społeczność · drabina statusu, odpowiedzialności i dowodów pracy

Od obserwatora do core teamu.

Społeczność labu nie jest tłumem; to lejek rekrutacyjny z publicznym research outputem. Każdy poziom ma jasne wejście, oczekiwania i nagrodę, a awans przyznajemy za artefakty, nie za gadanie.

ReachDiscordStarter taskContributorBuilderFellowMaintainerCore
jak działa Slayer

Manifest. Bez gwiazdek, bez drobnego druku.

Drabina ma sens tylko wtedy, gdy każdy rozumie wymianę: publiczny proof-of-work, jawne autorstwo, otwarta licencja i osobna granica płatnej pracy.

To nie jest giełda zleceń. To miejsce, w którym budujesz nazwisko.

Slayer jest otwartym labem AI — i otwarty znaczy: nie pytamy, skąd przychodzisz. Prawnik, programista, człowiek od marketingu, badacz, ktoś po fizyce albo po filologii. Jeśli potrafisz zostawić po sobie artefakt, który komuś innemu realnie pomaga, jesteś u siebie.

Otwarte są drzwi, nie wyniki. Wejść może każdy. Wyżej wchodzą ci, którzy dowożą.

Nie handlujemy taskami i nie sprzedajemy obecności. Community track istnieje po to, żeby budować publiczną wartość: open-source, evale, benchmarki, dataset cards, dokumentację, raporty techniczne, narzędzia i reprodukowalne eksperymenty. Rzeczy, które można otworzyć, odpalić i ocenić — i które zostają w sieci pod Twoim nazwiskiem.

To jest prestiż, którego nie da się kupić: publiczny ślad, że umiesz myśleć i dowozić w AI. Prawnik, który napisze ostrą taksonomię ryzyk modelu. Marketer, który zbuduje eval jakości języka. Backendowiec, który postawi harness do benchmarków. Każde z nich wychodzi stąd z portfolio, którego nie zastąpi żaden certyfikat.

Jasno: Slayer to komercyjny lab. I dlatego to działa.

Nie udajemy fundacji. Slayer to for-profit lab AI — budujemy modele, narzędzia i kontrakty, z których żyjemy. Skoro tak, to uczciwe pytanie brzmi: czemu mam robić open-source, skoro wy na tym zarabiacie?

Odpowiedź jest prosta i symetryczna: bo to, co tu zbudujesz, należy do obu stron — i nigdy nie przestaje należeć do Ciebie.

To nie jest "praca za darmo". To wspólna inwestycja w coś, co ma realną wartość dla Ciebie i dla nas. Ewentualna współpraca komercyjna — bounty, zlecenie albo kontrakt — jest jawnie oddzielona, płatna i wymaga osobnej umowy.

Jak to działa z licencją

Kontrybucje w community tracku do repozytorium Slayer idą na licencji MIT. Modele bazowe, datasety i inne zewnętrzne artefakty zachowują własne licencje wskazane przy każdym z nich. To znaczy konkretną rzecz, w obie strony:

Ty możesz używać swojego artefaktu gdziekolwiek — w portfolio, w innej firmie, we własnym projekcie, komercyjnie. Nikt Ci tego nie odbiera. Zostaje Twoje na zawsze.

My możemy go używać w produktach Slayera, też komercyjnych. Tak działa open-source i nie udajemy, że jest inaczej.

To uczciwa wymiana. Ty dostajesz publiczny dorobek, nazwisko, dostęp, compute i ścieżkę do płatnych ról. My dostajemy wkład, na którym budujemy lab. Obie strony korzystają, obie strony wiedzą, na czym stoją.

Co gwarantujemy zawsze: credit — autorstwo zostaje przy Tobie — i jawność — kontrybucja jest publiczna, nie znika za NDA.

Twój open-source jest Twój — i nasz. Na tym polega open-source. Płatną pracę rozliczamy osobno, osobną umową.

Gdzie przebiega granica

Community track — dobrowolny, nieodpłatny, publiczny. Budujesz open-source i własną reputację. Wchodzisz i wychodzisz, kiedy chcesz. Tu nie ma faktur, bo nie ma zleceniodawcy — jest wspólna wartość publiczna.

Praca komercyjna — bounty, zlecenia, kontrakty, role w core teamie. Zamówiona, opłacana, objęta osobną umową.

Nikt nie trafia z pierwszego do drugiego przez sam fakt dołączenia. Przechodzi się proof-of-workiem. To nie haczyk — to filtr, który chroni jakość po obu stronach.

Najpierw wartość. Potem zaufanie, dostęp i pieniądze.

Nie płacimy za potencjał, za status "jestem dostępny", ani za aktywność na czacie. Pieniądze są realne i pojawiają się tam, gdzie pojawia się odpowiedzialność i jakość: bounty, płatne zlecenia, kontrakty, a w core teamie upside zależny od struktury. Ale zawsze po proof-of-work, nigdy zamiast niego.

Nie płacimy za obecność. Płacimy za dowiezioną jakość.

Chcesz tylko płatne zlecenie, bez budowania niczego po drodze? Spoko — od tego jest Just Join IT. My gramy w inną grę.

Chcesz zbudować nazwisko w AI i wejść na drabinę? Dołącz na Discord.

No passengers. Only builders.

Siedem poziomów

wejście · co dostajesz · dowód przejścia wyżej
01

Lurker

obserwuje, czyta, uczy się języka projektu
dostajesz
  • publiczne kanały i weekly updates
  • roadmapę i reading listę
  • dostęp do demo, modeli i leaderboardów
oczekiwanie
  • zero presji
  • czytaj, reaguj, zadawaj pytania
dalej, gdy
  • pierwsza sensowna wiadomość lub zgłoszenie błędu
  • próba odpalenia modelu albo benchmarku
02

User

realnie używa i daje feedback
dostajesz
  • narzędzia, modele, playground
  • kanał feedbackowy i early access do buildów
  • możliwość proponowania use-case'ów
oczekiwanie
  • raportujesz jakość: gdzie model się wywala
  • przykłady promptów, porażek, edge-case'ów
dalej, gdy
  • 3–5 użytecznych feedbacków z konkretami
  • aktywność bez chaotycznego spamu
03

Contributor

dokłada małe, mierzalne cegły
dostajesz
  • rolę, kanały robocze, zadania z backlogu
  • publiczny credit w changelogu i README
  • opcjonalnie bounty
oczekiwanie
  • dane, evale, kod, research notes albo onboarding innych
  • kończenie małych zadań, komunikacja async, brak ego-dramy
dalej, gdy
  • 2–3 zaakceptowane contribution
  • powtarzalność zamiast jednorazowego zrywu
04

Operator / Builder

człowiek, któremu można dać fragment systemu
dostajesz
  • odpowiedzialność za mały obszar (eval suite, pipeline danych, harness, docs, inference…)
  • prywatniejsze kanały robocze i mini-projekt
  • priorytet przy bounty i płatnej współpracy
oczekiwanie
  • dowozisz co tydzień i sam rozbijasz problem na taski
  • raportujesz status, przyciągasz 1–2 kolejnych ludzi
dalej, gdy
  • zamknięty projekt z widocznym artefaktem
  • powtarzalna praca przez 3–4 tygodnie
05

Research Fellow

semi-core, prowadzi eksperymenty
dostajesz
  • compute, dane, prywatny kanał research
  • eksperymenty pod brandem labu, współautorstwo raportów
  • potencjalnie grant, bounty albo stypendium
oczekiwanie
  • hipotezy, eksperymenty z logami, krótkie technical notes
  • nie „ma opinie”, tylko generuje evidence
dalej, gdy
  • 1 solidny publiczny artefakt (np. „Eval Failure Taxonomy”, „Synthetic Data Recipe”)
  • 1 eksperyment użyteczny dla modelu, bez prowadzenia za rękę
06

Maintainer

pilnuje jakości części labu
dostajesz
  • merge i review rights w wybranym repo
  • realny wpływ na roadmapę, strategiczne calle
  • możliwość ubiegania się o bounty lub odrębny płatny kontrakt
oczekiwanie
  • review contribution, utrzymywanie standardów
  • zamykanie pętli, projektowanie procesów, bycie filtrem jakości
dalej, gdy
  • dowozi 2–3 miesiące, inni chcą z nim pracować
  • umie powiedzieć „nie” i ma techniczny smak
07

Core Team

buduje instytucję, nie tylko robi taski
dostajesz
  • pełny kontekst strategiczny i udział w decyzjach operacyjnych
  • odpowiedzialność za filar: Models, Data, Evals, Inference, Community, Research Ops lub Commercial
  • ewentualna odpłatna współpraca wyłącznie na podstawie osobnej umowy
oczekiwanie
  • działa jak founder obszaru i rekrutuje innych
  • reprezentuje lab na zewnątrz
kryteria
  • trust ponad skill, długoterminowość
  • wysoka energia, niski chaos

Proof of work

awans za artefakty, nie za gadanie

Każdy poziom ma dowód pracy. Liczą się rzeczy, które można otworzyć, odpalić i ocenić:

dobry issueeval casedataset PRbenchmark runtechnical noteonboarding guideeksperyment z logamimodel comparisonbug reportpull request
role na discordzie
ObserverUserContributorBuilderResearch FellowMaintainerCore
tagi kompetencji
dataevalstraininginferencefrontendbackendinfraresearchcommunitydocsbizdev

Onboarding: pierwsze 7 dni

od wejścia do pierwszego artefaktu
krok 1–3

Wejdź i wybierz ścieżkę

Dołącz na Discorda, przeczytaj "Start Here", wybierz: data / evals / code / research / community.

krok 4–5

Zrób starter task

Jeden mały task z quest boardu. Dostajesz feedback od reviewera w ciągu paru dni.

krok 6–7

Dowiezione = Contributor

Zaakceptowany artefakt to rola Contributor, kanały robocze i kolejne taski z backlogu.

przykładowe starter taski
  • Znajdź 20 polskich promptów, na których Qwen failuje.
  • Dodaj 10 przykładów do eval suite.
  • Uruchom benchmark i wrzuć wynik.
  • Napisz 1-stronicowe streszczenie papera.
  • Zrób taksonomię błędów modelu na 30 przykładach.
  • Popraw docs instalacji albo porównaj 3 modele na jednym tasku.
quest board · format taska
Title: 20 promptów, na których pada model Context: eval stylu PL, sekcja anty-tells Expected: JSONL: prompt + output + co poszło źle Difficulty: S / M / L Reward: credit · bounty · progres roli Reviewer: maintainer obszaru Deadline: 7 dni

kategorie: good first tasks · bounties · research / eval / data / infra quests · needs owner

Prestiż musi być widoczny

co dostają ludzie, którzy dowożą

Publiczny credit

Leaderboard contributorów, credits w README, monthly builders report, shoutouty na X/LinkedIn.

Dostęp

Compute, priority access do modeli, prywatne calle, współautorstwo raportów.

Pieniądze

Bounty, płatne zlecenia i kontrakty są możliwe wyłącznie po osobnym uzgodnieniu i zawarciu właściwej umowy.

start

Wejdź na drabinę.

Pierwszy szczebel to jedna sensowna wiadomość albo jeden starter task. Reszta to powtarzalne artefakty.