Preskočiť na hlavný obsah

Školenie AI pre vývojárov na vašom vlastnom repozitári

Učíme tímy písať kód s Claude Code, Cursorom a GitHub Copilotom tak, aby rýchlosť nešla na úkor kvality. Nepreberáme cvičnú to-do aplikáciu. Pracujeme na vašom kóde: nastavíme kontext pre agentov, napíšeme testy skôr než implementáciu, prejdeme diff, ktorý nikto z tímu nepísal, a spíšeme pravidlá, čo do modelu nesmie.

  • Claude Code, Cursor a GitHub Copilot
  • Cvičí sa na repozitári vášho tímu
  • Lektor takto vyvíja vlastné produkty v prevádzke
  • Workshop na 4 alebo 8 hodín
Dohodnúť konzultáciu k školeniuPrejsť program po moduloch

Školenie AI pre vývojárov v skratke

Školenie AI pre vývojárov od Webforte je praktický program pre vývojárske tímy, ktoré chcú písať kód s AI asistentmi a agentmi a nestratiť kontrolu nad kvalitou. Pracuje sa s nástrojmi Claude Code, Cursor a GitHub Copilot priamo na repozitári tímu, nie na cvičnej aplikácii. Program má šesť modulov: príprava repozitára a pravidiel pre AI, kontext a inštrukcie pre agentov (CLAUDE.md, AGENTS.md), generovanie a refaktoring s review, testy písané s AI, code review a bezpečnosť, agentný workflow a jeho hranice. Súčasťou sú pravidlá pre tajomstvá v repozitári, licencie generovaného kódu a dáta, ktoré do modelu neposielať. Lektor Miroslav Douda, konateľ Webforte Technologies s.r.o. (IČO 23364343, Praha), takto denne vyvíja vlastné produkty Kurikula.ai, Dotazio a Chytrejbyt.cz. Pre slovenské firmy ponúkame workshop na 4 alebo 8 hodín a poldeň pre vedenie, ktoré firma hradí priamo. Dotovaný 50-hodinový program s príspevkom českého Úradu práce je určený len českým firmám. Cenu stanovíme kalkuláciou po konzultácii.

Spoznáte to vo svojom tíme

AI nástroje vo vývoji už bežia takmer všade. Problémy sa neukážu prvý deň, ale po pár týždňoch v histórii repozitára.

  • Pull requestov pribúda, review nestíha

    Agent vygeneruje za desať minút zmenu vo vyše dvadsiatich súboroch. Reviewer ju preklikne, pretože testy sú zelené, a o mesiac nikto nevie, prečo daná funkcia vyzerá tak, ako vyzerá.

  • Agent zakaždým začína od nuly

    V repozitári chýba súbor s pravidlami projektu, takže agent znova volí inú knižnicu na formuláre, iný štýl importov a iné pomenovanie. Vývojári to opravujú ručne a majú pocit, že AI zdržuje.

  • Testy vznikajú až po kóde

    Keď agent napíše implementáciu aj test naraz, test často iba potvrdí to, čo kód robí, vrátane chyby. Zelená pipeline potom nič nehovorí.

  • Nikto nevie, čo odišlo do modelu

    Obsah súboru .env v kontexte, export zákazníckych dát vložený do chatu, kód pod NDA v nástroji bez firemnej licencie. Bez pravidiel to nikto nestráži a zákaz nástrojov vedie len k tomu, že ich ľudia používajú potichu.

Program po moduloch na vašom repozitári

Pred školením si dohodneme prístup k repozitáru, prípadne cvičný projekt porovnateľnej veľkosti, ak kód pre NDA zdieľať nemôžete. Každý modul končí konkrétnym výstupom v repozitári, nie iba poznámkami.

  1. 2 až 4 h

    Príprava repozitára a pravidiel pre AI

    Prejdeme štruktúru projektu, build a testovacie príkazy a miesta, kde agent narazí: chýbajúce typy, nejasné priečinky, generované súbory. Nastavíme .gitignore a ignorované cesty pre nástroje, aby sa do kontextu nedostali tajomstvá a buildy. Spíšeme prvú verziu tímových pravidiel: ktorý nástroj na akú prácu, čo sa commituje bez review a čo nikdy.

    Výstup: Upravený repozitár a prvá verzia tímových pravidiel pre AI

  2. 2 až 4 h

    Kontext a inštrukcie pre agentov

    Napíšeme CLAUDE.md alebo AGENTS.md pre váš projekt: architektúra, konvencie, príkazy, zakázané vzory. Ukážeme, prečo krátky a presný súbor funguje lepšie ako dlhá esej, ako rozdeliť inštrukcie po priečinkoch a ako si má agent pred prácou sám načítať relevantné súbory. Vyskúšame rovnakú úlohu s kontextom aj bez neho a porovnáme diffy.

    Výstup: CLAUDE.md alebo AGENTS.md overený na reálnej úlohe

  3. 2 až 4 h

    Generovanie a refaktoring s review

    Vezmeme skutočný tiket z vášho backlogu. Najprv plán, potom malé kroky, po každom kroku kontrola prekladača a lintera. Pri refaktoringu učíme držať zmenu v rozsahu, ktorý sa dá prečítať, a vracať agenta, keď začne meniť veci mimo zadania. Každý účastník číta diff, ktorý sám nepísal, a vysvetľuje ho ostatným.

    Výstup: Tiket dotiahnutý do pull requestu, ktorý prešiel review

  4. 2 až 4 h

    Testy písané s AI

    Postup test first: človek opíše správanie, agent napíše test, test musí najprv zlyhať a až potom vzniká implementácia. Ukážeme, ako spoznať test, ktorý iba kopíruje kód, ako s agentom doplniť testy k starému kódu bez pokrytia a kedy je rýchlejšie napísať test ručne.

    Výstup: Nové testy k vybranej časti kódu a postup test first pre tím

  5. 2 až 4 h

    Code review a bezpečnosť

    Zostavíme checklist na review AI kódu: nové závislosti, vymyslené API, tichá zmena správania, chýbajúca validácia vstupov. Preberieme tajomstvá v repozitári a v histórii gitu, licencie generovaného kódu a filtre na zhodu s verejným kódom. Stanovíme, čo do modelu neposielať: kľúče, osobné údaje zákazníkov, kód, ktorý zmluva nedovoľuje zdieľať s treťou stranou.

    Výstup: Checklist na review a bezpečnostné pravidlá do PR šablóny

  6. 2 až 4 h

    Agentný workflow a hranice

    Agent, ktorý sám spúšťa príkazy, potrebuje jasné oprávnenia. Nastavíme zoznam povolených príkazov, ukážeme paralelných agentov na nezávislých úlohách a kontrolu výsledku cez git diff po každom návrate. Hlavne však preberieme, kde agenta nepúšťať: migrácie produkčnej databázy, platobná logika, zmeny oprávnení bez druhého páru očí.

    Výstup: Nastavené oprávnenia agenta a dohodnuté hranice pre tím

Copilot, Cursor, alebo Claude Code

Neriešime, ktorý nástroj vyhral. Každý sa hodí na inú prácu a veľa tímov používa dva. Porovnanie vychádza z našej každodennej práce, nie z benchmarkov.

Tabuľku posuniete prstom do strany.

Copilot, Cursor, alebo Claude CodeGitHub CopilotCursorClaude Code
Kde bežíRozšírenie do VS Code, JetBrains a ďalších editorov, napojené na GitHubSamostatný editor postavený na VS CodeTerminál, s rozšírením do VS Code a JetBrains
Na čo je najsilnejšíDopĺňanie pri písaní a menšie úpravy v editore, ktorý tím už používaÚpravy naprieč viacerými súbormi s náhľadom zmien priamo v editoreDlhšie úlohy, keď agent číta repozitár, spúšťa testy a opravuje sa podľa výsledku
Práca s kontextomOtvorené súbory, index repozitára a inštrukcie v .github/copilot-instructions.mdIndex celého projektu, pravidlá v .cursor/rules, podpora AGENTS.mdCLAUDE.md na viacerých úrovniach, súbory si agent dohľadáva sám nástrojmi
Kedy ho odporúčameFirma má GitHub Enterprise a chce nástroj pod existujúcou správou licenciíTím chce agenta a zároveň vidieť každú zmenu v editoreSeniorný tím, ktorý vie zadať úlohu, obmedziť oprávnenia a čítať väčší diff
Na čo si dať pozorRýchle dopĺňanie zvádza prijímať kód bez čítaniaPrechod na nový editor, nastavenia a zvyky celého tímuAgent spúšťa príkazy, oprávnenia treba nastaviť vopred

Nástroje sa menia po mesiacoch. Na školení preto učíme hlavne princípy (kontext, plán, test first, review, oprávnenia), ktoré platia pre všetky tri. Keď má firma nasadený jeden konkrétny nástroj, postavíme školenie na ňom.

Čo učíme, pretože to sami denne robíme

Náš web, Kurikula.ai, Dotazio aj Chytrejbyt.cz vyvíjame s AI agentmi. Na školení odovzdávame postupy, ktoré sa nám osvedčili, aj chyby, ktoré sme urobili ako prví.

Kontext patrí do repozitára, nie do promptu

Náš vlastný repozitár má CLAUDE.md aj AGENTS.md: stack, príkazy, konvencie, pravidlá pre tmavý režim, SEO požiadavky aj to, čo agent nesmie meniť. Každá nová session tak začína s rovnakými znalosťami. Keď agent zopakuje rovnakú chybu dvakrát, neprepisujeme prompt, ale doplníme pravidlo do súboru. Tímy sa to učia na svojom kóde: čo do kontextu patrí, čo ho iba nafukuje a kedy súbor rozdeliť po priečinkoch.

  • Jeden súbor s pravidlami pre celý tím, verzovaný v gite
  • Príkazy na build, testy a lint priamo v inštrukciách
  • Opakovaná chyba agenta sa rieši novým pravidlom
  • Kratší a presnejší súbor funguje lepšie ako dlhý

Prekladač je prvý reviewer

Staviame na striktnom TypeScripte, Drizzle ORM a validácii cez Zod. Dôvod je praktický: agent urobí chybu v type alebo v schéme databázy častejšie ako v logike a prekladač ju nájde skôr než človek. Po každom kroku agenta preto beží kontrola typov a lint a až čistý výsledok ide na ľudské review. Na školení ukážeme, ako túto slučku nastaviť vo vašom stacku, aj keď nepoužívate TypeScript.

  • Kontrola typov a lint po každom kroku agenta
  • Silné typy a schéma ako hranica pre generovaný kód
  • Validácia vstupov na klientovi aj na serveri
  • Postup prenesieme aj na iné jazyky a frameworky

Po každom agentovi git diff

Keď pracujeme s viacerými agentmi paralelne, každý dostane jednu nezávislú úlohu a po jeho návrate vždy čítame git diff, aj keď agent hlási, že nič nevybočilo. Agenti občas upravia súbor mimo zadania alebo zmažú kód, ktorý považujú za nepoužitý. Túto disciplínu učíme ako pevné pravidlo: bez prečítaného diffu žiadny commit. Znie to ako zdržanie, v skutočnosti to šetrí hodiny hľadania chýb neskôr.

  • Jeden agent, jedna úloha, jasne vymedzené súbory
  • Diff číta človek, aj keď agent hlási úspech
  • Zmeny mimo zadania sa vracajú, neopravujú sa dodatočne

Výstup AI sa musí dať overiť

V našich produktoch platí rovnaký princíp ako pri písaní kódu. Dotazio odpovedá iba z dodaných podkladov a cituje zdroj, Kurikula.ai dokladá každý návrh kódom RVP, redakčná pipeline pre náš blog overuje zdroje pred publikovaním. Vo vývoji to znamená: agent nesmie vymýšľať API, ktoré v projekte nie je, a každé tvrdenie v pull requeste musí byť dohľadateľné v kóde alebo v teste. Učíme, ako také výmysly rýchlo spoznať.

  • Kontrola, že volané funkcie a balíky naozaj existujú
  • Nové závislosti iba po vedomom schválení
  • Popis PR musí zodpovedať skutočnému diffu

Lektor, ktorý učí aj vyvíja

Miroslav Douda je konateľ a hlavný vývojár Webforte a predtým pedagóg. Ako lektor vyškolil s tímom PECKA vyše 9 000 pedagógov. Školenie preto nie je prezentácia s ukážkami, ale práca pri klávesnici: krátke vysvetlenie, úloha na vašom kóde, spoločné čítanie výsledku. Hovoríte priamo s človekom, ktorý nástroje používa v ostrej prevádzke a vie, kde zlyhávajú. Ten istý človek vedie konzultáciu, pripravuje program aj odpovedá na otázky po školení.

  • Väčšinu času tvorí práca na vlastnom kóde účastníkov
  • Otázky riešime na konkrétnych súboroch, nie všeobecne
  • Rovnaký lektor od konzultácie po posledný modul

Formáty pre slovenské tímy

Moduly skladáme podľa toho, kde tím je. Pre firmy zo Slovenska sú k dispozícii formáty, ktoré firma hradí priamo.

WorkshopDo 12 ľudí, aby lektor stihol prejsť prácu každého na repozitári. Výber modulov podľa tímu, cena kalkuláciou po konzultácii.
4 alebo 8 hodín
Poldeň pre vedeniePre CTO, vedúcich tímov a majiteľov: výber nástrojov, licencie, pravidlá pre dáta a bezpečnosť, ako merať prínos bez odhadov od oka.
do 8 ľudí
Viac modulovCelý program odporúčame rozložiť do viacerých termínov, aby tím medzi nimi skúsil postupy na bežných úlohách.
po 2 až 4 hodinách
Dotovaný 50-hodinový programPríspevok z programu Vzdelávanie pre firmy poskytuje český Úrad práce firmám so sídlom a zamestnancami v Česku. Slovenské firmy ho čerpať nemôžu.
len pre české firmy

Čo tím po školení má

Výstupy zostávajú vo vašom repozitári a patria vám.

  • CLAUDE.md alebo AGENTS.md pre váš projekt, vyskúšaný na reálnej úlohe
  • Tímové pravidlá pre AI: ktorý nástroj na čo, čo ide bez review a čo nikdy
  • Checklist na review AI kódu vložený do šablóny pull requestu
  • Bezpečnostné pravidlá: tajomstvá, osobné údaje, licencie, čo neposielať do modelu
  • Nastavené oprávnenia agenta a zoznam povolených príkazov
  • Aspoň jednu skutočnú zmenu dotiahnutú cez test a review
  • Materiály k prebraným modulom a potvrdenie o absolvovaní s rozsahom hodín

Kde tieto postupy používame

Neučíme z dokumentácie nástrojov. Učíme to, na čom stoja naše vlastné produkty v prevádzke.

Pre koho je školenie

Dáva zmysel, keď

  • Máte vývojársky tím, ktorý AI nástroje už používa, ale bez spoločných pravidiel
  • Chcete nástroje zaviesť a rovno nastaviť review a bezpečnosť
  • Môžete na školení použiť vlastný repozitár alebo aspoň jeho časť
  • Vedenie chce vedieť, čo do modelu smie a čo nie, skôr než nastane problém

Nehodí sa, keď

  • Hľadáte úvod do AI pre netechnických kolegov, na to je AI školenie pre firmy
  • Čakáte, že AI nahradí vývojárov a review prestane byť potrebné
  • Ako slovenská firma rátate s dotovaným 50-hodinovým programom, ten je len pre české firmy
  • Chcete certifikát bez práce pri klávesnici

Časté otázky

Cena závisí od formátu, počtu modulov, veľkosti skupiny a od toho, koľko prípravy vyžaduje váš repozitár. Slovenské firmy hradia workshop priamo. Presnú sumu pošleme v kalkulácii po úvodnej konzultácii, kde si ujasníme stack, úroveň tímu a nástroje, ktoré už používate, a navrhneme vhodné moduly.

Nie. Príspevok z programu Vzdelávanie pre firmy poskytuje český Úrad práce a je určený firmám v Česku. Slovenským tímom ponúkame workshop na 4 alebo 8 hodín, poldeň pre vedenie alebo viac modulov rozložených do niekoľkých termínov. Obsah modulov je rovnaký, mení sa iba spôsob financovania.

Odporúčame to, pretože na vlastnom kóde sa ukáže, s čím tím naozaj bojuje: chýbajúce testy, veľký repozitár, historické rozhodnutia. Keď kód zdieľať nemôžete pre NDA alebo interné pravidlá, pripravíme cvičný projekt porovnateľnej veľkosti. Pracovať sa dá aj na vybranej časti repozitára bez citlivých modulov.

Ten, ktorý máte alebo chcete nasadiť. Ak ešte nemáte jasno, na začiatku porovnáme Claude Code, Cursor a GitHub Copilot na vašich úlohách a odporučíme podľa práce, ktorú tím robí, a podľa licencií, ktoré firma používa. Princípy práce s kontextom, testami a review platia pre všetky tri.

Vývojárske školenie funguje dobre online, pretože každý pracuje vo svojom prostredí a zdieľa obrazovku. Prezenčne prídeme k vám kdekoľvek v Česku alebo na Slovensku, termín dohodneme podľa veľkosti skupiny. Formát aj jazyk školenia ujasníme na konzultácii.

Workshop trvá 4 alebo 8 hodín, poldeň pre vedenie štyri hodiny. Jeden modul má 2 až 4 hodiny, takže do workshopu sa zmestia dva až štyri moduly. Celý program je lepšie rozložiť do viacerých termínov, aby tím medzi nimi vyskúšal postupy na bežných úlohách.

Preto je bezpečnosť samostatný modul. Nastavíme, ktoré súbory nástroje ignorujú, ako držať tajomstvá mimo repozitára aj histórie gitu a aké oprávnenia agent dostane. Spíšeme, čo do modelu neposielať: kľúče, osobné údaje zákazníkov a kód, ktorý zmluva nedovoľuje zdieľať. Preberieme aj firemné licencie nástrojov a podmienky spracovania dát.

Kód vytvorený počas školenia zostáva vo vašom repozitári a patrí vám rovnako ako výstupy školenia. Pri licenciách ukážeme, prečo generovaný kód môže pripomínať existujúci open source, ako zapnúť filtre na zhodu s verejným kódom a ako nové závislosti kontrolovať pri review. Právny výklad konkrétnej zmluvy nenahrádzame.

Áno, len začíname inde. Juniori potrebujú hlavne čítať a overovať, čo agent napísal, a neprijímať kód, ktorému nerozumejú. Seniorný tím sa rýchlejšie dostane k agentnému workflow, oprávneniam a paralelnej práci. Úroveň skupiny si ujasníme na konzultácii a podľa nej poskladáme moduly.

Dohodnime program pre váš tím

Napíšte, koľko máte vývojárov, aký stack a ktoré AI nástroje už používate. Na konzultácii navrhneme moduly a formát a pošleme kalkuláciu.

Konzultácia zdarma