# 🤖 Můj AI tým: Jak efektivně kombinovat AI asistenty při vývoji 👉 [[2.5.1 Software development|Software development]] S AI asistenty pracuji denně. Jsou to moji parťáci – **neúnavní, rychlí, ale potřebují vedení**. Nemají mou plnou důvěru, ale s dobrým zadáním dokážou pod kontrolou odvést skvělou práci. Je ale na mně, abych měl připravené nástroje a postupy pro **kontrolu kvality**, aby byla naše spolupráce efektivní a nevedla jen k rychleji vygenerovanému chaosu. V tomto článku vám ukážu, jak mám svůj "AI tým" poskládaný, jaké nástroje používám pro různé role a jak to celé řídím, aby mi to nepřerostlo přes hlavu. > **TL;DR:** AI asistenty používám jako tým specialistů – Gemini pro analýzu, Claude Code pro realizaci. Klíč je v kontrole: testy, hooky, CI/CD. Bez dozoru z toho bude chaos. --- ## Filozofie: Asistent, ne náhrada Funguje mi **role-playing**. K AI nepřistupuji jako k "generátoru kódu", ale jako ke konkrétnímu specialistovi. Někdy potřebuji seniorního architekta, jindy juniorního kodéra, který jen "buší kód" podle zadání. Protože AI dokáže generovat kód (a chyby) neuvěřitelně rychle, musel jsem v projektech, kde AI využívám naplno, zavést **přísné kontrolní mechanismy**. **Automatizované kontroly:** - **Testy:** Co není otestované, jako by neexistovalo. - **Pre-commit hooky:** Nepustí do repozitáře nic, co nesplňuje formátování a základní pravidla. - **CI/CD pipelines:** Každý Pull Request i deploy prochází sadou kontrol. **Lidská kontrola** (ta nejdůležitější): - **Kontrola zadání:** Než AI začne pracovat, musím mít jasno v tom, co chci. Špatné zadání = špatný výsledek. - **Průběžné review:** Nečekám na hotový kód. Kontroluji průběžně, koriguju směr a zastavuju slepé uličky včas. - **Code review:** Před mergem si kód projdu. AI často přehlédne edge cases nebo zvolí zbytečně složité řešení. Bez dozoru vám AI z projektu velmi rychle udělá "bramboračku". --- ## Role v mém AI týmu (a nástroje, které používám) Každý nástroj má svou specializaci. Nesnažím se používat jeden "super-nástroj" na všechno. ### 🕵️‍♂️ Rešeršista (Hledání informací) Když potřebuji něco zjistit, volím nástroj podle toho, jak jasné mám zadání: - **Google:** Klasika. Vím přesně, co hledám (dokumentace, syntaxe, konkrétní chyba), a chci to najít na první dobrou. - **Perplexity:** Když je zadání vágní nebo si nemůžu vzpomenout na detaily. I v osobním životě: *"Hledám pohádku, kde je v hlavní roli drak Stříbrňák a pomáhá mu vačice."* Perplexity pochopí kontext a najde odpověď tam, kde bych Googlil delší dobu. - **Gemini (Web):** Pro **deep research**. Když potřebuji projít fóra, diskuze a získat "druhý názor" nebo komplexní analýzu problému, s Gemini jdu do hloubky. ### 🧠 Analytik a PM (Byznys & procesy) Zde nejčastěji využívám **Google Gemini**. - Funguje skvěle jako **projektový manažer** nebo **byznys konzultant**. - Používám ho, když nepotřebuji, aby znal celý kód. - Pomáhá mi strukturovat myšlenky, definovat zadání a brainstormovat řešení. Příklad: Mám rozpracovaný nápad na novou funkcionalitu. Popíšu Gemini kontext projektu, cílovou skupinu a co chci dosáhnout. On mi pomůže rozepsat user stories, identifikovat edge cases a navrhnout MVP scope – ještě než napíšu první řádek kódu. ### 👨‍💻 Programátor (Realizace) Tady se odehrává ta "špinavá práce". Mým hlavním nástrojem je terminál. - **Claude Code (CLI):** Na "hrubou práci" sáhnu první po tomhle. - Běží v terminálu, takže ho spustím kdekoli (MacOS, Linux). - Dokáže pomoci i s nastavením prostředí (OS, Docker). - **Plánovací mód:** Než začne psát kód, nechám ho načíst potřebnou codebase a naplánovat postup. Často ho v této fázi koriguji, aby plán odpovídal mé představě o architektuře. - **Instructions (CLAUDE.md):** Klíčová věc pro konzistentní výstupy. Mám v projektech soubor s pravidly – coding style, preferované knihovny, architektonické principy. I tak si AI občas dělá věci po svém, ale bez instructions je to výrazně horší. - **Antigravity (IDE):** Fork VS Code od Google. - I přes AI asistenci mám stále k dispozici tradiční přístup k vývoji. - IDE často odhalí chyby nebo zapomenutý, nevyužitý kód, který AI přehlédne. Většinu ale i tak zachytí pre-commit hooky a další kontrolní mechanismy. ### 🛡️ Strážce kvality (Code Review & Security) U produkčních systémů je tohle vždy nezbytné – **GitHub Copilot** se do této role postupně zapojuje čím dál víc. - Integrovaný přímo do GitHubu, kde žije většina mých projektů. - Pomáhá s code review, upozorňuje na potenciální problémy. - Směřuje k **bezpečnostní analýze** – detekce zranitelností, hardcoded secrets, nebezpečné patterny. - Je to další vrstva kontroly, která doplňuje lidské review. Nenahrazuje ho, ale pomáhá zachytit věci, které by člověk přehlédl. Tenhle trend sleduji – AI, která nekóduje, ale hlídá kvalitu toho, co vygenerovala jiná AI. Zajímavá symbióza. --- ## Workflow: Jak to hraje dohromady Základem mého workflow je **znalostní báze v Obsidianu**. - Všechny poznámky mám v **Markdownu**. Je to univerzální jazyk, kterému rozumím já i AI. - Protože jsou to lokální soubory, můžu je snadno "předhodit" CLI nástrojům jako Claude Code nebo Gemini CLI. ### 🔄 Pattern: "Zacyklený programátor" I ten nejlepší AI programátor se občas zasekne. Typicky co se mi stává s Claude Code: 1. Začne řešit složitou úlohu (více verzí aplikace, různé instance). 2. Ztratí kontext a začne se točit v kruhu. 3. Vymýšlí "workaroundy" místo čistého řešení. V tu chvíli ho **zastavím**. 1. Nechám ho zanalyzovat aktuální stav a popsat slepé uličky. 2. Tuto analýzu vezmu a předám ji **Gemini** (v roli seniorního architekta/analytika). 3. Gemini provede **deep research**, projde dokumentaci a navrhne čisté řešení. 4. Toto řešení (zatím ručně) zkopíruji zpět do Claude Code jako nové zadání. Tento "ping-pong" mezi realizátorem (Claude) a architektem (Gemini) mi vyřešil většinu záseků. Někdy stačí Claude Code prostě jen znovu spustit nebo udělat v nastavení Clear pro čistý kontext. --- ## Realita: Neduhy a na co si dát pozor Práce s AI není jen růžová. Tady jsou věci, které mě štvou a na které si musíte dát pozor: - **Lenost modelu:** AI si ráda zjednodušuje práci. Raději zvolí "hack" nebo "workaround", než aby navrhla robustní, ale složitější řešení. Musíte ji neustále **tlačit ke kvalitě**. - **Paradox časových odhadů:** Claude Code odhaduje práci v člověko-dnech (např. "3 MD"). To může uživatele vyděsit – kdo chce čekat týden? Jenže pro AI by ta práce reálně znamenala pár minut. Problém je, že velký odhad motivuje AI k "úsporným" řešením – hledá zkratky a workaroundy, které z krátkodobého pohledu šetří čas, ale dlouhodobě vytvářejí technický dluh. - **Ztráta kontextu:** U velkých projektů, kde se kombinuje frontend, backend, databáze a infrastruktura, se AI snadno ztratí. Tady pomáhá jediné: **rozkouskovat zadání** a udržovat kontext čistý. - **Bezpečnostní slepota:** AI může vygenerovat funkční kód, který obsahuje bezpečnostní díry – SQL injection, hardcoded secrets, chybějící validace vstupů. Funkčnost ≠ bezpečnost. Tohle musíte hlídat sami nebo mít nástroje, které to zachytí. --- ## Co to stojí Otázka, kterou dostávám často. Claude Code i Gemini jsou placené nástroje. Jsou to **profesionální nástroje pro profesionální práci** – a podle toho je nastavená i cena. Pro mě je to investice, která se vrací. Čas ušetřený na rutinních úkolech, rychlejší prototypování, méně googlování. Pokud AI používáte jen občas na "hello world" projekty, pravděpodobně se vám to nevyplatí. Pokud s ní pracujete denně na reálných projektech, je to jiná kalkulace. --- ## Závěr AI asistenti mi umožňují pracovat rychleji a efektivněji, ale nezbavují mě zodpovědnosti. Naopak – role "Code Reviewera" a "Architekta" je teď důležitější. **Co si z toho odnést:** 1. **Specializace funguje.** Jeden nástroj na všechno nefunguje tak dobře jako kombinace specialistů. 2. **Kontrola je základ.** Automatizované testy a CI/CD jsou minimum. Lidské review je nezbytné. 3. **Instructions šetří nervy.** Čím lépe popíšete pravidla projektu, tím konzistentnější výstupy dostanete. 4. **Když se AI zasekne, přepněte kontext.** Ping-pong mezi nástroji často odblokuje situaci rychleji než ladění jednoho. Pokud chcete AI zapojit do svého workflow, začněte tím, že si definujete role. Kdo bude váš rešeršista? Kdo kodér? A hlavně – jak budete kontrolovat kvalitu jejich práce? 👉 **Jaké nástroje používáte vy? Kombinujete je, nebo spoléháte na jeden?** Diskutujme ([Mastodon](https://mastodonczech.cz/@TomasHaubert), [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/tomas-haubert/)) --- ### Související články 👉 [[2.5.1 Software development|Software development]] #ai #devops #workflow #produktivita #claudecode #gemini