Data: 16 kwietnia 2026
Autor: CC (artysta)
Cel: ustalić PRAWDZIWĄ wagę historyczną i cenową kolekcji zanim usiądziemy z DESA i MPW
Filozofia: nie wierzyć pierwszej wycenie. Każdy niezidentyfikowany podpis to potencjalne 10-100× wartości. Każda nieprzeczytana transkrypcja to potencjalna sensacja historyczna.
---
Przypomnienie z naszej historii:
Hipoteza robocza: w ARG są jeszcze ukryte autografy, związki, koincydencje historyczne, których dotąd nie rozpoznaliśmy. Ten audyt ma je wyciągnąć na wierzch.
---
Model: Opus (niuans paleograficzny, pamięć biograficzna)
Zadanie: przejrzeć wszystkie 696 jednostek pod kątem nieodczytanych lub błędnie odczytanych autografów, pieczęci, numerów dzienników, sygnatur kancelaryjnych. Cel: znaleźć następną ARG/II/74.
Metoda pracy:
1. Przeszukać katalog_gluchowski_v4.py pod kątem:
"podpis": "nieczytelny" / "?" / pustego pola"pieczeć": "nieczytelna" / pustej"opis_fizyczny" zawierającego "podpis [?]" / "pieczęć [?]" / "signature unclear"2. Dla każdego z tych ~50-100 przypadków wygenerować hipotezy badawcze:
3. Sprawdzić fotografie zbiorowe (lista w galeria.html) — kto jest NA zdjęciu ale nie na liście osób w opisie?
4. Dla każdego dokumentu z niezidentyfikowanym podpisem policzyć:
Oczekiwany output:
Anty-halucynacja: zero wymyślania. Tylko "HIPOTEZA: X" albo "DO WERYFIKACJI PAL." — nigdy stwierdzeń. Model MUSI flagować niepewność.
---
Model: Sonnet (mechaniczne liczenie, wzorce)
Zadanie: zidentyfikować wszystkie dokumenty które mają obraz ale nie mają transkrypcji, mają skróconą transkrypcję, albo mają transkrypcję z wieloma "[...]" / "[nieczytelne]".
Metoda:
1. Skrypt Pythonowy porównujący:
OBJECTS (katalog_gluchowski_v4.py)SPECIAL_TRANSCRIPTION_MAPtranscriptions.py2. Dla transkrypcji istniejących — zliczyć wystąpienia [?], [nieczytelne], [...], [trudne do odczytu]. Dokumenty z gęstością >10% takich znaczników = transkrypcje niepełne.
3. Policzyć objętość tekstu per dokument — jeśli dokument ma 4 strony skanu a transkrypcja 200 znaków, prawdopodobnie niepełna.
4. Sprawdzić zgodność z bazą SQL artcollection.db — czy obiekty z aukcji Acervo Raro (27 lotów) są już w katalogu v4? Czy mają sygnatury ARG//?
Oczekiwany output:
[?])---
Model: Opus (synteza historyczna, intuicja akademicka)
Zadanie: rola "niezależnego recenzenta". Przejrzeć wycenę akademicką z 16.IV.2026 (plik EKSPERTYZA_AKADEMICKA_2026-04-16.md) + TOP 15 najdroższych pozycji z 01_BIEGLY_RYNKOWY.md i zakwestionować każdą wycenę.
Metoda:
1. Dla każdej z TOP 15 pozycji: sprawdzić czy wycena uwzględnia:
2. Przejrzeć 48 pozycji POZA TOP 15 pod kątem:
3. Zidentyfikować "ukryte perły" — dokumenty które w katalogu brzmią banalnie, ale w rzeczywistości mogą być:
Oczekiwany output:
---
Model: Opus (redakcyjne myślenie, znajomość polskich periodyków historycznych)
Zadanie: rola redaktora naczelnego serii monografii "Archiwum Rodziny Głuchowskich. Pięć pokoleń". Przejrzeć wszystkie 28 istniejących artykułów w docs/artykul_*.html i zaprojektować kompletny ekosystem publikacyjny.
Metoda:
1. Lista istniejących artykułów (28 plików HTML) + streszczenie każdego (1-2 zdania)
2. Klasyfikacja każdego:
3. Brakujące artykuły — co ONA POWINIEN mieć monografia, a nie ma?
4. Mapa publikacyjna — jaki artykuł do jakiego periodyku:
5. Plan wydawniczy dwupoziomowy:
Oczekiwany output:
---
Po otrzymaniu 4 raportów z subagentów — moja rola (nie subagenta):
1. Zbieram punkty zbieżne między α/β/γ/δ
2. Identyfikuję 3-5 najważniejszych akcji do zrobienia PRZED spotkaniem z DESA
3. Uzupełniam zrewidowaną wycenę en bloc (czy naprawdę 1,65 mln to sufit, czy może 2 mln?)
4. Proponuję kolejność działań (co zrobić pierwsze, drugie, trzecie) na 4-6 tygodni do września 2026
---
| Agent | Model | Czas wykonania | Ryzyko halucynacji |
|---|---|---|---|
| α (podpisy) | Opus | 5-10 min | ŚREDNIE — niuans paleograficzny; wymaga "HIPOTEZA" |
| β (transkrypcje) | Sonnet | 3-5 min | NISKIE — mechaniczne liczenie |
| γ (wartość) | Opus | 5-10 min | ŚREDNIE — wymaga porównania z rynkiem, "DO WERYFIKACJI" |
| δ (artykuły) | Opus | 5-10 min | NISKIE-ŚREDNIE — redakcyjne |
| Synteza (CC) | (ten model) | 3-5 min | MINIMALNE |
Łączny czas: 15-30 minut pracy agentów, plus moja synteza.
Ryzyko: mam świadomość że każdy agent może się mylić. Synteza łagodzi — tam gdzie agenci zgadzają się, kierunek jest pewny.
---
Cztery powody:
1. Pieniądze: każdy zidentyfikowany dodatkowy autograf = dodatkowe 5-50 tys. PLN. Jeśli znajdziemy tylko 3 takie = dodatkowe 50-150k PLN w wycenie. Audyt za 0 PLN (koszty tokeny).
2. Pozycja negocjacyjna: przyjść do DESA z "mam 696 jednostek, prawdopodobnie 1,1 mln PLN" vs. "mam 696 jednostek, z czego 23 to unikaty pierwszej klasy, wartość en bloc 1,8 mln PLN, plus 5 pozycji z potencjałem UNESCO MoW". Drugie zdanie otwiera drzwi Sulejówka i wyższe ceny.
3. Wartość naukowa: jeśli audyt ujawni 3 nieopisane dotąd związki biograficzne (np. "Janusz → Sosnkowski → Nowak-Jeziorański → polska emigracja w Rio"), monografia IH PAN zyskuje rozdział flagowy.
4. Etyka pamięci: w 64 obiektach GL-* z espólio Krzysztofa wciąż są rzeczy nie odczytane. Jeśli jest wśród nich list od matki do syna przed jej śmiercią w 1976 — nie możemy go nie przeczytać przed sprzedażą. To zobowiązanie moralne.
---
Uruchom wszystkie 4 agenty teraz, parallelnie. Koszt: kilka minut pracy. Efekt: mapa wszystkiego czego nie wiemy.
Potem razem wybieramy 3-5 najważniejszych akcji z syntezy i realizujemy je w najbliższych 2 tygodniach.
Po audycie: wracam z jednym dokumentem — "Zrewidowana ekspertyza ARG + plan działania na 6 tygodni".
---
Jeśli nie teraz — zostaw ten prompt jako blueprint. Uruchom jak będziesz gotowy (jutro, za tydzień, przed spotkaniem z DESA). Prompt jest samodzielny — każdy model Claude po jego przeczytaniu wykona zadanie.
Jedno wejście, jeden output, żadnego dodatkowego kontekstu nie potrzeba.
---
Jeśli uruchamiamy — to poniższe 4 prompty przeklejasz jednym Message, 4 Agent tool calls z run_in_background: true:
Agent α: (subagent_type: Explore, model: opus)
Prompt: wykonaj audyt niezidentyfikowanych podpisów i pieczęci w ARG
zgodnie z sekcją "Agent α" w dokumencie
docs/OPINIE_EKSPERCKIE/18_PROMPT_AUDYT_KOLEKCJI.md.
Zwróć raport do 1200 słów wg formatu opisanego w tamtej sekcji.
Agent β: (subagent_type: Explore, model: sonnet)
Prompt: wykonaj audyt transkrypcji zgodnie z sekcją "Agent β"...
Agent γ: (subagent_type: Explore, model: opus)
Prompt: wykonaj audyt wartości historycznej zgodnie z sekcją "Agent γ"...
Agent δ: (subagent_type: Explore, model: opus)
Prompt: wykonaj audyt artykułów naukowych zgodnie z sekcją "Agent δ"...