Šetříme tokeny v GitHub Copilot
Praktické techniky pro snížení tokenů v agentickém kódování bez ztráty kvality výsledku.
Nejnovější
Jak centrálně spravovat a řídit skills pro agenty
Návrh workflow pro týmovou správu agent skills přes katalog, lokální PoC, GitHub issue a agentickou triáž.
Je předplatné vhodný obchodní model pro AI produkt? Zdražuje AI? Zdražují tokeny? Nebo se jen najíždí na férový model?
Úvaha o tom, proč agenti mění ekonomiku AI produktů a proč čistý flat subscription model naráží.
AI kódování - kontext vs. měření, software jako paměť, váš software se učit nebudu, OpenClaw a chytrá domácnost
Domácí experiment ukazuje, proč je pro AI kódování důležitý kontext, měření, feedback a agentické UX.
Spirální čtení, poslech a pokec - moje AI workflow pro nasání knihy do mozku
Osobní workflow pro vrstvené čtení, poslech a doptávání AI nad knihami, PDF a delšími texty.
Tři cesty k GenUI a jejich výhody a nevýhody
Srovnání tří cest ke generovanému UI: statický artefakt, deklarativní specifikace a plně generovaný interaktivní kód.
⌕ Hledat v článcích
Vyhledávací index se načte až při psaní.
Témata
Copilot, skills, kontext, feedback a praktická práce s agenty při vývoji software.
- Šetříme tokeny v GitHub Copilot 29. 5. 2026
- Jak centrálně spravovat a řídit skills pro agenty 11. 5. 2026
- AI kódování - kontext vs. měření, software jako paměť, váš software se učit nebudu, OpenClaw a chytrá domácnost 30. 3. 2026
- Nový standard Agent Skills pro vaše kódovací pracanty v GitHub Copilot 12. 1. 2026
- Coding agenti - paralelní práce agentů na vašich úkolech 6. 1. 2026
Jak se mění uživatelské rozhraní, cena, spotřeba a obchodní modely v AI-first produktech.
- Je předplatné vhodný obchodní model pro AI produkt? Zdražuje AI? Zdražují tokeny? Nebo se jen najíždí na férový model? 27. 4. 2026
- Tři cesty k GenUI a jejich výhody a nevýhody 27. 1. 2026
- AI kódování - kontext vs. měření, software jako paměť, váš software se učit nebudu, OpenClaw a chytrá domácnost 30. 3. 2026
- Jak na jednoduchou AI analýzu textu? LLM, fine-tuning, BERT nebo embeddingy? 8. 7. 2025
Praktické osobní postupy, jak si s AI zrychlit učení, čtení a práci s informacemi.
Retrieval, vektorové hledání, knowledge graph a strategie, jak dostat správná data do AI odpovědi.
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část první - krok za krokem s Python a PostgreSQL 5. 3. 2025
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část druhá - graf znalostí a pokročilé metody 12. 3. 2025
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část třetí - AI samo volí strategii, jak se dostat k datům 18. 3. 2025
Konkrétní postupy pro AI nad texty, daty, agenty a provozní telemetrií.
- Jak na jednoduchou AI analýzu textu? LLM, fine-tuning, BERT nebo embeddingy? 8. 7. 2025
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část první - krok za krokem s Python a PostgreSQL 5. 3. 2025
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - OpenTelemetry semantic conventions a použití OTEL kolektoru 29. 10. 2025
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - tracing s open source nástroji Aspire Dashboard a Langfuse 27. 11. 2025
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - metriky a logy, konverze na managed Prometheus a Grafana v Azure 5. 11. 2025
Všechny články
Stránka je statická; při větším počtu článků se starší položky jen postupně odkrývají po dávkách.
2026
- Šetříme tokeny v GitHub Copilot
- Jak centrálně spravovat a řídit skills pro agenty
- Je předplatné vhodný obchodní model pro AI produkt? Zdražuje AI? Zdražují tokeny? Nebo se jen najíždí na férový model?
- AI kódování - kontext vs. měření, software jako paměť, váš software se učit nebudu, OpenClaw a chytrá domácnost
- Spirální čtení, poslech a pokec - moje AI workflow pro nasání knihy do mozku
- Tři cesty k GenUI a jejich výhody a nevýhody
- Nový standard Agent Skills pro vaše kódovací pracanty v GitHub Copilot
- Coding agenti - paralelní práce agentů na vašich úkolech
2025
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - tracing s open source nástroji Aspire Dashboard a Langfuse
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - metriky a logy, konverze na managed Prometheus a Grafana v Azure
- Deep dive do observability AI agentů s Microsoft Agent Framework - OpenTelemetry semantic conventions a použití OTEL kolektoru
- Jak na jednoduchou AI analýzu textu? LLM, fine-tuning, BERT nebo embeddingy?
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část třetí - AI samo volí strategii, jak se dostat k datům
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část druhá - graf znalostí a pokročilé metody
- Vlastní data (RAG) pro vašeho AI agenta část první - krok za krokem s Python a PostgreSQL