Vibe Coding Index

Vibe Coding Index / Vydání / Říjen 2026

Vibe Coding Index, říjen 2026

Zjištění modelů Claude, Google Gemini a ChatGPT.

Zjištění sestavily
Claude, Google Gemini a ChatGPT (umělá inteligence)
Kritéria připravila
Denisa Novotná
Zásah do textu
žádný, výstup modelu je zveřejněn beze změn a nic se ručně neověřuje
Vydáno
Rozsah
7 jmen, kategorií: 3, zdrojů: 105

Model může chybovat a vyjadřovat se po svém, například slovy „žebříček“ nebo „na vrcholu“; index žádné pořadí nesestavuje. Jak zjištění vzniká, popisuje metodika; kritéria použitá právě v tomto vydání jsou v jeho závěru.

Co se změnilo (Claude)

Texty níže jsou doslovný výstup modelu Claude, včetně formulací a čísel. Nepřepisujeme je ani nedoplňujeme.

V tomto vydání splňují všechna čtyři kritéria dva lidé, Jaromír Světlík a Martin Krček, a s nimi Pavel Horák. Čtyři další (Tomáš Kubica, Jan Tyl, Jindřich Fáborský, Marek Liška) kritéria splňují částečně, protože u nich chybí buď otevřený provozovaný výstup, nebo popis toho, jak výstup funguje a kde má limity. Lidé, kteří dnes kritéria nesplňují, v tomto vydání uvedeni nejsou.

Posuzovali jsme osm lidí ze seznamu stejným měřítkem: provozovaný výstup, veřejná stopa práce, porozumění tomu, co staví, a aktuálnost (od října 2025). Čísla, která lidé uvádějí sami (počty aplikací, uživatelů, hovorů, studentů), jsme neověřovali a stav na nich nestavíme.

Změny proti zářijovému vydání (jen podle tehdejšího zařazení):

Tomáš Kubica: v září A, dnes A, stav „splňuje částečně“. Texty jsou hluboké a aktuální, ale konkrétní provozovaný výstup postavený s AI jsme v otevřených zdrojích přímo neověřili.

Jan Tyl: v září A, dnes A, stav „splňuje částečně“. Produkty běží, technický popis jejich stavby a hlavní experimentální článek jsme neotevřeli.

Jaromír Světlík: v září A, dnes C a A, stav „splňuje“. Doložený projekt je postavený na n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio, tedy integrační práce s RAG vrstvou.

Jindřich Fáborský: v září B, dnes B, stav „splňuje částečně“.

Pavel Horák: v září B, dnes B a A, stav „splňuje“.

Marek Liška: v září B, dnes B, stav „splňuje částečně“.

Martin Krček: v září C, dnes B a C, stav „splňuje“. Ověřili jsme, že se dnes věnuje hlavně fyzické AI a softwaru pro humanoidní roboty, ne klasickým workflow v Make nebo n8n.

Mapa použití: na koho se obrátit

  • Potřebujete rozhodnout, zda provozovat otevřený model na vlastním serveru, v cloudu, nebo přes API, a spočítat náklady: Tomáš Kubica.
  • Potřebujete observabilitu AI agentů (OpenTelemetry, Langfuse, Grafana) nebo zavést agenty do vývoje v GitHub Copilot: Tomáš Kubica.
  • Potřebujete hlasového nebo chatovacího asistenta nad vlastní databází, propojeného přes n8n, nebo automatizaci v Microsoft 365 (SharePoint, Power Automate): Jaromír Světlík.
  • Chcete, aby humanoidní robot (Unitree G1) mluvil, viděl a plnil úlohu na akci nebo v pilotu ve firmě: Martin Krček.
  • Potřebujete srozumitelně vysvětlit RAG firmě nebo týmu a znát jeho slabá místa, případně rychle postavit menší webový nástroj s AI: Pavel Horák.
  • Chcete digitální personu, vzdělávacího asistenta nebo experiment s hodnocením modelů: Jan Tyl.
  • Chcete jako marketér nebo podnikatel naučit tým vibe coding s Claude Code a vidět, jak vypadá vlastní kurzová platforma: Jindřich Fáborský.
  • Začínáte od nuly a chcete strukturovaný kurz vibe codingu (Claude Code, Git, MCP, nasazení): Marek Liška.

Kam koho model zařadil

Uvnitř kategorie není pořadí. Jména jsou seřazena tak, jak je model napsal.

A: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

Lidé, kteří publikují hluboké architektonické texty a řeší vyhledávání, datovou čistotu a bezpečnost.

  • Tomáš Kubica autor webu „AI, vývoj a cloud“, píše prakticky o AI, vývoji a cloudu Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Popis z dřívějšího vydání (Microsoft) podporuje věta z jeho blogu „Pracuji pro Microsoft, ale tohle je můj osobní blog.“ a výňatek z jeho profilu na LinkedIn, kde je od července 2026 uvedena pozice „Apps & AI Solutions Engineer“ v Microsoftu. Obojí jsme viděli jen zprostředkovaně, stránky jsme neotevřeli, stav: částečně ověřeno. Článek „Otevřený AI model má mnoho výhod. Většina z nich nevyžaduje vlastní hardware.“ ze 14. 9. 2026. Autor měřil inferenci na Azure VM Standard_NC24ads_A100_v4 s jednou A100 80 GB a vLLM 0.28.0, s požadavky 16 384 vstupních a 512 výstupních tokenů, a srovnává vlastní server, cloudovou VM a platbu za tokeny. Stav: ověřeno. Navazující text o Paretově hranici ceny modelů (15. 9. 2026), série o observabilitě agentů s Microsoft Agent Framework (29. 10., 5. 11. a 27. 11. 2025), články o skills pro agenty (11. 5. 2026) a o šetření tokenů v GitHub Copilot (5. 7. 2026). Stav: ověřeno (názvy a data na přehledové stránce). Článek z 30. 3. 2026 o vlastním domácím projektu s lokálně běžícím agentem OpenClaw a chytrou domácností. Stav: částečně ověřeno (jen název a data na přehledu, článek jsme neotevřeli). Starší seriál o RAG nad Python a PostgreSQL (březen 2025) je mimo dvanáctiměsíční okno. [1] [2]

    Jak tomu AI rozumí

    Kategorie A, protože texty jdou do architektury (inference, souběh, KV cache, provoz modelů, observabilita, RAG strategie) a pracují s vlastním měřením a jasně pojmenovanými limity. Autor například výslovně uvádí, že výkon koupeného serveru jen odvozuje z měření na Azure, a že nejde o druhé fyzické měření. Co nedoložil v otevřených zdrojích: provozovaný výstup postavený s AI s odkazem, který by šel otevřít. Web odkazuje na GitHub a zdroj webu, ty jsme neotevřeli. Stav: splňuje částečně (kritéria 2, 3, 4 ano, kritérium 1 neověřeno). [1] [2]

  • Jan Tyl zakladatel Alpha Industries (od 2018), firma vyvíjí AI produkty, vzdělávací programy a zakázková řešení Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Podle Wikipedie (sekundární zdroj, neotevřen) na DigiHavlovi pracuje od roku 2021 a Alpha Industries v roce 2019 vyhrála soutěž AI Awards „for the best idea in the field of artificial intelligence“. Stav: částečně ověřeno. Ocenění na zařazení nemá vliv, viz oddíl o ignorovaných signálech. Běžící produkty s odkazy: Hyperprostor (platforma pro tvorbu digitálních person bez programování, s vlastní znalostní bází), AI Studio, Nexus Trust, a vzdělávací asistent DigiHavel vytvořený s Konrad-Adenauer-Stiftung. Stav: ověřeno (existence a popis na webu), technickou stavbu neověřeno. Blogový článek „Three months on LUMI: AI often has the right answer. It just cannot pick it.“ z 30. 9. 2026 (23 minut čtení). Podle anotace šlo o tři měsíce a 4 703 GPU hodin na finském superpočítači a článek zkoumá „When model collaboration helps, what fine-tuning ThinkingCap achieved, and why choosing the right answer can be harder than generating it.“. Stav: částečně ověřeno (anotace na hlavní stránce, samotný článek se nepodařilo otevřít). Další texty z října 2026 (Core War s pomocí AI 10. 10. 2026, přednáška na DIGIFESTu 14. 10. 2026). Stav: ověřeno (názvy a data). Vlastní tvrzení firmy: „650+ AI personas and assistants created“ a firma „develop LLM and RAG applications. From rapid PoC to productive deployment.“. Stav: vlastní tvrzení autora, neověřováno. [3]

    Jak tomu AI rozumí

    Kategorie A ponechána kvůli experimentální práci s hodnocením a kombinací modelů na LUMI, ale doklady jsou zatím hlavně anotace. Co nedoložil v otevřených zdrojích: jak je Hyperprostor postavený (modely, RAG, data, bezpečnost) a kde má limity. Hlavní stránka je převážně produktová a marketingová. Stav: splňuje částečně (kritéria 1 a 4 ano, 2 částečně, 3 neověřeno). [3]

  • Jaromír Světlík specialista na automatizace interních procesů v Microsoft 365 s AI, nasazování AI agentů a komunikační AI asistenty nad vlastními daty Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Projekt „RAG AI chatbot (2. generace) + voicebot“ pro realitní kancelář, publikováno 21. 1. 2026, upraveno 4. 9. 2026. Druhá generace je podle autora „kompletně přestavěná na n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio“, vyhledávání běží přes n8n workflow nad vektorizovanou kopií databáze nemovitostí v Supabase, uvedené technologie jsou i OpenAI embeddings, ChatGPT 5.2 a Gemini 3 Flash (Preview). Stav: ověřeno. Veřejná ukázka přímo na stránce (chatbot na webu, voicebot na telefonním čísle). Stav: ověřeno (existence ukázky na stránce, hovor jsme neuskutečnili). Autor sám popisuje limity: sémantické vyhledávání běží bez tvrdého filtru a bez prahu relevance, vždy vrátí sedm nabídek a nikdy nepřizná, že nic nemá; ve 23,9 % hledání chybí požadovaná obec; chybovost nástrojů je „9,1 % – 245 z 2 681 volání“, z toho 55,5 % připadá na selhání autorizace při dvoutýdenním výpadku v květnu, a „od odstranění té poruchy se chybovost drží kolem čtyř procent“; asistent v 6 případech vymyslel e-mailovou adresu; pauza na odpověď je podle autora „~5 s – model 1,2 s + nástroj 3,6 s“, přičemž medián nástroje hledat_nemovitosti je 3,2 s a 90 % volání skončí do 4,4 s. Stav: ověřeno. Vlastní čísla autora (2 729 hovorů za 3. 4. až 3. 9. 2026; 624 přepojení na člověka u příchozí asistentky Lucka, tedy 25,0 % z 2 496 hovorů, a 1 přepojení u odchozího asistenta Jáchym, který je zatím „v testu“ s 233 hovory) a jeho poznámka k příznaku úspěšnosti agenta: „Ten agenta ukazuje 98,8 % a o obchodním výsledku neříká vůbec nic; je to hodnocení modelu, ne měření přínosu.“. Čísla jsou vlastní tvrzení autora, neověřováno. Projekt „Úkoly z porad vytvořené v Microsoft 365“ (13. 10. 2026) a „Intranet SharePoint + procesy Power Automate“ jsou uvedené na webu. Stav: částečně ověřeno (jen název a anotace, obsah neotevřen). Článek „Claude Cowork a Code“ (14. 4. 2026) s datovaným přehledem funkcí a bezpečnostní poznámkou, že computer use běží mimo sandbox. Stav: ověřeno. [4] [5] [6]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie C, protože doložená práce propojuje datové toky přes n8n, databázi, hlasové služby a telefonii. Sekundárně A, protože u RAG popisuje, kde vyhledávání selhává a proč, a odděluje technické metriky od obchodního výsledku. Co nedoložil: veřejný kód a obsah říjnového projektu jsme neověřili. Stav: splňuje. [4] [5] [6]

  • Pavel Horák autor portfolia PProjects, sám se označuje jako AI Solutions Architect, projekty vytváří metodou vibe codingu s Claude, ChatGPT a Gemini Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Pozor na jmenovce: v tomto profilu uvádíme jen to, co je na webech pprojects.cz, rag.pprojects.cz, claude-limits.pprojects.cz a saioai.cz. Běžící nástroj claude-limits.pprojects.cz: analyzátor Project Knowledge, přehled modelů Claude a grafy kontextového okna, aktualizováno 19. 4. 2026. Nástroj sám uvádí, že výpočty jsou „pouze orientační“ a mohou se lišit o 50 % i více, a že část informací stojí na pozorování uživatelů, ne na oficiálních údajích. Stav: ověřeno. Seriál „RAG vysvětlený lidsky“ (květen 2026, upraveno 20. 5. 2026): embeddingy, vektorové databáze, chunkování, hybrid retrieval, sedm slabých míst naivního RAG, GraphRAG, CAG a Agentic RAG, a případová studie o tom, co Claude Projects doopravdy vidí z připojeného repozitáře. Autor transparentně uvádí čtyři opravené chyby ve faktech. Stav: ověřeno. Portfolio pprojects.cz, poslední úprava 18. 10. 2026. Stav: ověřeno (stránka), jednotlivé projekty se načítají dynamicky a nebyly zobrazeny. Katalog 23 studií na saioai.cz, poslední 20. 9. 2026. Autor sám popisuje, že studie vznikají ve spolupráci s jazykovými modely a fakta křížově ověřuje jiným modelem. Stav: ověřeno. Odkaz embedding.pprojects.cz se nepodařilo otevřít. Stav: neověřeno. [7] [8] [9] [10] [11]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie B, protože doložil běžící nástroje postavené s AI. Sekundárně A kvůli technickému seriálu o RAG, který popisuje i selhání v produkci. Studie na saioai.cz čteme jako AI-asistované rešerše, ne jako vlastní měření (s výjimkou studií, které měření výslovně popisují). Co nedoložil v otevřených zdrojích: veřejný kód (profil GitHub je uveden v metadatech, neotevřen) a nasazení u klienta. Stav: splňuje. [7] [8] [9] [10] [11]

B: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

Lidé, kteří AI používají jako páku k tomu, aby sami doručili funkční softwarová řešení.

  • Pavel Horák autor portfolia PProjects, sám se označuje jako AI Solutions Architect, projekty vytváří metodou vibe codingu s Claude, ChatGPT a Gemini Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Pozor na jmenovce: v tomto profilu uvádíme jen to, co je na webech pprojects.cz, rag.pprojects.cz, claude-limits.pprojects.cz a saioai.cz. Běžící nástroj claude-limits.pprojects.cz: analyzátor Project Knowledge, přehled modelů Claude a grafy kontextového okna, aktualizováno 19. 4. 2026. Nástroj sám uvádí, že výpočty jsou „pouze orientační“ a mohou se lišit o 50 % i více, a že část informací stojí na pozorování uživatelů, ne na oficiálních údajích. Stav: ověřeno. Seriál „RAG vysvětlený lidsky“ (květen 2026, upraveno 20. 5. 2026): embeddingy, vektorové databáze, chunkování, hybrid retrieval, sedm slabých míst naivního RAG, GraphRAG, CAG a Agentic RAG, a případová studie o tom, co Claude Projects doopravdy vidí z připojeného repozitáře. Autor transparentně uvádí čtyři opravené chyby ve faktech. Stav: ověřeno. Portfolio pprojects.cz, poslední úprava 18. 10. 2026. Stav: ověřeno (stránka), jednotlivé projekty se načítají dynamicky a nebyly zobrazeny. Katalog 23 studií na saioai.cz, poslední 20. 9. 2026. Autor sám popisuje, že studie vznikají ve spolupráci s jazykovými modely a fakta křížově ověřuje jiným modelem. Stav: ověřeno. Odkaz embedding.pprojects.cz se nepodařilo otevřít. Stav: neověřeno. [7] [8] [9] [10] [11]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie B, protože doložil běžící nástroje postavené s AI. Sekundárně A kvůli technickému seriálu o RAG, který popisuje i selhání v produkci. Studie na saioai.cz čteme jako AI-asistované rešerše, ne jako vlastní měření (s výjimkou studií, které měření výslovně popisují). Co nedoložil v otevřených zdrojích: veřejný kód (profil GitHub je uveden v metadatech, neotevřen) a nasazení u klienta. Stav: splňuje. [7] [8] [9] [10] [11]

  • Martin Krček zakladatel Sentio Robotix (Brno), Google Developer Expert pro AI/ML, lektor AI pro firmy Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Ověření popisu z dřívějšího vydání: dnes se podle vlastních webů věnuje hlavně fyzické AI a softwaru pro humanoidní roboty, vedle toho školení AI pro firmy. Sentio OS, software pro humanoidní roboty, dostupný pro Unitree G1 EDU: řeč a konverzace v češtině a angličtině, vidění (lidé, objekty, AprilTag), manipulace s vlastním gripperem, chůze a navigace, REST API a Python SDK (Developer Preview), běh offline na robotu. Stav: ověřeno (popis na webu a odkazy na videa). Sentio Flow: chování robota se skládá z bloků, Flow umí ovládat i kolaborativní robotické rameno a chytrou zásuvku Shelly; funkce „AI drafts the blocks“ je označena jako Beta. Stav: ověřeno (popis), video ukázky jsme nepřehrávali. Nasazení na veletrhu MSV 2026 v Brně (6. až 9. 10. 2026), včetně instalace na robota, kterého firma nevlastní (G1 od Alzy), a workshop pro vývojáře 17. 9. 2026. Stav: ověřeno (uvedeno v primárním zdroji). Čísla „147 conversations“ a „20 developers“ jsou vlastní tvrzení autora, neověřováno. Limity uvedené autorem: každá funkce má štítek Available, Demonstrated nebo Beta; Unitree H2 je „Tested · not yet supported“, polohy paží pro delší ruce je třeba doladit. Stav: ověřeno. [12] [13]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie B, protože doručuje vlastní funkční softwarový produkt s AI vrstvou (Gemini, vidění, hlas). Sekundárně C, protože Flow propojuje robota s dalšími stroji a API. Co nedoložil v otevřených zdrojích: veřejný kód a podrobný popis architektury (Developer Preview je na samostatném webu, neotevřen). Stav: splňuje. [12] [13]

  • Jindřich Fáborský marketér, vzdělavatel a vibe coder, zakladatel Marketing Festivalu, autor kurzu AI First Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Aplikace „AI First studijní portál“ se stavem „V provozu“: platby, fakturace, hodnocení, certifikáty a návrat do rozkoukaného videa; pod kapotou Next.js a Supabase, platby přes Stripe. Stav: ověřeno (popis na stránce autora, samotný portál jsme neotevřeli). Web faborsky.cz uvádí tech stack (Claude, Next.js, Supabase, Vercel, n8n a další) a podcast spuštěný se začátkem roku 2026, ve kterém mluví o tom, „na jaké limity narážím“. Stav: ověřeno. Průvodci a články na aifirst.cz (například srovnání AI builderů Lovable, Bolt, Base44, v0 s jejich omezeními). Stav: částečně ověřeno (web se nepodařilo otevřít přímo, jen výňatky ve vyhledávání). Vlastní tvrzení „180+ projektů v Claude Code“ a „1 900+ lidí učím AI“. Vlastní tvrzení autora, neověřováno. [14] [15] [16]

    Jak tomu AI rozumí

    Kategorie B, protože doložil produkční aplikaci postavenou vibe codingem a popsal, na čem běží. Co nedoložil v otevřených zdrojích: limity a provozní problémy konkrétních aplikací v textové podobě (podcast jsme neposlouchali) a veřejný kód. Stav: splňuje částečně (kritéria 1, 2, 4 ano, kritérium 3 jen částečně). [14] [15] [16]

  • Marek Liška lektor a zakladatel Vibecoding Akademie, provozované firmou ForClassmates s.r.o. Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Pozor na jmenovce: uvádíme jen to, co je na vibecoding-akademie.cz. Vlastní vzdělávací platforma s video lekcemi, gamifikací, kvízy, certifikáty s ověřovacím kódem a komunitou, o které autor píše „100% postaveno vibe codingem“. Stav: ověřeno (platforma běží a je otevřená, tvrzení o způsobu stavby je vlastní tvrzení autora). Kurz Vibecoding Akademie I. (11 modulů) postavený na Claude Code, aktualizovaný v červenci 2026; hlavní část vznikla podle autora na přelomu února a března 2026. Stav: ověřeno. Vlastní tvrzení „Vytvořil jsem přes 100 aplikací“. Vlastní tvrzení autora, neověřováno. [17]

    Jak tomu AI rozumí

    Kategorie B, protože provozuje vlastní platformu a učí stavět aplikace s Claude Code. Co nedoložil v otevřených zdrojích: popis architektury a limitů platformy nebo konkrétních aplikací, veřejný kód nebo popsaný případ s technickými daty. Stav: splňuje částečně (kritéria 1 a 4 ano, 2 a 3 jen částečně). [17]

C: Integrační a automatizační inženýři

Lidé, kteří mapují toky dat (Make, n8n, API) a doplňují custom kód tam, kde no-code končí.

  • Jaromír Světlík specialista na automatizace interních procesů v Microsoft 365 s AI, nasazování AI agentů a komunikační AI asistenty nad vlastními daty Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Projekt „RAG AI chatbot (2. generace) + voicebot“ pro realitní kancelář, publikováno 21. 1. 2026, upraveno 4. 9. 2026. Druhá generace je podle autora „kompletně přestavěná na n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio“, vyhledávání běží přes n8n workflow nad vektorizovanou kopií databáze nemovitostí v Supabase, uvedené technologie jsou i OpenAI embeddings, ChatGPT 5.2 a Gemini 3 Flash (Preview). Stav: ověřeno. Veřejná ukázka přímo na stránce (chatbot na webu, voicebot na telefonním čísle). Stav: ověřeno (existence ukázky na stránce, hovor jsme neuskutečnili). Autor sám popisuje limity: sémantické vyhledávání běží bez tvrdého filtru a bez prahu relevance, vždy vrátí sedm nabídek a nikdy nepřizná, že nic nemá; ve 23,9 % hledání chybí požadovaná obec; chybovost nástrojů je „9,1 % – 245 z 2 681 volání“, z toho 55,5 % připadá na selhání autorizace při dvoutýdenním výpadku v květnu, a „od odstranění té poruchy se chybovost drží kolem čtyř procent“; asistent v 6 případech vymyslel e-mailovou adresu; pauza na odpověď je podle autora „~5 s – model 1,2 s + nástroj 3,6 s“, přičemž medián nástroje hledat_nemovitosti je 3,2 s a 90 % volání skončí do 4,4 s. Stav: ověřeno. Vlastní čísla autora (2 729 hovorů za 3. 4. až 3. 9. 2026; 624 přepojení na člověka u příchozí asistentky Lucka, tedy 25,0 % z 2 496 hovorů, a 1 přepojení u odchozího asistenta Jáchym, který je zatím „v testu“ s 233 hovory) a jeho poznámka k příznaku úspěšnosti agenta: „Ten agenta ukazuje 98,8 % a o obchodním výsledku neříká vůbec nic; je to hodnocení modelu, ne měření přínosu.“. Čísla jsou vlastní tvrzení autora, neověřováno. Projekt „Úkoly z porad vytvořené v Microsoft 365“ (13. 10. 2026) a „Intranet SharePoint + procesy Power Automate“ jsou uvedené na webu. Stav: částečně ověřeno (jen název a anotace, obsah neotevřen). Článek „Claude Cowork a Code“ (14. 4. 2026) s datovaným přehledem funkcí a bezpečnostní poznámkou, že computer use běží mimo sandbox. Stav: ověřeno. [4] [5] [6]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie C, protože doložená práce propojuje datové toky přes n8n, databázi, hlasové služby a telefonii. Sekundárně A, protože u RAG popisuje, kde vyhledávání selhává a proč, a odděluje technické metriky od obchodního výsledku. Co nedoložil: veřejný kód a obsah říjnového projektu jsme neověřili. Stav: splňuje. [4] [5] [6]

  • Martin Krček zakladatel Sentio Robotix (Brno), Google Developer Expert pro AI/ML, lektor AI pro firmy Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Ověření popisu z dřívějšího vydání: dnes se podle vlastních webů věnuje hlavně fyzické AI a softwaru pro humanoidní roboty, vedle toho školení AI pro firmy. Sentio OS, software pro humanoidní roboty, dostupný pro Unitree G1 EDU: řeč a konverzace v češtině a angličtině, vidění (lidé, objekty, AprilTag), manipulace s vlastním gripperem, chůze a navigace, REST API a Python SDK (Developer Preview), běh offline na robotu. Stav: ověřeno (popis na webu a odkazy na videa). Sentio Flow: chování robota se skládá z bloků, Flow umí ovládat i kolaborativní robotické rameno a chytrou zásuvku Shelly; funkce „AI drafts the blocks“ je označena jako Beta. Stav: ověřeno (popis), video ukázky jsme nepřehrávali. Nasazení na veletrhu MSV 2026 v Brně (6. až 9. 10. 2026), včetně instalace na robota, kterého firma nevlastní (G1 od Alzy), a workshop pro vývojáře 17. 9. 2026. Stav: ověřeno (uvedeno v primárním zdroji). Čísla „147 conversations“ a „20 developers“ jsou vlastní tvrzení autora, neověřováno. Limity uvedené autorem: každá funkce má štítek Available, Demonstrated nebo Beta; Unitree H2 je „Tested · not yet supported“, polohy paží pro delší ruce je třeba doladit. Stav: ověřeno. [12] [13]

    Jak tomu AI rozumí

    Hlavní kategorie B, protože doručuje vlastní funkční softwarový produkt s AI vrstvou (Gemini, vidění, hlas). Sekundárně C, protože Flow propojuje robota s dalšími stroji a API. Co nedoložil v otevřených zdrojích: veřejný kód a podrobný popis architektury (Developer Preview je na samostatném webu, neotevřen). Stav: splňuje. [12] [13]

Podle čeho model hledal

Odpověď modelu na dotaz, podle jakých kritérií posuzoval a proč zrovna podle těchto. Zveřejněno beze změn, v první osobě modelu.

Čtyři veřejná kritéria, podle kterých model posuzoval, a proč každé rozhoduje.

  1. Provozovaný výstup

    Kritérium: Něco, co s AI postavil a co běží nebo je nasazené, s odkazem.

    Proč na tom záleží: Odlišuje toho, kdo staví, od toho, kdo o stavění mluví. Čtenář potřebuje vidět, že řešení skutečně běží.

  2. Veřejná stopa práce

    Kritérium: Veřejný kód, popsaný případ, text s konkrétními daty nebo přednáška, nejen tvrzení o sobě.

    Proč na tom záleží: Kód, popsaný případ nebo text s daty umožňují ověřit práci bez osobní reference.

  3. Rozumí tomu, co staví

    Kritérium: Umí popsat, jak to funguje, na čem je to postavené a kde jsou limity.

    Proč na tom záleží: Kdo umí popsat stack a hlavně limity (například RAG bez prahu relevance nebo odhad místo měření), sníží riziko pro zadavatele.

  4. Aktuálnost od října 2025

    Kritérium: Doklady z posledních dvanácti měsíců (od října 2025).

    Proč na tom záleží: Nástroje se mění v řádu měsíců, starší doklady o dnešní schopnosti vypovídají málo.

Záměrně ignorované signály

  • Počty sledujících, odběratelů, absolventů, aplikací, uživatelů a hovorů. Lidé je uvádějí sami a nelze je nezávisle ověřit.
  • Tituly, certifikace, ocenění a loga médií. Nejsou dokladem práce s AI.
  • Reference a citace klientů na vlastních webech. Jsou vybrané autorem.
  • Vlastní chvála a marketingové formulace.
  • Zmínky o zařazení v tomto indexu na webech posuzovaných lidí.

Zdroje

Odkazy tak, jak je model citoval. Nekontrolujeme je ani neměníme.

  1. https://tomaskubica.cz/
  2. https://tomaskubica.cz/2026/vlastni-model-vlastni-server/
  3. https://www.alphai.cz/en
  4. https://jaromirsvetlik.cz/
  5. https://jaromirsvetlik.cz/2026/04/14/claude-cowork-code/
  6. https://jaromirsvetlik.cz/2026/01/21/rag-ai-chatbot-voicebot/
  7. https://pprojects.cz/
  8. https://rag.pprojects.cz/
  9. https://claude-limits.pprojects.cz/
  10. https://saioai.cz/studies-list.html
  11. https://embedding.pprojects.cz
  12. https://www.krcek.cz/
  13. https://sentiorobotix.com/en
  14. https://www.faborsky.cz/
  15. https://www.faborsky.cz/appky/aifirst-portal
  16. https://www.aifirst.cz/
  17. https://www.vibecoding-akademie.cz/

Výstup modelu Claude jako JSON

Co se změnilo (Google Gemini)

Texty níže jsou doslovný výstup modelu Google Gemini, včetně formulací a čísel. Nepřepisujeme je ani nedoplňujeme.

Aktuální měsíční vydání Vibe Coding Indexu pro říjen 2026 předkládá hloubkovou analýzu trhu odborníků, kteří v České republice a na Slovensku prokazatelně navrhují, vyvíjejí a provozují softwarová řešení postavená na umělé inteligenci. Analýza přísně vychází z verifikovatelných veřejných zdrojů a zaměřuje se na skutečně nasazené systémy, nikoliv na marketingové deklarace. Sledovaný segment se postupně stabilizuje, přičemž dochází k jasnému oddělení teoretických vizionářů od inženýrů s tvrdými technickými výstupy. Obor se posouvá od izolovaných experimentů s jazykovými modely směrem k orchestraci autonomních agentů, komplexní integraci do podnikové infrastruktury a masovému nástupu přístupu označovaného jako vibe coding, kde modely neslouží primárně k tvorbě textu, ale fungují jako produkční páka pro tvorbu funkčního kódu.

Při komparaci se zářijovým vydáním z roku 2026 ukazuje aktuální analýza několik klíčových posunů v kategorizaci posuzovaných expertů. Tomáš Kubica a Jan Tyl si udrželi své pevné postavení v kategorii A, jelikož jejich práce nadále definuje architektonické standardy pro orchestraci agentů a vývoj kognitivních digitálních bytostí. Jindřich Fáborský a Marek Liška potvrzují svou pozici v kategorii B, která je charakteristická rychlou exekucí a dodáváním koncových aplikací koncovým uživatelům.

Pavel Horák, který byl v předchozím vydání zařazen výhradně do kategorie B, prokázal na základě detailního prověření svých nejnovějších interaktivních technických nástrojů a analytických studií přesah do kategorie A. Jeho schopnost matematicky zkoumat vektorové modely a analyzovat kontextová okna velkých jazykových modelů jej jasně kvalifikuje pro enterprise úroveň, aniž by tím ztratil schopnost rychlé exekuce vlastních platforem. Naopak Jaromír Světlík se ze zářijové kategorie A přesouvá do kategorie C. Jeho doložitelná profesní stopa v aktuálním období ukazuje hlubokou specializaci na ekosystém Microsoft 365, SharePoint a propojování vizuálních automatizačních nástrojů, což je přesná definice procesního integrátora. Martin Krček setrvává v kategorii C, kde rozšiřuje mapování datových toků až do oblasti fyzické umělé inteligence a robotiky.

zdroje [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]

Mapa použití

  • Pro návrh architektury centralizované správy agentů a optimalizaci spotřeby tokenů se obraťte na Tomáše Kubicu.
  • Pro vývoj kognitivních digitálních person a hromadné nasazení umělé inteligence do vzdělávacího sektoru se obraťte na Jana Tyla.
  • Pro nezávislé testování limitů jazykových modelů a implementaci vektorového vyhledávání se obraťte na Pavla Horáka.
  • Pro rychlou tvorbu interních marketingových nástrojů a automatizaci reklamních systémů pomocí umělé inteligence se obraťte na Jindřicha Fáborského.
  • Pro nastavení procesů vizuálního vývoje aplikací bez znalosti tradičního programování se obraťte na Marka Lišku.
  • Pro digitalizaci vnitřních firemních procesů a vývoj agentů nad existujícími daty v Microsoft 365 se obraťte na Jaromíra Světlíka.
  • Pro integraci jazykových modelů s hardwarovými senzory a vývoj scénářů pro humanoidní roboty se obraťte na Martina Krčka.

Kam koho model zařadil

Uvnitř kategorie není pořadí. Jména jsou seřazena tak, jak je model napsal.

A: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

Do této skupiny patří experti, kteří definují inženýrské standardy v České republice. Publikují hluboké architektonické texty, řeší matematiku vektorového vyhledávání, datovou čistotu a kybernetickou bezpečnost systémů. Nepíší pouze jednoduché skripty, ale navrhují robustní infrastruktury, které vydrží podnikovou zátěž. Zabývají se optimalizací vstupních a výstupních tokenů, telemetrií umělé inteligence a vývojem takových řešení, která minimalizují halucinace na úroveň akceptovatelnou v korporátním prostředí.

  • Tomáš Kubica Cloud & AI Senior Engineer, Microsoft Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Byl dohledán veřejný osobní portál (tomaskubica.cz) s rozsáhlými technickými případovými studiemi z období od října 2025 do září 2026. Dokumentovány jsou koncepty pro správu dovedností agentů (květen 2026), techniky pro efektivní snížení spotřeby tokenů v nástroji GitHub Copilot (červenec 2026) a implementace Model Context Protocol pomocí techniky progresivního odhalování informací (červen 2026). Zcela prokazatelná je také jeho hluboká architektonická práce na telemetrii AI agentů, kde koncem roku 2025 detailně popsal nasazení nástrojů OpenTelemetry, Aspire Dashboard a Langfuse. V září 2026 publikoval pokročilé teoretické texty analyzující Paretovu hranici ceny otevřených AI modelů a dynamiku jejich inference na hardware akcelerátorech. [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]

    Jak tomu AI rozumí

    Z nalezených dokladů je patrné, že tento profil ztělesňuje definici enterprise architekta (Kategorie A). Práce nespočívá ve vytváření jednoduchých uživatelských aplikací, ale ve stavbě robustní a bezpečné infrastruktury, na které mohou běžet podnikové systémy. Publikace zaměřené na telemetrii a metriky prokazují schopnost autora zajistit bezpečné měření toho, co jazykové modely v daném prostředí reálně dělají. Koncepty jako přesun od striktní specifikace k záměru (intent-driven development) a analýzy ekonomiky kontextového okna jasně ukazují strukturální myšlení v nejvyšším stupni systémové abstrakce. Subjekt záměrně nedokládá rychlé vizuální hříčky, protože operuje výhradně v rovině návrhových vzorů a backendové infrastruktury. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno v plném rozsahu, jelikož všechny technické blogové příspěvky, analýzy architektury a veřejné případové studie jsou plně dostupné. Neověřeno nebylo nic, neboť autor neoperuje s osobními marketingovými metrikami. [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15]

  • Jan Tyl Founder & Chief Architect, Alpha Industries Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Doloženo je masivní nasazení konverzační umělé inteligence ve vzdělávání. Výstupem s celoevropským dopadem je platforma DigiHavel, která v roce 2026 získala oficiální uznání Evropské komise jako jeden z nejlepších projektů v oblasti vzdělávání. V roce 2025 byla na trh uvedena rodina produktů AlphAI Suite (Hyperprostor, AI Studio, Nexus Trust). Platforma Hyperprostor mimo jiné hostí aplikaci Magický deník, kde AI postavy aktivně reagují na zápisky uživatele. Dále byla dohledána prokazatelná stopa ve vývoji B2B asistentů z let 2023 až 2024, včetně asistentů NanoExpert, Wrait.ai a digitálního kouče DigiMartin. Od poloviny roku 2023 nepřetržitě tvoří obsah pro pořad Hyperprostor a pravidelně vystupuje na odborných konferencích, například na festivalu Černá AI v září 2026. [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26]

    Jak tomu AI rozumí

    Tento profil jasně naplňuje znaky architekta komplexních kognitivních systémů (Kategorie A). Předmětem jeho práce není pouze propojování API zpráv, ale budování svébytných digitálních person, které si udržují historický kontext, specifický tón komunikace a ucelenou charakterovou linku. Úspěšné nasazení projektu DigiHavel napříč školstvím a následné formální uznání Evropskou komisí demonstruje, že platforma musela úspěšně projít přísným bezpečnostním auditem. Přestože na rozdíl od klasických programátorů nevystavuje repozitáře čistého kódu, jeho produkční výstupy tvoří plně funkční a masivně distribuovaný ekosystém. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno stran reálné existence nasazených produktů, mediálních záznamů a formálního uznání evropskými orgány. Zcela neověřeno zůstává vlastní tvrzení autora o přesném počtu více než 300 aktivních škol, které jeho systémy aktuálně využívají. [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26]

  • Pavel Horák AI Solutions Architect, pprojects.cz Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Doloženo je provozování celé rodiny nezávislých analytických a inženýrských portálů. Na webu saioai.cz publikoval v září 2026 hlubokou studii analyzující doporučovací systémy AI modelů a komparativní analýzu „Lidský vs. AI kód“. Vytvořil a v roce 2026 provozuje portál claude-limits.pprojects.cz, který nabízí interaktivní průzkum limitů kontextových oken celé rodiny modelů Claude. Zásadním technologickým důkazem je portál embedding.pprojects.cz, což je vektorové hřiště schopné provádět výpočty kosinové podobnosti textových segmentů (ve 256 dimenzích) lokálně, přímo v paměti internetového prohlížeče uživatele. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34]

    Jak tomu AI rozumí

    Profil tohoto experta jako jediný v seznamu plynule spojuje vysokou architektonickou hloubku (Kategorie A) s bezprostřední rychlostí nasazení charakteristickou pro tvůrce aplikací (Kategorie B). Hloubková matematická dekonstrukce vektorového vyhledávání a schopnost kvantifikovat pozornost modelů (například empirické pozorování, že efektivita modelu Claude rapidně klesá při zaplnění kontextového okna nad hranici zhruba 6 procent) dokládá vysoce pokročilé inženýrské uvažování. Zároveň ovšem tyto teoretické poznatky nenechává pouze na papíře, ale bleskově je transformuje do plně funkčních, veřejně přístupných aplikací, jako je jeho lokální vektorové hřiště. Tabulka „Model (Pavel Horák Analýza 2026)“: Claude Opus 4.7 (max. tokenů 1 000 000, max. řádků kódu odhad ~100 000, analytický limit poklesu pozornosti ~6 %); Claude Opus 4.5 (max. tokenů 200 000, max. řádků kódu odhad ~20 000, analytický limit poklesu pozornosti nespecifikováno); Claude 3.7 Sonnet (max. tokenů nespecifikováno, max. řádků kódu odhad ~25 000, analytický limit poklesu pozornosti nespecifikováno). Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno s velmi vysokou mírou jistoty. Všechny uvedené webové portály, interaktivní výpočetní nástroje, detailní případové studie i samotné vektorové hřiště jsou plně veřejně přístupné a zcela funkční. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34]

B: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

Tato skupina zahrnuje profesionály vyznačující se extrémní rychlostí exekuce. Umělou inteligenci nepoužívají k pouhému generování marketingových textů, ale jako produkční páku k tomu, aby sami, často bez klasických vývojářských týmů, doručili desítky funkčních softwarových řešení. Jejich doménou je rychlé nasazení webových platforem, specializovaných asistentů a jednoúčelových SaaS aplikací. Praktikují metody vibe coding, kde model slouží jako programátor a člověk jako architekt zadání.

  • Jindřich Fáborský Vibe coding praktik, AI First Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Byl zjištěn provoz platformy a komplexního videokurzu AI First, který byl v říjnu 2026 aktualizován o specializované sekce pro práci s nástrojem Claude Code a metodikou vibe coding. Kromě samotného kurzu autor vytvořil interního studijního asistenta zvaného AI Jarmil a vybudoval řadu funkčních marketingových aplikací určených pro efektivní správu a optimalizaci PPC kampaní napříč sítěmi Sklik, Meta Ads a Google Ads. K těmto aplikacím prokazatelně poskytuje studentům volně přístupný zdrojový kód. [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41]

    Jak tomu AI rozumí

    Způsob práce definuje podstatu kategorie vývojových builderů (Kategorie B). Namísto tradičního syntaktického kódování používá jazykové modely k extrémně rychlé produkci softwaru, který je okamžitě nasazován do komerční reality marketingu. Uvolňování zdrojových kódů marketingových aplikací směrem ke komunitě studentů poskytuje jasný, nezávisle ověřitelný technický důkaz o reálné existenci jeho projektů. Tato rychlost a agilita při propojování obchodních cílů s automatizací přes jazykové modely ukazuje, že subjekt přesně ví, jak strukturovat prompt, aby se z modelu stal produkční nástroj a nikoli pouhý textový generátor. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno v kontextu existence samotného vzdělávacího portálu, aktivního nasazení AI asistenta a popsaných případových studií z marketingového sektoru. Neověřeno zůstává autorovo vlastní prohlášení o tom, že vytvořil více než 180 projektů a metodice vibe codingu věnoval 2000 hodin čistého času. [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41]

  • Pavel Horák AI Solutions Architect, pprojects.cz Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Doloženo je provozování celé rodiny nezávislých analytických a inženýrských portálů. Na webu saioai.cz publikoval v září 2026 hlubokou studii analyzující doporučovací systémy AI modelů a komparativní analýzu „Lidský vs. AI kód“. Vytvořil a v roce 2026 provozuje portál claude-limits.pprojects.cz, který nabízí interaktivní průzkum limitů kontextových oken celé rodiny modelů Claude. Zásadním technologickým důkazem je portál embedding.pprojects.cz, což je vektorové hřiště schopné provádět výpočty kosinové podobnosti textových segmentů (ve 256 dimenzích) lokálně, přímo v paměti internetového prohlížeče uživatele. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34]

    Jak tomu AI rozumí

    Profil tohoto experta jako jediný v seznamu plynule spojuje vysokou architektonickou hloubku (Kategorie A) s bezprostřední rychlostí nasazení charakteristickou pro tvůrce aplikací (Kategorie B). Hloubková matematická dekonstrukce vektorového vyhledávání a schopnost kvantifikovat pozornost modelů (například empirické pozorování, že efektivita modelu Claude rapidně klesá při zaplnění kontextového okna nad hranici zhruba 6 procent) dokládá vysoce pokročilé inženýrské uvažování. Zároveň ovšem tyto teoretické poznatky nenechává pouze na papíře, ale bleskově je transformuje do plně funkčních, veřejně přístupných aplikací, jako je jeho lokální vektorové hřiště. Tabulka „Model (Pavel Horák Analýza 2026)“: Claude Opus 4.7 (max. tokenů 1 000 000, max. řádků kódu odhad ~100 000, analytický limit poklesu pozornosti ~6 %); Claude Opus 4.5 (max. tokenů 200 000, max. řádků kódu odhad ~20 000, analytický limit poklesu pozornosti nespecifikováno); Claude 3.7 Sonnet (max. tokenů nespecifikováno, max. řádků kódu odhad ~25 000, analytický limit poklesu pozornosti nespecifikováno). Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno s velmi vysokou mírou jistoty. Všechny uvedené webové portály, interaktivní výpočetní nástroje, detailní případové studie i samotné vektorové hřiště jsou plně veřejně přístupné a zcela funkční. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34]

  • Marek Liška Zakladatel Vibe Coding Akademie Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Byl zjištěn stabilní provoz vzdělávací platformy Vibecoding Akademie, zaměřené výhradně na metodiku tvorby webových platforem a SaaS aplikací pomocí umělé inteligence, aniž by student musel studovat tradiční syntaktické programování. Rovněž je doložena existence funkční studijní aplikace ForClassmates. Dále byl zaznamenán aktivní videoobsah popisující praktické postupy při automatizaci byznysu. [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48]

    Jak tomu AI rozumí

    Tento subjekt se primárně zaměřuje na popularizaci a škálování agilního vývoje (Kategorie B). Zásadním přínosem jeho činnosti je standardizace takzvaného vibe codingu z roviny osobních experimentů do formalizovaného výukového modulu. Tím, že studentům poskytuje přesné kroky k založení vlastní cloudové aplikace pomocí jazykových modelů, přímo transformuje byznysovou komunitu. Prokazuje tím pochopení faktu, že limitem pro nasazení moderních technologií již není složitost samotného programovacího jazyka, ale schopnost správně formulovat zadání a architektonický záměr. Úspěch jeho práce je verifikován existencí jeho vlastní běžící platformy. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno v rámci zjištění běžícího stavu platforem ForClassmates a Vibecoding Akademie včetně mediálních záznamů. Neověřeno zůstává vlastní deklarované číslo 150 000 uživatelů platformy, přesný počet studentů i historický odhad 210 000 prodaných výtisků učebnic. [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48]

C: Integrační a automatizační inženýři

Zástupci této kategorie mapují toky dat napříč firmou. Pohybují se převážně v prostředí platforem jako Make, n8n nebo podnikových ekosystémech typu Microsoft 365. Pomocí aplikačních rozhraní (API) spojují dříve izolované systémy a pomocí umělé inteligence doplňují vlastní logiku přesně tam, kde vizuální no-code platformy narážejí na své limity.

  • Jaromír Světlík Nezávislý AI konzultant a architekt Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Subjekt nabízí a na svých stránkách dokládá tvorbu RAG AI chatbotů (nasazení první i druhé generace) s propojením na hlasového asistenta (voicebot) pro využití v realitním sektoru. Značná část doložené práce z aktuálního období spočívá ve vytváření automatizačních scénářů, které ze schůzek konaných na platformě Microsoft Teams automaticky generují strukturované úkoly. Dále je doloženo propojení firemních intranetů SharePoint se systémy Power Automate, Copilot Studio a n8n. [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55]

    Jak tomu AI rozumí

    Zatímco v dřívějším hodnocení byl tento profil přiřazen do architektonické skupiny A, zevrubný audit jeho aktuální produkce jasně vykazuje všechny metodické znaky špičkového integračního inženýra (Kategorie C). Metodika nespočívá ve výzkumu základních modelů na holé infrastruktuře, ale v hluboké a profesionální orchestraci hotových cloudových služeb korporátního ekosystému Microsoft 365. Schopnost postavit hlasového bota nad firemními daty s využitím n8n nebo Power Automate znamená masivní úsporu času pro koncové organizace. Tato práce přesně definuje, jak umělá inteligence aktuálně doplňuje zakázkový kód tam, kde vizuální procesní editory končí. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno v celém rozsahu na základě veřejně popsaných funkcionalit RAG architektury a doložitelných sylabů referenčních školení pro státní správu i soukromý sektor. [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55]

  • Martin Krček Expert na automatizační workflow a fyzickou AI Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Subjekt se kromě digitálního marketingu a integrací zaměřuje na vývoj operačního systému Sentio OS určeného přímo pro humanoidní roboty (projekt Sentio Robotix). Zřetelná je jeho doložená aktivita v roce 2026, konkrétně vedení specializovaného workshopu na akci Dny AI, kde účastníkům demonstroval, jak prostřednictvím aplikačních rozhraní ovládat robota bez nutnosti složitého kódování. Z minula jsou dohledatelné silné integrační aktivity na poli elektronické komerce a propojování fakturačních či platebních systémů. [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63]

    Jak tomu AI rozumí

    Jeho práce představuje vysoce technickou úroveň procesní integrace (Kategorie C), která navíc překračuje hranice digitálního světa a vstupuje do oblasti fyzické umělé inteligence (embodied AI). Vyvinout uživatelsky přístupné prostředí pro hardware robota znamená nutnost perfektně ovládat mapování vstupů z jazykového modelu na fyzické příkazy senzorů a motorů. Subjekt navíc zúročuje své dřívější dovednosti při napojování e-commerce systémů, což dokládá hlubokou univerzálnost jeho pojetí systémové integrace. Umělá inteligence u něj primárně slouží jako most mezi uživatelem a komplikovaným hardwarovým nebo datovým subsystémem. Stav: Splňuje. Stav ověření a zdroje: Ověřeno skrze detekci oficiálních registračních stránek veřejných workshopů v roce 2026, existenci projektových stránek k Sentio OS a detailních profesních referencí v oboru IT integrací. [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63]

Podle čeho model hledal

Odpověď modelu na dotaz, podle jakých kritérií posuzoval a proč zrovna podle těchto. Zveřejněno beze změn, v první osobě modelu.

Při konstrukci hodnocení byla na dostupný datový vzorek aplikována přísná, čtyřvrstvá sada exaktních filtračních kritérií. Cílem těchto kritérií je vytvořit absolutní bariéru proti teoretickým dezinterpretacím a potvrdit doložitelnost technických kompetencí v praxi.

  1. Provozovaný výstup

    Kritérium: Něco, co s AI postavil a co běží nebo je nasazené, s odkazem.

    Proč na tom záleží: Toto kritérium představuje fundamentální síto. Vyžaduje prokazatelnou existenci digitálního nebo fyzického artefaktu (aplikace, platformy, infrastruktury, vektorového modelu), který prokazatelně funguje. Tímto filtrem jsou okamžitě vyřazeni čistí teoretici, kteří o technologiích pouze dlouze přednášejí na konferencích, ale v reálném světě neprovozují vlastní běžící kód.

  2. Veřejná stopa práce

    Kritérium: Veřejný kód, popsaný případ, text s konkrétními daty nebo přednáška, nejen tvrzení o sobě.

    Proč na tom záleží: Odborník musí poskytnout nezávisle hodnotitelnou architektonickou esej, veřejný repozitář s kódem, detailní případovou studii nebo odbornou přednášku obsahující exaktní systémová data. Tento filtr eliminuje takzvaný obalový marketing a zajišťuje verifikaci skutečného autorství komplexních myšlenek.

  3. Porozumění architektuře a limitům

    Kritérium: Umí popsat, jak to funguje, na čem je to postavené a kde jsou limity.

    Proč na tom záleží: Využívání jazykových modelů pouze jako neprůhledné černé skříňky (tzv. black-box) je z inženýrského hlediska neakceptovatelné. Skutečný expert prokazuje, že dokáže kriticky identifikovat slabá místa systémů. Příkladem může být přesná detekce degradace vektorového vyhledávání u modelu Claude či odhalení bezpečnostních rizik u frameworků pro umělou inteligenci.

  4. Aktuálnost dat

    Kritérium: Doklady z posledních dvanácti měsíců (od října 2025).

    Proč na tom záleží: Exponenciální křivka vývoje systémů umělé inteligence způsobuje rychlé zastarávání postupů. Analyzovány byly výhradně znalosti a doklady vyprodukované v období posledních dvanácti měsíců (říjen 2025 až říjen 2026). Starší výstupy ztrácejí relevanci pro posuzování schopnosti adaptovat se na aktuální komerční modely a kontextová okna.

Záměrně ignorované signály

  • Počet sledujících. Byl zcela ignorován absolutní počet sledujících na sociálních sítích a profesních platformách. Tato metrika obvykle dokonale odráží efektivitu osobního PR marketingu a schopnost budovat dosah, avšak neměří kvalitu, bezpečnost ani udržitelnost vyprodukovaného kódu a systémových architektur.
  • Tituly a ocenění. Dále byly ignorovány subjektivní akademické tituly či historická korporátní ocenění, neboť ta garantují minulé zásluhy, ale nedokládají bezprostřední schopnost ovládat současnou éru generativních modelů.
  • Vlastní čísla autorů. Zcela klíčové bylo rozhodnutí ignorovat formální prohlášení a sebehodnocení samotných autorů týkající se počtu obsloužených zákazníků, množství aktivních studentů, objemu zpracovaných dotazů (tokenů) nebo počtu údajně dokončených a skrytých neveřejných aplikací. Ačkoliv mnohá z těchto čísel mohou být v realitě pravdivá, bez provedení invazivního softwarového a finančního auditu jejich interních databází nejsou nezávisle verifikovatelná. V předkládaném reportu plní pouze kontextovou roli vlastních autorských tvrzení a v žádném kroku neovlivnila finální zařazení do kategorie A, B nebo C.

Objektivita výstupu vyžaduje, aby byly systematicky ignorovány všechny metriky a signály, které lze snadno zmanipulovat nebo které nereflektují technickou a strukturální validitu experta.

Zdroje

Odkazy tak, jak je model citoval. Nekontrolujeme je ani neměníme.

  1. https://vibecodingindex.cz/
  2. https://proscreen.cz/ai.html
  3. https://www.info-brno.cz/zdenek-krcek/index.html?loc=area-2
  4. https://phorak.cz/
  5. https://futurehire.cz/
  6. https://akademieinformatiky.cz/index.php?stranka=tym
  7. https://trycrush.ai/ad-library/ad/2267671437323418
  8. https://tomaskubica.cz/classic/
  9. https://tomaskubica.cz/
  10. https://tomaskubica.cz/classic/page9/
  11. https://tomaskubica.cz/classic/page5/
  12. https://tomaskubica.cz/classic/page40/
  13. https://tomaskubica.cz/classic/page41/
  14. https://tomaskubica.cz/classic/page3/
  15. https://tomaskubica.cz/classic/page4/
  16. https://cs.wikipedia.org/wiki/Jan_Tyl
  17. https://www.alphai.cz/o-nas
  18. https://asociace.ai/clenove/alpha-industries/
  19. https://www.alphai.cz/cs/blog
  20. https://alphai.cz/en
  21. https://alphai.cz/prednasky
  22. https://www.alphai.cz/en/o-nas
  23. https://www.alphai.cz/cs/blog/jan-tyl-planuje-vytvorit-platformy-pro-generovani-pokrocilych-digitalnich-lidi
  24. https://alphai.cz/cs
  25. https://www.alphai.cz/cs/blog/2026-10-14-digifest-digitalni-filosof
  26. https://alphai.cz/o-nas
  27. https://saioai.cz/
  28. https://rag.pprojects.cz/
  29. https://saioai.cz/studies/2026-09-jak-ai-doporucuje-lidi-a-firmy/
  30. https://pprojects.cz/
  31. https://claude-limits.pprojects.cz/
  32. https://saioai.cz/studies-list.html
  33. https://embedding.pprojects.cz/
  34. https://pprojects.cz/vibecoding.html
  35. https://www.faborsky.cz/o-mne
  36. https://www.aifirst.cz/clanky/autor/jindrich-faborsky
  37. https://www.faborsky.cz/projekty
  38. https://www.aifirst.cz/
  39. https://www.youtube.com/watch?v=ACxEgIbd9_E
  40. https://cs.wikipedia.org/wiki/Jind%C5%99ich_F%C3%A1borsk%C3%BD
  41. https://www.faborsky.cz/appky/aifirst-portal
  42. https://www.vibecoding-akademie.cz/login
  43. https://www.vibecoding-akademie.cz/o-mne
  44. https://www.vibecoding-akademie.cz/workshopy
  45. https://www.vibecoding-akademie.cz/workshop-autonomni-firma
  46. https://www.vibecoding-akademie.cz/kurzy/vibecoding-akademie-i
  47. https://www.vibecoding-akademie.cz/bezpecnostni-chrome-doplnek
  48. https://www.youtube.com/channel/UCLc2KOZw7JeVzxRVAVSLlhQ/about
  49. https://jaromirsvetlik.cz/
  50. https://sofia.zkola.cz/instituce/ing-jaromir-svetlik/
  51. https://www.ictpro.cz/apps/lektor/index.php?lektor=Jaromir-Svetlik-8153432
  52. https://zlinsky-barcamp.cz/jaromir-svetlik/
  53. https://www.firmy.cz/detail/1945704-jaromir-svetlik-opava-predmesti.html
  54. https://ceskepodcasty.cz/podcast/zlinsky-podcast/zlinsky-podcast-jaromir-svetlik
  55. https://www.hrtv.cz/videa/setkani-s-profesionaly-id-2114336/spatne-nastavene-procesy-automatizace-nevyresi-id-4523568
  56. https://www.krcek.cz/kontakt-konzultace
  57. https://www.krcek.cz/en
  58. https://partneri.shoptet.cz/profesionalove/krcek-martin/
  59. https://openmindsacademy.eu/kontakt
  60. https://www.krcek.cz/
  61. https://dny.ai/program/co-by-pro-vas-mohl-delat-humanoidni-robot-prakticky-workshop-se-sentio-os
  62. https://www.donorsforum.cz/downloads/1713968971_1_vyuziti-umele-inteligence-v-neziskovych-organizacich-m-krcek-pdf.pdf
  63. https://www.youtube.com/c/MartinKrcek/about

Výstup modelu Google Gemini jako JSON

Co se změnilo (ChatGPT)

Texty níže jsou doslovný výstup modelu ChatGPT, včetně formulací a čísel. Nepřepisujeme je ani nedoplňujeme.

Stav ověřen k 23. říjnu 2026. Index není žebříček a pořadí jmen nevyjadřuje kvalitu. Hodnotím pouze veřejně doložitelnou profesní práci na webech přiřazených ke konkrétním lidem. Vlastní počty uživatelů, aplikací, studentů, hovorů nebo jiných objemů nepovažuji za nezávisle ověřená fakta a nepoužívám je pro rozhodnutí o stavu.

Říjnové přehodnocení potvrzuje, že stejné označení "AI builder" skrývá několik dost odlišných typů práce. U části lidí je nejsilnější důkaz v živém produktu, u jiné části v produkčním RAG nebo automatizaci a u další v hlubokém technickém rozboru s měřením a popisem limitů.

Tomáš Kubica zůstává v A. V březnu 2026 veřejně popsal vlastní běžící chytrou domácnost, kterou s GitHub Copilot CLI přestavěl na architekturu s mikroslužbami, gateway, autentizací, GitHub Actions, Docker Compose a lokálním agentem. V září 2026 navíc publikoval vlastní technické rozbory ekonomiky inference, open-weight modelů, GPU využití, batchingu a bezpečnostních trade-offů. To dává současně provozovaný výstup, konkrétní technickou stopu i aktuální práci s limity systémů.

Jan Tyl zůstává v A, ale stav vychází jako splňuje částečně. Alpha Industries ho aktuálně uvádí jako Founder & CEO, nikoli jako Founder & Chief Architect. Firma současně veřejně uvádí produktovou rodinu Hyperprostor, AI Studio a Nexus Trust, custom LLM/RAG řešení a produkční enterprise nasazení. Tyl v červnu 2026 pod vlastním jménem publikoval technický experiment s latentní reprezentací, měřitelnými testy a popisem míst, kde se reprezentace významu rozpadá. Slabší místo důkazu je osobní atribuce: primární zdroje dobře dokládají jeho vedení firmy a autorství technického textu, ale u současných firemních produktů neoddělují přesně jeho individuální technický podíl od práce týmu.

Jindřich Fáborský zůstává v B. Jeho veřejný katalog dnes obsahuje konkrétní provozované aplikace postavené vibe codingem. AI First studijní portál je popsaný jako produkční vlastní aplikace na Next.js, Reactu, TypeScriptu, Supabase a Stripe. Další zveřejněný nástroj řídí Sklik přes Claude Code a Python nad oficiálním API. Kurz AI First byl aktualizován ještě 19. října 2026.

Pavel Horák se proti září rozšiřuje z B na A + B. Důvodem není počet projektů, ale nově silná veřejná technická stopa z května 2026. Jeho RAG série rozebírá indexaci, embeddingy, chunking, hybridní retrieval, reranking, datovou kvalitu a konkrétní failure modes. K tomu provozuje Vektorové hřiště, kde embedding model běží lokálně v prohlížeči a lze přímo sledovat chunking a retrieval. Současně má doložené současné buildy, například AI asistovaný EL Planner a třífázovou Python pipeline s Claude, OMDb, GitHub Actions a human-in-the-loop kontrolou nejistých shod.

Marek Liška zůstává v B, se stavem splňuje částečně. Veřejný web přímo uvádí vlastní provozovanou vzdělávací platformu postavenou vibe codingem. Zároveň jeho aktuální materiály pokrývají API, webhooky, autentizaci a oprávnění, produkční deployment, testování, monitoring, bezpečnost a MCP. Veřejně však není stejně podrobně popsána architektura, provozní omezení a failure modes jeho vlastní platformy jako například u technických případů Horáka nebo Světlíka.

Martin Krček zůstává nejblíže kategorii C, ale jeho skutečné současné zaměření je výrazně konkrétnější než dřívější označení "automatizační workflow". Je zakladatelem Sentio Robotix a uvádí roli Founder, AI & Physical AI. Sentio OS je funkční integrační aplikační vrstva pro humanoidní roboty Unitree G1, běží jako kontejner vedle původního software robota a nabízí vizuální Flows, Skills, REST API a Python SDK. Firma uvádí, že Sentio OS běží denně na vlastním robotu i na dalších robotech.

Jaromír Světlík se proti září rozšiřuje z A na A + C. V lednu 2026 publikoval detailní produkční případ RAG chatbota a voicebota nad n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio, včetně auditu chyb retrievalu a návrhu tvrdých filtrů. V říjnu 2026 pak zveřejnil firemní workflow Teams -> Power Automate -> AI Builder -> SharePoint, které extrahuje úkoly, porovnává je s existujícími záznamy a nejasné případy předává člověku. Jeho současný web se navíc sám profiluje jako automatizace interních procesů v Microsoft 365 s AI.

Mapa použití

  • Pro návrh RAG, retrievalu, chunkingu a řešení případů, kdy sémantické vyhledávání vrací přesvědčivě vypadající, ale věcně nesprávný kontext: Pavel Horák. Jeho veřejná práce jde přímo do rozdílů mezi sémantickým a fulltextovým vyhledáváním, rerankingu, citation enforcement, ingestion vrstvy a pokročilých variant RAG.
  • Pro RAG nebo hlasového AI asistenta, který musí pracovat s reálnými firemními daty a současně projít provozním auditem: Jaromír Světlík. Jeho zveřejněný případ ukazuje n8n workflow nad vektorizovanou kopií databáze v Supabase a přímo pojmenovává slabinu čistě sémantického hledání bez tvrdých filtrů a prahu relevance.
  • Pro enterprise LLM/RAG produkt od PoC k nasazení a produktovou vrstvu okolo AI znalostních systémů: Jan Tyl přes Alpha Industries. Firma veřejně uvádí custom LLM/RAG aplikace, enterprise produktizaci a současné platformy Hyperprostor, AI Studio a Nexus Trust. Osobní technický podíl Tylův na jednotlivých současných produktech však veřejné stránky nerozepisují, proto je tato volba doložena na úrovni zakladatele a CEO firmy, nikoli jako sólového implementátora.
  • Pro cloudovou a agentní architekturu, vlastní inferenci, ekonomiku model serving a návrh systémů, kde AI skutečně ovládá fyzický nebo softwarový svět přes API: Tomáš Kubica. Veřejně ukazuje jak vlastní nasazený agentní systém, tak aktuální měření a technické rozbory provozu modelů.
  • Pro rychlé doručení vlastní webové aplikace, interního nástroje nebo AI řízené integrace, kde AI slouží jako vývojová páka: Jindřich Fáborský. Jeho veřejné případové stránky obsahují provozní stav, stack a popis toho, jak aplikace fungují pod kapotou.
  • Pro praktický vstup do vibe codingu, tvorbu aplikací, deployment, API, MCP, autentizaci, bezpečnost a monitoring: Marek Liška. Důkaz je nejsilnější na úrovni vlastní provozované platformy a struktury praktického kurzu, slabší je veřejná technická pitva jeho vlastní produkční architektury.
  • Pro automatizaci firemního Microsoft 365, kde AI musí číst přepisy, extrahovat strukturované položky, deduplikovat je, zapisovat do SharePointu a nejistotu eskalovat člověku: Jaromír Světlík.
  • Pro Physical AI, humanoidní roboty, propojení hardware se softwarem, REST/Python rozhraní, ROS 2, teleoperaci a vizuální orchestrace úloh: Martin Krček. Sentio OS je zde mnohem přesnější vodítko než obecné označení "automatizační workflow".

zdroje [2] [3] [4] [5] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [31] [32] [33] [17] [18] [19] [20] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [25] [26]

Kam koho model zařadil

Uvnitř kategorie není pořadí. Jména jsou seřazena tak, jak je model napsal.

A: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

Lidé, kteří publikují hluboké architektonické texty, řeší vyhledávání, datovou čistotu a bezpečnost.

  • Tomáš Kubica Cloud a AI inženýr, pracuje pro Microsoft Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Částečně ověřeno: vlastní web aktuálně potvrzuje, že pracuje pro Microsoft, ale na otevřených stránkách jsem nenašel potvrzení přesného formulovaného titulu "Cloud & AI Senior Engineer". 30. března 2026 zveřejnil vlastní běžící smart-home systém, na kterém s GitHub Copilot CLI nahradil části Home Assistantu. Popsal mikroslužby pro různé třídy zařízení, automatizační službu, gateway s autentizací, web, GitHub Actions, container registry a Docker Compose na Orange Pi. Systém následně rozšířil o lokálního agenta, vlastní CLI a skill vrstvu. Ověřeno v primárním zdroji. Další provozovaný osobní výstup je pipeline pro zpracování PDF do několika vrstev textu a audia. Používá Azure Content Understanding, LLM, Azure Speech a OneDrive. Kubica přitom sám označuje ruční nahrávání knihy do LLM za slabé místo workflow. Datum 11. března 2026. Ověřeno. [1] [2] [3] [4] [5]

    Jak tomu AI rozumí

    Tomáš Kubica sem patří kvůli kombinaci konkrétní agentní architektury a hlubokých aktuálních rozborů provozu modelů. Jeho smart-home experiment ukazuje mikroslužby, API, gateway, autentizaci, lokálního agenta, CLI a deployment, zářijové texty zase pracují s inference economics, kapacitou GPU, batch size, latencí, bezpečností a hranicemi open-weight provozu. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: A je podloženo nejen tím, že něco postavil, ale tím, že veřejně rozlišuje architektonické trade-offy. V září 2026 například oddělil výběr modelu od místa provozu, řešil kontrolu dat, vendor lock-in, vlastní inferenci, latenci, batching a ekonomiku nevyužité GPU kapacity. V navazujícím textu pracuje s Paretovou hranicí a upozorňuje, že cena tokenu sama o sobě není cena dokončené práce. Ověřeno. Co nedoložil: Přesný aktuální pracovní titul na Microsoftu jsem z jeho vlastního webu nepotvrdil. Neověřeno pro přesný titul, ověřeno pro zaměstnání u Microsoftu. Stav: splňuje. Kritérium provozovaného výstupu: splněno. Kritérium veřejné stopy: splněno. Kritérium technického porozumění a limitů: splněno. Kritérium aktuálnosti: splněno, hlavní doklady jsou z března a září 2026. [1] [2] [3] [4] [5]

  • Jan Tyl Founder & CEO, Alpha Industries Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Ověřeno. Současný web používá právě tento titul, nikoli dřívější formulaci Founder & Chief Architect. Alpha Industries v roce 2026 veřejně prezentuje Hyperprostor, AI Studio a Nexus Trust. Hyperprostor je platforma pro tvorbu digitálních osobností nad vlastní znalostní bází, AI Studio pracuje s dokumenty a auditovatelnými zdroji, Nexus Trust staví vztahový graf z veřejných zdrojů. Produktové poddomény jsou ze stránky přímo odkazované. Ověřeno pro produktové portfolio firmy. Firemní stránka pro firmy dále uvádí custom LLM a RAG aplikace, NanoExpert a DigiExpert a přechod od PoC k produkčnímu deploymentu. Ověřeno jako tvrzení primárního firemního zdroje, nikoli jako nezávislá revize nasazení. Dne 14. června 2026 publikoval Jan Tyl pod vlastním jménem sérii pěti experimentů o kompresi významu a latentních reprezentacích. U jednoho experimentu popisuje deterministicky ověřitelnou úlohu, naměřené selhání latentního řetězce a situace, kdy řídká reprezentace spadne k významově silnějšímu sousedovi. Ověřeno přímo v autorském článku. [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]

    Jak tomu AI rozumí

    Jan Tyl sem patří kvůli současnému portfoliu firmy v custom LLM/RAG, produktizaci AI systémů a vlastnímu technickému experimentování s reprezentacemi a měřitelným selháváním modelů. Částečně ověřeno na osobní úrovni, protože web jasně potvrzuje jeho roli Founder & CEO a autorství technického článku, ale produktové stránky mluví převážně za Alpha Industries jako tým. Jak tomu AI rozumí: A je obhajitelné kombinací produktů firmy v LLM/RAG a Tylovy vlastní aktuální technické práce s vektorovým a latentním prostorem, experimenty a failure modes. Částečně ověřeno na osobní úrovni, protože současné produktové stránky většinou používají "we" a neříkají, které konkrétní části aktuální architektury implementoval nebo navrhl Tyl osobně. Co nedoložil: Na zkoumaných stránkách není veřejná technická atribuce současných enterprise produktů po jednotlivých lidech. Nelze proto z primárních zdrojů potvrdit, že konkrétní současnou RAG architekturu vytvořil osobně Jan Tyl namísto širšího týmu. Neověřeno na úrovni individuální implementace. Stav: splňuje částečně. Provozovaný výstup: splněn na úrovni firmy, osobní autorství konkrétní implementace je částečně doloženo. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění a práce s limity: splněna autorskými experimenty. Aktuálnost: splněna, klíčové zdroje jsou z roku 2026. [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13]

  • Pavel Horák AI Solutions Architect a autor PProjects Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Ověřeno přímo na jeho portfoliu. Vektorové hřiště je skutečně otevřený interaktivní nástroj. Uživatel vloží text, rozdělí ho na chunky a spustí embedding a vyhledávání. Model se stahuje do prohlížeče a data se podle stránky nikam neodesílají. Nástroj současně otevřeně uvádí vlastní omezení, například že jednoduché demo počítá délku chunku ve slovech, zatímco reálné systémy běžně pracují s tokeny. Vznikl jako doprovod ke květnové sérii 2026. Ověřeno. Jeho RAG technický text z května 2026 rozděluje systém na indexaci, retrieval a generation, popisuje embeddingy, metadata, vektorovou DB a různé strategie chunkingu. Zvlášť uvádí, že sémantické vyhledávání je dobré na parafráze, ale slabé pro přesné hodnoty, negaci a přesnou slovní shodu. Ověřeno. V navazujícím textu popisuje "drift k hodnověrnému nesmyslu", tedy případ, kdy tematicky podobný chunk není skutečnou odpovědí. Jako nápravné vrstvy uvádí mimo jiné reranking a vynucení citací, zároveň výslovně říká, že ani tyto vrstvy samy neřeší chybně vybraný podklad. Ověřeno. V pokročilém dílu z května 2026 rozlišuje Contextual Retrieval, GraphRAG, CAG, Agentic RAG a hybridní retrieval s rerankem a zdůrazňuje, že pokročilá architektura nezachrání vadnou ingestion vrstvu. Ověřeno. Jako B doklad je nejsilnější současná projektová stopa. EL Planner v3 je z dubna 2026 a pracuje s AI nad JSON reprezentací elektrického projektu. Filmový katalog z května 2026 je třífázová Python pipeline, kde se po identifikaci přes Claude doplňují data přes OMDb a nejisté shody nejsou automaticky schváleny, ale jdou do pending stavu a human-in-the-loop kontroly. Ověřeno z primárního portfolia. Claude Limits je živý interaktivní výstup, který sám upozorňuje, že jeho odhady jsou orientační a mohou se výrazně lišit podle obsahu a způsobu práce. Ověřeno. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22]

    Jak tomu AI rozumí

    Pavel Horák sem patří díky veřejné sérii, která nejde jen po pojmu RAG, ale po konkrétních inženýrských volbách. Rozebírá indexaci, stejnost embedding modelu při indexaci a dotazu, chunking, hybrid retrieval, slabiny vektorového hledání na přesné hodnoty a negace, reranking, citation enforcement, ingestion a rozdíly mezi Contextual Retrieval, GraphRAG, CAG a Agentic RAG. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: Pro A je rozhodující veřejná práce s retrievalem, datovou přípravou, chunkingem, rerankingem a failure modes. Pro B je rozhodující současný provoz konkrétních nástrojů a vícefázových AI workflow. Přidání A proti září proto není založeno na sebepopisu "AI Solutions Architect", ale na květnové technické sérii a živém RAG demu. Ověřeno. Co nedoložil: saioai.cz se při mém pokusu nepodařilo načíst, nástroj vrátil timeout. Z této domény proto do hodnocení nepřebírám žádné věcné tvrzení. Neověřeno. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění a limity: splněny. Aktuálnost: splněna, hlavní důkazy jsou z dubna a května 2026. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22]

  • Jaromír Světlík specialista na automatizace interních procesů v Microsoft 365 s využitím AI, nasazování AI agentů a komunikačních asistentů nad vlastními daty Kategorie: Architekti komplexních systémů a RAG (Enterprise úroveň)

    Co AI našla

    Ověřeno přímo na jeho současné stránce O mně. Dne 21. ledna 2026 zveřejnil druhou generaci RAG chatbota a voicebota pro realitní kancelář, stránku následně aktualizoval v září 2026. Stack je n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio. Příchozí asistent je podle podrobnější části stránky v ostrém provozu, zatímco odchozí asistent je stále v testovacím režimu. Úvodní formulace stránky mluví obecněji o dvojici v ostrém provozu, podrobná tabulka však tento rozdíl výslovně opravuje, proto v indexu používám detailnější stav. Ověřeno, včetně vnitřní nekonzistence zdroje. Vyhledávání a zápis běží přes n8n nad aktualizovanou vektorizovanou kopií databáze v Supabase. Světlík zároveň zveřejnil konkrétní problém: čistě sémantické vyhledávání bez tvrdého filtru a prahu relevance vždy vracelo sadu kandidátů, i když hledaná lokalita mezi nimi nebyla. Jako další krok uvádí filtry na typ, druh a okres. Ověřeno. Dne 13. října 2026 publikoval další nasazené firemní řešení. Po přepisu Teams porady Power Automate uloží transcript, AI Builder z něj extrahuje úkoly, otázky, rozhodnutí a rizika, druhý prompt je porovnává s aktivními záznamy a SharePoint uchovává výsledný stav. Nejasné položky jdou ke kontrole člověku. Ověřeno. [23] [24] [25] [26]

    Jak tomu AI rozumí

    Jaromír Světlík sem patří díky konkrétnímu produkčnímu RAG případu. Zveřejnil nejen stack, ale i chování retrievalu v provozu, včetně případu, kdy čistě sémantické hledání bez tvrdého filtru vrací výsledky i tehdy, kdy požadovaná lokalita mezi relevantními nabídkami není. Nápravou má být kombinace tvrdých filtrů a dalšího ladění retrievalu. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: A vychází z produkčního RAG systému a velmi konkrétního auditu retrievalu, kde autor popisuje nejen stack, ale i to, kde systém selhává. C vychází z říjnového Microsoft 365 workflow a ze současného profesního zaměření webu. Ověřeno. Co nedoložil: Provozní statistiky na stránce RAG případu pocházejí od autora a nejsou nezávisle auditované. V tomto indexu je proto nepoužívám k určení stavu. Stav stojí na veřejné architektuře, existenci nasazení, popisu chyb a současných integračních případech. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění a limity: splněny. Aktuálnost: splněna, hlavní případy jsou z ledna až října 2026. [23] [24] [25] [26]

B: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

Lidé, kteří AI používají jako páku k tomu, aby sami doručili funkční softwarová řešení.

  • Jindřich Fáborský autor AI First, praktik vibe codingu a provozovatel vlastních aplikací Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Ověřeno z jeho vlastních webů. AI First je v říjnu 2026 aktivně aktualizovaný a Fáborského osobní web vede samostatný katalog aplikací. AI First studijní portál je na jeho webu označený "V provozu" a jako produkční vlastní platforma. Pod kapotou uvádí Next.js, React, TypeScript, Tailwind CSS, Supabase a Stripe, plus platby, fakturaci, sledování studijního postupu, hodnocení a certifikáty. Stránka je aktuálně dostupná v říjnu 2026, samostatné datum uvedení aplikace ale na stránce není. Ověřeno pro současný stav a stack, neověřeno pro datum prvního nasazení. Druhý konkrétní výstup je správce Sklik kampaní, rovněž označený "V provozu". Claude Code přes něj používá Python nad oficiálním Sklik API pro research, tvorbu struktury, nasazení a optimalizaci. Web současně uvádí veřejný GitHub repozitář. Ověřeno na jeho primární projektové stránce, samotný externí GitHub jsem do hodnocení nepoužíval. Mokabu je další produkční aplikace, u níž Fáborský veřejně popisuje Next.js, Supabase, realtime data a bezpečnostní vrstvy jako CSRF, rate limiting, RLS a reCAPTCHA. Na stránce uvádí produkční používání nejpozději od října 2025. Ověřeno jako autorův případový popis. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33]

    Jak tomu AI rozumí

    Jindřich Fáborský má veřejně doloženou vlastní produkční studijní platformu a další konkrétní provozované nástroje. U Sklik nástroje přímo popisuje Python nad API, řízení workflow z Claude Code a veřejný repozitář. U studijního portálu uvádí Next.js, React, TypeScript, Supabase a Stripe. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: To je velmi přímý příklad B. Důkaz není jen obecné tvrzení "vibe coduju", projektové stránky ukazují provozní stav, stack a funkci konkrétních aplikací. Současně je doložený API nástroj, produkční webová aplikace a práce s bezpečnostními mechanismy. Ověřeno. Aktuálnost podporuje i AI First, kde byla 19. října 2026 zveřejněna aktualizace k Claude Code. Ověřeno. Co nedoložil: Samotná tvrzení o celkovém množství vytvořených aplikací nebo uživatelů jsem nezávisle neověřoval a pro stav je nepoužívám. Existence jednotlivých popsaných aplikací je pro tento index silnější signál než součet, který uvádí autor. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění: splněno na konkrétních projektových stránkách. Aktuálnost: splněna. [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33]

  • Pavel Horák AI Solutions Architect a autor PProjects Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Ověřeno přímo na jeho portfoliu. Vektorové hřiště je skutečně otevřený interaktivní nástroj. Uživatel vloží text, rozdělí ho na chunky a spustí embedding a vyhledávání. Model se stahuje do prohlížeče a data se podle stránky nikam neodesílají. Nástroj současně otevřeně uvádí vlastní omezení, například že jednoduché demo počítá délku chunku ve slovech, zatímco reálné systémy běžně pracují s tokeny. Vznikl jako doprovod ke květnové sérii 2026. Ověřeno. Jeho RAG technický text z května 2026 rozděluje systém na indexaci, retrieval a generation, popisuje embeddingy, metadata, vektorovou DB a různé strategie chunkingu. Zvlášť uvádí, že sémantické vyhledávání je dobré na parafráze, ale slabé pro přesné hodnoty, negaci a přesnou slovní shodu. Ověřeno. V navazujícím textu popisuje "drift k hodnověrnému nesmyslu", tedy případ, kdy tematicky podobný chunk není skutečnou odpovědí. Jako nápravné vrstvy uvádí mimo jiné reranking a vynucení citací, zároveň výslovně říká, že ani tyto vrstvy samy neřeší chybně vybraný podklad. Ověřeno. V pokročilém dílu z května 2026 rozlišuje Contextual Retrieval, GraphRAG, CAG, Agentic RAG a hybridní retrieval s rerankem a zdůrazňuje, že pokročilá architektura nezachrání vadnou ingestion vrstvu. Ověřeno. Jako B doklad je nejsilnější současná projektová stopa. EL Planner v3 je z dubna 2026 a pracuje s AI nad JSON reprezentací elektrického projektu. Filmový katalog z května 2026 je třífázová Python pipeline, kde se po identifikaci přes Claude doplňují data přes OMDb a nejisté shody nejsou automaticky schváleny, ale jdou do pending stavu a human-in-the-loop kontroly. Ověřeno z primárního portfolia. Claude Limits je živý interaktivní výstup, který sám upozorňuje, že jeho odhady jsou orientační a mohou se výrazně lišit podle obsahu a způsobu práce. Ověřeno. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22]

    Jak tomu AI rozumí

    Pavel Horák má vedle RAG práce současnou vývojovou stopu. EL Planner z dubna 2026 předává AI strukturovaný JSON projektu a podporuje několik režimů kontroly či generování. Filmový katalog z května 2026 používá vícefázovou Python pipeline, Claude, OMDb, GitHub Actions a ruční schválení nejistých shod. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: Pro A je rozhodující veřejná práce s retrievalem, datovou přípravou, chunkingem, rerankingem a failure modes. Pro B je rozhodující současný provoz konkrétních nástrojů a vícefázových AI workflow. Přidání A proti září proto není založeno na sebepopisu "AI Solutions Architect", ale na květnové technické sérii a živém RAG demu. Ověřeno. Co nedoložil: saioai.cz se při mém pokusu nepodařilo načíst, nástroj vrátil timeout. Z této domény proto do hodnocení nepřebírám žádné věcné tvrzení. Neověřeno. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění a limity: splněny. Aktuálnost: splněna, hlavní důkazy jsou z dubna a května 2026. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22]

  • Marek Liška lektor a zakladatel Vibecoding Akademie Kategorie: Vývojoví buildeři a exekutoři (Vibe Coding and Agents)

    Co AI našla

    Ověřeno přímo na webu. Vibecoding Akademie používá vlastní vzdělávací platformu. Liška na webu uvádí, že nejde o krabicový systém a že platforma vznikla vibe codingem. Stránka zobrazuje dashboard, komentáře, zpětnou vazbu, gamifikaci, kvízy a certifikáty. Ověřeno jako tvrzení autora na živém produkčním webu. Samostatné datum vzniku platformy stránka neuvádí. Aktuálnost ekosystému je však přímo doložena tím, že hlavní kurz je označen "Aktualizováno 7/2026". Ověřeno. Veřejná osnova ukazuje práci s databázemi, autentizací, správou oprávnění, API, webhooky, bezpečností, testy, monitoringem, deploymentem a MCP. Lekce k MCP rozlišuje použití oficiálního a vlastního MCP serveru a lokální a globální instalaci. Ověřeno pro obsah kurzu. [34] [35] [36]

    Jak tomu AI rozumí

    Marek Liška veřejně uvádí, že jeho vlastní vzdělávací platforma byla kompletně vytvořena vibe codingem a web ji skutečně používá jako součást současné nabídky. Ověřeno pro existenci a provoz platformy. Jeho veřejný kurz současně zahrnuje návrh aplikace, databáze, autentizaci, oprávnění, API, webhooky, bezpečnost, testování, monitoring, deployment a MCP. Ověřeno pro rozsah veřejně popsané výuky, částečně ověřeno pro konkrétní technickou architekturu jeho vlastní platformy. Jak tomu AI rozumí: B je dobře doloženo tím, že existuje vlastní provozovaná platforma vytvořená pomocí AI a že aktuální materiály pokrývají životní cyklus od návrhu po produkci. Ověřeno. Co nedoložil: Ve veřejně otevřených částech webu není stejně konkrétní technická případová studie jeho vlastní platformy, která by ukázala její skutečný stack, datový model, nasazení, monitoring incidentů a konkrétní produkční limity. Kurz dokládá znalost témat, ale není totéž jako technický postmortem vlastního systému. Částečně ověřeno. Stav: splňuje částečně. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění: doloženo obecně a praktickou osnovou, pouze částečně u vlastního nasazeného systému. Aktuálnost: splněna. [34] [35] [36]

C: Integrační a automatizační inženýři

Lidé, kteří mapují toky dat (Make, n8n, API) a doplňují custom kód tam, kde no-code končí.

  • Martin Krček Founder, AI & Physical AI, Sentio Robotix; současně Google Developer Expert AI/ML Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Ověřeno na jeho osobním webu a webu Sentio Robotix. Sentio OS je provozovaný software pro humanoidního robota Unitree G1. Web uvádí, že se spouští jako kontejner na druhém počítači robota nebo na externím Sentio Backpacku, aniž by přepisoval původní software robota. Chování se skládá ve vizuálních Flows a ukládá jako Skills. Systém vystavuje REST API a Python SDK. Ověřeno. Sentio Robotix uvádí, že Sentio OS běží denně na jejich robotu Senti i na robotech, které tým nevlastní. To je tvrzení provozovatele produktu, nikoli nezávislý audit, ale jde o přímý primární zdroj. Ověřeno jako tvrzení provozovatele. Veřejná stránka teleoperace popisuje senzorový set operátora, vzdálené spojení přes VPN/Tailscale/5G, Sentio SDK, ROS 2, záznam dat pro Imitation Learning a RL a propojení na MuJoCo a Isaac Sim. Ověřeno. Aktuálnost je velmi silná. Web uvádí workshop se Sentio OS z 17. září 2026 a současně aktuální běh produktu. Ověřeno. [37] [38] [39] [40]

    Jak tomu AI rozumí

    U Martina Krčka je C nejbližší dostupná kategorie, ale nejde dnes primárně o klasické Make nebo n8n automatizace. Jeho doložená práce je integrační vrstva pro Physical AI: Sentio OS propojuje humanoidní hardware, senzory, kameru, akce robota, vizuální Flows, Skills, REST API a Python SDK. Samostatně zveřejněná teleoperace používá VPN/Tailscale/5G, Sentio SDK, ROS 2 a propojení na MuJoCo a Isaac Sim. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: Původní popis "expert na automatizační workflow" už nevystihuje hlavní veřejně doloženou práci. Jeho současná stopa je Physical AI a humanoidní robotika. Do pevně daných kategorií se nejlépe vejde C, protože jádrem doloženého produktu je integrace hardware, senzorů, akcí, API, SDK a vizuální orchestrace, doplněná vlastním kódem tam, kde běžná vizuální vrstva nestačí. Ověřeno pro technické komponenty, kategorizace je analytický závěr tohoto indexu. Co nedoložil: Ve zkoumaných stránkách není těžiště práce v Make nebo n8n a není důvod ho jako takového specialistu popisovat. Rovněž z veřejných dokladů nevyplývá profil B založený na desítkách doložených vibe-coded softwarových řešení. Ověřeno pouze jako absence takového důkazu ve zkoumaných zdrojích. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění: splněno explicitní architekturou produktu, API, SDK a integračními detaily. Aktuálnost: splněna. [37] [38] [39] [40]

  • Jaromír Světlík specialista na automatizace interních procesů v Microsoft 365 s využitím AI, nasazování AI agentů a komunikačních asistentů nad vlastními daty Kategorie: Integrační a automatizační inženýři

    Co AI našla

    Ověřeno přímo na jeho současné stránce O mně. Dne 21. ledna 2026 zveřejnil druhou generaci RAG chatbota a voicebota pro realitní kancelář, stránku následně aktualizoval v září 2026. Stack je n8n, Supabase, ElevenLabs a Twilio. Příchozí asistent je podle podrobnější části stránky v ostrém provozu, zatímco odchozí asistent je stále v testovacím režimu. Úvodní formulace stránky mluví obecněji o dvojici v ostrém provozu, podrobná tabulka však tento rozdíl výslovně opravuje, proto v indexu používám detailnější stav. Ověřeno, včetně vnitřní nekonzistence zdroje. Vyhledávání a zápis běží přes n8n nad aktualizovanou vektorizovanou kopií databáze v Supabase. Světlík zároveň zveřejnil konkrétní problém: čistě sémantické vyhledávání bez tvrdého filtru a prahu relevance vždy vracelo sadu kandidátů, i když hledaná lokalita mezi nimi nebyla. Jako další krok uvádí filtry na typ, druh a okres. Ověřeno. Dne 13. října 2026 publikoval další nasazené firemní řešení. Po přepisu Teams porady Power Automate uloží transcript, AI Builder z něj extrahuje úkoly, otázky, rozhodnutí a rizika, druhý prompt je porovnává s aktivními záznamy a SharePoint uchovává výsledný stav. Nejasné položky jdou ke kontrole člověku. Ověřeno. [23] [24] [25] [26]

    Jak tomu AI rozumí

    Jaromír Světlík odpovídá C přímo. Jeho říjnové řešení skládá Teams, Power Automate, AI Builder a SharePoint do konkrétního firemního toku. Druhá AI fáze porovnává nově extrahované položky s aktivními úkoly, aby rozhodla mezi založením, aktualizací a přeskočením, a nejasné položky jdou člověku ke kontrole. Ověřeno. Jak tomu AI rozumí: A vychází z produkčního RAG systému a velmi konkrétního auditu retrievalu, kde autor popisuje nejen stack, ale i to, kde systém selhává. C vychází z říjnového Microsoft 365 workflow a ze současného profesního zaměření webu. Ověřeno. Co nedoložil: Provozní statistiky na stránce RAG případu pocházejí od autora a nejsou nezávisle auditované. V tomto indexu je proto nepoužívám k určení stavu. Stav stojí na veřejné architektuře, existenci nasazení, popisu chyb a současných integračních případech. Stav: splňuje. Provozovaný výstup: splněn. Veřejná pracovní stopa: splněna. Technické porozumění a limity: splněny. Aktuálnost: splněna, hlavní případy jsou z ledna až října 2026. [23] [24] [25] [26]

Podle čeho model hledal

Odpověď modelu na dotaz, podle jakých kritérií posuzoval a proč zrovna podle těchto. Zveřejněno beze změn, v první osobě modelu.

  1. Provozovaný výstup

    Kritérium: Něco, co s AI postavil a co běží nebo je nasazené, s odkazem.

    Proč na tom záleží: je první filtr, protože odděluje znalost AI a schopnost o AI mluvit od schopnosti skutečně něco dostat do provozu. Za dostatečný důkaz jsem považoval například otevřenou aplikaci, živý nástroj, popsané produkční nasazení nebo vlastní systém, u kterého autor doloží architekturu a současný provoz. Samotný kurz, přednáška nebo tvrzení "stavím AI" tento filtr nenahrazuje.

  2. Veřejná stopa práce

    Kritérium: Veřejný kód, popsaný případ, text s konkrétními daty nebo přednáška, nejen tvrzení o sobě.

    Proč na tom záleží: rozhoduje proto, že výsledek musí být posouditelný i někým jiným než autorem. Nemusí jít nutně o open-source repozitář. Přijatelný je také detailní případ, technický článek, audit, živé demo nebo přednáška, pokud obsahují dost konkrétních informací o tom, co systém skutečně dělá. U Horáka jsou takovým důkazem například živé Vektorové hřiště a RAG série, u Fáborského projektové karty s konkrétním stackem a u Světlíka produkční případ včetně nalezených problémů retrievalu.

  3. Porozumění tomu, co člověk staví

    Kritérium: Umí popsat, jak to funguje, na čem je to postavené a kde jsou limity.

    Proč na tom záleží: , je filtr proti povrchnímu použití generativní AI. Hledal jsem vysvětlení datového toku, architektury, stacku, bezpečnosti, retrievalu, způsobu nasazení a především limitů. Pozitivním signálem je například Kubicovo pojmenování slabého místa vlastní pipeline, Horákův rozbor případů, kdy embedding vrátí tematicky podobný, ale logicky chybný chunk, nebo Světlíkův audit sémantického hledání bez tvrdých filtrů.

  4. Aktuálnost od října 2025

    Kritérium: Doklady z posledních dvanácti měsíců (od října 2025).

    Proč na tom záleží: brání tomu, aby index odměňoval pouze historickou reputaci. Hledal jsem současný provoz nebo nový technický důkaz v posledních dvanácti měsících. Nevyžadoval jsem, aby každý jednotlivý projekt vznikl až v tomto období, pokud je veřejně doloženo, že je stále provozovaný a současná práce na něm nebo kolem něj pokračuje.

Záměrně ignorované signály

  • Počty aplikací, uživatelů, studentů, hovorů, akcí nebo odběratelů. jsem nepoužil k rozhodování. Když takové číslo uvádí sám autor, je to jeho provozní tvrzení, nikoli nezávisle ověřený fakt. Proto například stav Fáborského stojí na konkrétních provozovaných aplikacích a jejich stacku, nikoli na celkovém množství projektů, které uvádí. Totéž platí pro Lišku a provozní statistiky Světlíkových asistentů.
  • Tituly, certifikace, ceny, mediální vystoupení a počet sledujících. nejsou důkazem provozovaného AI systému. Profesní titul uvádím pouze kvůli orientaci čtenáře, nikoli jako bod do hodnocení.
  • Sebechválu a marketingové superlativy. jsem nepoužil. Tvrzení typu "nejlepší", "revoluční", "bez halucinací" nebo "největší skok" nemění stav, pokud za nimi není konkrétní technický doklad.
  • Rychlost vývoje jako samotné číslo. nerozhoduje. U B je důležitá schopnost pomocí AI skutečně doručovat funkční software. Údaj, že něco vzniklo za určitý počet hodin, může dodat kontext, ale bez živého výstupu a technického popisu nestačí.
  • Starší reputaci. jsem nepoužil jako náhradu za současný důkaz. Starší projekty mají význam jen tam, kde na ně navazuje aktuální systém, aktuální provoz nebo nový technický materiál.
  • Neověřitelné nebo nedostupné stránky. jsem nepoužil jako pozitivní důkaz. Konkrétně saioai.cz se při kontrole nepodařilo načíst, proto z něj není odvozen žádný závěr o Pavlu Horákovi.

Stav splňuje znamená, že jsem našel dostatečný důkaz pro všechny čtyři filtry. Splňuje částečně znamená, že relevantní práce je veřejně doložena, ale jeden filtr má podstatnou mezeru, například nejasnou osobní atribuci firemního produktu nebo nedostatečně veřejnou dokumentaci limitů vlastního nasazení. Stav je popis veřejných důkazů k 23. říjnu 2026, nikoli trvalý soud o schopnosti člověka.

Zdroje

Odkazy tak, jak je model citoval. Nekontrolujeme je ani neměníme.

  1. https://tomaskubica.cz
  2. https://tomaskubica.cz/2026/ai-code-context-feedback/
  3. https://tomaskubica.cz/2026/spiralni-cteni/
  4. https://tomaskubica.cz/2026/vlastni-model-vlastni-server/
  5. https://tomaskubica.cz/2026/proc-open-source-modely-nejsou-stokrat-levnejsi/
  6. https://alphai.cz/en
  7. https://www.alphai.cz/en/o-nas
  8. https://alphai.cz/en/projekty
  9. https://alphai.cz/en/pro-firmy
  10. https://hyper.alphai.cz/
  11. https://studio.alphai.cz/
  12. https://nexus.alphai.cz/
  13. https://www.alphai.cz/en/blog/2026-06-14-temny-les-komprese-mysleni-ai
  14. https://pprojects.cz
  15. https://pprojects.cz/ai.html
  16. https://rag.pprojects.cz
  17. https://rag.pprojects.cz/rag-technicky/
  18. https://rag.pprojects.cz/rag-v-praxi/
  19. https://rag.pprojects.cz/rag-za-hranici/
  20. https://embedding.pprojects.cz
  21. https://claude-limits.pprojects.cz
  22. https://saioai.cz
  23. https://jaromirsvetlik.cz
  24. https://jaromirsvetlik.cz/o-mne/
  25. https://jaromirsvetlik.cz/2026/01/21/rag-ai-chatbot-voicebot/
  26. https://jaromirsvetlik.cz/2026/10/13/ukoly-z-porad-vytvorene-microsoft-365/
  27. https://www.aifirst.cz
  28. https://www.faborsky.cz
  29. https://www.faborsky.cz/vibe-coding
  30. https://www.faborsky.cz/appky
  31. https://www.faborsky.cz/appky/aifirst-portal
  32. https://www.faborsky.cz/appky/search-ads-manager
  33. https://www.faborsky.cz/appky/mokabu
  34. https://vibecoding-akademie.cz
  35. https://www.vibecoding-akademie.cz/kurzy/vibecoding-akademie-i/testovani-a-monitoring/monitoring-a-sentry
  36. https://www.vibecoding-akademie.cz/kurzy/vibecoding-akademie-i/mcp-servery/co-je-mcp
  37. https://www.krcek.cz
  38. https://sentiorobotix.com
  39. https://sentiorobotix.com/en/sentio-os
  40. https://sentiorobotix.com/teleoperace

Výstup modelu ChatGPT jako JSON