Claude Code Skills: Knihovna návrhových vzorů (Design Patterns)

5 praktických návrhových vzorů pro Claude Code Skills:

  • Sekvenční orchestrace workflow
  • Koordinace více nástrojů současně 
  • Iterativní smyčky kvality
  • Kontextuální výběr nástrojů
  • Oborově specifická inteligence

# Vzor 1: Sekvenční orchestrace pracovního postupu

Použijte, když: Vaši uživatelé potřebují vícekrokové procesy v konkrétním pořadí. 

Příklad pracovního postupu: „Založení nového zákazníka“

### Workflow: Založení nového zákazníka

### Krok 1: Vytvořit účet
1. Volat MCP nástroj: `create_customer`
2. Parametry: jméno, e-mail, společnost

### Krok 2: Nastavit platbu
1. Volat MCP nástroj: `setup_payment_method`
2. Čekat na: ověření platební metody

### Krok 3: Vytvořit předplatné
1. Volat MCP nástroj: `create_subscription`
2. Parametry: plan_id, customer_id (z Kroku 1)

### Krok 4: Odeslat uvítací e-mail
1. Volat MCP nástroj: `send_email`
2. Šablona: welcome_email_template

Příklad dovednosti (SKILL): „Zpracovatel štítků podpory“

# SKILL (Dovednost)
Použijte nástroj pro tvorbu dovedností k vytvoření dovednosti s názvem „zpracovatel štítků podpory“.

Trigger (Spouštěč): Když řeknu "zpracovatel štítků podpory"

Tato dovednost se řídí tímto postupem:
  Krok 1 -> Klasifikuj typ ticketu (fakturace, technický, účet, obecný)
  Krok 2 -> Vyhledej v bázi znalostí odpovídající řešení
  Krok 3 -> Navrhni empatickou odpověď s kroky k vyřešení
  Krok 4 -> Zkontroluj tón: profesionální, jasný, nikdy defenzivní
  Step 5 -> Vytvoř finální odpověď + interní poznámku pro CRM

Rules (Pravidla): Nikdy neslibuj vrácení peněz bez schválení manažerem. Eskaluj, pokud není vyřešeno ve 2 krocích.

Output: Odpověď pro zákazníka + jednořádková interní poznámka do CRM.

# Vzor 2: Multi SCP koordinace

Příklad pracovního postupu: „Předání z designu do vývoje“

### Fáze 1: Export designu (Figma MCP)
1. Exportovat podklady k designu z Figmy
2. Vygenerovat specifikace designu
3. Vytvořit manifest podkladů

### Fáze 2: Úložiště podkladů (Drive MCP)
1. Vytvořit složku projektu na Disku
2. Nahrát všechny podklady
3. Vygenerovat odkazy pro sdílení

### Fáze 3: Vytvoření úkolů (Linear MCP)
1. Vytvořit úkoly pro vývoj
2. Připojit odkazy na podklady k úkolům
3. Přiřadit inženýrskému (vývojářskému) týmu

### Fáze 4: Upozornění (Slack MCP)
1. Zveřejnit shrnutí předání do kanálu #engineering
2. Zahrnout odkazy na podklady a reference na úkoly

Příklad dovednosti (SKILL): „Oznamovatel eskalace ticketů“

Použijte nástroj pro tvorbu dovedností k vytvoření dovednosti s názvem „ticket-escalation-notifier“.

Trigger (Spouštěč): Když řeknu "Eskalovat tento ticket"

Tato dovednost koordinuje více nástrojů současně:
  -> Slack: Zveřejnit upozornění do kanálu #support-escalations s ID ticketu + prioritou
  -> Zendesk: Aktualizovat stav ticketu na "Eskalováno", přiřadit do fronty seniorních agentů
  -> Gmail: Odeslat zákazníkovi e-mail s potvrzením eskalace + ETA
  -> ClickUp: Vytvořit navazující úkol pro account manažera, pokud jde o enterprise zákazníka

Rules (Pravidla): Vždy zahrnout ID ticketu do každého upozornění. Nikdy neposílat e-mail zákazníkovi, pokud je ticket otevřený < 1 hodinu.
Output (Výstup): Potvrzení, že všechny 3-4 systémy byly aktualizovány, včetně odkazů.

# 3: Iterativní tvorba reportů

Příklad pracovního postupu: „Tvorba a kontrola reportu“
### Fáze 1: Prvotní návrh (Initial Draft)
1. Načíst data přes MCP
2. Vygenerovat první návrh reportu
3. Uložit do dočasného souboru

### Fáze 2: Kontrola kvality (Quality Check)
1. Spustit validační skript: `scripts/check_report.py`
2. Identifikovat problémy:
   - Chybějící sekce
   - Nejednotné formátování
   - Chyby ve validaci dat

### Fáze 3: Smyčka vylepšování (Refinement Loop)
1. Vyřešit každý identifikovaný problém
2. Přegenerovat dotčené sekce
3. Provést opětovnou validaci
4. Opakovat, dokud není dosaženo hranice kvality

### Fáze 4: Finalizace (Finalization)
1. Použít finální formátování
2. Vygenerovat shrnutí
3. Uložit finální verzi

Příklad dovednosti (SKILL): „Smyčka kvality odpovědí“

Použijte nástroj pro tvorbu dovedností k vytvoření dovednosti s názvem „reply-quality-loop“.

Trigger (Spouštěč): Když řeknu "Vylepši tuto odpověď podpory"
Tato dovednost spouští iterativní smyčku vylepšování: Návrh → Hodnocení → Přepsání → Hodnocení → Výstup (max 3 smyčky)
V každé smyčce hodnoť podle 4 kritérií: 1. Empatie: Uznává frustraci zákazníka? (1-5) 2. Jasnost: Jsou kroky k řešení snadno pochopitelné? (1-5) 3. Tón: Profesionální, ne robotický nebo příliš neformální? (1-5) 4. Úplnost: Odpovídá na vše, co bylo zmíněno? (1-5)
Smyčka se ukončí, když jsou všechna skóre >= 4, nebo po 3 pokusech.
Rules (Pravidla): Nikdy neoslabuj technické řešení na úkor tónu. Označ, pokud nelze vyřešit ve 3 smyčkách.
Output (Výstup): Finální vylepšená odpověď + výsledková karta ukazující zlepšení napříč smyčkami.

# Příklad 4: Kontextuální výběr nástrojů

Příklad pracovního postupu: „Tvorba a kontrola reportu“

### Fáze 1: Rozhodovací strom (Decision Tree)
1. Zkontrolovat typ a velikost souboru
2. Určit nejlepší umístění úložiště:
   - Velké soubory (>10MB): Použít cloud storage MCP
   - Kolaborativní dokumenty: Použít Notion/Docs MCP
   - Soubory s kódem: Použít GitHub MCP
   - Dočasné soubory: Použít lokální úložiště
### Fáze 2: Provedení uložení (Execute Storage)
Na základě rozhodnutí:
1. Zavolat příslušný MCP nástroj
2. Přidat metadata specifická pro danou službu
3. Vygenerovat odkaz pro přístup
### Fáze 3: Poskytnutí kontextu uživateli
1. Vysvětlit, proč bylo vybráno právě toto úložiště

Příklad pracovního postupu: Chytré směrování ticketů

### Fáze 1: Nastavení dovednosti (Skill Setup)
1. Název: "smart-ticket-router"
2. Trigger: Když řeknu "Směruj tento ticket"
3. Logika: Analýza obsahu a výběr akce
### Fáze 2: Podmínky směrování (Routing Logic) 1. POKUD fakturační klíčová slova (faktura, platba, vratka) → Návrh odpovědi + tag finance 2. POKUD technická klíčová slova (API, chyba, integrace, nefunkční) → Načíst dokumentaci + návrh tech. odpovědi 3. POKUD klíčová slova k účtu (zrušit, upgrade, přístup) → Označit account manažera + návrh postupu
4. POKUD signály odchodu (zrušení, konkurence, odchod) → Upozornit CS manažera + návrh retence 5. POKUD nejasné → Položit 1 doplňující otázku před směrováním
### Fáze 3: Pravidla a Výstup (Rules & Output) 1. Pravidlo: Vždy přidat tag kategorie ticketu 2. Pravidlo: Nikdy nesměrovat signály odchodu bez kontroly člověkem 3. Výstup: Zařazená kategorie + navržená akce + koncept odpovědi

#Příklad 5: Oborově specifická inteligence

Příklad pracovního postupu:

### Fáze 1: Před zpracováním (Kontrola shody / Compliance)
1. Načíst detaily transakce přes MCP
2. Aplikovat pravidla shody:
   - Zkontrolovat sankční seznamy
   - Ověřit povolené jurisdikce
   - Vyhodnotit úroveň rizika
3. Dokumentovat rozhodnutí o shodě
### Fáze 2: Zpracování (Processing) POKUD kontrola shody proběhla úspěšně: - Zavolat MCP nástroj pro zpracování plateb - Aplikovat příslušné kontroly proti podvodům - Zpracovat transakci JINAK: - Označit k revizi - Vytvořit případ pro compliance oddělení
### Fáze 3: Auditní stopa (Audit Trail) - Logovat všechny kontroly shody - Zaznamenat rozhodnutí o zpracování - Vygenerovat auditní zprávu

Příklad dovednosti (SKILL) : „Diagnostika problémů podpory“

Použij nástroj pro tvorbu dovedností k vytvoření dovednosti s názvem "support-issue-diagnostician".
Trigger: Když řeknu "Diagnostikuj tento problém podpory"
Tato dovednost aplikuje oborově specifickou expertízu na komplexní technické tickety: Znalosti k zabudování: běžné vzorce selhání SaaS integrací, chyby API autentizace, kroky debugování webhooků, příčiny rate limitingu, edge cases synchronizace dat, chybné konfigurace SSO.
Pro každou možnou příčinu uveď: pravděpodobnost (Vysoká/Střední/Nízká), diagnostickou otázku pro zákazníka a kroky k vyřešení v případě potvrzení. Rules (Pravidla): Vždy si vyžádej logy nebo chybové kódy před finálním rozhodnutím. Nikdy netvrď zákazníkovi, že chyba je "na jeho straně" bez důkazů.
Output (Výstup): Seřazený seznam pravděpodobných příčin + diagnostické otázky + kroky k opravě pro každou příčinu + plán eskalace.
  • 01:00 Pattern 1: Sequential workflow orchestration
  • 02:54 Pattern 2: Multi-MCP coordination
  • 04:07 Pattern 3: Iterative refinement
  • 05:35 Pattern 4: Context-aware tool selection
  • 07:23 Pattern 5: Domain-specific intelligence

Vladimír Matula

Vladimír Matula se v digitálním marketingu pohybuje od roku 2008. Svou expertízu staví na pevných základech z předních českých agentur, kde se specializoval na tvorbu webů, ecommerce, SEO a webovou analytiku. V roce 2012 založil marketingovou agenturu DIVERSITY PROMOTION s.r.o., kde nabízí online marketingové služby, tvorbu webů na WordPress, tvorbu eshopů na platformě Shoptet, Web design a AI marketing. Generativní AI integruje do klíčových procesů – od hloubkové analýzy dat, SEO a konverzního copywritingu podle ověřených vzorců až po automatizaci rutinních úkolů, které přináší úsporu času a vyšší kvalitu výstupů nejen jemu, ale i jeho klientům.