71. díl podcastu ITY hostí Mariana Kamenišťáka, zakladatele komunity Engineering Leaders, a vedle novinek se věnuje především jeho zakladatelskému přístupu k práci s AI. V kolečku novinek Marián představuje nástroj Jeff, který v kombinaci s Playwrightem násobně zrychluje scrapování, a řeč se dále stočí na Cloudflare model pro extrakci dat, týmovou spolupráci v Open Claude i specifikací řízený vývoj, při němž kód vzniká jako vygenerovaný artefakt. Hlavním tématem je takzvaný founder skill, který Mariánovi přes noc připraví ověřený prototyp včetně webu, decku a marketingové strategie a pomáhá rozhodnout, zda se nápadu věnovat. Marián dále argumentuje, že hluboká technická znalost ztrácí na hodnotě, zatímco Jack hájí smysl specializace v oborech, jako jsou finance, a Pavel připomíná, že žádné řešení nefunguje pro všechny. Za klíčové označují aktivaci a adopci produktu, produktové a byznysové myšlení, obklopení správnými lidmi a zaměření na úzké tržní niky.

📅 Datum vydání: 23.10.2026
📺 Zdroj: Jak získat Google plat v Evropě | AItaKrajta 71-1
Klikněte na odkaz a dejte odběr na kanálu autora, podpoříte ho a vylepšíte svůj algoritmus.

▶ 00:03
Představení hosta Mariana Kamenišťáka — Hostitel vítá posluchače u 71. dílu ITY a představuje hosta Mariana Kamenišťáka, zakladatele komunity Engineering Leaders, kterou řadí mezi nejlepší technologické komunity v Česku.

▶ 00:31
Návrat Jacka a poděkování ProntBooku — Hostitel vítá Jacka, zaneprázdněného restrukturalizací ve firmě, a připomíná, že podcast podporuje ProntBook Pavola a Jirky.

▶ 00:57
Novinka Jeff a zrychlení scrapingu — Marián zahajuje novinky nástrojem Jeff, který nasadil na svůj byznys a který v kombinaci s Playwrightem dosahuje násobně vyšší rychlosti, přičemž vyžaduje alespoň osmdesátiprocentní jistotu výstupu.

▶ 01:52
Cloudflare model pro extrakci dat — Řečník dodává, že Cloudflare vedle vlastního modelu typu Jeff oznámil model zaměřený na extrakci informací ze stránek, a zmiňuje svůj nástroj kombinující Javu s Playwrightem pro testování aplikací.

▶ 02:29
Byznys přínos automatizovaných testů — Řečník soudí, že automatizované end-to-end testy přejdou z hodin na minuty, protože real-time klikání už nebude vyžadovat skriptování přes Playwright.

▶ 03:01
Jack o adopci AI ve firmě — Jack říká, že si Jeff nainstaloval, ale nový rozměr mu unikl, a popisuje, jak ve firmě, kde pracuje čtvrtým měsícem, akceleruje adopci AI pomocí znalostní báze a asistentů ve Slacku i na počítačích uživatelů.

▶ 03:51
Firemní data a evaluace asistentů — Jack vysvětluje, že klíčovou roli hrají firemní data a jejich správná příprava, a aktuálně řeší evaluaci chování asistentů a jejich automatické sebezlepšování.

▶ 04:37
Tlak managementu a inkrementální dodávání — Hostitel vtipkuje o čtyřech měsících a Jack popisuje tlak vrcholového managementu na rychlost, který je třeba korigovat nastavením očekávání, přičemž inkrementální dodávání přináší viditelné výsledky a lidi motivuje ke kontribucím.

▶ 06:12
Role uživatelského rozhraní ve Slacku — Jack zdůrazňuje, že uživatelské rozhraní hraje velkou roli, protože lidé ve Slacku přispívají v jednom vláknu společně s asistentem a záznam se stahuje zpět do znalostní báze jako precedent.

▶ 07:02
Open Claude a týmová spolupráce — Jack říká, že ho láká vyzkoušet Open Claude, kde týmová sekce umožňuje lidem společně přispívat do jedné konverzace, což by usnadnilo řešení větších tiketů přesahujících více lidí.

▶ 08:01
Omezení cloudového co-worku — Jack vysvětluje, že co-work v cloudu poskytovatele umožňuje spolupráci, ale nese limity v podobě omezených MCP serverů a identity uživatele pro připojení k třetím stranám.

▶ 08:47
Nezávislost Open Claude na OpenAI — Jack popisuje, že Open Claude je nadace nezávislá na OpenAI, zkoumá dopady na budoucí práci a umožňuje hostovat na více strojích, ať už vývojářských, cloudových či vlastním železe.

▶ 09:20
Trend vzdálených agentů a orby — Jack zmiňuje trend vzdálených agentů, kdy AMP harness nabízí takzvané orby, které lze spustit na vzdáleném počítači a nechat je spolu komunikovat, a kritizuje Anthropic za uzamykání k vlastnímu ekosystému.

▶ 10:02
ProntBook a propojené instance — Řečník z ProntBooku říká, že připravují možnost spouštět ProntBook kdekoli s instancemi, které spolu komunikují, a vzpomíná, jak řešil mergování jednoho commitu ze tří různých větví.

▶ 10:44
Specifikací řízený vývoj s Opusem — Tentýž řečník přepsal celý ProntBook do specifikace a nechal ji znovu implementovat modelem Opus, přičemž se ptá, zda ostatní mají zkušenost s čistě specifikací řízeným vývojem.

▶ 11:08
Octopus merge a 28 větví Linuxu — Řečník připomíná gitové merge strategie, konkrétně octopus strategii, kterou v Linuxu použili ke sloučení až 28 větví, a přiznává, že by to nechtěl zažít.

▶ 11:47
Vibe coding a nové git techniky — Řečník říká, že za rok a půl agentického codingu objevil v gitu řadu novinek, třeba složité cherry-picking a git bisect, který dříve nikdy nepoužil.

▶ 12:23
Otázka na specifikaci a konflikty — Řečník se ptá, zda dobrá specifikace s oddělenými obavami zabrání agentům v konfliktech, nebo zda se konflikty stejně musí řešit na konci.

▶ 12:45
Kód jako vygenerovaný artefakt — Marián odpovídá, že AI násobně zvyšuje kapacitu vývoje i komplexitu projektů, takže kód bude třeba vnímat jako vygenerovaný artefakt a agenta jako kompilátor.

▶ 14:09
Roadmapa v gitu a merge requesty — Jack popisuje, že holistickou roadmapu repozitáře ukládá v gitu, kde si agenti a lidé rezervují úkoly přes merge request, čímž se předchází konfliktům při souběžné práci.

▶ 15:28
Ticketing a rezervace úkolů — Jack dodává, že podporou může být tiketovací systém, kde si člověk rezervuje tiket a vidí celkový obraz epik i projektu, případně produktové zadání v Notionu.

▶ 15:54
Jeffrey Emanuel a MCP Agent Mail — Řečník zmiňuje Jeffreyho Emanuela a jeho projekt MCP Agent Mail, kde si agenti přes konverzaci zamknou soubory, na kterých pracují, aby si vzájemně nelezli do práce.

▶ 16:55
Bottleneck lidské kontroly — Jack říká, že bottleneckem zůstává člověk a jeho review, protože ve firmě si nemohou dovolit pustit agenty bez dohledu, ale klíčový je popis byznys logiky a řešení konfliktů svěřit AI, čemuž dnes důvěřují i skeptici.

▶ 18:26
Jak poznat, co vyvinout — Hostitel přivádí řeč k Mariánovi a ptá se, jak poznat, co chce vyvinout a jak zjistit, co vůbec vyvíjet, tedy na první část zakladatelského uvažování.

▶ 18:45
Delegace a founder skill — Marián říká, že mu AI pomáhá práci plně delegovat, aby se ráno vrátil k hotovému výsledku, a vytvořil si founder skill, který nápady kriticky vyhodnocuje a připraví z nich ověřený pilot.

▶ 20:16
Pilot přes noc — Marián popisuje, že founder skill mu přes noc připraví hodnotovou nabídku, web, deck, marketingovou strategii a validaci segmentu, přičemž showstoppery zastaví nesmyslný nápad.

▶ 21:49
Rozhodnutí investovat nebo zahnat nápad — Marián vysvětluje, že ráno se podle výstupů rozhodne, zda do nápadu nalije peníze, nebo zjistí, že by ztratil čas a peníze, a plánuje svůj skill zveřejnit.

▶ 22:19
Přemýšlení nad byznysem místo souborů — Řečník oceňuje, že Marián přemýšlí o abstrakční úroveň výš a deleguje práci přes noc, místo aby řešil soubory a git.

▶ 23:15
Otázky na vznik nápadů a kvalitu — Hostitel se ptá, jak nápady vznikají, podle jakých kritérií si je Marián vybírá a jak zajišťuje kvalitu ranních výstupů research, včetně volby modelů.

▶ 24:16
Technický background a hodnota na trhu — Marián připomíná svou minulost principála architekta a říká, že lidem se seniorním titulem u jednoho jazyka na LinkedInu dnes chybí hodnota na trhu, protože technologie se zkomoditizovala.

▶ 25:18
AI jako doporučení, ne autorita — Marián zdůrazňuje, že výstupy AI bere jako silná doporučení, nikoli rozhodnutí, protože AI je pravděpodobnostní model, a přiznává, že při ladění skillu občas spálil peníze na nerozumných návrzích.

▶ 26:09
Jack hájí specializaci a numerickou přesnost — Jack oponuje, že specializace má stále smysl, protože ve finančním světě ho Cloud upozornil na klíčovou roli numerické přesnosti a schopnost posuzovat kvalitu výstupu AI v dané technologii může mít cenu.

▶ 27:24
Příběh seniora z fintechu — Marián uvádí příklad člověka z fintechu, který po devíti letech neví, kde je jeho hodnota na trhu, a argumentuje, že hluboké technické znalosti potřebuje jen zlomek lidí, třeba u high frequency tradingu.

▶ 28:36
Škála agentů a modul federation — Jack říká, že je to i o škále, jakou si připustíš s agenty, a že lidé za module federation už technickou stránku neřeší, protože škálují agenty, ale u státu a byrokracie technické znalosti zůstanou potřeba.

▶ 29:41
Žádné řešení nefunguje všude — Pavel říká, že souhlasí se všemi třemi, protože svět je příliš složitý na jediné řešení, a každý problém má správnou abstrakční úroveň, ať už přes kód, nebo přes byznys.

▶ 30:54
Role času a stavu prostředí — Jack dodává, že hraje roli čas a stav prostředí, protože teď by autonomní agenti dopadli špatně, ale inženýři už věnují víc času byznysové doméně a v bance by představa autonomních agentů byla úsměvná.

▶ 32:01
Technická excelence už nestačí — Marián souhlasí a říká, že technická excelence je dnes standard, ale do firmy nevezme nikoho bez produktového myšlení, přičemž firmy vyhledávají lidi, kteří rozumí i marketingu a salesu.

▶ 33:12
Aktivace a adopce jako klíč — Marián tvrdí, že problémem není kódování, ale aktivace a adopce, tedy jak dostat produkt k lidem a na trh, a lidé se superskillem product builder mají v Česku v roce 2026 platy na úrovni Googlu.

▶ 33:56
Pavel o lásce k programování — Pavel přiznává, že ho programování stále baví a rád by se zavřel do sklepa, ale uvědomuje si, že kód bez uživatelů nestačí, a od toho jsou víkendy a hackathony.

▶ 34:45
Marián o produktech a revenue streamech — Marián říká, že některé produkty, do nichž vložil stovky tisíc, nevyšly, zatímco jiné vydělávají od tisíců po stovky tisíc měsíčně, a snaží se věnovat správným příjmovým proudům, aby si práci užil.

▶ 35:47
Škálování týmů v Mews — Marián zmiňuje, že pomáhal ve společnosti, kde škáloval týmy z osmi na osmdesát lidí, a přiznává, že mu trvalo pochopit byznys, protože byl technický geek.

▶ 36:44
Architektura a kód jako artefakt — Marián přiznává, že ho stále baví architektura a kompozice rozhraní, ale musí se korigovat, protože kód je dnes pro drtivou většinu věcí vygenerovaný artefakt.

▶ 37:03
Founder skill: fáze ideation — Marián popisuje founder skill jako dynamický workflow o zhruba sedmi osmi fázích, z nichž první je ideation, tedy správné definování problému, přičemž špatně napsaná story pod osm z deseti se nesmí začít řešit.

▶ 38:34
Fáze viability a ekonomiky — Marián pokračuje principem viability, tedy zda je nápad rozumně realizovatelný, jaká je jeho ekonomika, zda je dostatečný tooling a správný pricing pro přilákání klientů.

▶ 38:58
Validace u klientů a showstopper — Marián říká, že prvním showstopperem je oslovení potenciálních klientů, protože skill rozešle maily a osloví lidi na LinkedInu s otázkou, zda daný problém opravdu řeší, čímž získá zpětnou vazbu z trhu.

▶ 39:43
Fáze buildingu a landing page — Marián popisuje building fázi s ekosystémem Vercelu a Cloudflare, kde vznikne doména, landing page a nabídka optimalizovaná na SEO i AI SEO, případně MCP server či služba přes API.

▶ 40:45
Aktivace, adopce a marketing — Marián zdůrazňuje, že techničtí lidé se zastaví u hotové stránky, ale klíčové jsou další kroky aktivace a adopce, aby produkt u zákazníků vydržel a začal generovat peníze.

▶ 42:25
Profil zákazníka a niche — Marián shrnuje, že generické nápady nefungují a je třeba definovat individuální profil zákazníka a úzkou niku, což ilustruje příkladem lidí, kteří chtějí řešit lístky na vlak při lyžování ve Švýcarsku.

▶ 43:35
Vznik nápadu a role AI — Hostitel se ptá, zda je lidský vklad při vzniku nápadu největší a jaká je role AI v iniciální fázi, na což Marián odpovídá, že na začátku chce nápad přetavit do narativu problému.

▶ 44:16
Subskill critical thinking a problém — Marián vysvětluje, že jeho subskill mu pomáhá nápad převést do retoriky problému, který chce lidem pomoci vyřešit, aniž by se nejprve ptal, zda za něj zaplatí.

▶ 44:46
Obklopení správnými lidmi — Marián říká, že extrémně záleží na tom, jakými lidmi se obklopujeme, protože kreativní lidé přemýšlející v dolarech místo řádků kódu pomáhají nápady vytvářet.

▶ 45:42
Profil lidí a komunita ELC — Marián na dotaz o profilu lidí odpovídá, že se obklopuje byznysově zaměřenými lidmi, přičemž jeho komunita Engineering Leaders s více než 3500 členy přitahuje úspěšné lidi a přináší příležitosti.

▶ 47:06
Technologie jako nuda a superskilly — Marián přiznává, že ho technologie už nebaví, a cituje setkání, kde zaznělo, že pro přežití v roce 2027 je třeba skupina superskillů, protože samotný coding je dnes už jen základní dovednost.

▶ 48:47
Výběr lidí a hledání příběhů — Marián říká, že si sám vybírá, s kým půjde na kafe, a že ho baví hledat příběhy v byznysu a komunitě, což považuje za svůj nový superskill.

▶ 49:30
AI zná kontext a hlídá fokus — Marián vysvětluje, že aby skill správně zafungoval, musí o něm AI vědět vše včetně strategie a financí, a že ho challengeuje, když už má rozběhnuté čtyři produkty a nemá kapacitu.

▶ 50:27
VZP hackathon a tým na mamograf — Řečník připomíná VZP hackathon, kde tým dostal zadání najít v datech, proč lidé nechodí na mamograf, a po posunu k aktivnímu řešení s navoláváním a SMS nakonec získal cenu VZP.

🔴 DŮLEŽITÉ UPOZORNĚNÍ A VYLOUČENÍ ODPOVĚDNOSTI

Výše uvedený text je shrnutí původního video obsahu a byl vygenerován výhradně umělou inteligencí (AI) bez jakéhokoli následného lidského ověření nebo kontroly. Provozovatel těchto webových stránek (dále jen „provozovatel“) výslovně upozorňuje, že takto generovaný text může obsahovat:

  • Faktické chyby a nepřesnosti
  • Zavádějící nebo neúplné informace
  • Informace vytržené z kontextu původního díla
  • Nepravdivá tvrzení nebo údaje (tzv. „halucinace“ AI)

Toto shrnutí slouží pouze ke zcela nezávazným, informativním nebo studijním účelům a v žádném případě nenahrazuje zhlédnutí původního video obsahu. Provozovatel důrazně nedoporučuje činit na základě tohoto shrnutí jakákoli rozhodnutí (obchodní, finanční, zdravotní, právní či jiná).

Provozovatel se tímto v maximálním možném rozsahu povoleném právními předpisy České republiky a Evropské unie zříká jakékoli odpovědnosti za:

  • Správnost, úplnost, aktuálnost nebo pravdivost informací obsažených v tomto shrnutí
  • Jakoukoli přímou či nepřímou újmu (majetkovou i nemajetkovou), která by uživateli nebo jakékoli třetí straně vznikla v důsledku použití nebo spoléhání se na informace z tohoto shrnutí
  • Případné porušení práv třetích stran (včetně práv autorských nebo práv na ochranu osobnosti), kterého by se mohlo shrnutí generované AI dopustit

Použitím tohoto shrnutí bere uživatel na vědomí, že tak činí výhradně na své vlastní riziko a odpovědnost. Pro ověření jakýchkoli informací je uživatel povinen zhlédnout původní zdroj (video) a/nebo konzultovat danou problematiku s kvalifikovaným odborníkem.

⚠️ MECHANISMUS PRO NAHLÁŠENÍ PROBLEMATICKÉHO OBSAHU (NOTICE & TAKE DOWN)

Provozovatel bere ochranu práv třetích stran vážně. Pokud se domníváte, že kterékoli automaticky generované shrnutí obsahuje faktické chyby, zasahuje do vašich práv (např. autorských práv, práv na ochranu osobnosti) nebo je jinak v rozporu s platnými právními předpisy, žádáme vás o neprodlené oznámení. Kontaktujte nás prosím e-mailem na adrese: chyba@shrnuti.cz

Do předmětu e-mailu uveďte „Nahlášení obsahu“ a v těle zprávy prosím specifikujte:

  • Přesný odkaz (URL) na stránku obsahující problematický souhrn
  • Jasný popis problému — uveďte, v čem spatřujete pochybení (např. „text je nepravdivý“, „zasahuje do mého práva na ochranu osobnosti“, „porušuje autorská práva k…“)
  • Vaše kontaktní údaje pro případnou zpětnou vazbu

Provozovatel se zavazuje každé takové oznámení přijaté v dobré víře bez zbytečného odkladu prověřit a v případě, že bude oznámení shledáno oprávněným, zjednat adekvátní nápravu (zejména opravou, nebo trvalým odstraněním dotčeného textu).