Efektivní využití AI

Jindřich: mnohokrát jsem si tam vyčerpal svůj, em, stodolarový Max plan.

Filip: jedna obrovská výhoda jako agentů je v tom, že oni jsou jako neúnavný,

Jindřich: to jsou prostě příliš osobní informace, já ti to jako nebudu hledat.“

Filip: úplně jako super, že jo. Nemusíš se pročítat stostránkový manuál.

Jindřich: Čau Filipe, eh, vítej opět v Deep Link Show. Týden s týdnem se sešel a my už jsme tenhleten díl plánovali relativně dlouhou dobu a v neposlední řadě se nám naši posluchači ozývají, že tyhlety díly chtějí, že jo, ty pra-praktický díly, eh, kde se něco trochu dozvědí skutečně o ty, jak, ty jako hands on zkušenosti. Takže pojďme si dneska říct, pojďme si dneska dát nějaký tipy deset, jedenáct, dvanáct, cokoliv nám napadne, že jo. Máme tunu zase našich pozná-poznámek, ale bylo by fajn se zaměřit trochu na ty praktický věci, na to, co nám pomohlo, co nám zrychluje práci, co nám tu práci usnadňuje a hlavně co nám funguje. A při tý příležitosti klidně můžeme zmínit i nějaký slepý uličky, co se nám třeba nepovedlo. Eh, ještě jednou vítej v Deep Link Show, těším se na to.

Filip: Zdravím, Jindro, zdravím tebe, zdravím naše posluchače a jak jsi zmiňoval, no, praktický díly vypadá, že mají největší ohlasy, což chápu. Já taky sám rád si poslouchám takový ty hands-on zkušenosti ostatních. My jsme vlastně nedávno měli díl na takový jako obecný AI doporučení nebo zkrátka jako věci, který vám pomůžou s tou AI pracovat jako efektivněji nebo pokročilejším způsobem. A právě dneska pojďme na ty praktický tipy. Tak já to asi rovnou tím prvním odpálím.

Jindřich: Let's go

Filip: asi to budou znát všichni, jo, starej dobrej deep research. Jako nemusí to bejt nutně jenom to, že si v ChatGPT nebo v Cloudovi zapneš ten deep research, ale můžeš to používat i s těma agentama, že jo, protože oni vlastně ten deep research uměj dělat taky. Nemusíš na to mít třeba kolikrát ani skill. Můžeš mu to jako napromptovat nebo můžeš použít skill Claude má nebo Claude Code má taky nějakej vlastní deep research skill, ale zkrátka tak jako jednoduchá věc, ale je to jako extrémně užitečný. Prohledá ti to stovky zdrojů na internetu, udělá ti to nějaký summary a musím říct, že jako dnešní modely už si s tím poradí jako mnohem líp než před tady rokem, kdy to jako docela dost halucinovalo. Dneska ty výsledky mi přijdou jako poměrně kvalitní.

Jindřich: Ty to navíc jako můžeš, eh, ještě vyhnat do jako mnohem větší kvality tím, že ty agenti si ty výsledky po sobě sebe budou kontrolovat, že jo. Takže ty jako jednoduchou větou tomu agentovi zkrátka řekneš: „Hele, pusť, eh, tady dva agenty na research a potom, co to doběhne, tak pusť dalšího agenta, kterej zvalide ty výsledky a tohle to opakuj třikrát.“ A tím samozřejmě, jasně, je to potom jako dražší, logicky ta jako token usage tam roste, ale ty výsledky jsou potom jako mnohem kvalitnější, že jo

Filip: No jasně, že jo. A hlavně jako jasně, ta, je to dražší, token usage ti roste, ale jako výměnou za to, že si musíš bejt, nechci říct jako jistej, ale jako na nějakejch já nevím devadesát pět procent prostě jako skoro jistej, že to je jako v pořádku, to je za mě k nezaplacení. A pořád máme ještě ty jako, hm, štědrý subscriptiony,

Jindřich: No jasný.

Filip: jo. A takže jako asi až budeme platit za každej token, tak to člověk bude jako řešit trošku víc. Ale přesně to, co jsi zmínil, ono aby to jako nezapadlo, tak jako to chci jenom jako vytáhnout, že ten deep research, kterej máš v klasickym ChatGPT nebo v Claudovi, tak jako se dá fakt jako naboostit tím, že to pouštíš v tom Claude kódu, v Kodexu nebo prostě v nějakym agentovi. ty mu vyloženě řekneš: „Hele, každej ten výsledek ulož si ty výsledky a pak to verifikuj. Pusť novýho agenta, kterej vezme tu danou informaci, zkusí ji znova ověřit a takhle jako dokážeš odfiltrovat jako velký množství potenciálních chyb.

Jindřich: Dva prakticky příklady, který mě napadaj. Eh, jeden, tak já už jsem ti to, myslím trošku naznačil posledně. Tak já jsem dělal takovej jako menší víkendovej projektík Za soumraku cz se to jmenuje a je to jako agregace letních kin v Český republice. Jo, takže máš tam takový program letních kin a takovou, eh, lokaci, že jo, kde máš nejbližších kina k tobě, jejich program, vstupenky, počasí, jaký bude v ten den promítání, máš tam Google rating a pak taky trailer nebo poster a tak dál a tak dál. ČSFD hodnocení a podobně. No a taky že jo samozřejmě, jak, jak, jak já jsem jako získával tyhlety letní kina. Eh, poslal jsem takhle asi dvacet agentů. Každýho jsem poslal do jednoho okresu, poslal jsem je potom do krajů a do po městech třeba a podobně. Takhle několikrát jsem to opakoval, několikrát jsem opakoval přesně tenhle jako validační cyklus, aby další agenti pak jako validovali ty, eh, jako konkrétní, eh, kina a vlastně veškerý ty metadata, který já jsem získával. A ty výsledky jsou fakt skvělý. Jasný, zase nejsou jako stoprocentní, ale jako tolik muziky, za kolik času to vlastně uděláš, tak to je vlastně neskutečný, že jo. Eh, asi tři takový příklady ještě Asi tři možná příklady mě, eh, ještě jako napadaj, abych tenhle dokončil. A druhej ten příklad, tak, eh, typickej náš jako research, když se připravujeme, že jo, na buďto na epizody nebo jako na hosty.

Filip: vím,

Jindřich: Takže ty chceš ideálně se prostě dozvědět nějak jako personalizovaný informace jako o těch lidech nebo o tom jako tématu, aby nám to trošku jako předchroupalo, aby nám to dalo relevantní zdroje, který pak projdeš. To je další jako skvělej use case, že jo. A to může bejt jako na cokoliv. Nevím, příprava na jakou, nevím, zkoušku nebo o tom bys taky mohl vlastně mluvit, když jsi nedávno dělal jako kapitánský zkoušky určitě.

Filip: No jasně

Jindřich: No a v neposlední řadě ještě co mě napadá, tak, eh, přítelkyně je vlastně učitelka a taky dělá občas jako nějaký projekty, že oni něco vibe codí. A já jsem jí pomáhal dělat, eh, vlastně mapu výletů, kde jsou vlastně tipy pro, eh, výlety jako učitele s dětma nebo rodiče s dětma. A je tam už tis-přes tisíc šest set míst pře, jako přes, eh, po celý Český republice. A zase to bylo to samý, že jo. Jako tam teda těch ranů bylo jako opravdu spousta na ten, eh, research plus nějaký jako scriptování, další jako validace a podobně, že taky už to bylo trošku jako sofistikovanější. Eh, mnohokrát jsem si tam vyčerpal svůj, em, stodolarový Max plan. Nicméně zase jo, vem si těch tisíc šest set výsledků. Máš to fakt jako v mapě. S-- já jsem to potom ještě jako dohnal do, eh, jako takový, eh, míry, že jsem to pak ještě jako validoval tu pozici na tý mapě vůči jako Google Places Mapy nebo Google Places API, abych měl jako přesnou tu polohu, že jo, a tak dále, aby ty výsledky byly co možná jako nej, nej, eh, přesnější. No a teď se dostáváme jako k tý pointě, jo. A teď se jako zamysli se trošku jako nad tím zpětně, jak dlouho bys jako plnil databázi o tisíc šest set míst s informacema pro jako učitele a pro vlastně výlety s dětma, pokud bys neměl jako tudletu vlastně super power, co my teď momentálně máme. A to vlastně není tak dlouho, co tu super power máme, že jo?

Filip: No jasně, že jo. Ty jsi schopnej si fakt prostě vytahat ty data a agregovat jako obrovský množství dat. A já možná doplním nějaký svoje use casy.

Jindřich: Hm.

Filip: jasně, nějakej research tématu a tak, to je jako jasný, ale to třeba používám ve svém CRMku, že mně když vždycky, když přijde lead, to znamená jako někdo si rezervuje konzultačku jako schůzku, já ho neznám, že jo. Vím jenom jeho e-mail a často jako nějakej popisek, že oni mi tam ty lidi můžou napsat vlastně ten jeho jejich problém. No a vlastně ten agent je schopnej si z těchhle těch dvou informací vlastně jako zkusit dohledat, o koho se asi jedná, pro jakou firmu dělá a tak nějak mi dát jako nějaký TLDR, s kým se budu bavit. Protože ty máš mailovku, máš tam jako jméno, příjmení, tak to samo o sobě není ještě vypovídající, ale často, když je to firemní mailovka, tak to máš zavináč a název firmy něco, že jo, vlastně doménu. Takže jako podle toho plus kombinaci s nějakým popiskem. Takže když ti někdo řekne hele, jsem ze stavebnictví, tak ten agent jako si je schopnej ty lidi dohledat a spojit. Hele, tenhle člověk dělá tady, ehm, nevím, prodává zeleninu, tak to asi nebude on, protože poptává stavebnictví a vlastně jako umí udělat ten deep research a zase mi to jako obohacuje ty moje data. Nebo když bych měl s někým spolupracovat, tak si můžeš udělat nějakou jednoduchou due diligence. Prostě jako necháš toho člověka vylustrovat, najít, jestli tam nejsou nějaký jako pochybnosti, jestli se někde negativně neobjevil v médiích a tak. Zase že jo. Dřív sis tohle, když jsi to dělal ručně, to bylo peklo. Nebo sis na podobný věci třeba platil nějaký softwary. to zadáš agentovi, on to

Jindřich: Jako, jako ty, ty nástroje na to due diligence, že jo, ať už jako fyzických nebo jako právnických osob, tak už jako t-tady jsou delší dobu. Ale je pravda, že zase to AIčko tomu dává tu jako ty superpowers. Nicméně jak ti to funguje jako tady ta due diligence na ty lidi? Protože mně se totiž už jako kolikrát stalo, když jsem používal ty jako standardní komerční modely, že jo, od, eh, OpenAI nebo Anthropicu, takže mi zkrátka řekl něco ve stylu jako: „Hele, to jsou prostě příliš osobní informace, já ti to jako nebudu hledat.“ Jo, oni byli-- oni si řekli, že vyloženě jako ten model to s-- asi na základě nějakých jako security guidelines, tak to prostě odmítl vyloženě jako prolus-prolustrovat toho člověka

Filip: Ok, to je zajímavý. Já, já používám jako vyloženě Claude Coda jako agenta, někdy Codexe a asi záleží na tý promptce, no. Eh, zatím se mi jako nestává, jako tu due di-due diligence nedělám tak často. Vyloženě si dělám většinou spíš jako obohacování těch jako kontaktů v tom CRMku, ale zatím to due diligence mi jako prošlo. No já vždycky mu jako vysvětluju ten svůj point, jako proč to dělám, že jako s ním budu spolupracovat a bla bla bla. Taková, taková ta klasická omáčka okolo. A nevím, zatím, zatím mi to jako fungovalo vždycky.

Jindřich: Hm, jako je, je pravda, že já jsem spíš jako tak testoval, když jsem si s tím hrál, ale já jsem chtěl nějaký možná advanced věci, že jsem chtěl jako určitě, aby prostě prošel třeba, eh, jako justici, že jo. Prošel v-veškerý jako jeho, eh, jako majetkový vazby na nějaký jiný právnický osoby třeba, eh, aby prošel insolvenční rejstřík, aby prošel nějakej registr dlužníků a jako takovýhle věci. A

Filip: Ok

Jindřich: jako mi odmítl udělat, no, tehdá. Ale už je to delší dobu, tak třeba už se to posunulo

Filip: buď, anebo jsi tam měl nějakou jako trigger frázi, že jo. Ono kolikrát stačí, že jako vyloženě z těch jako dvaceti věcí, co chceš aby ilustroval, tak něco je jako na hraně a už ti to kvůli tomu zařízne, že jo, celej ten dotaz. Takže může bejt. Hm, možná pojďme dál. Ono už jsme to tady nakousli, že jo. dělal to za soumraku. Já si taky, taky takhle jako zjišťuju nějaký data a to je vlastně přístup data scraping. Obecně jako že získáváš data z nějakejch a ten scraping je jako rozdílnej v tom, že ty když máš nějaký jako veřejný stránky, tak si to normálně jako vytáhneš třeba v tom HTMLku nebo v nějaký textovější podobě a není to zas takovej problém, byť tomu už se taky dá říkat data scraping, ale často jako ty pak začneš narážet na takový ty typický problémy, že jo. Určitě ty když jsi dělal letní kino, tak spousta letních kin měla hezký program v obrázku na Facebooku, že jo, vyfocenej. A ty prostě to nějak z těchhle těch jako sítí sociálních musíš jako vytahat, naparsovat a no obecně data scraping disciplína sama o sobě.

Jindřich: No určitě a e-existuje jako spoustu způsobů, jak k tomu přistoupit. Ale když zase řeknu ten praktickej příklad jako z toho mýho projektu, tak já jsem tam vlastně měl tři metody. Všechno jsem nejprva tahal přes Firecrowl, když tam byly přesně tyhle, jako typicky na Instagramu, že jo. Některý letní kina ti dají jenom prostě fotku na Instagramu toho k jako programu letního kina. Tak to jsem udělal přes Gemini OCR, takže jsem si akorát jako featnul, že jo, ten image, tím jsem prohnal nějakým jazykovým modelem, ať mi vrátí data z toho. A potom jsem měl poslední fallback jsem měl na Apify. Ono jako jasně, mohl bych to udělat třeba jako jednodušejc, ale i jako mým cílem, když tohleto všechno pominu, tak tím mým primárním cílem jako bylo si vyzkoušet ten Asterix, ten jako frontendovej nebo ten design framework od Mety, že jo, kterej teď jako docela,

Filip: jo.

Jindřich: docela frčí. No ale zároveň jsem to chtěl jako udělat co možná jako nejlevnější, že jo. Nebo zkrátka jako s nízkýma nákladama a to hodně je vo skládání těch jednotlivých tools. A tak proto jsem tam měl i jako tyhlety tři scraping enginy, protože kdybych tam dal třeba jenom Apify, jako funguje skvěle, oni mají těch spou-scraperů opravdu spousta, ale některý z nich jsou fakt jako hodně drahý. Jo, takže kdybych to třeba řešil jenom přes Apify, tak to bude jako mnohem nákladnější, než to vlastně bylo. A tímhletím, tím, že jsem tam ten Apify měl asi fallback až jenom jako na ty poslední věci, který jsem nezvládl jinak, tak jsem se vešel do toho jejich free tieru.

Filip: Počkej. Jako ono vlastně ten scraping někdy bývá trošku kontroverzní disciplína nebo nevím, jak to vnímáš ty, ale přijde mi, že to bývá kontroverzní, že jako v určitě těch caszech, třeba ten tvůj projekt, tak to je podle mě jako krásnej případ scrapingu, kterej je jako v pohodě, že ty prostě jako jako nebereš ty data, naopak jim tam vlastně jako dostáváš ty klienty, protože prostě lidi mají přístupný najednou kde lední kino a nemusej běhat po jako desítkách stránek. Takže to je jako vlastně ten krásnej příklad. Samozřejmě scrapovat si takhle můžeš prakticky cokoliv, že jo. Realitní servery, nabídky práce, konkurenci prostě hlídat, co dělá a už se pak dostáváš do takových těch vod, jako že jo, v podmínkách mají napsáno, že by to nikdo dělat neměl. Teďka samozřejmě jako Apify, Firecrowl a tak dál, tak vždycky vedou ten boj, že jo s tím, eh, já nevím, třeba Cloudflare často má různý jako pasti na tady ty AI boty, aby si to nedokázaly vytáhnout, tak oni se to snaží jako obejít a je to, jak to vnímáš ty, no. Někdy je to taková jako šedá zóna. Jako data scraping dělám hodně, baví mě, ale cítím takovou tu, em, kontroverzi trošku kolem toho.

Jindřich: Já jsem byl asi před dvěma lety, možná ani ne, tak jsem byl právě tady v Praze na jedný akci, kde, eh, mluvil člověk právě, kterej pracoval v Apify a přesně jako o tomto mluvil. On říkal, ukazoval nějakej ten svůj jako use case, že jo. Hodně promoval jako ty, ty jejich Apify crawlery, jak je můžeš využít. A o-to, co on přesně říkal, tak tam zaznělo, že jako ta, ta hranice mezi tím, co je ok scrapovat a není, tak je autentizace. Jakmile ty to máš schovaný za jako jakoukoliv formou jako loginu nebo za jakoukoliv formou autentizace, kterou ty musíš obcházet, tak už to jakoby není ok. Údajně. Jo, takže tohodle toho se já tak jako snažím držet. Byť jako chápu, že jasně, samozřejmě ty jako, ty, ty weby to nechtěj. Jak jsi zmínil, mají to v podmínkách. Neměl bys to jako dělat, ale jako dovolím si tvrdit, že jako ta realita a ta praxe je zkrátka někde jinde v dnešní době.

Filip: Ano,

Jindřich: Bohužel, boudík

Filip: jo, jasně, pro, pro nás bohudík, že jo. Ono někdy prostě je fakt k vzteku, když prostě máš někde ty data, jenom jsou zamčený za nějakým úplně jako nesmyslně složitým UI, který je nepřehledný, nemůžeš tam jako filtrovat, nemůžeš se jako nějak jednoduše k tomu dostat a přitom prostě ty si to pak takhle vytáhneš, uděláš si to v tom vlastním view a svět je zase krásnej, no. Takže jo, jako já to vnímám podobně no, data scraping je to takový to, že je to tak dvousečná zbraň, že jo. Můžeš to používat na ty dobrý věci, můžeš to používat i na ty věci, který bys jako neměl přesně, že taháš data z nějakejch portálů, který jsou za loginem, ale

Jindřich: Hm,

Filip: to už je

Jindřich: jako co-- hele,

Filip: jo.

Jindřich: todleto všechno mě vždycky jako, eh, dostává jako k tý myšlence, že vždycky vlastně jsme říkali, že jako jedna z těch jako největších hodnot, co mají třeba ty firmy, že jo, tak jsou data.

Filip: Aha,

Jindřich: No a já si jako teď myslim, že se to od těch dat hodně jako dostává spíš k tý tvý jako user base, k tý tvý komunitě, tvým fanouškům, těch subscriberů a podobně. Eh, typickej příklad podle mě jako kalorický tabulky. Skvělá společnost, sám používám kalorický tabulky asi víc jak dva roky a opravdu jako pomáhá mi to ve spoustě jako různejch věcí. Já mám to hrozně rád. Myslím si, že to fakt dělaj dobře, dost jako do toho šlapou, jsou vidět i na sociálních sítích a podobně, ale ta jejich největší value nebo byla, tak jsou ty data, že jo. Jako logicky. No jo, jenomže jako jak těžký bude si v dnešní době postavit podobnou databázi, jako maj oni, když veškerý ty jako makronutrienty všech těch jako potravin, jejich čárový kódy a podobně už má k dispozici třeba i Rohlík jako Košík a spousta těchhletěch jako jinejch společností. Jo, takže jako někdo bude chtít, tak tyhlety data vlastně budou k dispozici veřejně, aby oni si udělali vlastně obdobnou databázi. Ale jasný, kalorický tabulky maj jako nějakej brand, že jo, maj nějakej face, jsou tady deset let prakticky nebo jak dlouho a maj tu user base. Jo, takže v dnešní době už asi pravděpodobně hodnota těch dat bude mírně klesat. Možná to neříkám, neříkám úplně přesně, jo. Ona jakoby klesat nebude, protože ty je potřebuješ pro to, abys veškerý ty ajčkový jako věci dělal, abys to měl v tý knowledge base, abys měl tu, že jo, ten, eh, ty informace do toho kontextu. No ale zároveň už nebude zas takovej problém si udělat třeba tu databázi podobnou. Proto si myslím, že ta hodnota se bude v dnešní době hodně jako switchovat k tý user base než k těm samotným datům.

Filip: Jo, já, já možná asi chápu, jak to myslíš. Jako ty user base jako myslíš i ty data, co generujou ty uživatelé asi, ne? Protože

Jindřich: Ty nejsou veřejný, jasný

Filip: tak tam, tam jako vlastně mířím, že jo, že jako data, který si můžeš posbírat z internetu, byť jako složitě, tak díky agentům vlastně scrapingu a dalším jako metodám, tak, tak seš schopnej jako vlastně získat za relativně levno. přesně pak máš ty data, co ti generujou ty tvoji uživatelé. Typicky jako u těch kalorických tabulek to budou ty patterny toho, jak lidi jedí. Nebo prostě obchody,

Jindřich: Přesně tak. Přesně.

Filip: prostě neseženeš na internetu a ty pořád tu hodnotu mít budou

Jindřich: Jasný, pokud nejseš schopnej je získat nějakým jiným způsobem, tak budou přesně tak.

Filip: Nice

Jindřich: No a já si myslím, že když my se trošku posuneme zase k nějakýmu jako dalšímu našemu bodu, tak, eh, souvisí to všechno spolu hrozně moc a

Filip: Jo

Jindřich: furt to jsou všechno ty data, že jo.

Filip: No jasně

Jindřich: obecně tohle je takovej náš jako subtopic, kterej jsme si tady jako napsali, tak nějak jako monitoring, zpracování zdrojů. Ono dost možná to může souse-jako souviset s nějakejma automatizacema, ale přesně zpracování nebo obecně jako datový analýzy, možná bych to nazval nad nějakýma našima datama, že jo. Typicky můj osobní zase příklad, kterej už jsem tady párkrát zmiňoval, tak je datová analýza nad zdravotníma datama. Já používám x let Apple Watchky, eh, trackuju si kofein, trackuju si suplementy, ty kalorický tabulky, který jsem si tady zmiňoval, krevní testy a podobně. No a není nic jako jednoduššího než tohle všechno jako poslat na hromadu a poslat na to několik agentů, který ti to pomůžou interpretovat, že jo. Samozřejmě pak si můžeš kreslit grafíky a to už souvisí s nějakým VIP codingem a tak dál a tak dál.

Filip: No jasně

Jindřich: Co tím chci říct je, že nikdy pravděpodobně asi nebylo snazší si vyhledat nějaký trendy v datech, eh, nežli je tomu vlastně v dnešní době

Filip: Obecně, že jo, zpracovat prostě nějaký velký množství dat, ať už jsou to jako strukturovaný data, nestrukturovaný data. Eh, třeba jak jsi zmiňoval, že jo na začátku, že u nás nejvíc frčí ty epizody, kde dáme hands on zkušenosti, tak jako my to zjistíme i z toho, že vidíme ty čísla jako normálně lidsky. Ale já když jsem to hodil do naší knowledge base, kde jako já tahám vlastně jako statistiky i všechny ty přepisy epizod, no tak taky jako vlastně ten agent je schopnej z toho ti říct: „Hele, jakoby nejvíc úspěch mají tady ty epizody a tam vždycky děláte hands on věci." Takže přesně jako my těch epizod nemáme ještě tolik. Takže vlastně seš to schopný jako projít na YouTubu, ale jako ve chvíli, kdy jich budeš mít prostě jako tisíce těch záznamů, nemusí to bejt epizody, že jo, čehokoliv, tak prostě najednou ten agent ti v tom pomůže se zorientovat. Já jsem takhle, eh, dělal příklad, že my jsme měli, eh, vlastně když máš nějakej jako software, tak se dělaj takzvaný logy. To znamená, že se loguje, co se jako událo. No a my jsme tam měli nějaký jako transakce a na konci nám to prostě nevycházelo. No a tak nebylo nic jednoduššího, než prostě pustit agenta a říct: „Hele, tady máš jako obrovský množství logů za poslední měsíc. to nevychází. Tohle je jakoby jak to má bejt správně. Najdi ten jako problém." Měl k dispozici ještě codebase a ten agent si prostě hodinku a půl takhle jako chroupal a byl schopnej nejenom mi v těch datech najít, co, co bylo špatně a v tom kódu, co bylo špatně, no ale zároveň i vlastně nasimulovat to, když by to bylo dobře. Takže on jakoby udělal, že to opravil, spustil ty data znova a verifikoval si, že dojde tomu výsledku, co já jsem mu říkal, že by měl bejt správně. Takže jako to, to je úplně jako fascinující, co ti agenti ti dneska s těma datama dokážou udělat. Musíš je jako hlídat, musíš ty data anotovat. My jsme to vlastně řešili svojí tou toolou, že jo, Skeboli. Je to vlastně jako ten základ, že ty potřebuješ jako tomu modelu vysvětlit, co ty data znamenaj a jak k nějakejm věcem jako se dostaneš, co prostě pro tebe znamená, že chceš třeba, nevím, že úspěšné video, tak co je ta definice? Ale pokud ty mu to vysvětlíš, tak jako ta datová analýza je úplně pecka.

Jindřich: A v tom kódingu to samozřejmě potom taky jsou, eh, prakticky takový prodloužený ruce, že jo. Ať už, nevím,

Filip: Hm.

Jindřich: Sentry ti vyhodí nějakou chybu, že jo, nebo zkrátka máš někde nějakej jako trace log obecně jako toho problému, toho bugu, kterej řešíš, no. Takže copy paste. Tady máš MCP na code base na, na, na GitLab. Todleto mi hází Sentry, což samozřejmě jasně se může automatizovat jako dál a dál, ale prostě oprav to, že jo. No, voilà a magic done. Takže, a to vlastně jako není nic jinýho, že než jako hledání těch, toho patternu nebo hledání ty chyby obecně někde, kde je a její fix. A, a což mimochodem jako samotná jako datová analýza, tak ta je jako nějaká disciplína, která mě osobně jakoby dost baví a vůbec v dnešní době, tak ti fakt jako dá jako neuvěřitelný boost rukou. Ale samozřejmě je dobrý jako vědět, co děláš, protože pokud jakoby nevíš moc jakoby, co děláš, tak tě to může hodně snadno vlastně oblbnout a dát, dát ti to prakticky nerelevantní výsledky. I pokud teda to neznáš třeba

Filip: Jasně, tak ono se říká, že jo, nevěřím statistice, kterou jsem si sám nezfalšoval. Ono vlastně ty jakoby můžeš vzít nějakej, nějakej jako dataset a ty data můžeš interpretovat tolika způsoby, že jako pokud chceš, tak si tam tu svoji hypotézu třeba najdeš nebo nějak to přehneš. Takže jako ano, jako musíš vědět, co děláš, ale přesně jako já úplně si pamatuju takovýto, když dřív někdo chtěl jako vyjet nějaký statistický data a nedej bože to chtěl dát do grafu, no tak si musel psát nějakou funkci nebo to klikat někde jako v Excelu a to. Teďka jenom prostě Claudeovi řekneš, co chceš, on ti udělá ten graf, interpretuje ti to všechno a ty to jenom jako vlastně jako textově popíšeš, jak to má za tebe vypadat, co, co má získat, že jo. Můžeš mu říct tu metodologii, ale, ale jakoby tu samotnou implementaci, ten kód už vyřeší za tebe. Krása.

Jindřich: nej-n-není to zas tak dlouho, že jo, kdy jsme museli to SQLko psát jako ručně. No a když jsi měl jako nějaký dlouhý SQLko, jo, tak to byla regulérně práce třeba na půl dne, že jo. Když to bylo SQLko prostě na osmdesát, sto řádků

Filip: Jako mělo to svoji krásu, jako bavilo mě to, ale byznysovýho pohledu to teda úplně jako se moc nevyplatilo. No tak jo, tak pojďme se asi posunout k dalšímu bodu a to je, my už to tady omíláme jako několikrát, ale pro vás třeba co, co nás posloucháte prvně, tak zajímavej tip a tím je speech to text. Zkrátka, že můžeš na agenty nebo vlastně jakejkoliv vstup, tak nemusíš psát na klávesnici, ale můžeš ho vlastně nadiktovat. A máme prostě speech to text modely, který rozpoznají tu tvoji řeč a převedou ti to do toho psanýho textu a přesně ti vyřeší taky ty problémy, že u Applu, že jo, když jsi diktoval, tak jsi musel říct: "Jak se máš, otazník." A, a jako diktovat tu interpunkci a podobný věci tady nemusíš. Prostě povídáš a on to přepíše jako relativně spolehlivě.

Jindřich: Prostě ty transkripty jsou skvělý, že jo. A nejen třeba když diktuješ, ale když potřebuješ transkript a udělat nějakej automatickej zápis ze schůzky třeba. Nahraješ si ten Google Meet, pak to proženeš nějakým softwarem, že jo, třeba Assembly AI na to jako funguje skvěle. Máš ten transkript a s tím transkriptem si pak můžeš dělat nějakou další magii. Dáš to Claudeovi, řekneš mu, ať ti z toho dá prostě pět dalších action stepů nebo ať ti připraví p-- e-mail se sumarizací a tak dále

Filip: Hlavně jako, jako tahleta práce s tím je super, ale nevím, jestli to vnímáš ty podobně, ale mně to dává úplně nádhernej klid na mysli, když mám nějakej meeting vím, že tam prostě mám tu nahrávku, vím, že budu mít ten transkript a že jako já si pořád dělám sem tam nějaký poznámky, nemusím se bát, že když mi něco uteče nebo ten člověk zmíní něco zajímavýho, tak já vím, že se k tomu můžu prostě kdykoliv vrátit, říct agentovi: „Hele, udělej mi výpisky.“ Nebo říct: „Hele, on něco během toho dvouhodinového meetingu zmínil na tohle téma, už si to nepamatuju. Najdi mi to.“ A on ti to prostě dohledá. Dneska jsme měli konzultačku s jedním klientem asi dvě a půl hodiny. Řešili jsme vibe coding, jeho projekt. Já jsem mu dával nějaký specifický doporučení. Dřív on by prostě seděl a jenom by prostě psal a psal a psal. Takhle my jsme si mohli povídat v klidu, jako si to vysvětlovat a vedle prostě byl plot a ten to celý nahrával a vím, že on dostane pak ty výpisky, kde prostě bodovitě má ty jako věci, co jsme řešili. Pecka,

Jindřich: Jasný no. Hm, jo, to je skvělý. To je skvělý pro všechny strany. A hlavně jako co mně potom přijde, tak mnohdy samozřejmě s jako s vyšším počtem lidí na tom meetingu, tak už se ten kontext trochu ztrácí, že jo. Mnohdy jako ta konverzace třeba jako někam utíká, kde nemusí bejt pro tebe jako tolik relevantní, ale byť nemáš jako co přispět, tak furt jako chceš poslouchat, protože je to nějaký téma třeba, který jako i vzdáleně řešíš a jako podobně. Takže i k tomuhle tomu vlastně slouží potom ta knowledge base, jo, o který jsme se tady taky už, eh, bavili několikrát. No, nicméně, eh, mimochodem mám takovej pocit, že tam boucháš občas do st-, do stolu, jak abys tam to potom nerušilo ten podcast.

Filip: Dám

Jindřich: Tak jenom takovej další protip. Ale těch, těch, těch nástrojů, že jo, na ten speech to text je jako řada a už jsme jich tady i několikrát zmínili a řada jich je placenejch, ale řada jich je jako, když jo Whisper Flow a Super Whisper a podobně, ale řada jich je i free. Já třeba teď v poslední době tak používám handy na, eh, vlastně ani nevím, někdo mi to už jako doporučil, ale ty softwary jsou prakticky všechny podobný a i ty modely, který jsou za tím, tak taky často bývají podobný

Filip: Ano, tak on často je to ten, eh, Whisper od OpenAI, že jo, nebo ta NVIDIA má

Jindřich: Ten je, ten je placenej vlastně.

Filip: pa-Parkit, že jo? No ne, i ten

Jindřich: Parkit no, jo

Filip: bejt placenej. On když je v cloudu, tak je placenej, ale je to vyloženě i jako lokální model. Takže ty si ho můžeš jako stáhnout do kompu a tam, tam je pak zadarmo.

Jindřich: Jo, ale ty potřebuješ teď, abych nekecal, šestnáct giga ramek na ten model, že je takovej docela jako možná dokonce víc, ne?

Filip: si-- nevím, mám

Jindřich: Já vím právě, že jsem to jako jednou-- no jasný, já vím právě, že jsem to jako jednou koumal, a protože jsem to chtěl jako na VPSku, že jo, protože se mi samozřejmě nechtělo platit jako ten, ten cloudovej jako transkriptor a právě myslím, že tam bylo šestnáct giga a já jsem neměl šestnáct giga v tý VPSce a samozřejmě nechtělo se mi zase platit za ramky.

Filip: no jasně, no. Tak ale na druhou stranu ty jako cloudový transkriptory taky nejsou úplně drahý. Já používám často Assembly AI, protože ono krásně umí rozlišovat ty mluvčí jako tam máš za hodinovej díl, nevím, jako patnáct centů. To je jako

Jindřich: To asi,

Filip: pohodě, že jo?

Jindřich: to Assembly AI jako moc nechápu, protože to mně přijde jako úplně crazy. Já taky p-používám teď jako na přepisy našich meetingů, kterejch jsou jako x hodin jako několikrát týdně. A jak říkáš, jako hodina je asi za patnáct nebo dvacet centů nebo kolik. A hlavně ty s-tam po registraci dostaneš dvacet dolarů nebo deset dolarů nebo něco takovýho. Jako že je to, je to hodně vstřícný

Filip: Jo rozhodně no, ale jako není to dokonalý a to možná dobrej protip jako pro, pro posluchače. Já takhle jako často ty transkripty ještě nechám pak prohánět nějakým LLMkem a vlastně jako, opravit ty, ty fonetický přepisy, že někdy ti to prostě napíše Claude místo Cloud, tak ti to napíše Claude nebo něco takovýho. Ale jakoby to LLMko je schopný jako velmi jednoduše jakoby poznat, že ta chyba, jako z kontextu si odvodí, že se bavíme o Claudovi, tak se to píše takhle a ne tak, jak to jakoby udělal ten transkriptor a jako opravit to. Takže to je tak jako protip prostě vzít ten transkript, nechat to prohnat jako klasickým LLMkem s instrukcema: „Hele, jako oprav tady jako fonetický chyby nebo jako chyby přepisu a jako znatelně kvalitnější transkript."

Jindřich: A na co já jsem občas jako narážel, že, eh, se mu nepodařilo asi správně identifikovat ty speakery. Což jako mnohdy chápu, protože se občas stává, že jo, že s někým telefonuješ, jste třeba dva u jednoho počítače, že jo. Takže on potom vlastně nemá jakoby ani ten zdroj pořádně. No ale já teď, když buduju v rámci toho projektu vlastně jednoho, tak, eh, když buduju tu jako svoji knowledge base, tak já to mám ještě udělaný tak, že, eh, já to pak udělám jako manuálně nebo spíš, že to mám jako nascalovaný, mám tam nějaký jako workflows a řeknu mu: "Hele, v týdle složce je novej, eh, nová nahrávka, zpracuj ji." Takže on vlastně zpracuje všechno, ale součástí jako těch instrukcí je, aby mně jakoby nakonec dal jako otázky k tomu transkriptu, kde si jako není jistej. Jo, takže takhle mně dává pravidelně prostě třeba pět otázek a říká: "Hele, tohleten člověk říká tohle a tohle. Asi to bude on, ale nejsme si jistej, jo." Říkám jasně, potvrdím, většinou jako potvrdím, že jo, protože jako většinou tuší, jo. Anebo jo, tady je tenhle člověk, ale nemá jméno. Jasný, doplň mi jméno. Jo a tímhletím vlastně způsobem já mu ještě jako doplním ten kontext, kde on si přesně jako není jistej. A samozřejmě, byť to jsou detaily, tak obecně tu kvalitu tý knowledge base to, to zvyšuje

Filip: Určitě. No jako obecně ta následná práce s těma záznamama nebo jako těma transkriptema dává smysl. Pojďme asi na další bod a on vlastně taky souvisí trošku s jiným vstupem, než je jenom text. A to je vlastně jako současná multimodalita těch modelů. To znamená, že ty tomu modelu nemusíš posílat jenom jakoby text, ale můžeš mu poslat i třeba obrázky. A to je za mě jako úplně boží, protože krásnej příklad, kdy jako dřív bych si řekl, že to jako nebo nečekal bych, že si s tím dobře poradí, ale už jsem to v nějakým díle zmiňoval. Ale to nevadí. Já jsem tady

Jindřich: Chcete-- hele, to je skvělej příklad. Řekni ho

Filip: jo, já jsem, já jsem tady řešil svoji scénu jakoby pro studio. Ne todleto, ale jakoby na AI srozumím kanál, tak mám za sebou černo a mám to nasvícený oranžově. A jakoby já nejsem fotograf, nejsem kameraman, takže já vím tužku o tom, jak se to má nastavit. Jako tuším nějaká clona a tydlety věci, ale jako teoreticky. A teď jako když to po mně chceš zkombinovat, tak jako nevím, že? No a jsem se tady a pak říkám: „Ty jo, tak já to prostě vyfotím Claudeovi.“ Vyfotil jsem mu nastavení v obou softboxu, vyfotil jsem mu displej tý kamery a říkám: „Hele, mým cílem je, že já budu nasvícenej přirozeně, nechci bejt přesvícenej, chci bejt prostě jako a za sebou je černý pozadí, který chci, aby bylo fakt jako true true černý a vystoupla ta oranžová a ta mě jakoby vy-vy-vystoupla z toho jako pozadí, jako obepínala mě. No a on mi říkal: „No tak to musíš nastavit takhle, takhle. Sniž si clonu, dej si tady nějaký jako ISO na nevím, osm set čtyřicet nebo šest set padesát, něco takovýho a prostě jako poradil mi, jak to dělat. A já říkám: „Hele, já nemůžu nastavit na tom, eh, na tom objektivu nějakej z těch parametrů. On říká: „Hm, to je možná proto, že máš velkej zoom. Zkus odzoomovat. Tak jsem odzoomoval a šlo to. Já říkám: „No ale já nemůžu odzoomovat, já to potřebuju mít takhle. On říká: „Nevadí, doženem to jinejma parametrama. A fakt jako během asi patnácti nebo dvaceti minut jsme jako odladili tu scénu a vypadá to fakt jako dobře. A jenom tím, že jsem mu prostě fotil to, jak je to na tom foťáku. Nemusel jsem to vysvětlovat a popsal jsem mu, co chci. Jako já jako s AI funguju každej den, ale z tohodle jsem byl fakt jako odstřelenej, že fakt jako on pochopil, co já chci za ten efekt a dokázal to jako z toho vytáhnout

Jindřich: To je skvělý, že jo, protože my, eh, i na základě toho, že jsme oba jako s nějakým technickým backgroundem, máme jako nějak jako techničtější práci, že jo, i vzdělání, taky tak jsme hodně zvyklí jako pracovat s tím jako softwarem. Ale ten okamžik, kdy tobě vlastně nějakým způsobem to AIčko pomůže v tom jako fyzickým světě, tak to pro nás vlastně je taky úplně jako parádní hodnota, že jo. A vlastně

Filip: Jasně

Jindřich: jako překvapený, že nám to jak vůbec v tom pomůže, že jo. Když vlastně jsme spíš zvyklí jako na ten software. A tohleto s tím jako foťákem, to si myslím, že je jako fantastickej příklad, že jo. A tady si člověk vždycky jako uvědomí, ne jako, že je fascinující, na jak velkým množství, eh, jako dat ty modely musej bejt natrénovaný, když s něčím i vlastně takhle specifickým si jako, eh, dokážou poradit, že jo.

Filip: No jasně. Anebo typicky já když potřebuju, když řeším na nějakým spotřebiči, že jo, něco vyřešit. Teď jsem potřeboval vyčistit jako kávovar jeden a ne ten svůj, ale jako u, u příbuznejch doma a jako nevíš, že jo. Každej kávovar je jinej, tak jako musíš hledat ten manuál a hledat to někde na YouTubu, jak to kliknout. No anebo prostě vyfotíš ten kávovar, on to pozná, co to je za model, dohledá ti to a přesně ti řekne ten guide. Já už jako takhle jako běžně řeším problémy doma nebo v troubě, jo. Potřeboval jsem, pekl jsem rybu a teď jako zase jsem to pekl jako v jiné troubě, než co máme doma. A teď jako tam byly jiný symboly a bylo jich tam strašně moc, prostě my jich máme třeba těch módů šest a tady na tý troubě jich bylo prostě já nevím, třeba dvacet, že jo. Vůbec nevěděl, co tam mám dát, tak jsem to vyfotil Claudeovi. Říkám: „Hele, dělám lososa jako pečenýho. co tam mám nastavit?“ On: „Jo jasně, to je tady ta trouba, ta má tady ty módy a tady ten je speciálně jako na rybu, byť tam není ikonka ryby.“ A úplně jako super, že jo. Nemusíš se pročítat stostránkový manuál.

Jindřich: že jsem mu vůbec nedával ani nebo jako ani jsem mu nefotil třeba nějaký modelový označení, ať už tý trouby nebo toho kávovaru

Filip: Jo hele, tak ten kávovar byl jako specifickej. To je takovej ten model, co jsme měli i v kanceláři historicky, když jsme spolupracovali. Takže jako on to poznal, to jsou takový ty jako klasický. A ta trouba byla zas strašně specifická, ale jako jo, tak on se někdy, já vždycky, jako on ti vyjede, že jo, on ti pošle i tu fotku třeba, takže ty jako vidíš, jestli se trefil nebo ne. jako ta multimodalita, to je, no, jakože fakt mě to nepřestává překvapovat, jak dobrý to dokáže bejt. Jasně, někdy se to splete, ale jako před pěti lety, jak jsme tohle řešili, to je úplně jako diametrální rozdíl. Možná před dvouma.

Jindřich: Radši jsi to neřešil, že jo? Protože jsi věděl, že to bude jako takovej vopich a budou to jako takový komplikace s tím, že ti zkrátka ta tvoje časová investice do toho nestála

Filip: No jasně, to je, to je věc druhá, že jako najednou začneš řešit věci, který dřív prostě jsi jako nechtěl, no.

Jindřich: Tak krása jako na tom je asi, že můžeš, eh, vlastně jako kombinovat ty vstupy, že jo. Eh, to jsme tady taky my jako řešili jako několikrát, že ty prostě potřebuješ zpracovat nějakej úkol, zpracovat nějaký data, nějaký trendy, z toho získat cokoliv, tak ty můžeš dát fotku, PDFko, excelovskou tabulku, eh, obrázek, nevím, eh, jako cokoliv a on vlastně dokáže veškerý tyhlety jako data nějakým způsobem zpracovat nebo ti je alespoň dostat jako do takovýho formátu, aby ty si s tím mohl potom dál jako efektivně pracovat. Což vlastně říkám to možná tak jako, eh, jako oklikou, ale zkrátka to je podstata jako tý jako samotný multimodality, že jo?

Filip: Jo jo, jako je to, je to fascinující. A možná taková malá odbočka, protože my to tady myslím nemáme napsaný, nemáme v dalším bodě. Eh, pamatuješ si konverzační mód v ChatGPT?

Jindřich: No

Filip: Tak vídáš, jak si s tebou povídá.

Jindřich: No jako jasně, kam tím míříš?

Filip: jsi to nový GPT Live teďka?

Jindřich: Ne, to si myslím, že ne ještě

Filip: Hele, tak tomu jako dej šanci. Ty jo, fakt to posunuli zase. Já jsem na to dělal i video a to jako taky jako vlastně takovou, já jako, ono to není ta multimodalita, je to trošku jako jinej ten, ale to s tím, že oni jako vylepšili ten model, že ty si s ním krásně povídáš. On fakt jako poslouchá pořád kontinuálně, co ty říkáš, že i když si budete stá-skákat do řeči nebo něco, tak on jako pořád zpracovává tvoje vstupy a zároveň umí mlčet. Takže ty když mu řekneš: "Hej," já jsem to třeba dělal na videu, že jsem řekl: "Hej, nastuduj si, jak funguješ, pak mi to řekneš, ale já teď budu mluvit do videa, tak jako nic neříkej." já jsem povídal, on mě ignoroval a pak jsem řekl: "No tak spusť." A on to jako řekl. A zároveň na pozadí umí použít ty silnější modely. Umí použít GPT pět-pětku a jako to mě fakt taky bavilo na jako různý dohledávání informací, brainstorming, kolikrát prostě jedem někam autem a jako s přítelkyní nás napadne něco. jo, jako já nevím, bavíme se o nějakým tématu, jak to jako funguje, že jo? A já jenom prostě bouchnu, mám to na shortcutu, že jo. Bouchnu tlačítko a zeptám se chata. A jako boží

Jindřich: To mně na tom tehdá jako hrozně vadilo. Je to jako ne, že jsme si nějak jako skákali jako do řeči třeba,

Filip: Aha

Jindřich: ale to, že když jsem se jako, když jsem mu něco říkal, tak já potřebuju někdy jako zapřemýšlet a trošku jsem se za-zastavil a byl jsem jako v půlce věty a on mi začal odpovídat.

Filip: No tady

Jindřich: Jo a tohleto prostě tehdy už to vyřešili. Ok, no tak jako to je dobrý, protože tohleto samozřejmě tehdá jako byl trošku problém

Filip: On dokonce umí i fakt jako mlčet, když mu řekneš: teď jakoby nechci, abys nic říkal, já ti řeknu a, a pojď se bavit s někým jiným," tak on dokáže jako mlčet, až než ho jako vyzveš, aby ti něco pověděl. To je jako boží.

Jindřich: Jo, good, eh, dobrej tip rozhodně

Filip: Jo. No tak jo, tak pojďme asi dál. No a dalším, tak to už, teď jako skoro si říkám, jestli to vůbec zmiňovat, protože o tom tady mluvíme jako tolikrát, ale obecně prostě jako vibe coding, že jo. Jakýkoliv software si seš schopnej dneska AI vytvořit, to šetří extrémní množství času, že jo. příklad může bejt vlastně my, když máme hosty, že jo, na Deep Link Show, tak my jsme řešili nějakou dobu, jak je jako zvát, respektive jak oni si zabookujou ten termín. No a pak nějak už ani nevím, jak jsme k tomu došli, ale myslím, že jsme si řekli: „Hm, Google kalendář, tak ty ho můžeš dát jako veřejně. Tak co kdybysme si na náš web Deep Link Show navibecodili prostě rezervační jako systém, kterej bude čerpat z těch kalendářů, pošle nám to do Discordu, my to pak vytvoříme tu událost a je to." A funguje to jako skvěle, že jo. Malej software, kterej ale vyřešil náš reálnej problém a ještě to za mě vypadá hezky, protože ten host si to jako bookuje v našem brandu na našem webu. Vypadá to podle mě docela profi.

Jindřich: Jo, to je určitě super. A jasně, jak jsi zmiňoval, že my se tady o tom vibe codingu jako bavíme hodně, ale myslím si, že je furt jako několik oblastí, který jsme tady třeba nezmiňovali, že jo. Protože furt se to někam posouvá. My jako neustále něco jako taky zjišťujeme a tak. A jedna jako z těch věcí třeba, který mě jako napadaj, tak je, že to skvěle funguje třeba na vlastně vibe coding jako prezentací, že jo. Potřebuju udělat nějakou jako prezentaci nebo něco, tak vlastně už nebudu klikat jako v klasickým tom PPTčku, že jo. Nebo co to bylo, prostě v PowerPointu nebo těch Google Slides, ale udělám si to interaktivní s nějakýma efektama normálně v HTML, že jo stránce, pak to někam deploynu a hotova, vyřešeno. Takže taky jako krásnej jako vlastně use case, jak ty můžeš, eh, u-udělat nějakou jako dost zajímavou prezentaci. A tady si myslím, že to je trošku i jako takovej sentimentální switch, protože jako intuitivně ty by si hledal nějakej nástroj na tvorbu jako prezentací, který ti udělaj tu prezentaci jako za tebe. No jenomže ty vlastně toho výsledku dokážeš docílit i tím, že to vůbec nebudeš mít v tom PPT formátu nebo v těch Google Slides,

Filip: Mhm.

Jindřich: budeš to mít interaktivní v tom HTMLku, že jo. A je to zkrátka furt vibe coding.

Filip: Jo a tak hlavně, že jo, přesně PowerPoint a podobný vznikly z té potřeby, že abys to kódoval ručně, tak to nedávalo smysl. Tak vznikly tyhle programy. najednou, když to můžeš nechat udělat agenta, tak už je vlastně tolik nepotřebuješ. Takže jo, jako těch use case je tam spousta. Já třeba vždycky strašně rád jako ukazuju ten use case i na Deep Link Show, ale i u sebe, tak máme vlastně blog nebo historii těch epizod. dřív tak by člověk řešil, jakej jako content management systém použít, jakou administraci, abys to tam mohl ručně přidávat a tak. už to vlastně jako nepotřebujem a když vyjde epizoda, tak tam je agent, kterej jako se spustí pět minut po publikaci epizody, zpracuje transcript, udělá jakoby tu novou page, vypublikuje ji a máme jako vlastně blogovej příspěvek nebo nějakou jako databázi na webu. Jasně, kdybysme měli tisíce epizod, není to optimální, ale jako pro nějakej start jako super, že seš schopnej jako vystřelit blog, ani vlastně nemusíš mít ten jako pravej blog, jestli mi rozumíš, co se snažím říct.

Jindřich: Jasně, všechno prakticky máme hardcoded, eh, v tom webu, že jo. Což ale vlastně není úplně nutně špatně. Ale jako jeden z těch jako dalších, eh, jako nástrojů třeba, který mě napadají nebo nástrojů jako těch využití prakticky toho web codingu těch agentů, tak je auditování, že jo, nějakejch jako softwarovejch projektů. Jako teď ty si můžeš jednak jako dobře napromptovat, ale druhak už na to existují jako velmi kvalitní skills a můžeš prostě poslat toho tvýho agenta, ať ti zaudituje tvůj softwarovej projekt a řekneš mu, že chceš zauditovat SEO a nevím, performance, že jo, eh, copywriting,

Filip: Jasně

Jindřich: že tam chceš ne-implementovat nějakej, eh, bug tracking software třeba a, a podobně. A jasně, on to jako bude chvilku chroupat, ale dokáže ti potom dát fakt jako velmi dobrej výstup a jako velmi dobrej audit na to. A v neposlední řadě ti k tomu samozřejmě dokáže dát potom i prompty, jak přesně to potřeba zavolat i na slabším jako modelu, aby ti to zapracoval, že jo, aby sis trošku šetřil ten kontext. No ale každopádně kdyby sis měl před x lety dělat jako takhle velkej audit nebo on třeba nemusí bejt velkej, jo, ale prostě časově náročnej zkrátka, jo. Tyhle veškerý tyhlety disciplíny jako byly časově náročný a dokonce na to ještě existujou skilly. Ten m-můj mimochodem se jmenuje Shannon a ten jsem jako zkoušel a ten normálně udělá to, že ty se tam jako registruješ jenom do nějaký služby, která, eh, vlastně jako simuluje penetrační testy. On si to vytvoří nějaký sandboxový prostředí, deployne tam tvůj, t-tvůj jako codebase, ten tvůj projekt a pak na to jako zkouší různý útoky. Jo, mně to vyšlo asi na, nevím, deset dolarů celej tenhleten, tenhleten jako test. Eh, běžel asi čtyři hodiny nebo jak dlouho na nějaký jako r-relativně jako menší aplikaci. Ale zase jako prostě ten pro-- ten, ten výstup a ten audit, kterej mi dal, tak to vlastně bylo skvělý, že jo. A kdybys to, tohleto měl jasný, nebylo to asi úplně profesionální, bylo to furt jako automatizovaný. Kdyby to měla dělat nějaká společnost, tak za to zaplatíš přinejmenším jako desítky tisíc korun.

Filip: No jasně, ale jako na druhou stranu, že jako pokud oni jsou schopný do těch custom agentů whatever jako dostat to jejich know how těch jako toho penetračního testu, tak jako troufnu si tvrdit, že ten agent fakt dneska jako dokáže obsloužit jako obrovský množství práce, co by ten penetrační tester jako dělal. A jako

Jindřich: Naučí tě

Filip: ok, někdy třeba jako na něco nepřijde, na druhou stranu zase jako může přijít na věci, který by toho testera ani nenapadly, protože jako jedna obrovská výhoda jako agentů je v tom, že oni jsou jako neúnavný, že jo. Ty když jim prostě jako zadáš nějakej úkol teď pomeňme tokeny, jako oni to budou dělat klidně jako do zblbnutí a budou zkoušet všechny možný jako úhly toho útoku, ty vektory útoku. Ten člověk jako přece jen taky, že jo. Pak už jako se třeba unaví, už do toho nechce investovat tolik času. Jako v některých případech to může být i jako lepší. Jasně, jako pořád jako to nemá určitě na ty jako nejlepší tady penetrační testery, ale jako já fakt vidím v tomhle budoucnost. Jako ve výsledku spousta tady těch testingů je sada jako z větší části sada nějakejch úkonů, který ty uděláš na tu aplikaci a uvidíš, jak se zachová. To může ten agent udělat.

Jindřich: Jo, jako bezpochyby veškerý ty výsledky, který ty si můžeš jako docílit, eh, tak jsou přinejmenším působivý. Ale mám tady ještě jako jeden takovej trošku jako nestandardní case, jako to, jako i jako vibe codingu si myslím. Pořád to spadá pod ten vibe coding a to je vlastně nastavení nějakejch automatizací. No protože není to zas tak dlouho. Třeba kdy, eh, frčel N8N, že jo, N8N, ten jako automatizační nástroj, kdy ty jsi musel jako klikat ty noudy a dávat tam ty API keys, že jo. A, a, a parsovat tam ty tvoje odpovědi a podobně. Tak to jako byla jedna cesta, že jo. Možná taková ta asi prvotní, která jako přišla. A, a to si myslím, že to bylo jako v tu dobu toho největšího hypu tohohle nástroje. No ale pak přesně přišly jako nějaký MCP, přišli jako další agenti. A najednou jsi zjistil, že ty můžeš jako celej tenhleten tvojí workflow jako nastavovat pomocí toho vlastně agenta, že jo?

Filip: No

Jindřich: Takže ty můžeš říct hele ok, tak já chci tu automatizaci takhle a takhle a takovou, tudle službu chci použít. Tady bych chtěl scriptovat tyhlety data, tady to chci poslat do Slacku, tady to chci poslat tomuhle tomu do e-mailu, chci to uložit tady do Airtable, nevím cokoliv. A on vlastně ten, ten agent tak dokáže si tohleto workflow teď už vlastně postavit za tebe, že jo. A dokáže to udělat líp a samozřejmě jako mnohem rychlejc, než bys to tam nebo minimálně než bych to třeba jako klikal já

Filip: A že ono nejde jenom o tady ty tooly, ale vlastně jako jakýkoliv, eh, nástroj, kterej ty máš, tak jsi schopnej tomu agentovi připojit. Jako krásnej příklad a teďka si vibe codím novou jakoby komunitní platformu prostě kde chci publikovat kurzy a do budoucna třeba nějaký, nějakejch jako víc věcí. A zároveň na tom zkouším ten jako fakt true true vibe coding, že jako nekoukám na ten kód, ale jako pořád řídím ty agenty. no a jako skvěle funguje, že já jsem mu připojil CLIčko Cloudflareu, což jsou jako nějaký DNSka, ukládání, um, jako filů, eh, MCPčko Stripu nebo CLIčko jedno z toho, eh, Fakturoidu, eh, co jsem ještě dal, ty jo, Supabase a ještě něco tam mám. vlastně všechno jsem mu takhle jako napojil a jako jak on dokáže všechno si otestovat po sobě. Já jako když si pamatuju před rokem, když jsem jakoby napojoval platby, tak to bylo prostě jako jo, vytvořím odkaz, připravím, teď to musím proklikat, ono to nefunguje a fakt jsem to s tím agentem dlouho debugoval. Tady jsem mu to dal. On si jako dvě hodinky chroupal, ale jako přišel na všechny ty edge casy, který u tý platby můžou nastat. Prostě vytvořil si jakoby testovací platební ten odkaz, našel si, jaký jsou ty testovací credentials a vyloženě si jakoby dělal platby a testoval to svoje flow, jestli to funguje a potom si z toho napsal Playwright testy. Mazec,

Jindřich: Hm, skvělý

Filip: už mu to pinkat.

Jindřich: Jo obecně jako ta agregace nástrojů, že jo, tak v tom je asi jako ta, ta primární síla. A, no nevím, asi to jako opakuju a možná se opakuju znovu jo, ale párkrát jsme se my jako o tom bavili, že ten vibe coding je jako opravdu velmi snadnej. Jako dokáže to každej.

Filip: Hm.

Jindřich: Ale kde už si myslim, že trošku jako začíná bejt ty hrani-ta hranice, tak je právě jako v tom jako tools usage. Takže přesně jako ty víš, že máš použít Cloudflare, ty víš, že ten Cloudflare má to, to cé líčko. Ty víš, že pak máš použít Sentry, která se tam dá úplně stejně jako NoDB. Ty víš, že můžeš udělat tu automatizaci, že když ti S-S-Sentry reportuje tu chybu, tak ten agent ji může automaticky nasadit a může ji jako deploynout, že jo. A jako a tak podobně. Takže tady už jako je taková ta trošku jako hranice mezi tim dost možná i vibe codingem jako trošku pokročilejším, kdy to děláš jako s nějakym, nevim supersetu třeba nebo co používáš.

Filip: Jasně

Jindřich: A ta, ta druhá strana, že jo, jako ten, ten lovable, kde máš takovej ten all in one jako package. Takže furt ty levely toho vibe codingu jsou jako odlišný.

Filip: Jo, já, já pořád a už se tak jako budu opakovat, ale já vždycky jako mně, mně, mně se líbí to přirovnání, že máš jako vibe coding, máš agentic engineering, což je vyloženě, co používají jako vývojáři s AI agentama a, a mezi tím máš prostě škálu a jako vibe coding úplně vlevo je prostě lovable makaly a podobný. A jakmile začneš jako cloud code, teďka začneš připojovat CLIčka a už trošku rozumíš nějakým věcem, backend, frontend. Najednou zjistíš, co jsou databázový migrace a že máš nějaký GitHub, Git, tadadadadam a více jako posouváš k tomu agenticu. A vlastně jakoby v tom softwaru často jako nejde o ten kód samotnej, ale často o ty věci okolo, že jo. pokud tohle dokážeš pak obsáhnout, tak vlastně jsi schopnej podle mě jako na vibe codit jako velmi dobrý věci.

Jindřich: To by se možná nabízelo nějakej třetí díl o vi-vibe codingu, že bysme natočili, ne?

Filip: Byly úspěšný, tak zase to posunulo za těch měsíců fakt

Jindřich: A když se od tohleto zase trošku odprostíme, tak co my dost i používáme jako, nebo minimálně já, tak jsou jako generovaný podcasty, že jo. Jasně, ta kvalita jako je uspokojující. Myslím si, že je jako velmi, velmi působivá. Není to pořád jako, eh, takovej řekněme živej, že jo, standardní podcast třeba, kterej posloucháš jako někde jinde. Ale jako ta krása na tom je v tom, že třeba zlatá střední cesta. Ale jako ta je ta, ta krása jako v tom, že to je prostě personalizovaný, udělaný pro tebe, že jo. A skáká na tvejch datech nebo na těch, jako kterej chceš. Jinými slovy, ty si můžeš vytvořit podcast jako na téma, na který žádnej jinej podcast ještě neexistuje

Filip: Hlavně si tak jako krásně můžeš udělat jako úvod do nějakýho tématu, že jo. Oba toho máme jako věcí na práci spoustu a toho času moc není, ale jsou tam takový ty věci, kdy potřebuješ někam dojet autem, potřebuješ si jít nakoupit nebo tak. A ty si to můžeš hodit do podcastu, můžeš si vlastně ty informace zkonzumovat a já to taky používám často, jo. I když přesně jsem se učil na ty kapitánský zkoušky, nebo když se připravujem na díly, nebo i někdy, když mám třeba nějakej složitější meeting a jako chci si udělat recap nějaký strategie, že to má prostě, nějakejch víc podkladů a chci z toho něco jako získat, tak si prostě z toho nechám udělat podcast, poslechnu si to po cestě na deset minutek a dostaneš takovej ten refresh těch informací nebo nějaký shrnutí. jak říkáš, jako není to dokonalý, často z toho podcastu nevymačkneš ty jako detailní hloubkový informace, ale pro nějakej obecnej přehled je to za mě úplně boží. A jako mně se to i třeba poslouchá dobře ty Notebook LM podcasty, že jako netrhá mi to nějak uši

Jindřich: Mně taky ne, ale jako musíš si trošku zvyknout. Jo opravdu i jasně kvůli samozřejmě tý kvalitě a kvůli tý jako datový náročnosti, tak ty víš, že ta kvalita zvuku je jako trochu osekaná, že jo, že je to takovej trochu jako plochej zvuk bez nějakejch jako bas a jako vejšek a bez nějakýho většího rozsahu. Tak ale jo, je to určitě jako poslouchatelný, ale hlavně jako to zpracování, že ten obsah jako takovej tak jako působivej no. A zkrátka super je, že ty si tam můžeš naházet jako veškerý jakýkoliv tvůj materiál, zase PDFka, odkazy, že jo. Různý Wordy, texty, copy paste texty a podobně. Takže udělá ti to vlastně na míru. A když chceš, tak ti to může udělat i vlastně oni tomu říkají deep dive, ne přímo ten NotebookLM, že ti to udělá asi čtyřicetiminutovej podcast

Filip: Yes a možná takovej malej protip pro posluchače, tak existuje Python knihovna nebo prostě nějaká knihovna, protože jakoby Notebook LM nemá API. To znamená, ty se na něj nenapojíš a nejsi schopnej tam jakoby doházet ty svoje zdroje z nějakýho agenta. Ok, možná přes nějakej browser use, ale jako nějaký šikovnej človíček udělal normálně knihovnu. Ty si ji napojíš nebo prostě dáš to agentovi, řekneš, ať ti ji použije a vytvoří si jako třeba nějaký CLIčko z toho. Ono to je myslím dodaný jako CLIčko. No ale ty pak svýmu agentovi řekneš: „Hele, zpracuj mi deep research na tohle téma a rovnou mi vygeneruj podcast pomocí Notebook LM." On to tam prostě jako šupne a, a dostane ten výstup a máš to skoro zadarmo. Mám na to kdyžtak video na YouTubu.

Jindřich: Vždycky když se bavíme jako teď o tom NotebookLM, tak si vzpomenu na Honzu Kohouta, že jo, když jsme ho tady měli jako hosta a přesně jak jsem se jako na to ptal, že jo. Hele, jako co si myslíš o jako poslouchání podcastu v autě nebo jako takový ty multitasking, že jo, děláš něco jinýho, máš to jako podkres. No tak to nám tehdy úplně moc jako nepochválil, že jo. Říkal, jo, jako moc z toho mít nebudeš, ale jako jasně, pro nějaký jako overview je to jako lepší než nic. Akorát se na to prostě člověk nedokáže soustředit asi.

Filip: Jo, jako jednu věc musíš dělat napůl a pak buďto jako si odneseš informace a máš rozřízlej prst, jako jsem měl nedávno já, nebo naopak si neodneseš informace a máš nakrájenou zeleninu. No, tak musíš si vybrat, no.

Jindřich: Jo přesně no, takže volíš nějakou střední cestu. Hm

Filip: kousíček prstu a většinu informací, no.

Jindřich: Jo hele, musíš prostě něco obětovat, no, když se chceš něco dozvědět

Filip: Jo přesně. No tak jo, pojďme asi na další téma. Ono to vlastně s tím, tím generováním souvisí a není to generování audia, ale vlastně ty můžeš generovat prakticky cokoliv, že jo. Můžeš generovat obrázky, můžeš generovat ilustrace. Vlastně i to audio, že jo. Naše třeba Deep Link Show znělka tak je taky generovaná pomocí AI. Ono to bezpochyby je znát, protože už je to x měsíců zpátky a taky nejsme úplně mastři v používání jako AI generování zvuku. Ale když se jako podíváš, co některý lidi z toho jsou schopni vymáčknout, tak je to jako velmi působivý. A všechny takový ty na YouTube jsou, že jo, strašně populární písničky na různý politiky a to prostě člověka strašně pobaví. A taky je to jenom generování třeba v Sunu nebo v nějakým podobným nástroji.

Jindřich: A ono ty to jako ani nepoznáš, že jo.

Filip: Jo.

Jindřich: ono už to je sice delší dobu, ale jak to proběhla internetem ta kauza, že na Spotify, že jo, byla nějaká jako skupina, která vydávala nějakou hudbu a ty lidi to najednou to mělo jako prostě hype, obrovskej boost. Lidem se to jako začalo líbit a začali jako odebírat tam tu, tu skupinu a až vlastně pak tam bylo jako nějaký podezření samozřejmě jako na to AIčko, až potom se to jako provalilo. No ale cos-- vlastně se asi sluší teda říct, že to jako asi nebude zas tak špatný a očividně to má jako svoje fanoušky. A když to někdo umí udělat jako dobře, tak ten výstup jako může bejt kvalitní, respektive může se zkrátka jako někomu líbit. Tak tohle je asi jako subjektivní, ale může se zkrátka jako někomu líbit a může to mít svoje fanoušky

Filip: E-e, zase to naráží na to, že ve chvíli, kdy ty seš jako člověk, kterej umí dělat hudbu, těch nástrojů dokážeš vymáčknout jako mnohem víc než my dva tady jako jelimání, který zkouší něco se Sunem a jako vůbec já když jsem promptoval naši tady jako znělku, neznám ty hudební pojmy a jako často, když jsem to řešil s ChatGPT, tak jsem nějaký pojmy slyšel úplně jako prvně, a přitom to jsou jako věci z hudby úplně běžný. Takže já jsem jako bojoval s tím, že já jsem nedokázal vyjádřit, co chci. Kdežto když ty seš ten muzikant, tak ty to dokážeš popsat,

Jindřich: No jasně no

Filip: nástroji, co chceš. Je to úplně stejný jako s fotkama a grafikou, že jo. Náš kamarád Jarda, já vždycky jakoby koukám, co on z toho vymáčkne jako na svoje produktový fotky. To vypadá fakt dobře a já bych se s tím jako strašně trápil, protože i když vím třeba co chci, dokázal bych to popsat, ale nemám zas to grafický cítění, abych to jako hezky zkombinoval a popsal třeba tu kompozici a tak. A prostě zase když máš tu znalost, tak tě to jenom amplifikuje ty tvoje schopnosti, ale když někdo tu znalost nemá, tak tě prostě aspoň v tudle chvíli jako nedokáže nahradit.

Jindřich: Prostě no asi by tomu agentovi zatím jako nestačil prompt udělej to tak, ať se mi to líbí. Nicméně, eh, je tady třeba od Elona Muska nějakej Neuralink a třeba ten blues najednou tak bude, že jo? Ty jenom jako si

Filip: Cikasa,

Jindřich: jako vymyslíš takhle tu hudbu, jak by se ti jakoby vlastně líbila a pak ji dostaneš. Zkrátka ji budeš vyjadřovat jako trochu jinak než slovy

Filip: To víš co, ale třeba u tý znělky bylo jako blbý, já jsem ji nedokázal ani vymyslet. Já jsem jako nedokázal si ji ani zabroukat. Víš, jakože máš nějaký znělky, který si prostě poslechneš a řekneš si: "Jo, to je ono, to, to se mi prostě líbí." Ale jako když jsem přemýšlel o naší zněl-, já, já jsem prostě nevěděl, víš jako, kde to uchopit, jako jak by to mělo znít. Prostě

Jindřich: Ale tak jako,

Filip: úplně jsem byl ztracenej.

Jindřich: ale to, to myslím, že jsme k tomu jako úmyslně takhle jako přistupovali, ne? Že to byl prostě takovej jako po-pokus omyl, že jo. A že řekneš: „Ok, nějakou jako takovou znělku.“ Takže pak různě jsi zkoušel hrát jako s těma promptama, abys pak jako viděl ty jako rozdíly, který ti to jako dává. Až jsme jako doiterovali jako někam, že ti to dalo, že jo, nějakou sadu nějaké, já nevím, po kolika to generuje, asi po třech, že jo. Kolika ti to dalo sadu nějakých jo třech těch jako znělek, až jsme si jako tak nějak jako vybrali.

Filip: Jo jo, ale kam, kam jsem jako mířil, že to byl, byla strašná jako náhoda, jo. Ale že když posloucháš, já jsem poslouchal pár jako rozhovorů třeba s nějakýma skladatelama oni vyloženě jako ty jim něco řekneš a oni už jako mají prostě jo, to by mělo budit takovýdle emoce, tak tam se hodí tohle a už si to jako v hlavě začnou rýsovat a pak jako najednou jsou schopný ti, ti vlastně jako doručit něco, co na to sedí. A

Jindřich: No jasně.

Filip: to ani nedokázal vyjádřit

Jindřich: No jasně, však ta analogie k tomu jako může bejt, že ty by sis teď naposlouchal tu naši znělku a chtěl bys, aby s-aby ti to ajíčko vygenerovalo co možná nejpodobnější. Taky že jo, taky to nedokážeš jako popsat, že jo. A to je prakticky asi ta analogie k tomu, co se jako snažíš říct. Takže, eh, my jsme vlastně asi ani neměli moc představu, že jo, o tý znělce. Takže my jsme hledali jako i nějakou inspiraci, co nám jako to ajíčko dávalo, až jsme vlastně dointerovali k tomuhle, což stejně máme, eh, v plánu potom někdy do budoucna ještě upgradovat. No, takže tak. Jo, určitě, každopádně

Filip: tak, tak dejte vědět.

Jindřich: jo, jako to by nám moc pomohlo, no. Pokud by nám někdo chtěl udělat nebo respektive vygenerovat znělku, tak samozřejmě jakékoliv návrhy vítány

Filip: Skvěle, tak uvidíme. A, no a když už jsme u toho vlastně, že teď jsme si dávali feedback na tu naši znělku, tak vlastně ta další věc, že jo, na kterou já ji používám extrémně často a to je nějaká oponentura, feedback na to, co jsem vytvořil. Typicky, když natočím Coffee Break podcast nebo video, tak prostě to třeba když si nejsem jistý, jestli to dopadlo dobře, tak to proženu prostě tím AIíčkem a řeknu: „Hele, zhodnoť mi podle tady nějakých kritérií, jestli to bylo jako dobrý." Nebo jsem si takhle nahrával svoje přednášky a pak jsem to prostě hodil a říkám: „Hele, spolu jsme řešili slidy, řešili jsme tu myšlenku. máš to, jak jsem to odprezentoval. Jako co si o tom myslíš?" A dostaneš nějakou zpětnou vazbu. super. Prostě máš takovýho parťáka velmi chytrýho, kterej ti jako ohodnotí prakticky cokoliv.

Jindřich: Skvělý, ty si ho pak můžeš vlastně dostat do tý role, do který chceš, že jo. Jako pokud zrovna seš ve špatným rozpoložení, tak mu můžeš říct, ať ti všechno pochválí a ať je tvůj jako nejlepší kamarád. Což jako asi není zpravidla jako ten tvůj use case, že jo. Ale zároveň stejně tak mu můžeš říct, ať ti dá jako, jako konstruktivní kritiku, že jo, ať zkrátka je tvůj jako kritik. Řekne ti to, co jsi dělal špatně, to, co jsi třeba dělal jako správně i jak zlepšit svoje vyjadřování jako a tak podobně. Ale asi není to jako jenom o těch přednáškách, byť je to jako dobrej takovej exemplární příklad. Ale zkrátka cokoliv jako člověk vytvoří, ať už cokoliv nevím napíšeš nebo nevím, tady máme podcast, že jo. Jakýkoliv dokument třeba i do práce, tak je určitě jako skvělý to třeba poslat jako tomu agentovi, Claudeovi klidně a říci zkrátka jako o tu jako konstruktivní kritiku anebo úplně ideálně třeba ještě o jako návrhy, jako konkrétní návrhy na zlepšení.

Filip: Hele, jako když bych měl říct jako praktickej příklad, na co to používám a někdy mě to jako až bolí ta zpětná vazba, tak je to jako na dva casy. Když si chci něco novýho třeba koupit a úplně si říkám: „To strašně potřebuju.“ Jako f-, teď jsem měl zase jako ambice, že bych si koupil 3D tiskárnu, byl jsem z toho strašně nadšenej a když jsem to jako hodil Claudovi a říkám: „Hej, co si jako o tom myslíš? Podívej se jako, já nevím, co dělám a tak jako i na YouTubu mám nějakou knowledge base a víš o mně věci. to jako zhodnotit.“ A on mi jako řekne: „Hej, jako chápu tvoje nadšení a, a teď jako to začal rozebírat z různých úhlů pohledu a vlastně jako ti poskytne tu kritickou zpětnou vazbu, jestli tu věc třeba potřebuješ. No anebo ještě líp mi to funguje, když se chci pustit do novýho projektu, protože já mám, nevím, nějaký asi ADHD nebo nějakou obsesi tím, že prostě jakmile se začnu chviličku nudit, tak já se strašně rychle nadchnu do něčeho a, a hned bych to chtěl jít dělat prostě, ať už je to projekt cokoliv. No a vždycky mám pocit, že jo, to je to ono. To prostě jako to je to, co zapadá do toho celýho mýho konceptu, co dělám. už jsem se naučil, že vždycky jako to hodím Claudovi a řeknu: „Hele, máš o mně tady informace. Řekni mi, jestli to je jako fakt dobrej nápad, nebo jsem to zase jako přepískl.“ A on mi vždycky dá tu druhou stranu mince, jako že řekne: „Jo, jako může to být dobrý nápad, ale zamyslel ses nad tímhle, tímhle, tímhle. Opravdu na to máš, já nevím, čas, mentální kapacitu, whatever.“ A jakoby dá mi tu pro-oponenturu. Chvilku jsem z toho jako smutnej, ale pak řeknu: „Jo hej, asi máš pravdu. Zase jsem se nechal jako unýst.“ na todle mi to funguje fakt skvěle.

Jindřich: Jo, to je takový kontroverzní jako na jednu stranu, víš co? Protože on tě třeba může jakoby trošku sesunout z tý tvý jako cesty a na druhou stranu třeba d-jako jasně, samozřejmě pak by to třeba bralo nějakej čas a nevím mozkovou kapacitu jako whatever, ale mohla by to bejt třeba cesta, která by tě jako ve skutečnosti mohla bavit, víš a jako

Filip: Jo jo.

Jindřich: tak no. Takže asi, asi je fajn nad tím na jednu stranu jako kriticky zapřemýšlet, na druhou stranu jako ne úplně jako všemu jako slepě věřit, když ti prostě řekne: „Hej, jako nedělej to.“ Protože jako na jednu stranu on dokáže jako z lecčeho, eh, vlastně vymyslet ty-- nebo z lecčeho ti prostě dokáže dát jako ty protinávrhy a dokáže ti říct jako ty negativní stránky jako toho třeba tvýho plánu. Jo, takže je to takový prostě buď anebo

Filip: jo, já jsem jako vlastně jako nechtěl, aby to vyznělo tak, že to beru jako dogma, co mi řekne, ale jakoby, kolikrát mu řeknu ne, hele blbost, prostě já to vím nejlíp a jdu to prostě dělat. Ale, ale jakoby je fajn, že dostanu vždycky tu jako proti, protiváhu, protože já se nechám jako tou věcí unést a vlastně jako nevidím ty jako možný negativa. On mi je jako nadhodí a já pak jsem schopnej zhodnotit, jako jestli je to worth it i přes ty možný jako překážky nebo problémy, který to může přinést, do toho jít nebo ne. Jakože prostě bereš to jako názor, nebereš to jako dogma, že Claude ti řekl nedělej to, tak to nedělám.

Jindřich: Eh, pošleme Claudovi transkript tohoto našeho podcastu a řekneme, ať nám zhodnotí tady ten poslední bod, co si vo tom myslí, ať nám dá nějakej názor a trošku rozsekne tuhletu naši debatu

Filip: Tak jestli to bude můj Claude, tak ti řekne, že to určitě je skvělej nápad, protože nám to dobře funguje.

Jindřich: To je pravda, musíme vybrat nějakýho nezaujatýho. Jo, plodný jako vždycky. Filipe, nějaký poslední myšlenky?

Filip: Ono by se těch věcí dalo jako vytáhnout víc. Já bych možná jako takovou poslední věc na závěr, eh, že to jako mně přijde, že poslední dobou už to není jako o těch dílčích jednotlivých malejch věcech, který jako s AI děláš, byť co jsme si prošli, tak jsou všechno jako super, super hodnotný věci, ale je to o tom spojování těch věcí dohromady, že já se fakt jako teďka snažím jako spojovat ty věci, že třeba teď jsem si o víkendu udělal automat-- nebo o víkendu, přes týden udělal automatizaci, že mám, eh, Ploda, že jo, nahraju transcript a na, na serveru mi běží vlastně jakoby crawler, kterej to poslouchá a zpracovává a rovnou to dává do tý jako mojí wiki, dá to do Google Tasks, když mu řeknu udělej mi úkol, eh, dá to do kalendáře, když potřebuju. A zkrátka jakoby za mě nejvíc mě poslední dobou baví to propojování těch věcí dohromady, že ten agent vlastně má do toho přístup a je mi schopnej jako obsloužit ty věci od začátku do konce, že to není jenom na té fakt jako jednu dílčí činnost, ale máš tak jako obecnej systém, kterýmu něco zadáš a on se o to postará.

Jindřich: Ono tohle to asi dost jako reflektuje ten user level. Jasně, ty seš samozřejmě jako advanced level, tak potom už seš jako na tom levelu, kdy jako spojuješ veškerý tyhlety jako tools a podobně. Ale je tady i jako ta druhá strana, že jo, ta druhá mince, že jako řada uživatelů třeba jako nemusej bejt jako tak advanced, takže pro ně určitě bude mít jako tu obrovskou value opravdu jako jít jako step by step, až se třeba právě dostat jako na ten, na ten advanced level. Což já si myslím, že my jsme jako docela tu škálu všech těch levelů dneska docela prošli. Dnes jsme se bavili o relativně jako jednoduchejch věcech, ale zároveň jsme tady zmínili určitě i řadu věcí, který můžeme považovat za advanced

Filip: Jo. Hele, já si myslím, že jsme toho prošli spoustu. Určitě budeme rádi, když nám posluchači dáte do komentáře, eh, vědět nějaký vaše tipy, co třeba vy používáte nebo v čem vám to nejvíc šetří čas a třeba to tady nepadlo, protože nepochybuju o tom, že najde těch use casů celá řada. Takže určitě se s námi podělte a samozřejmě nás nezapomeňte odebírat, aby vám neutekly další díly.

Jindřich: Takže pokud vám tohle video aspoň trošku pomohlo nebo jste se dozvěděli něco novýho, tak budeme moc rádi, když nás budete odebírat. Zjišťujeme, že řada z vás, co nás posloucháte, tak nás ještě neodebírá, takže, eh, pro vás je to maličkost a nám to určitě moc pomůže. Díky moc a Filipe, tobě taky díky. Těším se na příště.

Filip: Taky díky, Jindro. Taky vám, že nás posloucháte a budem se na vás těšit u dalšího dílu. Mějte se krásně

Jindřich: Díky, čau

Filip: Čau