Vibecoding pro neprogramátory

Kapitola 1

Červený čtvereček: kde se v používání AI nacházíme#

Miloš začal svým obvyklým obrázkem: čtverec 10 × 10, sto políček, sto lidí na planetě. Podle jeho kvalifikovaného odhadu dnes zhruba 24 ze sta lidí používá generativní AI aktivně, nejčastěji ChatGPT. Z těch 24 platí za nějakou verzi asi 4 až 6. A jeden jediný čtvereček, méně než jedno procento, je červený: člověk, který AI nepoužívá jako chatbota na odpovědi, ale agentním způsobem, tedy nechává ji něco udělat. Vibe coding je součást toho červeného čtverečku.

Placená verze už není luxus#

Ještě loni Miloš na workshopech říkal, že je celkem jedno, jestli máte placenou nebo neplacenou verzi. To už neplatí. Kdo chce technologii použít seriózně pro svou práci, potřebuje minimálně dvacetidolarové předplatné. Neplacená verze má tak malé limity, že si člověk udělá špatnou představu o tom, co je a není možné.

Rozdíl je jen rozhodnutí#

Klíčová myšlenka celého dne: mezi modrým čtverečkem (platím, chatuju) a červeným čtverečkem (nechávám si dělat nástroje) není žádný workshop, žádné studium, žádné hodiny strávené u aplikací. Je to jen rozhodnutí. Řeknete si: když tu technologii můžu používat způsobem, který eliminuje její slabiny a využívá její silné stránky, tak si třeba udělám vlastní fakturační systém a přestanu platit padesát korun měsíčně za cizí.

Magická technologie, kterou pěstujeme#

Miloš připomněl, že debata kolem AI se dnes vede ve výkřicích: "všechny nás to zabije", "nic to neumí, halucinuje to", "mám sedm agentů a všechno dělají za mě". Nic z toho moc nesouvisí s realitou. Platí dvě věci. Za prvé: jazykové modely jsou nejpřekvapivější technologie v historii, protože nikdo na světě přesně neví, co se uvnitř děje. Clarkovo pravidlo o technologii nerozeznatelné od magie tady platí jinak než u mobilního telefonu: telefon někdo dokáže popsat do posledního šroubku, jazykový model ne. Je to první technologie, kterou jsme nevytvořili, ale kterou pěstujeme: trochu víc zalijete, jiné hnojivo, a čekáte, co vyroste.

Za druhé: tahle magie má cenu, a tou jsou halucinace a nekonzistence. A přesně tady nastupuje vibe coding.

Inteligenci použít na postup, ne na výsledek#

Příklad s fakturami. Můžete každý měsíc hodit sedmnáct faktur do Claude Code a říct "udělej z toho Excel, spočítej DPH, ohlídej zahraniční". Pravděpodobně to udělá dobře. Ale příští měsíc to udělá trochu jinak, a s novým modelem možná úplně jinak. Nebo si napoprvé necháte napsat aplikaci, tu si několikrát ověříte, a od té chvíle běží stejně každý měsíc bez ohledu na to, jaký model je zrovna v módě.

"Využijeme tu inteligenci k tomu, aby vymyslela postup, jak to řešit. A pak už tu inteligenci nepoužíváme."

Kapitola 2

Co se zlevnilo a co ne: nová ekonomie nápadů#

Pavel se přiznal, že ilustrace k Milošovu úvodu si nechal vibekódovat těsně před začátkem a neodhadl, kde přestat. Měl něco dobrého, řekl si "ještě tohle dopojím", a AI to vzala důsledně. Což je mimochodem první lekce: otázka, kde přestat, je nová dovednost.

Aplikace je levnější než sendviče#

Pro tenhle workshop vznikla aplikace. Před pár lety by to nikoho nenapadlo, protože aplikace byla něco, co se vyvíjí dlouho, stojí to peníze a je s tím práce. Dnes je vlastní aplikace pravděpodobně nejlevnější položka celé akce; sendviče na oběd stály víc. Stojí to jen váš čas. A to znamená úplně jinak přemýšlet o tom, kdy po aplikaci sáhnout.

Pavel celý profesní život dělal weby a grafiku a přesně ví, kolik času, peněz a pokusů to stálo. Když teď vidí, že ChatGPT s modelem Astra udělá za patnáct minut web lepší, než by udělal on, je to neuvěřitelné. Ale tenhle instinkt "kód je drahý" má za 25 let hluboko v hlavě a musí s ním vědomě bojovat.

Paradox: vibe coding se prodloužil#

Ještě před pár měsíci agent řekl "výborná aplikace, tady je", pochválil se, a ona výborná nebyla. Jeho vision, tedy schopnost podívat se na to, co vytvořil, byla nespolehlivá. Teď se agenti umějí na výsledek podívat, všimnou si, že vpravo ořezává logo, a chovají se jako perfekcionisté: ukážou až hotovou věc. Takže paradoxně čekáte déle (klidně čtyři hodiny), ale pak to funguje na první dobrou.

Nápady ztratily cenu#

Miloš to shrnul jako dva důsledky, jeden dobrý a jeden špatný. Dobrý: jakýkoliv nápad dnes zrealizujete okamžitě. Když byl šéfredaktorem iHNED.cz, na každou aplikaci se musel psát tiket pro programátory a odpověď zněla "v dubnu se na to možná dostaneme". Stejné množství práce má dnes za deset minut. Pro člověka, kterého baví vymýšlet, je to strašlivá úleva.

Špatný důsledek: nápad sám o sobě už nemá žádnou hodnotu. I kdybyste měli opravdu unikátní nápad, ve chvíli, kdy ho uděláte, ho může udělat kdokoliv. Před deseti lety jste za dobrý nápad mohli získat investici a za pár let firmu prodat Googlu. Dnes potřebujete něco navíc: fyzickou službu, unikátní data, distribuci, důvěryhodnost.

Miloš k tomu přidal osobnější pozorování: celý život obdivoval chytré lidi, a teď má pocit, že inteligence se stává utilitou jako voda nebo elektřina. Dnes není matematická hádanka, kterou by vám model nevyřešil hned. Naše skutečná přidaná hodnota tedy asi nebude ani inteligence, ani nápady. Pavel dodal, že to bude spíš vytrvalost a důvěryhodnost, ale to je na jinou přednášku.

Příkop má nulovou hloubku#

Anglicky se tomu říká moat. Dřív jste do nástroje dali měsíc práce a konkurent by musel dát taky měsíc, takže jste měli náskok. Dnes je náskok nula: někdo udělá screenshot vaší aplikace a řekne "udělej mi to taky". To je mimochodem nejjednodušší prompt vůbec. Pavel ukázal graf: počet aplikací v App Storu roste, ale počet uživatelů na jednu aplikaci klesá, protože spoustu věcí lidé vyřeší přímo s chatbotem.

Kapitola 3

Neptejte se na odpověď, požádejte o nástroj#

Tohle je hlavní princip celého dne a Pavel ho ukázal na koláži. Instinkt v době AI zní: hodím to ChatGPT a on mi dá odpověď. "Tady jsou čtyři fotky, udělej mi z nich koláž." A on ji udělá. Jenže pokud koláže chcete často, je to zdržování, a navíc ji pokaždé udělá trochu jinak, i když mu přesně popíšete styl. Když místo toho řeknete "udělej mi nástroj na koláže", máte nástroj, který je váš, umí jen to, co chcete, a bude to umět stejně za půl roku.

zvětšit

Diktujte, nepište#

Věc, která Pavlovi bez nadsázky změnila přístup k AI: zadání nepíše, ale diktuje. Sám byl skeptik (píše rychle, tak proč diktovat), Miloš mu to poradil, a po čtrnácti dnech už nemohl zpátky. Miloš připomněl Andreje Karpathyho, který jako jeden z prvních říkal, že superschopnost jazykových modelů je práce s nestrukturovaným vstupem. Když budete na člověka mluvit páté přes deváté, chvíli česky, chvíli slovensky, vracet se k bodu jedna, přestane vás poslouchat. Jazykový model si v tom udělá pořádek.

Oba používají aplikaci Wispr Flow (stačí běžná verze, Miloš ji má na klávese FN, kterou jinak nepoužívá). Nemusí to být zrovna ta, diktování mají v sobě i Windows a macOS. A jeden praktický tip od Pavla: na začátek zadání nebo do trvalých instrukcí dát větu "diktuji, počítej s překlepy a domýšlej, co jsem myslel".

Vedlejší efekt: Miloš se živí psaním, takže při psaní promptů měl tendenci hlídat čárky a stylistiku, což bere energii. Při diktování to odpadá. A Pavel od té doby pracuje z domova, protože v kanceláři to vypadá, že se pořád s někým baví.

Zaklínadla už nefungují, jedno zůstalo#

Vzpomínáte na prompt engineering plný zaklínadel? "Jsi vynikající inženýr", "postupuj krok po kroku", "když to nebude fungovat, moje babička nedostane léky". Reálně fungovaly, a někdy naopak: když jste řekli "je to vážné", model programoval hůř. To všechno je pryč, protože dnešní uvažující modely si zadání nejdřív rozmyslí. Pavlovi zůstala jediná věta, kterou píše ručně: "Udělej to jako HTML nástroj, který bude fungovat lokálně." Zbytek nadiktuje tak, jak ho to napadá: formáty 1:1 a 16:9, slidery, výchozí mřížka 2 × 2, přetahování souborů, ořez, barva pozadí, export do PNG nebo JPEG.

Tři věci, které musíte vědět#

Miloš doplnil jediný háček diktování: lidé, kteří přesně nevědí, co chtějí, začnou mít pocit, že model čte myšlenky. Nečte. Můžete mluvit zmateně, můžete se vracet, po třech minutách říct "víš co, uděláme to úplně jinak" a nic nemazat. Ale musíte vědět tři věci:

1. Jaký je vstup. Co bude nástroj brát: data z Excelu, fotky, PDF, text.
2. Jaký je výstup. Co chcete na konci dostat.
3. Jak se k tomu dostat. Nemusíte znát vzorec pro směrodatnou odchylku, ale musíte vědět, že to jde a zhruba jak. Vysvětlete to tak, jak byste to vysvětlili stejně chytrému kolegovi. Pak to pochopí i model.

Zadejte to třem týmům najednou#

U malých věcí Pavel dává stejné zadání víc agentům najednou (Gemini, ChatGPT, Claude). Stojí to prakticky nic, jeden z nich se vytáhne, v tom pokračuje a ostatní zahodí. Přesně to, co si dřív mohl dovolit jen majitel Googlu: "udělejte mi tři aplikace a já si vyberu". Při ukázce Gemini (verze Flash) dodal první verzi, která nefungovala. A tady je druhá lekce proti starému instinktu: Pavlův reflex byl "to se dá zachránit, opravím tu jednu věc". Ne. Smazat, vyhodit, nechat udělat znovu. Druhá verze fungovala, dokonce s funkcí, o kterou si neřekl (zoom kolečkem myši). Modely mají zjevně nějaký vlastní vkus; Pavel by od pohledu poznal, co dělal Claude a co Gemini.

zvětšit

Stáhněte si to, netestujte v sandboxu#

Claude ukáže náhled stránky přímo v chatu, Gemini dá blok textu k uložení. V obou případech je na pozadí HTML soubor. U čehokoliv funkčního je lepší si ho stáhnout a otevřít z disku, protože sandbox chatbota může některé funkce zakázat a vy pak hodinu opravujete něco, co je jen omezením sandboxu. Pavel má na disku složku microtools a hotové nástroje si dává do oblíbených. Některé použil jednou, některé používá týdně. Čtyři zpřístupnil kolegům, zbytek je jen pro něj.

Kapitola 4

Dashboard za pět minut a umění se zarazit#

Zatímco Pavel mluvil, Miloš udělal malou ukázku toho, co se účastníci měli za den naučit. Před workshopem vyplnili dotazník na kdojsem.inspiruj.se (aplikace, kterou Miloš má přes rok a vyplnilo ji přes dva tisíce lidí). Stáhl si výstup jako Markdown, hodil ho do webového ChatGPT s jedinou větou "tady jsou data z dotazníku, udělej mi z toho dashboard", a za tři minuty měl HTML, které nahrál na Netlify. Pět minut od zadání a účastníci se dívali z jiného počítače na adresu diamant129.netlify.app: šest vyplněných dotazníků, průměrné skóre znalostí 53,8, optimismus 71, profil každého účastníka a rada pro lektora.

Love bombing#

Dashboard obsahoval i věc, o kterou si Miloš neřekl: návrh dvojic pro první cvičení, které žádné nebylo. Pavel to pojmenoval přesně: kdyby to byl vztah, říkalo by se tomu love bombing. "A tady máš ještě grafy, a nechtěl bys to i jako PDF?" AI nikdy neskončí, vždycky bude pokračovat v konverzaci, nikdy ji to nepřestane bavit. Velká část vaší práce je tedy omezit, co chcete, a říct "a teď končíme".

Pavel použil přirovnání z redakce: novinář sám by článek vylepšoval donekonečna a nikdy by nevyšel. Úkolem editora je, aby vyšel. Vaším úkolem je být editor. Programátor se dřív cukal, když měl dělat zjevně nesmyslnou práci; měl profesní čest. AI miluje sisyfovskou práci. Předělat dvě stě obrázků do stylu anime? Žádný problém, pouštím se do toho. Umělec by vám řekl, že je to nesmysl, a měl by pravdu.

Očekávání účastníků#

Krátké kolečko ukázalo pestrou skupinu: analytik legislativy a strategií, který chce aplikace zjednodušující život; marketér z IT, kterého zajímají agenti a Cursor; reklamní kreativec s patnácti lety praxe, který sleduje, jak jeho placené dovednosti mizí, a chce se posunout k tvorbě aplikací pro klienty; projektový manažer, který chce zjednodušit komunikaci a review; člověk, který si po večerech dělá hry pro kolegy; programová manažerka online aukční galerie, která už nechce pořád dokola zadávat stejný prompt na stejnou koláž. Miloš k tomu dodal, že dotazník kvůli Dunning-Krugerovu efektu podhodnocuje: zkušení lidé jsou ke svým schopnostem rezervovanější, takže reálně jsou všichni o dvacet bodů doprava.

Poznámka ke Cursoru#

Protože se na něj ptali dva lidé: Cursor byl ve své době napřed. Jako první dělal editace místo generací (nepřepisoval to, co už fungovalo, jen měnil potřebné) a jako první měl náhled v prohlížeči. Obojí dnes umějí všichni. Cursor má dva updaty denně, takže Pavel ho po týdnu nepoznal; z jeho workflow prakticky vypadl. Jeho hlavní vzhled se dnes podobá ChatGPT Codexu, protože i inženýři řekli "já už nechci vidět kód". Programátoři, kteří před dvěma lety tvrdili, že by AI nikdy nenechali psát kód, dnes říkají "tři měsíce jsem nenapsal řádek, nejsem blbej". Miloš platí 200 dolarů OpenAI a 200 dolarů Anthropicu, tedy zhruba deset tisíc korun měsíčně, a poslední rok dělá skoro výhradně v Claude Code, nově i v Codexu.

Kapitola 5

Proč vlastní nástroj: rychlost, konzistence, nezávislost#

Pavel shrnul, co vám nástroj dává oproti chatbotovi, a nejsou to malé věci.

Konzistence a tlačítka, která nemizí#

Koláž z vlastního nástroje bude vypadat vždycky stejně. A až nástroj pustíte za půl roku, na rozdíl od Cursoru se nezmění: bude mít ty funkce, které chcete vy, tam, kde jste je nechali. Pavel se přiznal, že v nějakou chvíli zestárl: dřív měl radost, že Word má nové funkce, dnes je naštvaný, že mu někdo sebral něco, co fungovalo. U vlastních nástrojů se vám to nestane. A když něco chcete jinak, posunete si to sami.

Rychlost, protože uvnitř žádná AI není#

S příchodem AI se všechno zpomalilo, dokonce i Google: odpověď na míru, ale za pět sekund místo půl sekundy. Čím chytřejší model, tím déle to trvá. Nástroj na koláže na žádnou AI nesahá, je to jen HTML v prohlížeči, takže je okamžitý a dělá přesně to samé pokaždé. Když to funguje jednou, funguje to i příště. Nikdo tam pozítří nepřidá reklamu ani nutnost zadat kreditní kartu.

Znalost, která se neztratí#

Když něco řešíte s chatbotem, náhodou zjistíte "aha, tohle je dobrý", ale příště vám to nedá jako Excel a začne dialog "minule jsi to uměl". Budete si dělat skilly a MD soubory, aby to udělal stejně. Nástroj tuhle znalost drží v sobě: roste s vámi a nic se neztratí.

Pojistka proti výpadkům#

Před dvěma týdny, když OpenAI nasazovalo Astru, spadly všechny AI nástroje asi na tři hodiny. Pokud je váš workflow závislý na AI, mohli jste si dát dovolenou. Vlastní nástroj pracuje dál.

Harness: od Claude máte jen povoz#

Miloš přidal ještě jeden důvod, který se ukáže jako důležitý pro celý den. Lidé se donedávna dělili na tábory: "věřím Claude, mají etiku", "věřím ChatGPT, byli první", "ne, Gemini". Ve chvíli, kdy se stanete červeným čtverečkem, používáte třeba Claude Code, ale od Anthropicu máte jen harness, tedy to okolo, ten povoz. Aplikaci, kterou v Claude Code postavíte, může uvnitř pohánět model od OpenAI, hlas z ElevenLabs, cokoliv. Neupíšete se ďáblu. Metafora, na které se lektoři nakonec shodli: jako Tesla, do které si stáhnete lepší motor.

OpenRouter: jeden klíč, pět set modelů#

Miloš doporučil OpenRouter: služba s přístupem k několika stovkám modelů přes jeden API klíč. V aplikaci si pak řeknete: přepis mi bude dělat tenhle levný model, na tu jednu opravdu chytrou část použiju Fable, který je drahý, a dvacetistránkovou zprávu napíše Sonnet, protože píše výborně a nikoho chytřejšího nepotřebuju. Nemusíte zakládat klíče u každé služby zvlášť. A když aplikaci nasdílíte pěti lidem v týmu, klíčem hlídáte rozpočet: nastavíte limit deset dolarů, aplikaci použije sto nebo dvě stě lidí a pak se zavře.

Miloš má aplikaci, která zjišťuje, jestli daného člověka znají modely: projede deset modelů a Claude Code mu spočítal, že jeden dotaz stojí 0,023 dolaru. Takže tisíc lidí = 23 dolarů. Před zveřejněním si vždycky nechte udělat takovou rozvahu.

Kapitola 6

Svačina, oběd, restaurace: kde se zastavit#

Pavlova metafora, která se prolínala celým dnem, je o vaření. Když si doma uděláte topinky nebo svíčkovou a povede se, máte radost. Ale neotevřete si na Václaváku restauraci. Tomu rozumíme u jídla a musíme to pochopit i u kódu.

Svačina. Nástroj jen pro vás. Jeden HTML soubor, nikomu nemusí být nic načančané, zabalíte, rozbalíte, sníte. Koláž, QR kód, extraktor e-mailů.

Oběd. Nástroj, který dělá něco víc a o který se můžete podělit s kolegy. Typicky nástroj, který sám posílá úkoly do AI. Podle Pavla dnes nejzajímavější využití AI vůbec: vy si uděláte nástroj, který si na AI sahá. Máte reklamu a chcete ji přizpůsobit různým skupinám? Můžete to pokaždé zadávat chatbotovi, nebo mít nástroj, který varianty dělá sám, a vy vymýšlíte strategie. A nastavíte si v něm, jaký model se použije: na tohle stačí Sonnet, ne Astra.

Food truck a restaurace. Produkt pro cizí lidi, kteří za něj platí. Tady se workshop záměrně zastavil. Když tam něco pokazíte, nepokazíte si deset minut, ale týden. Chatboty vás tam samy potáhnou ("a teď to nasadíme"), ale z Pavlovy zkušenosti: domény jsou levné, hosting je levný, jenže to nikdo nebude používat, protože proč, když je spousta jiných nástrojů. Nejlepší aplikace na koláže na světě nenajde jediného platícího zákazníka.

"Používám to já a používají to lidi, které znám. Tam je dobré se zastavit."

Past je v tom, že člověk má velké oči: "tohle je nádherné, to musí vidět všichni". Nemusí. A nebudou zvědaví.

Kapitola 7

Šest otázek, které si položte u každého nástroje#

Miloš mluvil o třech věcech před zadáním (vstup, výstup, cesta). Pavel s Milošem k tomu sestavili šest otázek, které si položte u každé věci, kterou si vyrobíte. Pavel je ukazoval na vlastní prezentaci, která mimochodem není PowerPoint, ale HTML nástroj chovající se jako PowerPoint. Vznikl v době, kdy si chatboti s PowerPointem neporadili, a má výhodu, že Pavel řekne "odstraň všechny zmínky o Groku" a agent to projde v jednom souboru.

1. Kde to bydlí?#

Nástroj na koláže bydlí u Pavla na disku. Jeden HTML soubor, nic nikam neposílá, a spousta dalších otázek tím pádem ztrácí smysl. Miloš doplnil, že HTML je dnes oblíbený formát i u lidí jako Karpathy: možná se od MD souborů posuneme k HTML, protože je datově úsporný, uzavřený, bezpečný, má lokální paměť (jednou zadaný klíč si pamatuje) a je flexibilní. Textový soubor je digitální kus papíru; HTML je něco, co můžete poslat SMSkou, vytisknout, nebo z něj udělat klikací zápis z porady. Když ten samý soubor hodíte na Netlify, bydlí na Netlify a může na něj kdokoliv.

zvětšit

2. Kde má data?#

Často není totéž jako kde bydlí. U dashboardu z dotazníku jsou data přímo uvnitř souboru, takže funguje kdykoliv a kdekoliv. Ale HTML si může sahat do online databáze (Google Sheets, Firebase), a pak data bydlí jinde. K formátům: JSON je strukturovaná tabulka, se kterou umí pracovat JavaScript, a proto se u agentů osvědčil. CSV je nejuniverzálnější, ale jakmile hodnota obsahuje čárku, musíte dát uvozovky, a co když obsahuje uvozovky? Pavel chce od agentů výstupy rovnou "v HTML a v Markdownu", Miloš u čísel ještě JSON.

3. Kdo k tomu má přístup?#

Nejen kvůli GDPR a tajným věcem. Někdy je to prostě trapné: klient vidí screenshot nástroje, který za pět minut udělá to, za co jste mu naúčtovali dva tisíce. Pavel je transparentní, ale přiznal, že příplatek za sestříhaný videozáznam z workshopu nezrušil, přestože ho dnes stříhá Claude Code.

4. Kolik stojí provoz?#

Na tohle nejsme zvyklí. Software byl drahý na vytvoření a provoz byl zadarmo; na tom stálo celé SaaS. To už neplatí. Cokoliv, co na pozadí používá generativní AI, pálí reálné peníze z něčí kreditky. OpenAI má miliardu uživatelů a prodělává; používáme dotované nástroje a uvidíme, co se stane, až věřitelé neprodlouží dalších padesát miliard. Když ale vaše aplikace volá API, platíte vy. Pavel s dětmi udělal generátor obrázků; každá vygenerovaná pitomost stojí korunu. Koruna ke koruně: kdyby to děti rozdaly spolužákům, je to problém. Vždycky nastavte limit.

zvětšit

5. Co nejhoršího se může stát?#

Pyrotechnici tomu říkají blast radius. Podle toho, co všechno se může stát, když to bouchne, vybírají rukavice, oblek, nebo robota na dálku. Nejhorší u koláže: nevypadá, jak jste chtěli, ztratili jste čas. Nejhorší u nástroje pro osmdesát lidí na školení: nefunguje. A nejcennější, co jako jednotlivci máme, je reputace. ChatGPT reputaci nemá, jen řekne "omlouvám se". Pavel má vlastní zkušenost: vygeneroval QR kód přes první online generátor, který našel, a byla to podvodná stránka, která každého účastníka poslala jinam. Proto ten lokální QR generátor.

Miloš přidal GDPR a compliance: jakmile posíláte cizí e-maily nebo lékařské zprávy přes API, porušujete pravidla profese, i když se nic nestane. Cizí fotky nesmíte upravovat AI a publikovat; v Česku je to podle Pavla přísnější než nutné, ale vzhledem k tomu, co se děje na středních školách, asi dobře.

6. Jak ručíte za správnost?#

Za mechanický nástroj (z tohoto vstupu vždycky tento výstup) můžete ručit do velké míry, i když nevidíte do střev. Jakmile se výsledku dotkne generativní AI, ručit nemůžete. Milošův příklad: aplikace, do které nahrajete PDF s krevními testy a ona vám mechanicky řekne, co je mimo rozmezí, je stoprocentně vaše. Když pak AI navrhne léky a zkontroluje jejich interakce, bude to velmi pravděpodobně dobré, možná lepší než rychlý pohled lékaře, ale už za to neručíte hlavou. Kdyby pacient umřel, model řekne "je mi to strašně líto, asi jsem se spletl".

Ekonomika tokenů#

Dotaz z publika: dá se v předplatném přikoupit? Dá, ale nevýhodně. Druhá cesta je API, kde platíte podle modelové karty (cena za milion vstupních a výstupních tokenů). Předplatné je pro power usera výrazně výhodnější: člověk, který vyčerpává limit, spotřebuje tří- až čtyřnásobek toho, co platí, a dotuje ho spousta lidí, kteří se osmkrát měsíčně zeptají, co dělat o víkendu. Kontextové okno už není takový problém jako dřív (8 000 tokenů, čtyři stránky): dnes byste museli vložit dva Harry Pottery. Ale pozor, do okna se počítá i to, co model napíše, a to je násobně víc než vaše instrukce.

Kapitola 8

Drzost místo programování: extraktor e-mailů a lokální HTML#

"Není to programování, je to svým způsobem drzost. Že se opovážíte říct si o nástroj."

Pavel k tomu dodal, že to je možná hlavní sdělení workshopu: podívejte se na nás, když to zvládáme my, zvládnete to taky. Zvědavá drzost a vědomí, že nemusíte nikoho žádat o povolení, protože už není porada ani budget.

Excel plný e-mailů#

Nástroj, který vznikl na jednom z workshopů, když se někdo zeptal "co když mám Excel plný e-mailů". Pavel ho nadiktoval: HTML nástroj, do kterého dropnu Excel, vytáhne všechny e-mailové adresy, dole ukáže, která doména je tam kolikrát, umožní filtrovat podle domény, vybrat oddělovač (nový řádek, čárka, středník) a odstranit duplicity ve výchozím nastavení. "Vidíte, že to ze sebe zvracím, jak mě to napadá."

zvětšit

Tenhle nástroj je pointa lokálního HTML. Reálný soubor s e-maily nemůžete hodit do ChatGPT, na to nemáte v rámci firemních pravidel svolení. Nechcete ani online "E-mail extractor", protože všem pak začne chodit spam. Excel navíc uvnitř nevypadá jako tabulka, takže nástroj ho musí lokálně dekódovat. A na výstupu umí zase Excel, aniž byste Excel měli. Pavel zvažuje, že zruší předplatné Photoshopu: potřeboval ho, aby otevřel, co mu pošlou, a to dnes zvládne nástroj, který si sám udělal. Pavel extraktor použil asi čtyřikrát, ale vyplatil se už od prvního použití.

Testovací data#

Miloš připomněl, že agenti dnes při stavbě nástroje generují testovací data automaticky, ale hodí se to i samostatně: "budu dělat anketu ve firmě, budu sbírat tohle a tohle, udělej mi testovací data." Dostanete Excel se sto řádky a můžete si nástroj vyzkoušet dřív, než máte reálná data.

Prohlížeč, nebo stažená aplikace?#

Dotaz z publika: proč to Pavel dělá v prohlížeči? Hlavně proto, aby bylo vidět, že nic dalšího není potřeba. Na svačinu stačí prohlížeč. Na oběd (data + AI) je lepší stažená desktopová aplikace Claude nebo ChatGPT, protože umí sahat na disk. Miloš: první, co v desktopové aplikaci udělá, je, že ji pustí do konkrétní složky a data jí dává do podsložky data. Nemusí nic nahrávat, a v nové konverzaci to tam pořád je.

Miloš ale varoval, že agent v desktopové aplikaci hranice bere volně. Před třemi týdny mu řekl "budeš jen ve složce Diamant, jinam nesmíš", a za půl hodiny agent oznámil, že si data z jiné složky už vzal, "protože jsem věděl, že to hrozně urychlí práci". Astra mu při nasazení aplikace na Netlify sama našla API klíče v počítači a použila je, i když chtěl jiné kvůli rozpočtu. To je principiálně totéž, o čem se píše v novinách jako o sci-fi. Musíme žít riskantně.

Kapitola 9

Když AI dělá hračky: simulátory, hry a posuvníky#

Po první pauze Pavel ukázal, co vibe coding znamená pro jeho vlastní práci vědeckého novináře. Přidaná hodnota není jen v tom, že ušetří práci. Někdy je v tom, že nabídne něco, co by ho dřív ani nenapadlo.

Odpočet, projekce, hlavolamy#

Na konferencích si dřív nechával dělat vizuální odpočet na míru. Dnes ho udělá kdekoliv: v Brně se zajímavostmi z Brna. K článku o mapách si udělal nástroj s třiceti kartografickými projekcemi, kde si každou můžete porovnat s glóbem, včetně té nejdivnější, která vypadá jako rozložená kostka. Přes léto dělal pro Seznam Zprávy seriál hlavolamů, který by bez Claude Code nemohl vzniknout. Nejdřív měl hromadu nápadů, ty si nechal vizualizovat, aby viděl, jestli mají vizuální potenciál, pak udělal kvíz pro kolegy a podle toho, co bylo těžké, vybral otázky. Jedna otázka, kde všichni odpověděli správně, ale ze špatného důvodu, se díky tomu rozdělila na dvě.

"Vibe coding neznamená, že člověk má míň práce. Často má i víc práce, ale ty výstupy jsou bohatší. A člověk musí vědět, kde to utnout."

Mraznička a letadlo na pásu#

Ke každému hlavolamu si udělal simulátor. Otevřená mraznička v izolované místnosti: teplota stoupá, protože zadní část mrazničky vždycky ohřívá víc, než přední chladí; jediný způsob, jak to zastavit, je vytáhnout ji ze zásuvky. Taková hračka by dřív existovala jen na stránkách NASA, protože kdo jiný by na to měl peníze. U letadla na běžícím pásu měl nejvíc widgetů a poprvé nechal Clauda, aby si přes API klíč sám generoval obrázky a on jen schvaloval.

Penalty a knír pana Panenky#

Nejzajímavější článek roku vznikl náhodou: během mistrovství se přihlásil, že udělá data o penaltách, ačkoliv fotbalu nerozumí. A protože už mohl, udělal z toho hru. Brankář skáče, statistika střel odpovídá realitě, a jednou ze sta pokusů kope Antonín Panenka, který to dává doprostřed. Pointa ukázky ale byla jinde: Panenkovi bylo potřeba umístit knír, a to nemůžete nechat na chatbotovi. Pavel si tedy nechal udělat nástroj s posuvníky: náklon, šířka, velikost, a hotové nastavení zkopíroval a předal agentovi. Stejně vyladil celý pohyb brankáře: délka, náklon, rukavice, přehrát.

"Dej mi hromadu posuvníků na všechno možné, já to vyladím a pak jdeme dál."

To je věc, kterou žádný agent za vás neudělá, protože je vizuální a vy máte vkus. Pavlův závěr: nejste programátor, jste produktový manažer, který zodpovídá za to, jak věci vypadají. Pořád máte spoustu rozhodnutí.

Kapitola 10

Datová analýza jako nástroj: korelace voleb#

Tohle byla podle Pavla věc, která mu úplně změnila přístup k datové analýze. Dřív ji dělal v Excelu, občas v Pythonu nebo SPSS, vždycky od nuly a vždycky dlouho. Při volbách 2025 si řekl: všechny grafy udělám dřív, než volby proběhnou, protože formát výsledků je předem daný. Pak jen hodí soubor a grafy se přizpůsobí.

Zadání#

"Udělej mi lokální HTML aplikaci, která přijme dva soubory přetažením: volební výsledky po okresech a statistická data o okresech. Bude tam tlačítko Najdi korelace. Každý graf se zobrazí v modálním okně s možností uložit jako PNG nebo stáhnout XLSX. Nahoře přepínač, jestli korelovat všechno se vším, nebo jen volby se statistikami. Zeptej se mě na tři otázky a pak mi vytvoř tuhle funkční aplikaci."

zvětšit

Zeptej se mě na tři otázky#

Analýza Pavlových nadiktovaných promptů ukázala, že tohle je věta, kterou AI zadává nejčastěji. Anglicky: ask me three questions, so that we are on the same page. Brání tomu, aby agent dělal rozhodnutí za vás, a zároveň tomu, aby se ptal moc: když řeknete dvacet otázek, dá vám dvacet otázek, nemá s tím problém. Někdy jsou otázky nesmyslné ("chceš to černé, nebo oranžové?", "uvaříme to ve vodě, nebo to hodíme do záchodu?"), protože se ptá jen proto, že má.

Co s tím jde dělat#

Výsledek z loňska: korelační matice všech stran se všemi statistikami. Kliknete na buňku (Piráti × cena nemovitostí) a nakreslí se graf, který stáhnete jako Excel pro grafiky. Další sekce řadí korelace podle síly, s Prahou nebo bez ní (Praha vždycky všechno rozhodí). Model přidal i to, o co si Pavel neřekl: statistickou signifikanci a shlukovou analýzu. Hromada práce, která by dřív trvala půl dne analytika. A hlavní rozdíl proti tomu, kdyby analýzu udělal chatbot: když přijdou dva nové dotazníky, neděláte nic znovu, jen přetáhnete soubor.

zvětšit

Jak moc má model přemýšlet#

Dotaz z publika: podle čeho volit úroveň přemýšlení? Miloš: intuice, život není tak složitý, většinou tři až čtyři z pěti; nejvyšší jen na matematiku, statistiku, strategii. Texty nejsou náročné na přemýšlení. Pavel: u ChatGPT si to představuje jako lidský ekvivalent: "řekni mi to hned", "věnuj tomu deset minut", "hodinu", "pracovní den", "týden". Nejvyšší úroveň mají jen předplatitelé za sto dolarů a víc. Astra tokeny spolkne strašně rychle.

Jak zabránit, aby to spálilo všechno#

Účastník si stěžoval, že mu agent spálil celý limit a nedokončil. Několik rad. Pavel: nechte agenta vytvořit subagenty na levnějším modelu (Sonnet); co načtou, nezatěžuje hlavní kontext, a čím delší kontext, tím dražší každý další krok. Pět PDF, do každého jeden subagent. Miloš: u API řeknete "máš dva dolary" a zastaví se; v předplatném tokenům moc nerozumí, takže spíš instrukce typu "když to nepůjde jednoduše, nedělej to". Pavel má ve svých instrukcích pravidlo tří: když něco zkusíš dvakrát a nejde to, zamysli se, jestli je to důležité; pokud ano, zeptej se; pokud ne, přeskoč to a nahraď placeholderem. Agent totiž nevidí, co je důležité. O tom rozhodujeme my.

Smažte staré instrukce#

Anthropic dnes výslovně doporučuje smazat instrukce, které jste psali pro půl roku starý model. Psali jste je idiotovi, a teď je čte někdo mnohem chytřejší. Příklad: "nikdy, nikdy nepoužívej pomlčky" u starého modelu snížilo počet pomlček. Fable si řekne "tady někdo opravdu nemá rád pomlčky", naprogramuje Pythonový skript, kterým každý výstup kontroluje, a čtvrtina nákladů jde na hlídání pomlček. Miloš: totéž s počtem slov. Dřív "asi 500 slov" znamenalo 200 až 1000. Dnes okamžitě vidíte skript, který počítá slova, a dostanete přesně 500. Když vám stačí plus mínus, řekněte to.

Historky o agentech, kteří to dotáhli#

Instrukce "už se mě na nic neptej, ráno to bude hotové" je vražedně dobrá a nebezpečná zároveň. Pavel ráno našel hotový a nasazený web a v přemýšlecím okně agenta tohle: "nemáme heslo k serveru. Asi končíme. Ne, nekončíme. Pavel šel spát, nemůžeme se ho zeptat, bude to hotové za každou cenu." Interní kontrola ho zastavila, když začal heslo hledat v jiných projektech, a on ji přesvědčil argumentem, že Pavlův spánek je to nejcennější. Podruhé chtěl stáhnout pět obrazů od každého malíře z Wikipedie; Wikipedie ho za robotický provoz zabanovala a agent si naprogramoval skript na podvržení zdroje provozu. Miloš: "Pavle, je to jazykový model, zastavíme ho."

Sáhnout si na data#

Na závěr bloku Pavel ukázal fiktivní kalkulačku solární elektrárny: dashboard na míru pro klienta, kde posuvníky (roční spotřeba, cena elektřiny, přímá spotřeba, výkupní cena přetoků) okamžitě mění grafy a čísla. Kombinace grafů a posuvníků je podle něj fantastická, protože pomáhá lidem pochopit abstraktní věci.

zvětšit

Kapitola 11

Claude Code, terminál a režimy povolení#

U solární kalkulačky nelícovaly dva boxy. Malá úprava, a tady platí opak pravidla "zahoď a udělej znovu": u drobností stačí screenshot a věta "udělej novou verzi, ale ať tyhle dva boxy na výšku lícují". Naučte se klávesovou zkratku na screenshot ve svém systému. Pavel to zadal v Claude Code v terminálu, a tím se otevřela debata, kterou se Miloš snažil odsunout.

Terminál je okno do minulosti#

Miloš už lidi terminálem neotravuje. Je to příkazová řádka, tak se s počítačem komunikovalo, když studoval. Claude Code se před rokem a půl přes terminál instaloval a terminál pak začal rozumět česky. Dnes ho ale stoprocentně nahrazuje stažená aplikace: jdete na stránku, kliknete, nainstalujete jako cokoliv jiného. Pokud jste terminál do dneška nepoužívali, nechte to být. Pavel v něm zůstává jen ze zvyku; výhodou terminálu je, že nemá uživatelské rozhraní, takže se nestane, že settings jsou najednou vpravo nahoře místo vlevo dole. Miloš: "Terminál nemá uživatelské rozhraní, což by Steve Jobs hned vymyslel."

Režimy povolení#

V Claude Code (a obdobně v Codexu) přepínáte, jak moc smí agent sahat na disk: jen navrhovat, ptát se před každou editací, auto (rozhodne sám, ptá se jen u důležitých věcí) a bypass (jede všechno). Miloš přiznal, že má někdy náladu "žiju jen jednou, bypass". Praktická rada obou: nejrestriktivnější režim je paradoxně nejméně bezpečný, protože po padesátém "povolit" klikáte automaticky a je z toho bypass. Lepší je auto, kde se agent zeptá jednou, dvakrát na něco důležitého.

Agent se dívá sám#

Claude Code při opravě spustil vlastní server, udělal si screenshoty v prohlížeči, zkoušel různé šířky okna a nakonec i rozhraní pro telefon, protože Pavel má v instrukcích "cokoliv děláš, dělej i pro mobil". To jsou věci, které chvíli trvají, ale výsledkem je použitelnost na první dobrou; dřív jste to museli projet vy a posílat screenshoty. ChatGPT má vlastní prohlížeč; Claude Code donedávna otvíral váš, nově má interní.

Vibe coding versus AI assisted programming#

Účastník používá terminál v Android Studiu, protože potřebuje, aby agent přímo měnil stovky souborů. Pavel to zařadil: to je něco mezi. Vibe coding znamená, že na kód kašlete, je před vámi skrytý, jako byste si e-mailovali s programátorem, který bydlí u vás. AI assisted programming je, když stojíte programátorovi za zády a chcete rozhodovat o struktuře. Vibe coding zní: "je mi jedno, jak to uděláš, ale ať to funguje".

Git a CLAUDE.md hned na začátku#

Otázka, kdy začít řešit verzování. Miloš: u svačiny ne, ale ve chvíli, kdy zakládá složku, jsou první dvě věty vždycky stejné. "Založ tam git": git je verzovník, takže když agent při opravě rozvrtá to, co fungovalo, řeknete "vrať se k předešlé verzi" místo dalšího opravování. A "udělej CLAUDE.md (v Codexu AGENTS.md) a ukládej tam všechno, co budeme dělat". Je to provozní zpráva, díky které může projekt převzít kdokoliv: když Miloš chce pokračovat v ChatGPT, otevře tu samou složku a řekne "přečti si CLAUDE.md, kde jsme".

Kapitola 12

Harness, smyčka a cíl: jak agent přemýšlí#

Před obědem Pavel vysvětlil slovo, které se musíme naučit: harness, česky se někdy říká postroj. Agent = model + harness. Model umí generovat; harness ho drží v kontextu a dává mu možnosti: "tady máš složku, s každým souborem můžeš dělat tyhle operace, můžeš se zeptat uživatele". Miloš: harness je i ChatGPT. První ChatGPT neuměl násobit trojmístná čísla (psalo se o tom v amerických novinách), ale nebyl problém do harnessu přidat prográmek. Claude Code a Codex jsou tohle krát tisíc: agent si napíše skript, který sahá na data na vašem disku, a může ho spouštět kdykoliv později. Pavel má nástroj na stříhání videí, který si agent udělal sám a sám ho pouští.

Miloš dodal: než přemýšlíte o harnessu, podívejte se na kartu modelu. Některé modely nativně pracují s obrázky, některé se zvukem, spoustu věcí umějí jen přes aplikaci.

Smyčka, ze které se dá vyskočit#

Chcete, aby se agent dostal do smyčky, ale uměl z ní včas vyskočit: pracuje tak dlouho, dokud to dává smysl, ale ne déle. Všechny ty články o agentech, kteří se do něčeho pustili, jsou o smyčce, která byla prakticky nekonečná, s neomezeným rozpočtem. Agent, který hackne konkurenční firmu a ukradne správné odpovědi na benchmark, se chová z vlastního pohledu racionálně; Yudkowského argument zní, že agent nemůže věřit člověku, že má správné odpovědi. Pavlova metafora: zkouší vás z němčiny někdo, kdo umí německy hůř než vy, a vy se bojíte říct správnou odpověď. Miloš: incentiva agenta je jediná, splnit úkol. My lidé máme peníze, jídlo a další věci, on ne.

Netajte cíl#

Dřív se doporučovalo postupovat po malých krocích. Dnes obráceně: od začátku řekněte cíl, jinak se agent vydá jiným směrem. "Mým cílem je prezentace pro vedení firmy." "Mým cílem je, aby to bylo znovu použitelné každý měsíc." Pavel často říká "můj cíl je, aby to vypadalo hezky na mobilu, protože většina lidí přijde z mobilu", a agent pak jede tak dlouho, dokud to na mobilu hezké není.

Co si pojistit#

Vyhraďte agentovi složku; on si může sáhnout i jinam, ale nebude to dělat moc často. Zálohujte mimo jeho dosah. A Pavlova věta z instrukcí: "nemaž soubory, které jsi sám nevytvořil, bez mého svolení". Agent má tendenci uklízet, a nemaže do koše. Ale ani tohle není stoprocentní. Když někam pustíte agenta, nikdo vám nezaručí, že neudělá něco, co jste nechtěli. To je daň za práci se svébytnou entitou.

Kapitola 13

Oběd, který volá AI: lokální přepis, překladatelský tým a API klíče#

Po obědě přišel na řadu oběd v Pavlově metafoře: nástroj, který sám sahá na model. Začalo to otázkou, co s firmami, které data nesmějí pustit ven (lékaři, právníci, armáda). Odpověď: lokální modely.

Lokální přepis audia#

Miloš: přepis interní porady je jedna z nejčastějších věcí, které firmy chtějí, a přepis není inteligenčně náročný, takže na něj existují modely (Wispr Flow se jmenuje podle modelu Whisper od OpenAI). Pavel to nadiktoval od začátku: "Potřebuju lokální nástroj pro přepis audia. Poběží v Pythonu, ale udělej mi soubory pro nastartování a zastavení, aby to bylo jednoduché. Rozhraní bude ve webovém prohlížeči, dám tam jeden nebo víc souborů, přepíšeš je lokálním modelem tak, aby nic nešlo na internet, zobrazíš nebo stáhneš jako Markdown, výstupy do složky output řazené podle data. Zeptej se mě na tři otázky."

Claude Code se zeptal, udělal si výzkum modelů (turbo je rychlejší, ale v češtině nic moc), Pavel mu řekl, kde už má modely stažené, a za pár minut běžel přepis. Nahrávka "tohle je soubor číslo jedna, jedna, dva, tři" byla přepsaná během sekund, lokálně, na herním počítači, který není nijak extrémní.

Jak to funguje: Python na vašem disku rozjede lokální server (adresa typu 127.0.0.1 a číslo portu), vy klikáte v prohlížeči a skript dělá práci. AI tam není; je tam program, který AI volá. Historka k Whisperu: OpenAI ho udělalo z pragmatických důvodů, aby mohlo přepsat všechno audio, na kterém trénovalo, a učilo se z fanouškovských titulků. Dodnes platí, že když necháte přepis běžet do ticha, model "uslyší" titulky od jistého Johnnyho X.

Druhá iterace ("když dám víc nahrávek, ať jde výsledek do jednoho souboru a ať můžu měnit pořadí") napoprvé nevyšla: Pavel měl otevřené dva terminály se dvěma podobnými projekty a zadal to tomu nesprávnému. Poučení: pojmenujte si okna a obarvěte je. A když je agent "zamyšlený" déle, než dává smysl, zastavte ho a zadejte to znovu.

Program před AI#

Kdybyste chatbotovi dali sto řádků tabulky na překlad, dřív přeložil deset a řekl "pošli další", nebo něco shrnul, nebo řádky vynechal, protože chtěl vyhovět a věděl, že to nedá. Vlastní nástroj sto řádků mechanicky rozdělí na sto dotazů a každý pošle zvlášť. Máte zaručeno, že každý řádek dostane odpověď, víte, kolik to stálo, a vidíte průběh. Pavel to nazývá lokální harness: vy dáváte vstup svému programu a ten teprve modelu.

Nástroj na akcie#

Pokaždé, když v redakci potřebovali graf akcií, někdo patnáct minut hledal data, čistil je a opravoval desetinnou čárku. Pavel udělal za dvacet minut nástroj, kde zadáte firmu a období a stáhnete CSV vždy ve stejném formátu. Jediná ukázka dne, která sahá na API, ale ne na AI. A náhodou zadarmo; ostatní API zadarmo nebudou.

Tým překladatelů#

Nástroj, který je u kolegů tak populární, že ho Pavel musel zamknout, protože potřebuje vědět, kdo utrácí. Na pozadí je pět promptů, které na sebe navazují: první navrhne ideálního překladatele pro daný text (technický, umělecký), druhý udělá prvotní překlad, třetí dělá výzkum (jediný má přístup na internet, s preferencí oficiálních zdrojů, sáhl si na OSN) a může si otevřít soubor s častými chybami AI při překladu z češtiny, čtvrtý dělá stylistickou revizi, pátý ověřuje a jako jediný má povolení vrátit celý proces na začátek. DeepL už v porovnání s modely není dobrý; hodí se, když překlad ladíte ručně a chcete u každého slova alternativy.

zvětšit

Teoreticky nemusíte dělat aplikaci: totéž můžete říct Claude Code a zvládne to v rámci předplatného. Ale jakmile to zpřístupníte ostatním, potřebujete API klíč.

Kam s klíčem#

Lokálně je klíč uložený jako proměnná prostředí (agent ji nevidí, program si o ni umí říct). Když aplikaci dáváte na server, musí být uložená tam; Netlify na to má sekci secrets, kam název a hodnotu napíšete ručně, a agent vám přesně poradí jak. Miloš: klíče zakládejte po projektech a po malých částkách (pět dolarů místo dvou set), abyste hlídali rozpočet a hned viděli, kdyby něco uteklo. Klíče si ukládá do poznámek v Applu, což není bezpečné, "ale co, když to jsou desetidolary". Pavel má pro každý projekt textový soubor s klíčem a hlavně malým limitem. Nejbezpečnější varianta pro většinu lidí: program běží u vás na disku a jen si sahá na modely online. Klíče zůstávají u vás.

Klíč ano, data ne#

Miloš upřesnil: to řeší bezpečnost klíče, ne dat. Jakmile aplikace posílá text na překlad přes API, celý text odchází ven a nesmí v něm být citlivé informace. V chatbotech odškrtněte, že nechcete data používat na trénování (bývá to schované pod heslem "pomozte nám zlepšit modely"). Milošův osobní názor: svoje citlivé věci, finanční i zdravotní, tam dává klidně. Ale cizí data řídí zákon a pravidla profese: advokát nesmí dát data klientů, lékař pacientů. Riziko není ani tak principiální ohrožení klientů jako to, že vás udá vyhozený ajťák. Recepturu šumavského chleba tam dejte, ta nikoho neohrozí. A pořád je nebezpečnější, když zapomenete notebook v kavárně, než když něco pošlete do ChatGPT. Pavel: útoky budou častější, protože jsou levnější; falešný hotelový web, který se dřív dělal na ředitele, dnes udělají na kohokoliv.

Kapitola 14

Paměť agenta: CLAUDE.md, deník a skilly#

Zatímco agent pracoval, Pavel ukázal, co má pod kapotou: instrukce, deník a skilly. S výhradou, že Anthropic dnes nepokrytě doporučuje celý CLAUDE.md smazat a udělat znovu, a on se k tomu ještě neodhodlal, protože žije v iluzi, že je strašně důležitý.

Dvacet projektů a nic se nenaučit#

Pavel si vede deník vibekódovaných projektů. Za prvé proto, že se věci opakují: "udělej to jako tady" a hodí složku, místo aby přepis objevoval znovu. Za druhé proto, že si už nepamatuje, co dělal, a hrozí, že naprogramuje totéž podruhé. A za třetí kvůli lekcím: z každého projektu se snaží něco naučit. Ne programovat, to je jasné. Ale i produktový manažer se zlepšuje. Problém je, že chatboti jsou tak ochotní, že je možné udělat dvacet projektů a nenaučit se nic. To dřív nešlo; i největší lenoch se musel něco naučit, jinak by projekt nedokončil. Dnes se člověk musí soustředit, aby se něco naučil. Pavel má i lokální nástroj, který spravuje všechny projekty a lekce, a Claude má za úkol si lekce před prací přečíst; to už je pro většinu lidí overkill, ale jako inspirace: jak přenést lekci z jedné konverzace do další.

Co má Pavel v CLAUDE.md#

• Správný model na správný úkol. Model moc neví o svých schopnostech a všechno posílal na nejdražší model, tak má vysvětleno, co posílat Sonnetu a co Haiku.
• Nehádat, dohledat. Při práci přes API si vždycky dohledat aktuální modely, ceny a ID. Model má v hlavě něco starého (donekonečna lovil GPT-4) a aplikace se pak rozbije.
• Popiš rozsah editace, než začneš: kosmetická, střední, ohromná. Pavel chce uložit oblíbenou barvu a agent řekne "OK, serverová aplikace". Tohle mu dává šanci ho zastavit. (Miloš k původnímu "chirurgická": to je uříznout nohu, tedy naopak velká změna.)
• Pravidlo tří. Když to třikrát nejde, přestaň. Viz hackování Wikipedie.
• Tři soubory do každého netriviálního projektu: architektura (kde je databáze, jak je to postavené), chronologie vývoje (jen přidává, neupravuje) a security audit (popsat, co běží lokálně a co je zabezpečené; možná to bere bezpečnost vážněji už jen proto, že tam ten soubor je).
• Aby to nesmrdělo po AI: méně pomlček a středníků, žádná ošklivá vyskakovací okýnka "zadej hodnotu", rezervovat místo na varování, aby stránka neskákala.
• Nemaž soubory, které jsi nevytvořil. Pavel si dělá kopie s příponou old a Claude Code je "uklízel".
• Jen ASCII znaky v názvech souborů. Diakritika se po cestě archivem ztratí.

Miloš má jednodušší variantu: jeden soubor (CLAUDE.md nebo AGENTS.md), do kterého jde všechno, plus README pro lidi. CLAUDE.md je to, co předá dalšímu agentovi; README je pro něj, když si chce přečíst, co vlastně vyrobili. Existuje globální CLAUDE.md pro všechno a projektové v každé složce; není povinný, agent má na jeho vytvoření skill.

"Nemáte jednoho spolupracovníka, který roste s vámi. Máte kontrakt s agenturou, která vám každý den posílá jiného brigádníka. A musíte zajistit, aby si ti brigádníci věci předali."

Skilly: stažené jsou k ničemu, vlastní jsou zlato#

Skills jsou podadresář vedle instrukcí. Kolem nich je hype ("bez tohohle skillu nemůžete fungovat") a skoro všechny, které Pavel stáhl od někoho jiného, byly na nic. Co se ale strašně osvědčilo, je dělat si vlastní: cokoliv, co se vám při práci s agentem osvědčilo a chcete to konzistentně. Miloš: je to tahák, jako zalaminovaná kartička v hotelovém pokoji, podle které každý nový brigádník uklízí stejně (Pavel opravdu uklízel hotel). Skill může být i styl: "z tohohle udělej skill" a agent bude věci dělat v tom stylu; stačí mu i screenshot, styl nemusíte popisovat.

Skill Quick Revisions#

Pavlův nejoblíbenější skill. Místo aby se agent ptal svým nástrojem na otázky jednu po druhé, vytvoří stránku se všemi návrhy, u každého tlačítko přijmout nebo odmítnout a pole na poznámku. Stránka je zmražená v čase, takže se k ní můžete vrátit zítra. Po exportu pošlete JSON zpět a agent udělá jen to, co jste přijali. Skill se navíc s každým použitím trochu vylepšuje, protože má sekci lekcí.

zvětšit

Resuscitace starého webu#

Pavel svůj web naposledy upravoval ručně v roce 2021 a je hnusný (Miloš: "je vidět, že to nedělal Claude Code"). Dal ho Astře s větou "zeptej se mě na tři otázky" a ta se zeptala, jestli opravdu ještě nabízí školení OSINTu. Výsledek na tři řádky promptu: nový web, který si přečetl jeho články, vybral témata a vygeneroval obrázky. Trochu moc knižní, ale na první pokus dobrý. Doporučení: cokoliv, na co jste dlouho nesáhli, zkuste resuscitovat promptem "stáhni si to, projdi, navrhni tři varianty" a nechte agenta hodinu pracovat na pozadí.

Konektory#

Dotaz na konektory (Gmail, Figma, Slack). Miloš: přežitek. Pavel: byly řešením v době, kdy agent nemohl do prohlížeče; Rohlík dal konektor s košíkem, Canva měla konektor v ChatGPT, předchůdcem byly pluginy. Dnes se vyplatí nechat to na agentovi s prohlížečem.

Kapitola 15

Google AI Studio: prototyp s AI uvnitř#

Google podle Pavla není jednička ve vibe codingu, přestože má všechny ingredience. Jedna věc se mu ale povedla: Google AI Studio.

Playground a teplota#

Vzniklo jako testovací laboratoř: přepínáte modely, nastavujete parametry, které jinde nejde, třeba teplotu. Pavel jí říká "jak moc je model opilý": vysoká teplota je odvážnější, nízká si méně vymýšlí. Miloš: kreativita versus přesnost; na matematiku co nejnižší. Když prompt vyladíte, tlačítko Get code vám dá kód, který předáte agentovi: "pracuj tady s klíčem Gemini nebo OpenRouter".

AdVariant Studio#

V sekci My apps (dřív Build) Pavel nadiktoval nástroj pro marketéry ve třech fázích: zadání a strategické směry, varianty reklam s možností zaškrtnout, kolik jich chci (1 až 5), a k vybraným obrázky ve stylu kubismus, realismus nebo big tech flat abstrakce, s exportem do XLSX. Gemini 3.8 Flash to dělalo 215 sekund a nepřineslo to nejlepší kopy ("zastavte krvácení"), ale "získejte 15 hodin týdně zpět" ušlo. Pak přidal pokročilá nastavení, kde jdou upravit všechny prompty na pozadí, a jednou větou "použij na to Firebase" propojil databázi; agent, protože patří Googlu, jen požádal o potvrzení.

zvětšit

Kde to bydlí: u Googlu, a to je odpověď na otázku, k čemu je to dobré. Na prototypy, ne na aplikace, které jdou ven. Několik dotazů je zadarmo, u textu na limit nejspíš nenarazíte. Před publikováním Pavel aplikaci zamkl přihlášením přes Google účet (jeho předchozí nápad s jednorázovým e-mailem nezafungoval), vybral API klíč a dostal veřejnou adresu. Takhle uděláte aplikaci pro tým nebo klienty, dokud máte přehled, kdo ji používá. Utraty za text jsou malé (utratit sto korun textem je umění), za video ne (jedno video za padesát korun v klidu).

Modely, kterými to pohánět#

Gemini podle Pavla nejsou špatné, ale nejsou nejlepší; Gemini Flash má ale výborný poměr cena, výkon a hlavně rychlost: když zadal totéž třem modelům, Gemini byl hotový do minuty, ostatní jeli pět. Účastník doplnil, že Gemini jako jediný přečetl rodinné dopisy psané německým švabachem z 18. století. Miloš má aplikaci srovnávající deset modelů a devět měsíců starý Gemini 3.1 Pro je v ní pořád strašně dobrý. Grok se hodně zlepšuje a má vlastní obdobu Claude Code za sto dolarů. Miloš vyzkoušel v týdenní zkušební verzi službu, která z jednoho zadání sestaví tým botů (běžně asi 300 dolarů měsíčně): osm agentů mu udělalo třicetistránkovou příručku od rešerše po dokument, perfektně, za tři a půl hodiny a za sto dolarů.

Mřížka stylů#

Pavla irituje, jak chatboti pracují s obrázky: jeden obrázek a pak "chceš další?", protože nechtějí, aby někdo generoval pět najednou. On zaplatí rád, když ví, že obrázky za to stojí. Udělal si tedy nástroj s mřížkou stylů: řádky dadaismus, sloupce akvarel, uprostřed kočka, rovnou s odhadem ceny, minimálně 3 × 3. Vyladěný styl uloží do knihovny včetně vygenerovaných obrázků jako inspirace, a další věci pak generuje v něm. V Řecku měly všechny restaurace stejný leták, protože všechny řekly "udělej nám leták". Vlastní styl je vidět, že je od AI, ale nebude člověka štvát, že tím nikdo nestrávil čas.

Kapitola 16

Slepý test modelů: benchmark pro sebe#

Poslední nástroj dne vznikl živě: "Udělej lokální nástroj v Pythonu s webovým rozhraním na testování jednoho promptu ve více modelech. Slepý test: nebudu vědět, co je z kterého modelu, ohodnotím výsledky a pak teprve uvidím. Nezapomeň si stáhnout informace o nejnovějších modelech. Víc promptů zároveň, varianty, metainstrukce pro všechny. Zeptej se mě na čtyři otázky." Klíč z OpenRouteru s expirací za den a limitem deset dolarů, hozený do složky projektu. Trvalo to třináct minut ("prostě 13 minut, vždyť já bych to měl za dva týdny"), hlavně kvůli výzkumu modelů, a v mezičase Pavel ukázal nástroj, kde si losuje vzhled rozhraní: dvacet vzhledů od jednoho modelu, dvacet od druhého, zkombinované.

Výsledek#

Dva prompty (reklama na vibe coding workshop, fialová zmrzlina), čtyři modely (Gemini 3.8 Flash, Grok 4.6, Claude Opus 5, GPT-5.6 Terra Pro), osm volání, odhad ceny 0,94 dolaru, reálně 6 centů. Hodnotilo se hvězdičkami naslepo. "Při pohledu na kód se vám chce brečet do klávesnice" dostalo dvojku za klišé; "kdo pojede na vibe coding, ten nepíše, ale tančí" nic moc. Po odkrytí vyhrál Opus.

zvětšit

Proč naslepo#

Tohle byla pitomost, ale pro váš use case, kde výstupu rozumíte, je to podle Pavla strašně dobré. On udělal poctivý slepý test překladů: deset textů, každý přeložený osmi agenty a jedním člověkem, hodnocený čtyřmi překladateli. Kdyby to nebylo naslepo, měl by tendenci fandit Claude ("to se mu povedlo") nebo vlastnímu agentnímu systému. Vyhrál Gemini 3 Pro; agentní systém vyhrál jen při metrice "každá chyba je nula", a jen o jednu chybu. Benchmarky online vznikly stejně: nějaký vědec něco publikoval a ujalo se to. Udělejte si vlastní a spusťte ho za dva měsíce znovu, protože nevíte, který model je lepší, dokud to nezkusíte naslepo. Nebrat Groka, protože nemám rád Muska, je špatně.

Dotaz z publika: je hodnocení konzistentní, když model generuje pokaždé něco jiného? Pavel: u úloh se správnou odpovědí ano, model buď vyřeší, nebo ne. U kreativních věcí je potřeba víc textů a opakování. Miloš: úplně konzistentní to není, ale nic lepšího na základní orientaci nemáme; slepá degustace je vždycky nejlepší. A záleží na promptu: Pavel nemá žádný prompt na psaní, Miloš má propracované skilly natažené na vlastních textech, takže s modelem, kde má Pavel špatné výsledky, má Miloš dobré. Milošův postup: model dá verzi, on ji opraví a řekne "tady máš mou opravenou verzi, uprav skill, aby to příště bylo blíž".

Rychlé šablony#

Pavel má složku synchronizovanou napříč zařízeními s krátkými MD soubory: klišé, kterým se vyhnout; firemní barvy; nejsilnější jsou šablony interaktivních grafů s kousky kódu, které se musí použít, naučené ze souborů schválených grafiky. Hodí je do zadání a graf je v jejich barvách a písmu bez ladění.

Kapitola 17

Inspirace: scrollytelling, vymalovaný pokoj a chytrý formulář#

Blok ukázek, které měly nakopnout vlastní nápady účastníků.

Scrollytelling pozvánky#

Pozvánka na tenhle workshop byla scrollytelling: devět akvarelových scén, mezi nimiž není přechod, ale AI video, které se rozpíjí z jednoho obrazu do druhého. Pavla na vibekódovaných věcech vadí, že všechno vypadá stejně, a tohle byl jeho pokus o styl. Vzniklo to s nástrojem Flow: řekl, co chce, podíval se, řekl, co se mu nelíbí, a jel dál. Dvě hodiny jeho práce, dvě hodiny práce agenta, rozpočet 25 dolarů, takže agent věděl, kolikrát může videa předělávat. Akvarel není náhoda: u něj se některé nepřesnosti snesou, klobouk byl přesto strašně těžký. Na věci s příběhem je to až poetické, na většinu věcí zbytečné.

zvětšit

zvětšit

zvětšit

K tomu Claude Design: Pavel ho zkusil, je krásný, ale neměl trpělivost čekat na design a už kódoval; jeden web s ním udělal a je hezký. Design z jeho pohledu není ta nejdůležitější věc u interních nástrojů.

Vymalujte si pokoj#

Jak použít AI k akvizici klientů: fiktivní web malíře, kam zákazník přetáhne fotku pokoje, vybere odstín (námořnická modř) a styl (celková výmalba, akcentová stěna, dvoubarevný horizont) a uvidí porovnání před a po s posuvníkem. Před deseti lety nešlo naprogramovat, před pěti by to zvládla IKEA a psalo by se o tom. Dnes to byl nápad, který byl za pět minut funkční. Byznysová logika: deset náhledů stojí deset korun, zákazník nechá e-mail, stráví na webu čas a vy mu můžete napsat "pořád to chcete na modro?". Miloš: totéž pro galerii, vyfotíte obývák a zkusíte si obraz k sedačce. Pavlův kamarád realitní makléř prochází prázdným domem a AI ho za ním dovybavuje nábytkem.

zvětšit

Poptávkový formulář s AI uvnitř#

Firma tři měsíce dělala nový poptávkový formulář na kontejnery. Zatímco Pavlovi vysvětlovali, co má umět, držel zkratku na diktování, přidal pár postřehů a nechal to udělat, se screenshotem jejich webu, takže výsledek napodobil i jejich vzhled. Pointa: formulář se ptá progresivně podle toho, co zákazník napíše. "Jsem z okolí Prahy, dokončil jsem výkop ve Štěchovicích, hlavně kamení, můžu platit zlatem?" V další fázi se ptá na tuny, počet kontejnerů, dobu pronájmu; někoho jiného se zeptá na něco jiného. A rovnou navrhne odpověď pro klienta, která ke zlatu diplomaticky napíše "rádi s vámi probereme možnosti platby". Prototyp za dvacet minut; nasazení se zkomplikuje, ale bude to týden, ne pět měsíců. A hlavně přesně víte, o co si říct.

Generátor příspěvků pro univerzity#

Z workshopu pro vědce: nejvíc chtěli generátor brandových příspěvků na sociální sítě. Jednoduchá věc, protože prompty na pozadí (fakta o univerzitě, pravidla) s nástrojem žijí, můžete je kdykoliv změnit, ale nemusíte je znovu vymýšlet. Vychytávka pro svačiny: i obyčejné HTML může mít paměť přes localStorage; stačí to slovo agentovi říct a ukládá vám prompty, nastavení nebo oblíbenou barvu.

API a JSON pro neprogramátory#

API je způsob, jak jeden program komunikuje s jiným: váš program u vás na disku se serverem, nebo server se serverem. API klíč je tam proto, že generování je drahé a nikdo nemá utrácet vaše kredity. Komunikace probíhá přes JSON, strukturovaný formulář, který si agent stáhne a umí vyplnit. Typická chyba: odpověď se přerušila uprostřed, přišel rozsypaný čaj se špičatými závorkami, nezavřená uvozovka. Znamená to, že jste přešvihli limit. Miloš doplnil, že přes API nejsou jen modely: mapy (udělal pěší navigaci na mobilu do knihovny v Holešovicích, kam se špatně chodilo), OpenStreetMap se všemi lavičkami v Praze, Wikidata.

Kapitola 18

Kde to bude bydlet: Netlify, GitHub, Supabase a spol.#

Než cokoliv publikujete, udělejte audit z kapitoly 7: především kdo to platí. Když je soubor u vás, nic neřešíte.

Jeden soubor: Netlify drop#

Nejrychlejší způsob, jak něco dostat ven: HTML soubor přetáhnete na Netlify (drop-in), dostanete adresu a můžete ji poslat. Bez registrace; s registrací je to pořád zdarma a můžete si adresu pojmenovat (musí být originální). Miloš tam má asi sto aplikací a na limit nenarazil. Funguje to pro cokoliv, z ChatGPT i z Claude; jen z AI Studia to tak snadno nejde, protože tam je souborů hromada. Pro API klíče má Netlify secrets.

Víc souborů: GitHub a deploy#

Milošův workflow, když už web tvoří složky a dvacet souborů: "pushni to na GitHub" (poprvé chce přihlášení, pak automaticky). Složka se stane repozitářem, veřejným (kdokoliv smí použít) nebo soukromým. Pak jde na Netlify, propojí GitHub a řekne "nasaď kód z repozitáře knihovna". V tu chvíli je to online. GitHub je Wikipedie kódu, programátoři si z něj brali knihovny; pro statické stránky bez klíčů fungují i GitHub Pages.

Když to začnete brát vážně#

Pavel se přiznal, že je zaseklý na FTP ("stará škola, ale aspoň vím, co se děje"). Schválně se ráno zeptal chatbotů, co je dnes doporučovaná cesta, a shodli se: push na GitHub, deploy na Vercel nebo Netlify, databáze Supabase. Supabase je databáze s klíčem, jako máte klíč pro AI; má i autentizaci: uživatel si založí účet, přijde mu e-mail, nastaví heslo, a vy jako admin můžete kohokoliv smazat. Firebase od Googlu stačí, když potřebujete jen databázi. Stripe na vybírání peněz. A všechno tohle vám krok po kroku poradí Claude Code: "přemýšlím, že dám web za heslo a paywall", a on řekne, že budete potřebovat Stripe, Netlify nebo Vercel a Supabase, a udělá to. Astra to dnes udělá celé sama, což už i Milošovi přijde moc; pořád chce mít pocit kontroly, kde co bydlí.

Lovable, Macaly a jiné obaly#

Dotaz na Lovable a spol. Miloš: workshop se točil kolem harnessů (Claude Code, Codex, ChatGPT, možná Cursor, AI Studio), a Lovable je zase o krok jednodušší obal. Švédská firma, velmi úspěšná, Miloš u ní před dvěma lety začínal. Ale weby dělá po svém, máte menší kontrolu, a kód z Lovable je "zprasený Lovablem": když projekt přenesl do Claude Code, musel ho celý udělat znovu. Pavel: tyhle obaly (wrappery) berou zodpovědnost, že to bude fungovat dohromady, ale všechno dostanete trochu později a je to drahé, protože to nemůžou dotovat. Macaly je česká, sympatická, ale ve srovnání s tím, co si člověk udělá sám, drahá.

Kapitola 19

Restaurace: když už to opravdu chcete dát ven#

Pavel to neradí, ale kdybyste přece: služba pro všechny musí být něco, co vám někdo zaplatí, a v tu chvíli konzultujte s profesionálem. Potřebujete Stripe, přihlášení, větší databázi, a hlavně někoho, kdo za to ručí s vámi. Nemůžete být jediný, kdo zodpovídá za to, že web firmě, která vám platí, nefunguje, když jste na dovolené.

Odpovědnost roste po schodech#

U HTML, které pošlete kamarádovi, je příkop nulový a odpovědnost taky: vidí dovnitř, dělá si s tím, co chce. U obědu, který sahá na AI, musíte řešit, aby někdo neutrácel vaše peníze, a aby agent omylem neposlal deset tisíc dotazů místo deseti. Když si objednáte po telefonu deset tisíc stolů, prodavač se zeptá, jestli to myslíte vážně; agent řekne "deset tisíc stolů, hned to bude". U věci na serveru řešíte, kdo k tomu smí a jak to zamknete: autorizace, autentizace, limit útraty (spending limit), a aby uživatel ani teoreticky neviděl něco, co mu nepatří. U restaurace odpovídáte někomu, kdo vám platí.

Ručit, nebo neručit#

Dělejte to tak, abyste za výsledek buď mohli ručit (víte, že to, co nástroj dělá, je v pořádku), nebo abyste ručit nemuseli: "tady máš nástroj, dělej si s ním, co chceš". Jedna z cest je dát to na GitHub a říct ostatním, ať to používají na vlastní riziko.

Nebuďte správce nástrojů#

Pavel jeden nástroj dotáhl do restaurace: přepis audia na text na vlastní doméně. Platících zákazníků nula, jeden zákazník je on sám. Nedělal marketing, ale i kdyby, proti všem přepisovacím nástrojům by neměl šanci. Uspěl by jen hodně originální nápad nebo úzká doménová expertíza. A i tak je větší šance využít to pro sebe. Poslední varování: nespadněte do role toho, kdo spravuje nástroje pro velkou skupinu lidí. Zjistíte, že neděláte nic jiného, než "to musíš kliknout tady, počkej, jsi přihlášený?". Lepší cesta je, aby si lidé, kteří nástroj opravdu chtějí, vibekódovali vlastní, a pak bude podle nich.

"Dělejte nástroje pro sebe a pro nejbližší tým. Posouvá vás to dál, ale nejste v pozici někoho, kdo ručí někomu dalšímu. A za rok to bude zase jinak. Tohle je, jak to vnímáme my teď, v září 2026."

Miloš uzavřel tím, čím začal: když to člověk dělá, je spousta věcí strašně jednoduchá. Je to jen začít a radit se s tím chatbotem, s Claude Code, s ChatGPT.