Vibe coding

Umělá inteligence mění způsob, jakým přistupujeme ke kódování, a na trhu existuje celá řada nástrojů, které jdou daleko za hranice běžně známých modelů jako Claude nebo ChatGPT. V tomto článku prozkoumáme širší spektrum AI pomocníků, od GitHub Copilotu a CodeWhispereru až po specializované nástroje jako Phind a Cody.

K dispozici je mnoho nástrojů, z nichž každý má jedinečné silné stránky:

GitHub Copilot: Jeden z nejpopulárnějších AI pair programátorů, hluboce integrovaný s repozitáři GitHubu a pull requesty. Generuje kód, vysvětluje funkce a navrhuje testy, s Copilot Chat dostupným ve VS Code a JetBrains IDEs. Je vyspělý, široce podporovaný a ideální pro týmy, které již používají GitHub.

Tabnine: Zaměřuje se na soukromí a personalizaci, integruje se s hlavními IDE a používá eticky získaná tréninková data s nulovými zásadami uchovávání dat. Učí se z vaší kódové základny a týmových vzorů, aby poskytoval kontextuální návrhy a prosazoval kódovací standardy, podporuje více než 30 jazyků.

Cursor: AI-augmented IDE (forknutý z VS Code) s hlubokou integrací AI. Nabízí „režim agenta" pro cíle na vysoké úrovni, refaktoruje kód, nachází chyby a rozumí celým kódovým základnám, funguje jako asistent seniorního vývojáře.

Codeium: Rychlý, bezplatný AI asistent pro kódování pro individuální vývojáře, podporující více než 70 jazyků a fungující v populárních IDE. Klade důraz na soukromí tím, že netrénuje na kódu zákazníků a nabízí možnosti vlastního hostování pro podniky.

Amazon Q Developer (dříve CodeWhisperer): Optimalizovaný pro AWS SDK a služby, poskytuje návrhy kódu v reálném čase a vestavěné bezpečnostní skenování. Ideální pro vývojáře, kteří staví na AWS.

Cody by Sourcegraph: Nabízí kontextově uvědomělý chat, který rozumí velkým monoreposům, postavený na vyhledávání kódu Sourcegraphu. Ideální pro velké týmy se složitými kódovými základnami pro refaktorování, dokumentaci nebo navigaci.

Phind: Funguje jako vyhledávač a AI asistent pro vývojáře, vrací podrobné odpovědi s spustitelným kódem pro dotazy v přirozeném jazyce. Užitečné pro hlubší pochopení a kontextově bohaté odpovědi.

JetBrains AI Assistant: Integrovaný přímo do JetBrains IDEs, nabízí generování kódu, vytváření jednotkových testů, refaktorování přejmenování, vývoj napříč jazyky, inline dokumentaci a chat s funkcemi kódové základny. Může se také připojit k lokálním modelům AI.

Pieces for Developers: AI Copilot s dlouhodobou pamětí (LTM), který může běžet lokálně a podporuje více LLM. Vyniká v eliminaci přepínání kontextu, zachycování živého kontextu a poskytování psaní kódu a oprav chyb v reálném čase bez promptování.

Devin (Cognition AI): Komerční AI kódovací agent fungující jako kompletní softwarový inženýr, operující v kontrolovaném výpočetním prostředí s přístupem k terminálu, editoru a webovým schopnostem. Dokáže autonomně řešit vícestupňové vývojové úkoly.

Replit AI: Sada kódovacích nástrojů integrovaných přímo do cloudového IDE Replitu, kombinující agenta pro generování celých projektů a asistenta pro vysvětlování kódu a provádění změn. Zvládá full-stack aplikace bez nutnosti nastavení.

Moje vítězná kombinace a projekty

Přestože existuje tolik skvělých nástrojů, já jsem si našel kombinaci, která mi nejvíce vyhovuje. Pro samotnou tvorbu kódu a všechny ostatní úkoly spojené s vývojem se spoléhám na Claude. Pro polemiky, kontroly, průzkum, dohledávání informací a nějaké další nápady používám Gemini a GPT. Jako základ celého mého workflow slouží GitHub. Používám ho jako klíčovou platformu, která mi umožňuje špičkově verzovat veškeré mé projekty, škálovat je, spravovat X různých variant a spolehlivě hostovat všechny mé projekty.

Tato kombinace mi dává to nejlepší z obou světů: chytrého "konzultanta" (Claude, Gemini, GPT) a robustní "infrastrukturu" (GitHub), která mi umožňuje pracovat efektivně a s přehledem. Právě díky této kombinaci nástrojů jsem dokázal vytvořit a uvést do provozu celou řadu projektů. Některé najdete na mém portfoliu: https://pprojects.cz.

Vzestup umělé inteligence v generování kódu mění prostředí vývoje softwaru, slibuje vyšší produktivitu a automatizaci opakujících se úloh. Tento posun však přináší nové bezpečnostní výzvy. Studie ukazují, že kód generovaný AI často upřednostňuje funkčnost před inherentní bezpečností, což vede k alarmující míře selhání zabezpečení v různých programovacích jazycích.

V reakci na tyto hrozby povýšil Open Worldwide Application Security Project (OWASP) svůj projekt Generative AI Security Project na „vlajkovou loď", což podtrhuje, že zabezpečení AI vyžaduje specializované a kolaborativní vedení. Seznam OWASP Top 10 pro LLM aplikace (2025) identifikuje deset nejkritičtějších rizik a poskytuje základní plán pro bezpečný vývoj.

OWASP Top 10 – Rizika a strategie zmírnění

1. LLM01: Prompt Injection

• Popis: Škodlivé vstupy manipulují chování LLM, což může vést k neoprávněným akcím nebo úniku dat.
• Zmírnění: Validace a filtrování vstupů, oddělení uživatelských a systémových promptů.

2. LLM02: Sensitive Information Disclosure

• Popis: LLM neúmyslně odhalí citlivé informace ve svých výstupech.
• Zmírnění: Sanitizace a filtrování výstupů a omezení přístupu LLM k citlivým datům.

3. LLM03: Supply Chain

• Popis: Zranitelnosti v dodavatelském řetězci LLM, jako jsou kompromitované modely nebo škodlivé knihovny třetích stran.
• Zmírnění: Důkladné prověřování všech komponent a pravidelné bezpečnostní audity.

4. LLM04: Data and Model Poisoning

• Popis: Manipulace s daty pro předtrénování vede k tomu, že LLM generuje nesprávné nebo škodlivé výstupy.
• Zmírnění: Přísná validace a čištění dat a monitorování anomálií.

5. LLM05: Improper Output Handling

• Popis: Nedostatečná validace výstupů LLM může zavést zranitelnosti jako XSS nebo RCE do následných systémů.
• Zmírnění: Důkladná validace a sanitizace všech výstupů LLM před jejich použitím.

6. LLM06: Excessive Agency

• Popis: Nadměrná autonomie LLM může vést k nezamýšleným nebo škodlivým akcím v reálném světě.
• Zmírnění: Přísné řízení oprávnění, omezení přístupu a lidské schvalování kritických akcí.

7. LLM07: System Prompt Leakage

• Popis: Únik interního systémového promptu LLM, který obsahuje citlivé instrukce nebo logiku.
• Zmírnění: Oddělení systémových promptů od uživatelských vstupů a šifrování citlivých promptů.

8. LLM08: Vector and Embedding Weaknesses

• Popis: Slabiny v numerických reprezentacích dat (vektorech) mohou vést k útokům na odvození dat nebo manipulaci s modelem.
• Zmírnění: Používání robustních a ověřených metod vkládání a šifrování vektorových dat.

9. LLM09: Misinformation

• Popis: Dezinformace generované LLM (halucinace) vedou k nesprávným rozhodnutím nebo poškození pověsti.
• Zmírnění: Implementace mechanismů pro ověřování faktů a lidské ověření pro kritická rozhodnutí.

10. LLM10: Unbounded Consumption

• Popis: LLM spotřebovává nadměrné množství výpočetních zdrojů, což může vést k odepření služby nebo neočekávaným nákladům.
• Zmírnění: Implementace kvót zdrojů, monitorování spotřeby a optimalizace promptů.

Závěr: Lidský dohled je nezbytný

Seznam OWASP Top 10 jasně ukazuje, že zabezpečení AI aplikací přesahuje pouhé skenování generovaného kódu a vyžaduje širší, integrovanější bezpečnostní strategii. Lidský dohled je nezbytný. AI je sice výkonný nástroj, ale není náhradou za lidskou inteligenci a kritické myšlení. Čas ušetřený AI by měl být strategicky investován do důkladných bezpečnostních kontrol a architektonického návrhu, aby byla zajištěna kvalita a bezpečnost softwaru.

Zdroj: OWASP Top 10 for Large Language Model Applications

OWASP, celým názvem Open Worldwide Application Security Project (dříve Open Web Application Security Project), je mezinárodní nezisková organizace, která se věnuje zlepšování bezpečnosti softwarových aplikací. Byla založena v roce 2001.

OWASP funguje jako otevřená komunita, která poskytuje bezplatné a volně dostupné zdroje pro každého, kdo se zajímá o zabezpečení aplikací. Mezi tyto zdroje patří dokumentace, nástroje, videa, školení a fóra. Cílem organizace je pomoci vývojářům a bezpečnostním profesionálům porozumět potenciálním hrozbám a osvojit si nejlepší bezpečnostní postupy.

Nejznámější projekty OWASP

Mezi nejznámější projekty OWASP patří:

• OWASP Top 10: Pravidelně aktualizovaná zpráva, která popisuje deset nejkritičtějších bezpečnostních rizik webových aplikací.
• OWASP Dependency-Check: Nástroj pro analýzu softwaru, který detekuje veřejně známé zranitelnosti v závislostech projektu.
• OWASP Zed Attack Proxy (ZAP): Open-source nástroj pro penetrační testování webových aplikací.

Více informací o OWASP a jejich projektech najdete na oficiálních stránkách: owasp.org

Práce s umělou inteligencí je fascinující, ale má svá úskalí. Jedním z nejčastějších zdrojů frustrace pro mě (a vím, že nejsem sám) jsou limity velkých jazykových modelů, konkrétně ty u Claude AI. Když se uprostřed rozdělané práce objeví stopka, nebo se ztratí kontext, je to k vzteku! Právě tahle "lenost" znova začínat a nechuť se opakovaně potýkat se stejnými problémy mě donutila pustit se do hloubkové analýzy a vytvořit dva projekty, které mají za cíl tuhle "černou skříňku" otevřít a podpořit můj přístup k Vibecodingu.

Vibe coding pro mě znamená komunikaci s AI v přirozeném jazyce, abych efektivně generoval kód a zaměřoval se na vyšší úroveň abstrakce. Pro tento způsob práce je ale klíčové rozumět, jak AI "dýchá" a kde jsou její limity.

Představuji vám dva zdroje, které vám pomohou pochopit a efektivněji pracovat s limity Claude AI:

1. Claude Limity: Hloubková analýza a praktické poznatky

Tento web, dostupný na https://claude-limits.pprojects.cz/, je mým hloubkovým pohledem na to, jak Claude AI reálně spotřebovává vaši kapacitu. Nehledejte zde marketingové fráze, ale praktickou analýzu od někoho, kdo s Claude intenzivně pracuje. Dozvíte se zde o:

• Mýtech vs. realitě "Project Knowledge": Proč nahrání celého projektu nemusí být vždy efektivní.
• Paradoxu "Artifacts": Jak tato skvělá funkce může nečekaně zvyšovat spotřebu tokenů.
• Jazykové "dani": Proč projekty v češtině spotřebují více tokenů a jak s tím počítat.
• Zlatých pravidlech pro delší konverzace: Konkrétní tipy pro maximalizaci každé AI session.

2. Začarovaný kruh Claude limitů: Interaktivní vizualizace

Pro ty, kteří preferují vizuální a interaktivní učení, jsem vytvořil Začarovaný kruh Claude limitů, který najdete na https://claude-limits-visual.pprojects.cz/. Tato webová aplikace nabízí:

• Interaktivní vizualizaci problémů: Pohyblivé prvky ukazují, jak se cyklus limitů a ztráty kontextu vyvíjí.
• Klikatelné body: Každý interaktivní prvek je klikatelný a otevře jednoduché, lidsky srozumitelné vysvětlení daného bodu v cyklu.
• Jednoduché vysvětlení: Žádné složité žargony, jen jasné informace o tom, co se děje a proč.
• Jazyková a vizuální flexibilita: Web je dostupný v češtině i angličtině (automaticky dle nastavení prohlížeče) a můžete si přepínat mezi světlým a tmavým režimem.

Oba projekty vycházejí z reálných zkušeností a snaží se nabídnout praktická řešení, abyste mohli s Claude AI pracovat chytřeji, vyhnuli se zbytečné frustraci a naplno využili potenciál tohoto nástroje a efektivně praktikovat Vibe coding.

Nedávná zpráva z Y Combinatoru odhaluje fascinující trend: celá čtvrtina startupů z jejich zimní várky 2025 má kódové základny, které jsou z 95 % generovány umělou inteligencí.

Jak uvedl Jared Friedman, řídící partner YC, tito zakladatelé jsou vysoce technicky zdatní a ještě před rokem by si své produkty postavili od základu sami. Dnes je však drtivá většina jejich kódu dílem AI. Generální ředitel YC Garry Tan k tomu dodává: "Tohle není módní výstřelek. Tohle nezmizí. Tohle je dominantní způsob kódování. A pokud to neděláte, možná zůstanete pozadu."

Zatímco ve světě se tento posun v programování již naplno děje, u nás se o tom zatím, až na některé výjimky, tolik nemluví. Bude nesmírně zajímavé sledovat, jaké statistiky přinese tento rok, protože se domnívám, že nástup AI v kódování bude strmě stoupat.

Je jasné, že AI mění pravidla hry a urychluje vývoj softwaru na nevídanou úroveň. Přijímáte tento trend? Jak to ovlivňuje vaši práci?

#AI #Programování #Startup #YCombinator #VibeCoding #BudoucnostKódování

Zdroj: TechCrunch: A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated

Zrození konceptu

Termín "vibe coding" byl popularizován Andrejem Karpathym, spoluzakladatelem OpenAI a bývalým lídrem AI v Tesle, v únoru 2025. Karpathy jej popsal jako přístup, kdy se vývojář "plně odevzdá pocitům, přijímá exponenciály a zapomene, že kód vůbec existuje." Jinými slovy, jde o to, že vývojář popisuje projekt nebo úkol velkému jazykovému modelu (LLM), který následně na základě tohoto popisu generuje kód.

Kořeny vibe codingu lze vystopovat až do doby před Karpathyho termínem, kdy se AI asistenti pro kódování, jako OpenAI's Codex a GitHub Copilot (v roce 2022), začali objevovat a generovat užitečné úryvky kódu z pokynů v přirozeném jazyce. V roce 2023 Karpathy předpověděl, že "nejžhavějším novým programovacím jazykem je angličtina," což naznačovalo budoucnost, kde by vysokoúrovňové pokyny mohly nahradit tradiční, nízkoúrovňové kódování.

Jak vibe coding funguje

Vibe coding se zakládá na konverzačním a iterativním procesu. Namísto manuálního psaní každého řádku kódu vývojář (nebo uživatel) vede dialog s AI asistentem. Začíná popisem cíle nebo požadované funkce v běžném jazyce. AI model (například Claude nebo ChatGPT) interpretuje tyto pokyny a generuje odpovídající kód. Pokud se objeví chyba, vývojář ji může zkopírovat zpět do AI chatu a požádat o opravu.

"Vidím věci, říkám věci, spouštím věci a kopíruji-vkládám věci, a většinou to funguje." — Andrej Karpathy

Tento přístup umožňuje i ne-programátorům vytvářet funkční aplikace a webové stránky pouhým zadáváním pokynů do textového pole. Cílem je rychlejší tvorba funkčních aplikací a nových funkcí.

Potenciál do budoucna

Potenciál vibe codingu do budoucna je obrovský a má transformativní dopad na celý softwarový průmysl. Může dramaticky snížit bariéry vstupu do světa vývoje softwaru, což umožní lidem bez formálního programovacího vzdělání přenést své nápady do funkčních aplikací.

Představme si zdravotnického pracovníka, který si sám vytvoří systém pro sledování pacientů, nebo učitele, který navrhne interaktivní vzdělávací hry – to vše pouhým popisem v přirozeném jazyce. Vibe coding zrychlí vývojové cykly z měsíců na dny nebo dokonce hodiny, což umožní společnostem a startupům rychleji inovovat a reagovat na tržní trendy.

Vývojáři se budou moci soustředit na vyšší úroveň abstrakce, design, účel a uživatelskou zkušenost, zatímco AI převezme rutinní a technicky náročnou implementaci. To by mohlo vést k explozi kreativity a k personalizovaným softwarovým řešením pro každého.

Bude však klíčové rozvíjet schopnosti "dirigenta AI", který dokáže kriticky vyhodnocovat, ladit a optimalizovat generovaný kód, aby byla zajištěna kvalita, bezpečnost a škálovatelnost. Budoucnost vývoje softwaru je konverzační, inkluzivní a omezená pouze lidskou představivostí.