AI zaměstnanec v Claude Code — 3h práce za 15 minut

Dub 18, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Můj AI zaměstnanec v Claude Code — 3 hodiny práce za 15 minut

Chcete mít AI agenta, který pracuje autonomně a vy jen kontrolujete výstupy? V tomto článku se podíváme na to, jak správně přemýšlet nad delegováním práce na AI a jak vytvořit funkčního AI zaměstnance v Claude Code na reálném příkladu tvorby newsletteru.

Co je skutečný AI zaměstnanec?

Přestaňme nazývat AI zaměstnancem něco, co je jen ChatGPT s lepším promptem. Skutečný AI zaměstnanec má vlastní trigger, dělá práci a dodává výstup — aniž byste mu museli asistovat u každého jednotlivého kroku. Realita je taková, že i když prostorem létají slova jako autonomní agenti nebo Open Claude, dostat tyto věci do stavu, kdy dodávají reálné funkční výstupy pro váš byznys, není jednoduché.

Tři kroky správného delegování práce na AI

Osvědčený přístup k delegování práce na AI funguje ve třech postupných krocích, které se nedoporučuje přeskakovat:

Krok 1 – Dělat práci ručně: Nejprve si ověříte, že činnost skutečně stojí za to dělat, a vytvoříte SOP (Standard Operating Procedure) — seznam kroků, které daná činnost obnáší. Velké nebezpečí AI je, že dává záminku řešit problémy, které neexistují.
Krok 2 – Dělat práci manuálně s pomocí AI: Máte otevřený ChatGPT nebo Claude Code, píšete prompty a kopírujete výstupy. AI vám dramaticky usnadňuje kroky jako sběr dat nebo psaní kódu. Klíčové je, aby v tomto kroku došlo k reálnému zefektivnění a zrychlení — ne k tomu, že report byl dříve hodinový a teď je hodinu a půl dlouhý, jen třicetkrát detailnější.
Krok 3 – Nasazení AI agenta: Teprve v posledním kroku přichází AI agent, který práci dělá sám přesně tak, jak jste ji vyspecifikovali a vyiterovali v předchozích dvou krocích. Pokud začnete rovnou krokem 3, dlouho se budete točit ve smyčce a přinejlepším se stejně budete muset vrátit na začátek.

Jaké nástroje pro AI agenty použít?

Existují dva hlavní typy agentů a k nim odpovídající nástroje:

Agenti běžící podle plánu s přístupem ke komplexním workflow — pro tyto případy je vhodný Claude Code, přes který lze spouštět i automatizované úlohy.
Agenti spouštění triggerem (příchozí email, notifikace ve Slacku, označení v projektové aplikaci) — pro tyto scénáře je stále nejlepší volbou nástroj jako Make (dříve Integromat) díky rozšířenosti a dostupnosti tutoriálů.

OpenClaude a plně autonomní řešení běžící na serveru jsou pro 95 % firem zbytečné. Stačí jednoduché AI automatizace s dobrým přehledem nad tím, co se děje. Autonomní blackbox je velice těžké ovládat a směřovat.

Praktická ukázka: AI agent pro tvorbu newsletteru

Jako demo vznikl agent, který každý pátek ve 15:00 automaticky připravuje newsletter AI minutovka. Celý postup funguje takto:

V Claude Code je ve složce definované CLAUDE.md — soubor s SOP, který popisuje celé workflow: sběr zpráv, výběr nejzajímavějších novinek, sepsání textu newsletteru, tvorba scénáře pro video a příprava prezentace pro komunitu.
V aplikaci Claude Desktop (záložka Scheduled) se vytvoří nový task s promptem „nový newsletter“, nastaví se správná pracovní složka a frekvence spouštění — weekly Friday 15:00.
Důležité nastavení: bypass permissions mode — Claude se na nic neptá a pracuje samostatně. Je však nutné si uvědomit riziko, že Claude může provést akce bez potvrzení, proto je dobré ho spouštět v konkrétní ohraničené složce.
Aby automatizace fungovala, musí být počítač zapnutý a nesmí se uspávat — zejména u dlouhých automatizací trvajících desítky minut.
Agent sebere zprávy, nabídne výběr (například 30 zpráv, z nichž uživatel vybere 5 nejzajímavějších), následně zpracuje newsletter a prezentaci, a pokud chcete, dá vědět přes Slack, že je vše hotové.

Hybridní automatizace a iterativní vylepšování

Výsledkem tohoto přístupu je, že namísto 3 hodin strávených tvorbou newsletteru zaberou celá příprava a kontrola 15 minut. Klíčem je hybridní model — AI dělá těžkou práci na pozadí, ale člověk si ponechá kontrolu nad částmi, které obsah dělají hodnotným (například výběr zpráv). Každý týden po doběhnutí automatizace lze instrukce jednoduše vylepšit: stačí Claudovi říct, co příště udělat jinak (například zkrátit zprávy o třetinu), a on si aktualizuje instrukci v CLAUDE.md. Tento přístup funguje stejně jako ladění spolupráce s novým kolegou — čím déle spolupracujete, tím méně zpětné vazby potřebuje. Do budoucna lze automatizaci rozšířit například o napojení přes MCP na emailingový nástroj, kde Claude před psaním nového newsletteru zanalyzuje výkonnost všech předchozích čísel.

Artificial intelligence (AI), Automatizace v praxi

Automatizujte svoji práci s AI a ušetřete až 80 % času

Dub 17, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Automatizujte si práci a ušetřete si čas s AI operačním systémem

V tomto článku vám představíme, jak můžete pomocí AI nástroje Cloud Code snadno a rychle automatizovat opakující se úkoly ve vaší firmě. Ukážeme vám, že zvládnout komplexní automatizace zvládne i člověk bez technických znalostí, pokud má správný nástroj a vhodný postup.

Proč potřebujete audit a analýzu procesů?

Mnoho majitelů firem a podnikatelů naráželo na problém, že nevědí, jak jejich firma přesně funguje. Nemají sepsané jednotlivé činnosti, kdo je za co zodpovědný a jak vypadají konkrétní procesy. To komplikuje identifikaci toho, co lze vůbec automatizovat.

Informace o firmě jsou roztroušené v různých tabulkách, záznamech z meetingů, nabídkách klientům apod.
Chybí celkový přehled o tom, jak firma skutečně funguje a kde majitel tráví nejvíce času.
Bez detailního auditu je obtížné určit, které úkoly se vyplatí automatizovat jako první.

Jak provést komplexní audit s AI nástrojem

Cloud Code je AI agent, který dokáže rychle a efektivně zmapovat fungování vaší firmy. Stačí mu poskytnout veškeré materiály, které o firmě máte – strategie, reporty, záznamy schůzek, nabídky klientům a další.

Cloud Code si materiály prostuduje, analyzuje, kdo jste, co děláte, jaké máte priority a klienty.
Následně vytvoří detailní audit, kde vyhodnotí, kde trávíte nejvíce času a co se vyplatí automatizovat jako první.
Navrhne konkrétní plán automatizace a způsob, jak ji technicky provést.

Automatizace přípravy na obchodní hovory

Jako první ukázku automatizace jsme si vybrali přípravu na obchodní hovory a tvorbu nabídek. Tyto činnosti patří k časově nejnáročnějším a zároveň se zde nabízí velký potenciál pro automatizaci.

Cloud Code naváže spojení s Google Kalendářem a automaticky rozpozná, kdy máte v plánu obchodní hovor.
Před tímto hovorem automaticky vygeneruje přípravu – shrne předchozí kontext, vyhledá informace o klientovi a připraví osnovu.
Po skončení hovoru AI automaticky vytvoří nabídku na základě záznamu z jednání a připravených podkladů.

Celý tento proces je plně automatizovaný a majitel firmy do něj prakticky nezasahuje. Cloud Code si sám najde potřebné nástroje a aplikace (např. Fireflies AI pro přepis hovorů) a vše propojí do fungujícího systému.

Další příklady automatizace

Kromě přípravy na hovory a tvorby nabídek můžete automatizovat také další časově náročné činnosti:

Vyhodnocování výkonnosti reklamních kampaní a reporting klientům
Správa fakturace a plateb
Nastavování a správa nových klientů
Pravidelné reporty a prezentace pro vedení

Cloud Code vám pomůže odhalit, kde ve vašem podnikání vznikají úzká hrdla a ztráty času. Následně navrhne konkrétní řešení, jak tyto činnosti automatizovat a ušetřit až 80 % vašeho času.

Závěr

Pokud se i vy cítíte jako operativec místo stratéga, přetížení reporty a neustálým řešením drobných úkolů, pořiďte si AI operační systém. Cloud Code vám pomůže díky komplexnímu auditu zjistit, kde můžete ušetřit nejvíce času. A následně vám navrhne a vytvoří automatizace, díky kterým budete moci věnovat více času strategickému řízení firmy.

Claude AI

Claude Code: Od základů po týmy agentů (2026)

Dub 17, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments #AI agenti, #Claude Code

Claude Code: Kompletní průvodce od základů po týmy agentů

Claude Code je výkonný AI nástroj, který funguje přímo v terminálu a umožňuje automatizovat úkoly, spravovat kód i nasazovat aplikace. Tento článek provede vším od instalace přes základní příkazy terminálu až po pokročilé týmy agentů pracujících paralelně.

Co je Claude Code a jak funguje

Claude Code je součástí širší rodiny nástrojů, která zahrnuje Claude Chat, Claude Code a Claude Work. Každý z těchto módů má jiné zaměření a možnosti. Claude Code pracuje přímo v terminálu operačního systému, nikoliv v grafickém prostředí, a umožňuje programově manipulovat se soubory a daty pomocí kódu v jazycích jako Python.

Praktický příklad využití: místo manuálního přepisování odkazů ve videích na YouTube lze celý proces automatizovat pomocí Claude Code a YouTube API. Vše digitální je v konečném důsledku jen kombinace nul a jedniček – a Claude Code umožňuje s těmito daty pracovat i uživatelům bez rozsáhlých technických znalostí.

Instalace a základní příkazy terminálu

Instalace Claude Code je přímočará. Na Macu lze využít balíčkovací manažer Homebrew, na Windows pak winget, případně přímý instalátor. Po instalaci se Claude Code spouští příkazem claude v terminálu v adresáři projektu.

Pro práci v terminálu je důležité znát základní příkazy:

cd – přesun do jiného adresáře
ls – zobrazení obsahu aktuálního adresáře
mkdir – vytvoření nového adresáře
pwd – zobrazení aktuálního adresáře
touch – vytvoření nového souboru
clear – vyčištění obrazovky terminálu

Šipkami nahoru a dolů lze procházet historii příkazů. Pro pohodlnější práci se doporučuje používat textový editor Visual Studio Code, který umožňuje vidět soubory, na nichž Claude Code pracuje, a obsahuje integrovaný terminál i rozšíření pro přímou integraci Claude.

Správa kódu pomocí Gitu a GitHubu

Pro profesionální práci s Claude Code je nezbytné porozumět principům verzování kódu. Git umožňuje sledovat historii změn, pracovat ve větvích a bezpečně nasazovat nové verze. Základní pracovní postup zahrnuje čtyři kroky:

Vytvoření nové větve (branch)
Provedení změn a jejich uložení (commit)
Nahrání změn na GitHub (push)
Sloučení větve s hlavní větví (merge)

Typické prostředí projektu se dělí na dev, test a prod, přičemž hlavní větev (main) odpovídá produkčnímu prostředí. Git lze na Macu nainstalovat přes Homebrew, repozitář se pak zakládá přímo na GitHubu.

MCP servery a nasazování aplikací

MCP servery umožňují automaticky nasadit a hostovat aplikaci bez nutnosti složitého manuálního nastavování. Claude umí MCP servery automaticky konfigurovat a používat prostřednictvím konfiguračního souboru MCP.json. Mezi příklady MCP serverů patří:

Netlify – pro hostování statických webů
Render – pro hostování API
Superbase – pro databáze

Díky MCP serverům lze jednoduše a levně hostovat aplikace i bez znalosti složitých deployment procesů. Claude Code navíc umožňuje spouštět kód přímo ve webovém prohlížeči, takže běží i po vypnutí lokálního počítače.

Claude MD a Skills: kontext a opakované dovednosti

Claude MD je nástroj, který automaticky ukládá kontext a historii předchozích interakcí, takže na ně lze navázat v dalších sezeních. Používání Claude MD zároveň snižuje spotřebu tokenů a tím i náklady na provoz.

Claude Skills jsou specializované funkce uložené jako Markdown soubory ve složce .Claude/skills. Umožňují redukovat opakování a skládat schopnosti Claude do předdefinovaných bloků. Příklady Skills:

Check infra – kontrola stavu infrastruktury aplikace (backend, databáze, frontend)
Ship – nasazení nové verze aplikace
Test packaging – testování balíčkování aplikace
YouTube content pipeline – vlastní dovednost pro tvorbu obsahu

Skills se spouštějí příkazem claude [název dovednosti] a zajišťují konzistenci a dokumentaci napříč více sezeními. Pro inspiraci nových dovedností lze Claude ukázat dokumentaci a využít návrhy.

Týmy agentů: paralelní práce pro komplexní úkoly

Namísto jednoho agenta lze v Claude Code sestavit celý tým agentů, kteří spolu komunikují a koordinují svou práci. Tým tvoří vedoucí agent (teamleader) a specializovaní agenti, například pro infrastrukturu nebo frontend. Každý agent má vlastní kontextové okno, což umožňuje efektivněji zvládat komplexní úkoly s velkým objemem kontextu.

Nastavení týmů se provádí v souboru settings.json. Pro vizuální sledování paralelní práce agentů lze využít nástroje jako tmux nebo iTerm2. Konkrétní příklad ze článku popisuje tým tří agentů – výzkumného, tvůrčího a sledovacího – kteří paralelně pracují na pěti úkolech současně. Mezi agenty lze přepínat pomocí klávesových zkratek, přičemž vizuální indikace (např. zelená barva) ukazuje, se kterým agentem právě komunikujeme.

Výhody paralelní práce agentů oproti sekvenčnímu zpracování jsou zřejmé zejména u rozsáhlejších projektů. Pokud chcete Claude Code začít využívat naplno – od terminálových základů až po pokročilé agent týmy – tento kompletní přehled vám poskytuje vše potřebné pro první kroky i pokročilé nasazení.

Artificial intelligence (AI)

23 nových způsobů, jak využít umělou inteligenci

Dub 16, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Jak využít 23 způsobů AI, o kterých jste pravděpodobně neslyšeli

Většina lidí využívá pouze zlomek potenciálu umělé inteligence. V tomto článku vám ukážu 23 nových způsobů, jak můžete AI použít k usnadnění všech aspektů vašeho života.

1. Vytvořte si „master prompt“ pro svůj život

Hlavní myšlenkou je vytvořit jediný „prompt“ (pokyn), který bude obsahovat vaše hodnoty, cíle, slabiny, principy a další detaily o vašem životě. Díky tomu bude AI odpovídat na vaše otázky skrze váš osobní kontext.

Požádejte ChatGPT, aby vám pomohl vytvořit master prompt pro váš život a zeptal se vás na otázky, aby získal kontext
Uložte odpovědi do PDF souboru
Před další komunikací s AI tento soubor nahrajte, aby měla potřebné informace

2. Odhalit svoje slepé skvrny

AI může odhalit vaše vlastnosti a vzorce chování, kterých si nejste vědomi. Stačí, když do AI vložíte své deníky, blogy a další obsah a zeptáte se jí, co o vás zajímavého zjistila.

3. Napište knihy, které ještě neexistují

Existují lidé, kteří o určitém tématu mluví, ale zatím neapsali knihu. Můžete požádat ChatGPT, aby se na dostupný obsah (rozhovory, podcasty) těchto lidí naučil a poté napsal knihu podle osvědčených postupů.

Poskytněte ChatGPT informace o osobě a tématu
Požádejte ho, aby vytvořil strukturu knihy včetně kapitol, rámců a kontrolních seznamů
Stáhněte si můj vzorový prompt pro tvorbu knih na libovolné téma

4. Deník rozhodování

Použijte AI k zaznamenávání svých důležitých rozhodnutí, včetně očekávaných výsledků. Požádejte AI, aby vás při tom aktivně vyzývala k zamyšlení nad svým myšlením – většina AI je totiž navržena být příliš souhlasná.

5. Metoda „AI kamerového záznamníku“

Nahrajte si libovolný nevyřízený záznam, kde provádíte nějakou opakovanou činnost. Poté požádejte ChatGPT, aby z toho vytvořil jednoduchý kontrolní seznam s připomínkami a varováními.

6. Rozložení cílů na akce

Pokud máte vizi pro svůj život, ale nevíte, jak ji uskutečnit, požádejte ChatGPT, aby vám navrhl 30-60-90denní plán s konkrétními akcemi.

7. Vizualizujte své sny

Místo složitého hledání a upravování obrázků, požádejte AI, aby pro vás vytvořila nástěnku s vizualizacemi vašich cílů.

8. Automatizujte si finanční plán

Nechte AI, aby vám podle vašich příjmů a výdajů navrhla pravidelná platby do fondu pro nouzové situace, na splácení dluhů a do investic.

9. Najděte daňové odpočty

Nahrajte do AI své výdaje a nechte ji identifikovat potenciální odpočty a granty, na které byste mohli mít nárok.

10. Vytvořte si virtuální poradní sbor

AI vám může pomoci postavit tým virtuálních mentorů, kteří vám budou radit, jako by to byli skuteční lidé.

Požádejte AI, aby vám doporučila lidi, kteří dosáhli vašich cílů
Nastavte si vlastní AI asistenty, kteří budou napodobovat tyto mentory

11. Dopisy od budoucího sebe

Nechte AI, aby vám na základě vašich cílů a obav napsala dopisy z budoucnosti, které vás budou měsíčně motivovat.

12. Kontext-vědomá paměťová úschovna

Využijte AI jako svůj druhý mozek – vytvořte projekty a nahrávejte do nich veškeré informace o svém životě. AI pak bude moci dávat kontextuální doporučení při nových rozhodnutích.

13. Učební cesty „právě včas“

Namísto obsáhlého učení nového, požádejte AI, aby vám poskytla učební plán s nejdůležitějšími 20% lekcí, které právě potřebujete.

14. Asistent schůzek

Nahrajte si schůzky a nechte AI, aby shrnula důležité body a úkoly z nich.

15. Posouzení rizik

Proberte s AI svá rozhodnutí a nechte ji, aby vám pomohla identifikovat a zvážit potenciální rizika.

16. Nástroj na tvorbu zpráv

Nastavte si vlastní AI asistenty, kteří vám pomohou upravit vaši komunikaci – zesílit pasivnější nebo zkrátit příliš rozvláčnou.

17. Architekt cest

Požádejte AI, aby pro vás naplánovala cesty včetně skrytých tipů a musí-vidět míst, a to na základě vašich preferencí a rozpočtu.

18. Emoční debrefiingový partner

Využijte AI k tomu, aby vám pomohla vyhodnotit špatné dny či situace a najít v nich poučení nebo pozitivní aspekty.

19. Tvůrce obsahu

Požádejte AI, aby vám z vašich vzpomínek a příběhů vytvořila strukturované návrhy na obsahovou tvorbu.

20. Překladatel smluv

Nahrajte své smlouvy do AI a nechte ji je přeložit do srozumitelného jazyka a upozornit na nejrizikovější ustanovení.

21. Tvůrce smluv

Vysvětlete AI svou situaci a ona vám dokáže sestavit profesionální smluvní dokument bez nutnosti právníka.

22. Nácvik těžkých rozhovorů

Použijte AI jako sparingového partnera k nácviku složitých konverzací, ať už s nadřízeným, partnerem nebo někým jiným.

23. Tvůrce nekrologů

Nechte AI napsat váš nekrolog na základě informací o vašem životě, hodnotách a vztazích. To vám pomůže lépe pochopit, jak chcete být vnímán.

Vyberte si prosím jeden z těchto způsobů a napište do komentáře, který se vám líbí nejvíce.

Artificial intelligence (AI), ChatGPT česky

7 Podnikatelských příležitostí s ChatGPT a OpenAI API

Dub 16, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

7 Podnikatelských příležitostí s ChatGPT a OpenAI API

Chat GPT a jeho překvapivé schopnosti generovat texty v přirozeném jazyce otvírají zcela nové možnosti pro podnikání. V této příručce vám představím 7 konkrétních nápadů na podnikání, které můžete založit na využití těchto umělých inteligencí – ať už aplikováním jejich API do vlastních produktů, nebo využíváním jejich schopností přímo.

1. Copywritingová agentura

Copywriting, neboli tvorba textů pro weby, reklamy a prodejní prezentace, je lukrativní odvětví, ve kterém ChatGPT může zásadně urychlit a zefektivnit práci. Můžete například vybudovat službu, kde využijete ChatGPT k vytváření vysoce kvalitních prodejních textů pro klienty – ti nepoznají, že je text vytvořen umělou inteligencí, ale ocení jeho efektivitu a kvalitu. Tímto způsobem může jeden člověk pomocí ChatGPT nahradit práci celého týmu copywriterů.

2. Služba automatického shrnutí textů

Perplexity.ai je platforma, která dokáže automaticky shrnout libovolný text do 4 vět. Tato služba je skvělá pro lidi, kteří potřebují rychle pochopit obsah rozsáhlých článků či zpráv. Můžete vybudovat vlastní business, který bude tuto technologii nabízet jako službu – například pro firmy, žurnalisty nebo studenty.

3. Generátor landing page

Site.kick.ai umožňuje vytvořit profesionální landing page za pouhou minutu. To je skvělé řešení například pro e-commerce podnikatele, kteří rychle potřebují testovat různé produktové stránky. Místo zdlouhavého ručního tvorby můžete využít AI a ušetřit spoustu času. Tuto službu pak můžete dále prodávat svým klientům.

4. SEO agentura

ChatGPT dokáže generovat hluboký a kvalitní obsah na jakékoliv téma. To z něj dělá mocný nástroj pro SEO – optimalizaci obsahu pro vyhledávače. Můžete vytvořit SEO agenturu, která bude pro klienty vytvářet desítky prolinkovaných článků na dané téma a tím budovat expertní profil, který Google ocení vysokým hodnocením.

5. Služba tvorby YouTube miniatur

Pro tvorbu zajímavých a poutavých miniatur YouTube videí se čím dál více využívá AI. Nástroje jako Stable Diffusion umožňují generovat obrázkové vrstvy, které pak můžete v Photoshopu či jiném editoru snadno složit do finální miniatury. Tuto službu můžete nabízet YouTuberům, kteří chtějí mít výrazné a kreativní náhledy svých videí.

6. Generování kontaktních databází

ChatGPT je s trochou zkoušení schopný vytvořit seznamy e-mailových adres konkrétních osob, například vedoucích pracovníků firem v daném oboru. Tyto databáze kontaktů pak můžete prodávat jako službu firmám, které hledají nové obchodní příležitosti. Je to snadný způsob, jak využít schopnosti ChatGPT k zisku.

7. Automatické newslettery

ChatGPT a další AI dokážou napsat vysoce kvalitní novinové články a newslettery na libovolná témata. Dokážete tak snadno vytvářet pravidelné zpravodaje, které můžete prodávat firmám nebo nabízet jako vlastní placený obsah. Díky AI ušetříte spoustu času a vaše newslettery budou mít profesionální úroveň.

Shrnuto, přínos ChatGPT a dalších AI nástrojů nespočívá jen v usnadnění naší vlastní práce, ale především v možnosti vytvářet unikátní produkty a služby, které budou mít pro zákazníky vysokou hodnotu. Pokud dokážete najít specifickou potřebu trhu a pomocí umělé inteligence ji efektivně řešit, máte skvělou šanci na úspěšné podnikání.

AI nástroje a aplikace, Claude AI

Claude AI

Dub 3, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Claude AI – Bezpečná a spolehlivá AI 🧠

Claude AI chat interface s Artifacts funkcí

Claude Opus 4.6 a Sonnet 4.6 modely s computer use

Claude Projects a Team collaboration nástroje

Claude AI je pokročilý konverzační AI asistent vyvinutý společností Anthropic, pojmenovaný po Claudu Shannonovi, průkopníkovi teorie informací. Claude se specializuje na bezpečnou, spolehlivou a etickou umělou inteligenci s revolučním přístupem Constitutional AI. Platforma nabízí nejnovější modely Claude Opus 4.6 a Sonnet 4.6 (únor 2026) s pokročilými funkcemi jako Artifacts pro interaktivní tvorbu obsahu, Computer Use pro automatizaci počítačových úkolů, Extended Thinking pro hloubkové uvažování a Claude Code pro agentické kódování. Anthropic dosáhl valuace přes 183 miliard dolarů a roční příjmy kolem 3 miliard USD, přičemž mezi strategické investory patří Amazon (8 mld. USD) a Google (2 mld. USD).

Artificial intelligence (AI)

Generátor promptů podle rámců

Bře 26, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

🧩 Generátor promptů

Klikněte na prompt rámec a vygenerujte si šablonu promptu:

Zadej roli, úkol a formát — ideální pro každodenní operativu.

Detailní briefing s kontextem, omezeními a parametry pro složitější projekty.

Nastavení role, tónu a cílové skupiny pro tvorbu obsahu a komunikaci.

Audity, vyhodnocování dat, iterativní ladění a kontrola kvality.

Váš prompt

Vzor promptu byl zkopírován

Artificial intelligence (AI)

Jak fungují AI agenti s „Human in The Loop“

Bře 8, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Tato infografika ukazuje, jak funguje AI agent, který může využívat různé nástroje a zároveň může být v procesu zapojen člověk (Human in the Loop). AI agent postupně analyzuje zadání, rozhoduje o dalších krocích, používá dostupné nástroje a iteruje, dokud nedojde k finální odpovědi. Celý proces řídí jazykový model (LLM), který funguje jako hlavní „mozek“ systému.

Vstup

Proces začíná vstupem – tedy dotazem nebo úkolem od uživatele. Může jít například o otázku, požadavek na analýzu dat, vytvoření reportu nebo vyhledání informací. Příklady vstupu:

Kolik máme zákazníků z Německa?
Najdi aktuální informace o konkurenci.
Vytvoř report z prodejních dat.

Tento vstup je předán jazykovému modelu (LLM).

LLM – mozek agenta

LLM (Large Language Model) funguje jako řídící vrstva AI agenta. Analyzuje zadání a rozhoduje, jak postupovat dál. Model vyhodnocuje, zda dokáže odpovědět přímo ze svých znalostí, nebo zda potřebuje získat další informace pomocí nástrojů. Klíčovou technikou, kterou LLM používá pro strukturované uvažování, je Chain of Thought – řetězení myšlenek, které umožňuje rozložit komplexní úkoly na dílčí kroky. Typicky si agent „položí otázku“: Jaký nástroj mi pomůže získat informace potřebné k odpovědi?

Nástroje (Tools)

Pokud LLM potřebuje další data, využije externí nástroje. Ty umožňují agentovi pracovat s daty, systémy nebo dokumenty mimo samotný model.

Vyhledávání na webu (Web Search)

Agent může vyhledávat aktuální informace na internetu. Tento nástroj je užitečný například pro získání nejnovějších zpráv, informací o konkurenci nebo veřejných dat.

Dotaz do databáze (Database Query)

Agent může získat data z interních databází nebo firemních systémů. Typicky jde například o CRM, datové sklady nebo interní statistiky.

Výpočty / Python (Calculator / Python)

Tento nástroj umožňuje provádět matematické výpočty nebo datovou analýzu pomocí programovacího jazyka Python. Lze jej využít například pro statistiku, agregaci dat nebo tvorbu analytických výstupů.

Napojení na API (API Connector)

Agent může komunikovat s externími systémy prostřednictvím API. Díky tomu může pracovat například s CRM, ERP, marketingovými nástroji nebo jinými službami. Moderní přístup k propojení AI s externími aplikacemi představuje MCP protokol, který standardizuje komunikaci mezi modely a datovými zdroji.

Čtení souborů (File Reader)

Agent může analyzovat dokumenty a soubory, například PDF, CSV, Excel nebo Word dokumenty. Tento nástroj umožňuje extrahovat informace z dokumentů a pracovat s nimi.

Vektorové vyhledávání (Vector Search / RAG)

Pomocí vektorového vyhledávání může agent hledat informace v interní znalostní bázi. Dokumenty jsou převedeny do vektorových reprezentací (embeddingů), což umožňuje vyhledávání podle významu textu. Tato technika se nazývá RAG – Retrieval-Augmented Generation a patří mezi nejúčinnější metody, jak doplnit znalosti LLM o externí data. Pro ukládání embeddingů se využívá vektorová databáze, která umožňuje rychlé sémantické vyhledávání. Podrobný přehled RAG architektury nabízí AWS.

Automatizace / Akce (Automation / Actions)

Agent může provádět konkrétní akce v systémech. Například může odeslat e-mail, vytvořit ticket v helpdesku, založit záznam v CRM nebo spustit workflow. Tato oblast úzce souvisí s automatizací firemních procesů.

Spouštění kódu (Code Execution)

Agent může generovat a spouštět skripty nebo programy, které řeší konkrétní úlohy. To umožňuje automatizovat složitější operace nebo zpracování dat.

Pozorování (Observation)

Když agent použije některý z nástrojů, získá výsledek – tzv. pozorování (observation). Může jít například o výsledek databázového dotazu, odpověď z API, výstup z Python skriptu nebo nalezené dokumenty. LLM tento výsledek vyhodnotí a rozhodne, zda je potřeba použít další nástroj, nebo zda už má dost informací pro finální odpověď.

Smyčka rozhodování

Proces funguje jako opakující se smyčka:

LLM rozhodne, jaký krok udělat
agent použije vhodný nástroj
získá výsledek
vyhodnotí ho a rozhodne o dalším kroku

Tento cyklus se opakuje tak dlouho, dokud agent nedosáhne konečné odpovědi. Tento přístup formalizuje ReAct framework, který kombinuje uvažování (Reasoning) s akcemi (Acting). Více o této architektuře popisuje IBM ve svém přehledu ReAct agentů. Detailní návod k implementaci nabízí také Prompt Engineering Guide.

Human in the Loop

V některých situacích může být do procesu zapojen člověk. Tomu se říká Human in the Loop (HITL). Člověk může do procesu vstoupit například ve chvíli, kdy je potřeba potvrdit rozhodnutí, zkontrolovat výstup nebo schválit provedení určité akce. Typické situace, kdy vstupuje člověk:

schválení důležité akce
kontrola kvality výstupu
doplnění kontextu
řešení nejednoznačné situace

Tento přístup zvyšuje bezpečnost, kontrolu nad systémem a spolehlivost výsledků. Stanford Human-Centered AI Institute zdůrazňuje, že HITL přeformuluje automatizační problém na problém interakce člověk-počítač. Praktickou implementaci v cloudových službách popisuje Google Cloud.

Výstup

Jakmile agent získá všechny potřebné informace, vytvoří finální výstup. Může jít například o textovou odpověď, analytický report, doporučení nebo provedení konkrétní akce v systému. Díky tomu AI není omezená jen na znalosti modelu, ale dokáže pracovat s aktuálními daty, interními systémy a reálnými akcemi. Pokud vás zajímá, jak efektivně delegovat práci na AI agenta, přečtěte si náš praktický průvodce.

Artificial intelligence (AI)

Perzistentní paměť OpenClaw

Bře 5, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

OpenClaw je agentní framework, který bere „paměť“ doslova. Místo slibů o tom, že si model něco zapamatuje, staví na tom, co je auditovatelné a přenositelné na souborech v jednom adresáři.

Tomuhle adresáři říká „Workspace“. Je to „domov“ agenta. Jediný pracovní adresář pro file nástroje a zároveň hlavní zdroj kontextu, který agent používá napříč seancemi. Workspace je oddělený od ~/.openclaw/. Zdroj.

(více…)

Artificial intelligence (AI), Virální marketing

Proč tento X post sdílelo už 84 milionů lidí?

Úno 20, 2026 by Vladimír Matula 0 Comments

Začátkem února 2026 se v síti X objevil příspěvek (9.2.2026 pak na blogu Matt Shumera) , který během 24 hodin přesáhl 20 milionů zobrazení, do týdne 65 milionů a dnes překračuje hranici 84 milionů zhlédnutí. Fortune ho přetiskl celý. Tisíce lidí ho posílaly rodinám a kolegům se slovy: „Přečti si tohle.“ Jmenuje se Something Big Is Happening a napsal ho Matt Shumer, spoluzakladatel OthersideAI.

(Matt Shumer je spoluzakladatel a CEO společnosti OthersideAI, která stojí za AI nástrojem HyperWrite — jedním z nejrozšířenějších AI asistentů pro psaní a automatické doplňování textu.)

Proč tentokrát není kam utéct

Shumer neotvírá grafy. Otvírá vzpomínkou. Únor 2020 — lidé si podávají ruce, děti chodí do školy, akciový trh roste. Za tři týdny se změnil celý svět. Každý čtenář tu vzpomínku nosí v těle.

„Myslím, že jsme ve fázi ‚tohle se zdá přehnané‘ — a jde o něco mnohem, mnohem většího než Covid.„

Při každé předchozí vlně automatizace existovala mezera. Továrny automatizovaly? Dělníci přešli do kanceláří. Internet zničil maloobchod? Lidé přešli do logistiky. Covid zavřel kanceláře? Miliony přešly na práci z domova — a práce z domova se stala novou normou.

„Umělá inteligence nenahrazuje jednu konkrétní dovednost. Je to obecná náhrada za kognitivní práci. Zlepšuje se ve všem současně. Ať už se rekvalifikujete na cokoli — i v tom se zlepšuje.“

Toto je klíčový rozdíl oproti předchozím technologickým revolucím. Umělá inteligence nepřebírá pouze manuální nebo rutinní činnosti — zasahuje přímo do kognitivních úkolů jazykových modelů, které dříve vyžadovaly lidský intelekt.

„Nic, co se dá dělat na počítači, není ve střednědobém horizontu bezpečné. Pokud vaše práce probíhá na obrazovce — čtení, psaní, analýza, rozhodování přes klávesnici —AI převezme její podstatné části. Časová osa není ‚někdy‘. Už to začalo.“

Při Covidu existoval únik: práce z domova. Byl disruptivní, ale bylo kam jít. Tentokrát je práce z domova právě to místo, kde AI nahrazuje lidi nejrychleji. Výhoda zmizela. Pokud chcete zůstat relevantní, budete potřebovat nové AI skills a kompetence pro rekvalifikaci.

Zpětnovazební smyčka začala

Toto je pro Shumera nejdůležitější a zároveň nejméně pochopený vývoj. AI teď pomáhá budovat příští verzi sebe sama — a tím se stává základem pro autonomní AI agenty.

„Každá generace AI pomáhá budovat tu další, která je chytřejší, která buduje tu další rychlejší a ještě chytřejší. Vědci to nazývají inteligenční explozí. Lidé, kteří to budují, věří, že proces již začal.“

(Inteligenční exploze je stav, kdy stroj dosáhne takové úrovně inteligence, že je schopen navrhovat a vylepšovat své vlastní programy či hardware rychleji a efektivněji než lidští inženýři. Zdroj LessWrong)

Dario Amodei, CEO Anthropic, říká, že AI v jeho firmě píše „velkou část kódu“ metodou vibe coding a smyčka „nabírá na obrátkách měsíc od měsíce.“ Praktické využití Claude Code ukazuje, kam tento trend směřuje.

OpenAI to přiznali, že AI kterou právě vydali, pomáhala vytvořit sama sebe.

Shumer cituje přímo technickou dokumentaci OpenAI ke GPT-5.3 Codex — veřejně dostupný dokument, který většina lidí nikdy nečetla. Efektivní promptování pro GPT-5 se stává klíčovou dovedností:

„GPT-5.3-Codex je náš první model, který sehrál klíčovou roli při jeho vlastním vzniku. Tým Codexu používal rané verze k ladění vlastního školení, správě vlastního nasazení a diagnostice výsledků testů a hodnocení.“ → Zdroj: OpenAI, Introducing Codex (2026)

Největší technologická firma světa OpenAI, která stojí v čele vývoje technologií budoucnosti, veřejně přiznala že AI, kterou právě vydali, pomáhala vytvořit sama sebe. Stalo se to veřejně, v oficiálním dokumentu. A téměř nikdo si toho nevšiml.

AI (autonomně) vyvíjí novou generaci AI.

„Jsme jeden až dva roky od bodu, kdy AI autonomně vytvoří příští generaci. To neznamená pomáhat. To znamená řídit celý proces.„

AI připraví 50% lidi o práci. To je hotová věc.

Shumer nepíše předpověď. Píše zprávu o tom, co se mu stalo. Popíše, co chce vytvořit — odejde na čtyři hodiny — a vrátí se k hotové práci, lepší než by ji udělal sám.

AI napíše desítky tisíc řádků kódu pomocí no-code programování, sama aplikaci otevře, kliká na tlačítka, testuje jako uživatel. Následně iterativně promptuje a zdokonaluje výsledek — a teprve pak hlásí: „Připravena k testování.“ Takto funguje delegování práce na AI agenta.

„Nepřeháním. Takhle vypadalo moje pondělí tento týden.“

Dario Amodei (Spoluzakladatel a generální ředitel společnosti Anthropic, která stojí za Claude osobními asistenty) veřejně předpověděl zánik 50 % základních kancelářských pozic během jednoho až pěti let. Pro firmy se implementace AI stává otázkou přežití.

Exponenciální růst „šetření času“

Tempo změn se nezpomaluje — naopak akceleruje. Pochopení principů exponenciálního růstu je klíčové pro každého, kdo chce v éře AI nejen přežít, ale prosperovat.

Zdroj: METR ( Measuring AI Ability to Complete Long Tasks).

Shumer cituje data organizace METR, která měří délku reálných úkolů, jež AI zvládne od začátku do konce bez lidské pomoci.

„Před rokem: deset minut. Pak hodina. Pak několik hodin. Nejnovější měření ukázalo téměř pět hodin. Číslo se zdvojnásobuje přibližně každých 7 měsíců — a nedávná data naznačují, že se to zrychluje. Dnes je to každé čtyři měsíce.“

Toto měření ještě nezahrnuje modely vydané 5. února 2026. Pokud trend pokračuje:

Za 1 rok → AI funguje autonomně celé dny.
Za 2 roky → týdny.
Za 3 roky → měsíční projekty bez lidské intervence.

Tato trajektorie odpovídá tomu, co pozorujeme u Auto-GPT a dalších autonomních systémů. Debata o tom, zda AI „opravdu stagnuje“, je podle Shumera dávno rozhodnutá. Kdo ji stále vznáší, nepoužil současné modely.

Ne „Až jednou …“, ale “ Teď!“

Shumer opakovaně odmítá rámec budoucnosti. Neříká „bude to tak.“ Říká „už to tak je — u mě.“

„To, co zažili pracovníci v technologiích za posledních dvanáct měsíců — sledovat, jak AI přechází od ‚užitečného nástroje‘ k ‚dělá moji práci lépe než já‘ — to je zkušenost, kterou ostatní teprve čeká.“

Rozsah praktického využití umělé inteligence se za poslední rok dramaticky rozšířil. Od automatizace marketingových činností přes zákaznickou podporu až po prodejní činnosti v CRM.

„Budoucnost už je tady. Jen vám ještě nezaklepala na dveře. Ale zaklepe.“

Proč většina lidí AI stále podceňuje a ignoruje

Shumer se věnuje nejčastější námitce: „Zkusil jsem ChatGPT a nebyl tak dobrý.“

„Bezplatná verze je o více než rok pozadu za tím, ke kterému mají přístup platící uživatelé. Posuzovat AI na základě bezplatné verze ChatGPT je jako hodnotit stav chytrých telefonů pomocí vyklápěcího telefonu.“

Rozdíl mezi ChatGPT 3.5 a placeným ChatGPT 4 je propastný. A GPT-o1 posunul hranice ještě dál. Kdo nezná základní příkazy a možnosti ChatGPT, nemůže posoudit skutečný potenciál. Ale Shumer pojmenovává i hlubší důvod: lidé, kteří skutečně seriózně experimentují — zejména ti nejzkušenější v oboru — to neodmítají. Jsou ohromeni. A podle toho se staví do pozice. Konkrétní příklady použití generativní AI ukazují, co je dnes možné. Správný rámec pro hodnocení AI není „co to dělalo v roce 2023.“ Je to „co se děje dnes — a kolik za to platíte.“ Existují aplikace umělé inteligence zdarma, ale jejich schopnosti jsou omezené. Kdo hodnotí podle free verze jednou za měsíc, hodnotí jiný produkt. Pro maximální efektivitu pomohou tipy a triky pro práci s ChatGPT.

To nejdůležitější z článku

V prosinci 2019 přišel Covid. Celý svět se změnil za tři týdny. Práce z domova se stala novou normou. Říkali jsme si: přežili jsme. Adaptovali jsme se. Jsme připraveni na cokoli.

Mýlili jsme se.

Protože jde o něco mnohem, mnohem většího.

Nyní jsme uprostřed zkoušky, na kterou nás žádná předchozí krize nepřipravila. Každá dřívější vlna automatizace měla únikovou cestu — přesun do jiného odvětví, jiné dovednosti, jiného místa. Tentokrát úniková cesta neexistuje. AI nenahrazuje jednu profesi. Nahrazuje myšlení samotné. A zlepšuje se ve všem — současně.

AI vyvíjí sama sebe. Dnešní modely pomáhají budovat modely zítřejší. Chytřejší, rychlejší, schopnější. Každé čtyři měsíce se zdvojnásobí to, co zvládnou bez lidské pomoci. To nezastaví výbor. To nezastaví petice. To nezastaví nevšímavost.

AI připraví 50 % lidí o práci. To je hotová věc.

Není to předpověď do vzdálené budoucnosti. Není to akademická debata u večeře. Je to zpráva z terénu — od těch, kteří to zažívají právě teď, toto pondělí, v reálných projektech, v reálných firmách.

Ne až jednou — ale teď.

Nyní proto stojíme před volbou. Zavřít oči a čekat, až to přijde. Nebo otevřít oči — a začít to řešit.

Budoucnost už je tady. Jen vám ještě nezaklepala na dveře.

Jak se připravit na to, co přijde

# Zaplaťte si za nejlepší modely co aktuálně existují

Claude nebo ChatGPT za přibližně 20 dolarů měsíčně. V nastavení vyberte nejvýkonnější verzi — ne výchozí rychlý model. V době psaní článku: Claude Opus 4.6 nebo GPT-5.2. Modely se mění každé dva měsíce.

# Přestaňte AI používat jako vyhledávač

Většina lidí dává AI lehkou práci a pak se diví, že výsledek je průměrný. Těžká, špinavá, zdlouhavá práce — to je přesně to, kde AI přestane být hračka a stane se konkurenční výhodou. Kdo to pochopí dřív, získá výhodu, kterou nejde koupit za peníze — získá čas. A čas v době exponenciálního růstu je jediná měna, na které záleží.

„Pokud jste právník, dejte mu smlouvu a požádejte ho, aby našel každou klauzuli, která by mohla poškodit vašeho klienta. Pokud pracujete ve financích, dejte mu chaotickou tabulku a požádejte ho, aby sestavil model. Pokud jste manažer, vložte čtvrtletní data svého týmu a požádejte ho, aby v nich našel příběh.“

# Hodina denně, každý den

Ne čtení článků o AI — aktivní používání. Vezměte skutečný úkol z vašeho dne — z práce, z podnikání, z osobního života — a dejte ho AI. Celý. Ať už píšete nabídku, řešíte reklamaci, plánujete projekt nebo hledáte odpověď na složitý problém — nechte AI udělat první verzi. Pak ji upravte, vylepšete, zeptejte se znovu. Učte se za pochodu. Nezáleží na tom, čím se živíte. AI nemá preferované profese. Kdo to dělá šest měsíců, rozumí situaci lépe než 99 % lidí kolem. Laťka je nízko, skoro nikdo to nedělá. A přesně v tom je příležitost.

# Postavte cokoli, co jste odkládali celý život

Měli jste nápad. Možná roky. Ale vždycky přišla stejná výmluva: nevím jak na to, musel bych se naučit programovat, to by trvalo měsíce. Ty výmluvy právě skončily. Technické bariéry, které dělily lidi s nápady od lidí s produkty, z velké části zmizely.

Dnes popíšete, co chcete postavit — v normální češtině, bez jediného řádku kódu — a za hodinu máte funkční verzi.

Ne prototyp na papíře. Ne wireframe. Fungující aplikaci. Jediná věc, která vás teď dělí od vašeho nápadu, jste vy sami.

# Přestaňte se učit nové AI nástroje – Adaptujte se

Za posledních dvanáct měsíců přišlo více nových AI nástrojů než za předchozích deset let. A tempo se nezpomaluje — zrychluje. Nástroj, který se dnes naučíte nazpaměť, může být za dva měsíce zastaralý.

Lidé, kteří na tom vydělávají, nedělají jedno: neoptimalizují na hloubku jednoho nástroje. Optimalizují na rychlost, s jakou zvládnou přejít na další.

Skutečná výhoda je adaptovat své myšlení — přestat být vykonavatelem a stát se orchestrátorem. AI nástroje se mění každé dva měsíce. Vaše myšlení musí být rychlejší než ony.“

Trh nebude čekat na ty, kdo se drží toho, co znají.

Bude odměňovat ty, kdo se nebojí začít znovu — rychle, systematicky, bez dramatu.