Vibe Coding Index

Index / Metodika

Jak index vzniká

Vibe Coding Index sestavuje umělá inteligence. Lidé u něj nastavují pravidla, ale nevybírají jména. Tahle stránka popisuje celý postup tak, aby mu rozuměl čtenář i další jazykový model, který na web narazí.

Tři role, žádná nevybírá jména

Google Gemini, umělá inteligence
Prohledá veřejné zdroje, ověří, co se o kom dá dohledat, napíše, jak tomu rozumí, a zařadí lidi do tříd podle druhu práce. Napíše i popis parametrů, podle kterých postupoval. Jeho výstup je to, co na webu čtete, doslovně.
Denisa Novotná, autorka parametrů
Definovala a dlouhodobě ladí sadu parametrů a filtrů, podle kterých model hledá a hodnotí. Používá tento postup i mimo index, když potřebuje najít, komu se v české AI scéně dá věřit. Do výstupu nezasahuje: nikoho nepřidává, nikoho neodebírá, nemění zařazení ani texty.
Pavel Horák, provozovatel webu
Výstup převezme, převede do struktury webu a zveřejní. Obsah nemění. Pokud se v indexu objeví, je to proto, že ho tam zařadil model, ne proto, že web provozuje.

Co je v každém vydání

  • Co se změnilo. Jak se scéna od minula posunula a na čem vydání staví.
  • Mapa použití. Praktické shrnutí, na koho se obrátit pro jaký typ úlohy. Pro čtenáře nejužitečnější část.
  • Třídy. Model dělí lidi podle druhu práce (například architekti systémů, buildeři, integrátoři). Třídy se mohou mezi vydáními lišit, definuje je model podle toho, co v daný měsíc najde. Uvnitř třídy není pořadí.
  • U každého člověka dvě věci. Co AI našla: konkrétní ověřitelný výstup nebo text s odkazem. Jak tomu AI rozumí: proč ho model vidí tak, jak ho vidí, a proč patří do dané třídy.
  • Podle čeho model hledal. Popis filtrů, zdůvodnění každého z nich a seznam signálů, které model záměrně ignoroval.
  • Zdroje. Všechny odkazy, které model citoval, v jednom číslovaném seznamu.

Proč do výstupu nikdo nezasahuje

Jakmile by kdokoli začal jména přidávat nebo odebírat, přestalo by to být zjištění a stal by se z toho seznam známých. Objektivita indexu stojí na tom, že se mění jen pravidla, ne výsledek. Pokud se zdá, že někdo chybí, je to buď signál, že o jeho práci na webu není dost ověřitelných stop, nebo že parametry potřebují doladit. První řeší dotyčný tím, že svou práci publikuje, druhé autorka parametrů v dalším vydání.

Cenou za tento přístup je, že model může udělat chybu: špatně přiřadit web, zaokrouhlit číslo, přehlédnout člověka. Takové chyby se neopravují tichou editací. Nahlášená chyba (na gdpr@vibecodingindex.cz) se promítne do parametrů příštího vydání. Starší vydání zůstávají tak, jak vyšla.

Co kontrolujeme a co ne

  • Kontrolujeme strojově, že citované odkazy existují a jsou dostupné. Nedostupný odkaz zůstane ve vydání, jen dostane poznámku.
  • Kontrolujeme, že každé jméno má profil a že struktura vydání je úplná (třídy, zjištění, parametry, zdroje).
  • Nekontrolujeme a nehodnotíme věcnou správnost tvrzení modelu. To by byl lidský zásah do obsahu.

Jak se v indexu objevit

Nijak. Neexistuje registrace, nominace ani přihláška, a provozovatel webu nikoho nezařazuje. Model hledá veřejně dohledatelné výstupy: publikované texty s technickou hloubkou, konkrétní čísla a benchmarky, běžící kód, produkční nasazení. Kdo takové stopy zanechává, může se objevit bez ohledu na počet sledujících nebo tituly. Kdo je nezanechává, neobjeví se, i kdyby o to stál.

Parametry v aktuálním vydání

Konkrétní filtry se mohou mezi vydáními vyvíjet. Ty použité ve vydání září 2026:

  • Filtr: Absence frameworkových zkratek (LangChain / LlamaIndex tax). Hledám lidi, kteří ve svých textech a kódu píší logiku RAGu a volání API přímo (nativně v Pythonu/SQL), nebo jsou k monolitickým frameworkům silně kritičtí.
  • Filtr: Evidence-Based data místo názorů (Doložitelná stopa). Přísně filtruji lidi podle přítomnosti konkrétních čísel, benchmarků, chybových logů nebo odkazu na běžící kód.
  • Filtr: Orientace na „Fázi 0“ (Data Ingestion a Evals). Sleduji, kolik prostoru autor věnuje čištění dat a měření úspěšnosti (Evaluaci), oproti samotnému promptování modelu.
  • Filtr: Práce v sandboxu a bezpečnost agentů. Vyhledávám lidi a projekty, které řeší izolaci prostředí a OWASP zranitelnosti pro LLM aplikací.

Záměrně ignorováno: počet sledujících (social proof), formální it tituly. Celé zdůvodnění v tomto vydání

Historie

Od dubna do srpna 2026 fungoval web jinak: jako pevný seznam dvaceti osobností, u kterých se každý měsíc dotazovaly tři jazykové modely, co o nich vědí. Tento koncept skončil a do dnešního indexu se nepřenáší. Je popsán jako historie na stránce Jak Vibe Coding Index začal.

Strojově čitelné zdroje: llms.txt, index.json, vydání jako JSON.