AI Developer Experience
Učím týmy stát se context engineery a stavím agentní vrstvu, kterou pak provozuju u vás v produkci. AI nepíše místo vás — pracuje v kontextu, který má hranice, paměť a měření.
// teze
AI nepíše místo vás. Pracuje v kontextu, který má hranice, paměť a měření.
// co dělám
Nepřijdu ukázat nástroj a odejít. Nastavím kontext, ve kterém AI pracuje spolehlivě — instrukce, hranice, skills, MCP, měření — napojím ho na váš stack a předám ho lidem, kteří v něm budou pracovat dál i beze mě.
$ context-engineering --in-your-stack
Posun z promptování do řízení kontextu je řemeslo, ne nastavení. Naučím tým psát instrukce a AGENTS.md, držet hranice, dávat agentovi paměť a zpětnou vazbu z reálného kódu. Výsledek nezávisí na konkrétním modelu ani nástroji — drží, i když se model za půl roku vymění.
AGENTS.md · skills · paměť · hranice
Z opakované práce udělám skill nebo subagenta, který ji odvede stejně pokaždé: popisy PR, generování testů, code review, rešerše napříč kódem i dokumentací. Nezůstává to u dema — vrstvu nasadím do vašeho workflow a běží v produkci.
skills · subagenti · paralelní rešerše
Napojím agenta na vaši observability. Přiletí nová chyba — agent si přečte stack trace, kód a testy, reprodukuje ji, najde příčinu, napíše opravu i testy a otevře pull request. Vy ho jen schválíte. Stejně řeším logování a debugging: méně ručního dohledávání, kratší cesta od incidentu k fixu.
sentry.issue.created → reads context → writes fix + tests → PR #482
Naprogramuju MCP server, přes který AI rozumí vašemu systému a umí ho ovládat — vaše databáze, interní API, Jira, Confluence. Deterministicky, s hranicemi a oprávněními, ne přes screen scraping a doufání.
mcp: db · jira · confluence · interní API
Naživo ve vašem stacku ukážu, jak řídit AI — tipy, triky a gotchas z reálných nasazení, ne slidy. Vychovám champion network, která praxi udrží, když odejdu. Zároveň plním povinnost AI-literacy podle čl. 4 EU AI Act.
live POC · champion network · čl. 4 EU AI Act
// základ
Pod celou vrstvou je governance — DORA, EU AI Act, GDPR. AI nesahá na auth, platby ani klíče. Měřím to, co dává smysl: cycle time, change failure rate, čas od incidentu k opravě. Žádná hero-numbers.
DORA · EU AI Act · GDPR · hranice nad auth, platbami a klíči
// jak pracuju
Ten „autofix za 12 s" je reálná pipeline, ne kouzlo — od pozorovaného signálu po pull request k review.
Sentry issue · log · request
čte stack trace, kód, testy, AGENTS.md
najde příčinu, napíše fix + testy
testy projdou · governance gate
otevře pull request k review
// o mně
Přes 10 let stavím škálovatelné a rychlé webové aplikace — jako Frontend Architect a Full-Stack na enterprise projektech i vlastních produktech. Poslední roky dělám něco, co navenek vypadá jako vývoj, ale uvnitř je to jiná disciplína: řídím kontext, ve kterém AI pracuje.
Tomu říkám posun ze software engineeringu do context engineeringu. Posiluju tým, nenahrazuju ho — a stejný workflow, který nasazuju u klientů, používám každý den sám.
// zkušenosti
git log --author="Lukáš Přibík"
V rámci spolupráce s Deuss působím jako frontend specialista, podílím se na návrhu UI designu a dohlížím na kvalitu kódu i celkovou technickou úroveň řešení.
Jako software architekt a konzultant připravuji cenové nabídky a projektové podklady, podílím se na interních projektech pro české banky včetně systémů pro detekci podvodů a vedu menší projekty. Tady se naplno věnuji AI Developer Experience.
Jako zakladatel jsem vybudoval projekt původně jako vedlejší aktivitu po nocích a víkendech, který dnes slouží reálným zákazníkům. Navrhl jsem celý produkt od UX vize po implementaci, včetně vlastní Angular UI knihovny; kde to dávalo smysl, využil jsem i Svelte a Next.js. Praktická lekce v síle jednoduchosti.
Posunul jsem se z pozice jediného vývojáře na Front-End Architekta, převzal odpovědnost za architekturu i směr UI/UX a vytvořil proof-of-concept, který pomohl získat multimilionový kontrakt s CETINem. Nastavil jsem škálovatelné komponentové systémy a vývojové standardy a vedl front-end tým.
Jako juniorní front-end vývojář jsem vytvářel pixel-perfect HTML/CSS šablony se zaměřením na responzivní design a výkon, získal první zkušenosti s vývojem native mobilních aplikací a pracoval v cross-funkčních týmech.
Komplexně dodávám projekty od akvizice přes návrh a vývoj po dlouhodobou podporu. Spolupracoval jsem s klienty jako ČEZ, UNIQA, Pirátská strana, O2 či T-Mobile; back-end v C#, PHP, TypeScriptu, JavaScriptu, Javě i JSF a aplikace v Next.js, Angularu, Vue, Reactu i jQuery.
// právě stavím
Český marketplace služeb — „Wolt na řemeslníky". Rozpoznání problému z fotky během pár vteřin, živé sledování, platby v aplikaci. Stojí na stejné praxi, kterou nasazuju u klientů: agentní vrstva, MCP a observability v produkci.
// vybrané práce
$ ls portfolio/ // 6 projektů
Webové stránky pro rezervační systém
Osobní projekt — kompletní rezervační systém pro všechny typy podnikání
Tvorba webových stránek pro wellness centrum
Web pro České dráhy (starší 6 let)
Web pro Agrola (starší 6 let)
Web pro Svět oken (starší 6 let)
// poznámky
Krátké, konkrétní zápisky o tom, jak zavádět AI do vývoje bez bolesti — co funguje, co se nevyplácí a proč. Z reálných nasazení, ne z přednášek.
// stack
Agentní vrstvu nestavím ve vzduchoprázdnu. Tady je technický základ, ze kterého čerpám — frontend, backend i AI/DevOps, ve kterém se reálně pohybuju.
frontend · backend · AI & DevOps
Frameworks
Styling & UI
State
Architektura
Jazyky
Frameworks
Databáze
API
AI dev
Cloud
Infra & CI/CD
Nástroje
// kontakt
Krátká konzultace, ve které najdeme, kde dává agentní vrstva největší smysl — a kde se jí naopak vyhnout. Bez závazku, bez hype.
$ napsat e-mail
▷ Napsat e-mail