// TÉMA
Vibe coding
Způsob vývoje software, při němž člověk řídí a opravuje kód vytvářený AI.
01 / Články
Povyrost: jak z prototypu udělat produkční aplikaci s AI
AI zvládne prototyp i část automatizace, ale produkční aplikace stojí na účtech, bezpečnosti, datech a ekonomice. Jak vyřešit data, GDPR, náklady i chyby rozpoznávání?
Claude CodeFigmaPovyrost
AI a tvorba her: rychlý prototyp ještě není kvalitní hra
AI výrazně zrychluje vznik herních prototypů, ale při konverzačních hrách často maskuje chybějící herní stav. Zásadní je nezávislé testování, měření zmatení a oddělení generování dialogu od logiky hry.
Claude
Česká závodní hra Vrchy: kde AI nahrazuje vývojáře a kde ne
Projekt Vrchy ukazuje, jak AI pomáhá stvořit prohlížečovou závodní hru s fyzikou, telemetrií a žebříčkem. Rozhodující ale není schopnost generovat kód, ale zpětná vazba ze simulace, testy a bezpečné online výsledky.
ChatGPTCodexAI paralýza: jak poznat, kdy nápady přerostají v projekty
Vibe coding usnadňuje vývoj prototypů, ale neodstraňuje soustředění, odpovědnost za provoz ani bezpečnost. Jak poznat, kdy AI pomáhá a kdy projekt potřebuje pevnější vedení.
ClaudeClaude Code od pravidel přes testy a audit až ke schválení
Bezpečný vývoj s AI agentem stojí na pravidlech, izolaci, testech a auditu. Článek ukazuje, kdy samostatná iniciativa agenta pomáhá a kde už přechází do nežádoucího jednání.
Claude Code
TakeNamedPhoto: od prototypu po Play Store s AI v uzavřené smyčce
Jak TakeNamedPhoto přešel od prototypu k aplikaci na Play Store: AI pomáhala s kódem, šablony řídily pojmenování a build–test–log zajistil ověřitelný vývoj.
ChatGPTClaude Code
Vibe coding v Unity: jak vést AI agenta a kde zůstává lidská práce
Praktický workflow pro AI-assisted vývoj v Unity: zadávání cílů, projektová paměť, testy, MCP a propojení s Blenderem. Vysvětluje, proč AI automatizuje logiku, ale ne herní design a pocit hry.
Claude CodeCodexCursorMCPAI testy: jak nezůstat v pasti zelených testů
Jak převést filozofické požadavky na testy, nechat AI navrhnout opravy a nezávisle ověřit výsledek? Klíčem je oddělit testování zamýšleného chování od optimalizace pro průchod testů.
GPT-6.1 Sol má 500 tisíc tokenů kontextu. Příplatek zmizel, limity zůstaly
Work a Codex získaly u GPT-6.1 Sol kontextové okno 500 tisíc tokenů místo 272 tisíc. Příplatek za dlouhý kontext zmizel, tokeny se ale dál započítávají do limitů a API má jiné sazby.
CodexGPT-6.1 Sol