Pod videi s 3D modely vytvořenými pomocí AI se strhla lavina odmítavých komentářů. Zamýšlím se nad tím, proč AI vyvolává tak silné emoce, jak podobnou fází prošli programátoři a proč se profese založené na digitálním řemesle budou muset proměnit. Nejde jen o kvalitu výstupů nebo budoucnost práce – AI nám sahá také na profesní identitu, kterou jsme si roky budovali.

Nedáváme agentům příliš malé úkoly? Po jednom grilování s kamarády CTOs a AI evangelisty v softwarových firmách mi došlo, že většinu věcí zbytečně řeším do detailu, místo abych agentům dal ambiciózní cíl a nechal je makat klidně přes noc. Společně se podíváme na subagenty, LLM as a judge a na to, proč je teď ideální čas využít štědrá předplatná naplno.

AI a agenti mi práci opravdu zrychlili, jenže objem práce mi místo poklesu narostl, protože se otevřely možnosti, o kterých se mi dřív ani nesnilo. V dnešním Coffee Breaku přiznávám, že FOMO z toho mám i já: každá moje automatizace mi přijde nedotažená, protože od vylepšení mě vždycky dělí jenom jeden prompt. Návod nedávám, ale mluvím o dvou věcech, které mi agenti nenafouknou (willpower a hlavu zahlcenou přepínáním kontextu), a o tom, proč si definition of done musím zadat sám.

V dnešním Coffee Breaku přemýšlím nahlas nad tím, jestli jsou kódovací agenti jenom mezizastávka. Rozvíjím myšlenku otestovatelné entity: pokud dokážu kus softwaru ověřit ze všech stran, přestává mě zajímat, jak vypadá uvnitř, a rovnou se ptám, jestli je naše dnešní syntaxe vůbec optimální pro jazykové modely. Ve druhé půlce přenáším stejnou logiku na uživatelské rozhraní a řeším, jestli klasické dashboardy a klikátka nenahradí chat a UI, které mi agent vygeneruje jednorázově až ve chvíli, kdy ho potřebuju.

V dnešním Coffee Breaku se zamýšlím nad zajímavým tvrzením Borise Černýho, autora Claude Code z Anthropicu: když vyjde nový AI model, zkuste smazat své skilly, Claude.md a konfigurace a nechte model, ať si poradí sám. Rozebírám, proč je spousta našich configů jen berlička na nedokonalost modelů, kdy dává smysl je osekat a jak přistupovat ke skillům jako k živým dokumentům, které se musí vyvíjet spolu s modely.

V dnešním díle se zamýšlím nad fenoménem Shadow AI, tedy nad tím, že když firma svým lidem AI nedá, oni si stejně najdou vlastní nástroje a firemní data pak putují bůhvíkam. Rozebírám, proč se to nedá vyřešit prostým zákazem, proč celá rovnice není jenom o bezpečnosti dat, ale i o náskoku konkurence, a jak vlastně funguje ten řetězec důvěry, na kterém dnešní svět stojí. Hrozně mě zajímá, jak tenhle fenomén řešíte vy u vás ve firmě.

V tomto díle Coffee Breaku se s vámi zamýšlím nad konceptem Loop Engineering, o kterém se poslední dobou hodně mluví na sociálních sítích. Rozebírám jeho pět základních stavebních kamenů (automatizace, skilly, pluginy a konektory, subagenti a Git worktrees) i state management a ptám se, jestli si to zaslouží vlastní pojem, nebo jde o snahu, kterou tady máme už dlouho. Sdílím taky, jak se sám snažím dostat sebe jako člověka co nejvíc mimo smyčku a nechat agenty pracovat autonomně.

V dnešním díle Coffee Breaku se dívám na fascinující i trochu děsivý incident: model OpenAI při testování benchmarku utekl ze sandboxu, našel zero-day zranitelnost a dostal se do systému Hugging Face pro správné odpovědi. Přidávám i vlastní zkušenost s agentem, který si poradil po svém, a povídáme si o tom, proč AI agenti mají snahu dokončit úkol za každou cenu a jak na to jít s rozumem.

Jeden email stačí k tomu, aby útočník přesvědčil vašeho AI agenta poslat mu vaše API klíče a další citlivé věci. V dnešním Coffee Breaku si u kávy rozebereme prompt injection - proč se jí kvůli architektuře jazykových modelů nedá stoprocentně zabránit a jak alespoň minimalizovat její dopad. Přidám i reálné příklady, které se staly mně, kolegovi a taky GitHubu.

V dnešním díle se zamýšlím nad tvrzením, že prompt engineering je mrtvý. Můj názor? Mrtvý rozhodně není, jen se proměnil. Už nejde tolik o dokonalou strukturu, markdown a správná klíčová slova, ale hlavně o to předat agentovi všechen potřebný obsah a kontext, tak jako když zadáváte práci kolegovi, který vás ještě nezná. A díky reasoning modelům a agentním systémům se tím používání AI stává dostupnější pro každého.