Jedno téma, čtyřicet pět minut. Probíráme to samé, co učíme na trénincích, a ukazujeme to na projektech, které nám běží u klientů.
Zatím jen na pozvánku. Místa rozdělujeme mezi klienty a lidi, se kterými jsme už mluvili. Veřejné přihlašování otevřeme později.
Každý čtvrtek jedno téma. Níže je plán na nejbližší týdny.
Vibe coding, spec-driven vývoj a agentic engineering. Kdy se hodí který, podle čeho poznáte, kam váš nápad patří, a co se stane, když si vyberete špatně.
Michal Juhás 
Josef Nevoral Tři architektury vedle sebe, s výhodami, náklady i tím, co je potřeba pohlídat. Většina prototypů umírá právě na tomhle rozhodnutí.
Josef Nevoral Harness engineering v praxi: testy, code review, CI/CD a monitoring jako brány, přes které nic neprojde bez kontroly. Jak zjistíte, že agent napsal špatně, dřív než to někomu ublíží.
Josef Nevoral Když úkol trval deset hodin a s AI trvá dvě, o těch osmi se někdo rozhodne. Proč se dá ušetřit jen jednou, zatímco růst se nabaluje, a jak se ptát, čeho byste potřebovali desetkrát víc.
Michal Juhás Proč man-day přestává dávat smysl jako jednotka fakturace, když agenti běží na pozadí. A co o učení týmu prozradí jeho spotřeba tokenů.
Michal Juhás Josef Nevoral Realitka s patnácti makléři platila za komerční CRM 15 000 eur ročně a stejně nedělalo, co potřebovala. Ukážeme, co dnes stojí vlastní řešení a proč pod ním musí být víc než jen vibe coding.
Michal Juhás Kdy potřebujete číslo, které vyjde vždycky stejně, a kdy stačí úsudek jazykového modelu. Jsou to dvě různé věci a s AI si umíte postavit obojí. Poradíme, jak je nezaměňovat v reportingu.
Michal Juhás Klient chtěl nový web. Místo výběrového řízení jsme popsali dvacet stylů a nechali je postavit. Tisíc dolarů v tokenech, dvacet variant a jeden vítěz. Jak se dá takhle pracovat s nápady.
Michal Juhás Čím víc přístupů agent má, tím je užitečnější a tím víc záleží na tom, co mu dovolíte. Projdeme si pravidla, se kterými pracujeme na trénincích: syntetická data, žádné klíče v kódu a jasné hranice.
Josef Nevoral Rámec, přes který na trénincích prochází každý tým dřív, než napíše první prompt. Jaký problém řešíme, koho se týká, jaká data to zhodnotí a jak poznáme, že je prototyp užitečný.
Michal Juhás Josef Nevoral Zkušený kolega řekne „to už jsme zkoušeli". Začátečník s AI se zeptá, jak to funguje a jak by to udělal někdo lepší. Proč dnes tech-savvy člověk s AI často předběhne odborníka a co z toho plyne pro nábor.
Michal Juhás Pokud jste něco zmeškali, najdete to tady. Záznamy doplňujeme průběžně.
10. září 54 minut Slovensky
Proč jeden prompt vrátí použitelnou odpověď a druhý ne — na textech vedle sebe, ne na teorii. Michal jde přes úrovně promptu od holého zadání po prompt s kontextem, příklady a pravidly. A ukazuje celou škálu možností, která se za tím otevírá: od makra v Excelu přes uložené skills a privátního agenta až po sdíleného agenta a vlastní software v cloudu.
3. září 60 minut Slovensky
Průřez projekty z posledního roku: jak přejít od chatu k agentům, kteří spouštějí procesy napříč systémy. Michal ukazuje škálu od maker v Excelu po vlastní i SaaS řešení, reporting pro management z Meta a Google Analytics, rozbor kampaní a nábor, kde AI zkrátí sourcing i shortlist. Generický chat je podle něj zhruba 5 procent z toho, co se dá — a začíná se vždy jedním procesem.
Záznam 60 minut Slovensky
Proč se už nevyplatí spoléhat na klasického asistenta a jak přechod na AI agenty umí rychle zautomatizovat firemní procesy. Michal jde přes reporting pro management, marketingové a SEO analýzy i nábor včetně sourcingu a personalizované komunikace. A pojmenuje, kde bývá skutečný strop: ne v samotné AI, ale v kvalitě dat a v tom, jak se vaše systémy dají vůbec propojit.
Ozvěte se nám na krátkém hovoru. Zároveň si řekneme, který z tréninků by u vás dával smysl.