytań semantycznych do własnej książki: o sens, zależności, wcześniejsze wzmianki, powiązania czy konsekwencje zmian. Taki model pracy jest bliższy rozmowie z partnerem redakcyjnym niż klasycznemu promptowaniu modelu. Asystent nie tylko generuje odpowiedź, ale robi to w kontekście konkretnego świata, konkretnych bohaterów i konkretnej historii.
AI, które wspiera warsztat
Najważniejsze jest to, że AI w Skryptorze nie zostało pomyślane jako efektowny generator. Jego rola jest bardziej warsztatowa: ma wspierać autora w utrzymaniu kontroli nad materiałem, redukować chaos poznawczy i przyspieszać wychwytywanie błędów, które w długiej formie pojawiają się niemal nieuchronnie.
To podejście jest dojrzalsze niż proste [napisz za mnie]. Skryptor nie zastępuje ani nie odbiera autorowi procesu twórczego, ale wzmacnia jego pamięć, uwagę i zdolność do panowania nad złożoną strukturą tekstu. Właśnie dlatego AI w tym narzędziu jest integralną częścią środowiska pisarskiego.
Aktualności / Devlog
Local first
Skryptor trzyma twoją książkę na dysku, a nie w chmurze
Coraz więcej narzędzi do pisania działa [gdzieś w chmurze]. Wygodne, ale jeżeli piszesz coś większego niż wpis na bloga, np powieść, cykl książek, scenariusz. Wtedy kwestia prywatności przestaje być abstrakcją. Skryptor idzie w przeciwną stronę, maksymalnie dużo dzieje się lokalnie, na twoim komputerze.
Moduły analityczne, inspektory fabuły i czat AI z pamięcią książki działają lokalnie; w razie problemów z VRAM możesz zacząć od nowa. To oznacza, że:
- ciężka analiza fabuły nie wymaga uploadu rękopisu do zewnętrznego API,
- możesz spokojnie pracować na tekstach wrażliwych (np. non-fiction, dokumenty),
- kontrolujesz, kiedy i co ewentualnie opuszcza twój dysk.
Dla autorów, którzy podpisują NDA albo pracują nad licencjonowanymi uniwersami, to często warunek wejściowy, niż tylko miły dodatek.
Export Uniwersum ma jeszcze jedną ciekawą funkcję. Gdy kończysz pisać pierwszy tom książki, zrób eksport, potem importuj całą zebraną wiedzę do następnego tomu.
Kopie zapasowe po pisarsku
Zamiast polegać na magicznym autosave, Skryptor daje ci Wehikuł Czasu (Snapshots) – świadome zrzuty kopii wszystkich rozdziałów w tej samej chwili. Wtedy możesz:
- robić snapshoty przed dużą przebudową,
- obserwować zmiany, porównać i wybrać wersję którą chcesz,
- wrócić do konkretnego stanu projektu, gdy eksperyment nie wypali.
W połączeniu z natywnym formatem .skryptor (który zawiera strukturę, notatki i Biblię Świata), masz pełne archiwum projektu w jednym pliku, który możesz trzymać w swojej chmurze, na dysku zewnętrznym albo w sejfie.
Te zabezpieczenia pozwalają nie tylko zarządzać instancjami książki, ale też ustawić jasne zasady bezpieczeństwa danych zgodnie z filozofią Local first. To pozwala ci mieć nowoczesne narzędzie analizujące tekst, ale bez oddawania kontroli nad materiałem. Skryptor zamienia twój komputer w prywatne studio pisarskie niż w końcówkę klienta dla czyjegoś serwera.
Aktualności / Devlog
Skryptor dla pantserów
Szybki start bez zbędnego planowania
Jeżeli piszesz głównie [z rozpędu], najważniejsze jest, żeby narzędzie nie stawiało przed tobą zbyt wielu kroków zanim zobaczysz pustą stronę. W Skryptorze możesz praktycznie od razu wejść do obszaru roboczego, potraktować lewy panel jako coś, czym zajmiesz się później, i po prostu zacząć pisać – bez wymuszania planu, szablonów i formalnej struktury projektu.
Brudnopis, który sam zamienia się w zadania
Brudnopis w nawiasach kwadratowych automatycznie trafia na listę To‑Do w prawym panelu, dzięki czemu nie musisz przerywać sceny, żeby utrwalić sobie rzeczy do sprawdzenia. Zapisujesz myśl w locie, a aplikacja sama zamienia ją w zadanie, do którego wrócisz kiedy będziesz chciał.
Adnotacje w trakcie pracy
Może czasami, piszesz na żywioł, komentarze stają się naturalnym przedłużeniem brudnopisu. Pozwalają zostawiać przy tekście uwagi w stylu [sprawdzić motywację bohatera] czy [dopisać scenę wcześniej], bez ingerowania w samą treść sceny. Zaznaczasz fragment, dodaj komentarz (jak w edytorach biurowych), a później możesz do niego wracać, odpowiadać samemu sobie albo oznaczać wątki jako rozwiązane, kiedy poprawka trafi już do tekstu.
Aktualności / Devlog
Ekstraordynaryjna analiza błędów
Błędy które przestajesz widzieć
W pewnym momencie pracy nad tekstem autor przestaje widzieć własne błędy. Nie dlatego, że jest nieuważny, tylko dlatego, że mózg zaczyna czytać [intencję], a nie faktyczne słowa na ekranie. Tam, gdzie stoi [próbę], widzimy [próbą]. Tam, gdzie logika zdania się łamie, dopowiadamy sens z pamięci. To normalne, i właśnie wtedy wchodzi ekstraordynaryjna analiza kontekstu.
Zamiast jeszcze jednego sprawdzania literówek, Skryptor skanuje tekst rozdział po rozdziale, czyta zdania w całym kontekście, a nie tylko jako ciąg znaków. Efekt? Wyłapuje błędy, które klasyczne narzędzia korekty często przepuszczają, bo formalnie są poprawne, ale nie pasują do znaczenia.
Błędy, które prześlizgują się przez korektę
Najciekawsze są te sytuacje, w których błąd nie polega na oczywistej literówce, tylko na lekkim przesunięciu formy, które radykalnie zmienia sens albo psuje logikę.
- [Jej milczenie było odpowiedź] zamiast [odpowiedzią]. Pojedyncza litera, która dla autora szybko znika z pola widzenia, ale dla czytelnika jest zgrzytem, na który trudno nie zwrócić uwagi.
- [Nie chcę już na ciebie czekać] vs [Nie chce już na ciebie czekać], jedno „ę” mniej i nagle zamiast deklaracji bohatera dostajemy opis, który można odczytać jako błąd narratora. Kontekst (pierwszoosobowa wypowiedź) jasno wskazuje, że forma powinna być chcę, ale zmęczony autor i tradycyjny spellchecker łatwo to przepuszczą.
