AITV.cz

Video • 58 min

20. 07. 2026

AI ta Krajta #59 | Jak kódovat s AI agenty? Claude 3.5, testování a historicky PRVNÍ LIVESTREAM

Náš první stream byl technicky trochu punk, ale ty informace o Číně a AI agentech byly moc dobré na to, aby zůstaly v šuplíku. Omluvte prosím horší kvalitu záznamu – věříme, že obsah vám to bohatě vynahradí!

🔥 Dnešní díl jsme odpálili (po drobných technických peripetiích) pěkně zostra. Rozebrali jsme velký technologický třesk v Číně, kde pod tlakem banů vzniká fascinující ekosystém nezávislý na NVIDIA, a podívali jsme se na to, jak efektivně ohýbat nejnovější modely od Anthropicu a OpenAI, aby dělaly přesně to, co chcete. Co se v dnešním streamu dozvíte? - Čínská odveta NVIDIA: Jak 7 čínských společností (včetně Huawei a Alibaby) buduje vlastní hardware a hlavně sjednocené, hardwarově nezávislé API jako alternativu ke CUDA. Dočkáme se grafických karet z Číny? - Claude 3.5 Sonnet vs. Opus: Který model zvolit pro reasoning a který pro čistý coding? Probrali jsme benchmarky, cenu i efektivitu delegování úkolů. - AI Coding & UI Design: Proč je GPT na UI „debilní“ a jaké triky (design systémy, striktní guardraily) použít, abyste z AI dostali použitelný výsledek. - Testování pod taktovkou AI: Best practices pro generování automatických testů. Proč u agentů dává TDD (Test-Driven Development) mnohem větší smysl než u lidí? - Bezpečnost a izolace: Kdy AI agenta pustit do shellu a proč je dobré ho izolovat ve vlastní VM (aby vám třeba „omylem“ neukončil důležité procesy na portech). - Budoucnost „Evals“: Proč se testování modelů a jejich výstupů stává novou standardní disciplínou softwarového vývoje. Děkujeme sponzorům:

🤖 AI supervize: https://ptbk.io/ai-supervize

Kapitoly

  1. 00:00Úvod a technické peripetie livestreamu
  2. 00:43Čínská odpověď na ban NVIDIA: Vlastní hardware a ekosystém
  3. 02:22Sjednocený čínský standard: Hardwarově nezávislá alternativa ke CUDA
  4. 04:45Claude 3.5 Sonnet vs. Opus: Srovnání výkonu a ceny
  5. 06:40Úrovně reasoningu: Kdy chtít po AI hluboké zamyšlení?
  6. 08:25Strategická delegace úkolů mezi AI agenty
  7. 09:40OpenRouter Fusion: Kombinování modelů pro dosažení kvality "Fable"
  8. 10:48AI v UI designu: Proč GPT selhává a jak mu pomoci
  9. 13:10Finta se souborem agentreport.md pro čistší výstupy
  10. 14:21Best practices pro automatizované testování s AI (Unit vs. E2E)
  11. 17:25TDD pro agenty: Proč psát testy před samotnou implementací
  12. 19:15AI Roadmapy: Propojení Slacku, analytiky a Sentry do jednoho celku
  13. 21:50Problém s "přifeaturováním" a smysluplnost vývoje
  14. 22:50Jak udržet kvalitu codebase a nastavit AI guardrails
  15. 25:35Riziko duplikace špatných vzorců v kódu (Pattern matching)
  16. 27:50Bezpečnost a izolace: Pustit AI agenty k shellu a do VM?
  17. 30:30Schopnosti Open Source modelů vs. GPT-4o a Claude
  18. 31:48Budoucnost "Evals" v testování softwaru
  19. 32:40Závěr: Hodnocení punkového streamu a plány do budoucna

Zdroj

AI ta Krajta

Další doporučený obsah