Praktičtí průvodci.

Průvodce

Agenti — když LLM dostane ruce a paměť

LLM s tool use, smyčkou a pamětí. Spousta marketingu, málo definic. Tady je rovná pravda — a postup, jak agenta postavit, aniž by ti spálil rozpočet.

Průvodce

Coding agents — když model sahá do repa

Claude Code, Codex a spol. nejsou kouzelný junior. Jsou rychlá smyčka: čti kód, uprav, spusť testy, oprav následky. Průvodce, jak z té smyčky dostat práci, a ne technický dluh.

Průvodce

Kontextové okno — kolik pekla se vejde do promptu

Kontextové okno říká, kolik tokenů model najednou vidí. Větší okno není paměť, pravda ani záruka lepší odpovědi. Je to dražší pracovní stůl — a tady je návod, jak na něm udržet pořádek.

Průvodce

Golden Dataset — pravda pro AI systém, ne zlatá klec

Golden Dataset je malá, pečlivě ověřená sada reálných případů, podle které poznáš, jestli AI systém opravdu funguje. U Skillmea AI ho používáme k ověření, jestli doporučování kurzů stojí na obsahu lekcí — ne na dojmech z marketingových popisů.

Průvodce

Koog a AI agenti v Kotlinu — co to je a k čemu to je

Koog je framework od JetBrains pro stavbu AI agentů v Kotlinu a Javě. Neřeší magii promptů, ale praktickou architekturu: strategie, nástroje, paměť, tracing, dlouhý kontext a provoz v JVM aplikacích.

Průvodce

Prompt injection — cizí instrukce v tvém kontextu

Prompt injection není jailbreak pro frajeřinu. Je to problém hranic: model čte nedůvěryhodný text a může ho splést s instrukcemi. Průvodce obranou pro každého, kdo dává LLM nástroje.

Průvodce

RAG — Retrieval-Augmented Generation

Když model nemá v hlavě tvoje data, musí si je dohledat. RAG je vzor, ne produkt — a tady je průvodce, jak ho postavit tak, aby odpovídal, a ne jen sebevědomě fabuloval.