Neformální večerní setkání o reálné práci s AI: ukázky projektů, sdílení problémů, společné řešení, mini soutěž a networking.
První praktické setkání komunity zaměřené na AI-assisted programming a vibecoding přineslo unikátní mix pohledů – od hobby projektů postavených "na zelené louce" až po integraci AI do procesů v mezinárodních korporacích.
Background v IT, ale ne profesí programátorka. Prezentovala svou cestu k tvorbě mobilní aplikace Stependo za pomocí nástrojů Cursor, Codex a Claude Sonnet. Zmínila problémy s vyhalucinovanými testy a pro vývoj se jí osvědčilo detailní plánování a specifikace, přepínání mezi odlišnými modely/agenty pro různé tipy práce, specifické číslování v komunikaci s agentem a čeština jako promptovací jazyk (angličtina pro dokumentaci).
Expert na backend, který používá AI (Cursor, IntelliJ) k profesionálnímu vývoji cloudových aplikací. Považuje za nutnost časté zakládání nových chatů a manuální summary pro navazující chaty. Pro aplikace má striktní pravidla jako např. povinnost zkompilovat kód po sobě, dodržování design patternů nebo postupy pro řešení běžných scénářů. Využívá organizaci package-per-feature pro referencování souvisejících částí kódu do kontextu a referenční existující části kódu.
Pohled z korporátního prostředí, kde je povolen pouze Microsoft Copilot. Zaměřil se na praktické využití AI v administrativě, správě serverů a komunikaci. Hodně pobavil ukázkou nástroje "B1 language" pro překlad z češtiny do češtiny a nasdílel, jak mu AI šetří práci admina ve složitém prostředí korporace.
Představil koncept "Spec-driven development" (OpenSpec) a využití agentů pro automatizaci vývoje v rámci velkých firem. Nikoli dlouhé prompty, ale iterativní vývoj specifikace je budoucnost. Tu AI následně rozseká na malé, kontrolovatelné úkoly a každý krok (plánování, implementace, testování) může dělat jiný agent specializovaný na danou činnost. Programátor se stává tím, kdo řídí tým agentů.
Prezentoval projekt AstroHub pro ovládání teleskopu, kde AI využívá k řešení fyziky, optiky a autonomního vylepšování kódu. Pro složité výpočty (optika, astrofyzika) je ideální nejdříve nechat "deep thinking" model ChatGPT navrhnout prompt pro kódovací model. Celý projekt vyvíjí bez IDE, čistě v cloudovém prostředí Codexu. Ukázal, že agent se schopností "vylepšovat sám sebe" chybnou interpretací promptu získal přístup k ovládání hardware (motorům teleskopu).
Závěr: Není až tak rozhodující konkrétní platforma, ale úsilí, které vývojář vloží do vytvoření a správy kontextu.
Tipy: Používat pomocné soubory typu code.md a oddělení fáze plánování od samotné realizace.
Závěr: Plánovací mód funguje skvěle, pokud má vývojář silnou doménovou znalost. Pokud člověk neví, co chce postavit, AI vygeneruje "bordel".
Tipy: V iterativním módu nechat AI rozsekat úkol na menší části (3–4x iterovat plán, než je správně). Pokud AI začne ignorovat pravidla nebo formátování (např. přestane číslovat body), je to jasný signál ztráty kontextu a je čas na nový chat.
Závěr: K AI je nejlepší přistupovat jako k velmi rychlému, ale hloupému juniorovi. Nejlépe funguje, když dostává malé, jasně vymezené úkoly (chunks).
Tipy: Vytvořte si systém, kde jeden agent (koordinátor) naplánuje práci a připraví prompty pro další agenty, kteří pak paralelně nebo sekvenčně vykonávají dílčí úkoly.
Závěr: U velmi specifických úloh, jako jsou matematické optimalizace nebo psaní shaderů (GPU kód), může být AI překvapivě lepší než člověk díky své znalosti hardwaru a teorií.
Tipy: U shaderů zkuste zadat požadavek na "branchless" kód (bez podmínek if). AI často najde matematické řešení, které by člověk vymýšlel hodiny. AI je skvělý konzultant pro algoritmy, ale nevidí širší fyzikální souvislosti. Vysokoúrovňový nápad (Heuréka moment) musí stále přijít od člověka.
Závěr: Teorie (nízkoúrovňové algoritmy) je stále nezbytná, ne pro psaní kódu, ale pro schopnost kriticky posoudit výstup z AI.
Tipy: Bez hlubšího porozumění problému vývojář nepozná, kdy AI halucinuje nebo kdy vytvořila výkonově neoptimální řešení. Vývojář budoucnosti musí umět kód z AI "ušít" a včas identifikovat, kdy je potřeba refaktorizace.
Celkem 5 soutěžících dostalo výzvu - za 15 minut udělat minihru v Javascriptu, k čemuž obecenstvo doplnilo podmínky, že tam musí být myši a duha a nesmí to být střílečka. Vzniklo 5 úžasných odlišných miniher a přízeň hlasujících nakonec vyhrála hra Lukáše Smrčky "myší volejbal". Naše soutěžící to nakonec tak pohltilo, že jeden to dodělával ještě o půlnoci cestou domů ve vlaku do Brna, jiný zas druhý den ráno kvůli tomu přišel pozdě s dětmi do školy a třetí to do týdne vyladil tak, že má i závěrečný boss fight! :D Už teď se těšíme na příští setkání, co nového soutěžící zase vymyslí. :)
Výsledky minihackathonu← zahrejte si vytvořené mini hry
AI není náhrada, ale akcelerátor: Vývojář stále musí držet vizi a "mantinely", jinak se kód po pár iteracích rozpadne.
Kontext je vše: Úspěch závisí na tom, jak dobře AI omezíte kontext (menší chaty, package-per-feature, přesná pravidla v .cursorrules).
Specifikace nad řádky kódu: Přecházíme z éry "piš mi kód" do éry "ladíme specifikaci, kterou pak agenti exekuují".
Kritické myšlení: AI dokáže lhát v testech i v dokumentaci. Vše, co vygeneruje, je nutné validovat.
Nebát se experimentovat: Ať už jste junior co dělá "vibecoding", nebo senior architekt, AI vám umožní proniknout do oblastí (např. mobilní vývoj nebo astronomie), které by vám dříve trvaly roky.
