Vibe coding znamená, že AI zadáte prompt a výstup prijmete, keď vyzerá hotovo. Agentic engineering (agentické inžinierstvo) používa tých istých AI agentov vnútri systému: zadanie, testy, hooky, kontrola a človek, ktorý merguje. Rovnaký model, rovnaká AI. Rozdiel je uzavretá slučka okolo nej a tá rozhoduje, či kód prežije produkciu.
Takto pracujeme každý deň. Dnes píše AI všetok náš kód a za to, čo ide do produkcie, ručí senior. Článok sleduje LinkedIn carousel, ktorý Filip zverejnil v máji 2026, a ku každému tvrdeniu pridáva kód, ktorý za ním naozaj beží.
Čo je vibe coding a čo agentic engineering?
Pojem „vibe coding“ zaviedol Andrej Karpathy vo februári 2025: poddáte sa vibe a zabudnete, že kód vôbec existuje. Simon Willison vo svojom sprievodcovi Agentic Engineering Patterns píše: „I use the term agentic engineering to describe the practice of developing software with the assistance of coding agents.“ Vibe coding je podľa neho kód bez review v kvalite prototypu. Agentic engineering je kód dotiahnutý na produkčnú úroveň, s review a overením.
Prvé výsledky vo vyhľadávaní pri definícii končia. Takto vyzerá rozdiel v repozitári:
Vibe coding
Agentic engineering
Kto rozhodne, že je hotovo
Ten, kto sa pozrie na demo
Exit kódy, potom recenzent, ktorý kód nepísal
Testy
Voliteľné, dopísané neskôr, ak vôbec
Napísané ako prvé; na starom kóde musia zlyhať
Mantinely
Dobré spôsoby modelu
Hooky pod agentom, ktoré nemôže upraviť
Chyby
Zopakujú sa v ďalšej session
Raz sa z nich stane pravidlo alebo kontrola
Kto merguje
Ten, kto písal prompt
Človek, ktorý spraví review
Kam sa hodí
Demá, pokusy, jednorazové nástroje
Softvér, na ktorom beží firma
Prečo fungujúci kód ešte nie je produkčný softvér?
AI prelomila bariéru syntaxe. Ktokoľvek opíše, čo chce, a dostane kód, ktorý beží. To je skutočné a používame to každý deň.
produkčných projektov od roku 2023
15+
náš kód dnes píše AI, za produkciu ručí senior
Všetok
Fungujúci kód a produkčný softvér, na ktorom beží vaša firma, sú však dve veľmi odlišné veci. Produkčný softvér má používateľov, ktorí zadajú niečo nečakané, dáta, ktoré nesmú uniknúť, platby, ktoré musia sedieť, a ďalšieho vývojára, ktorý mu musí rozumieť. Demo nič z toho nemá. Stačí, aby fungovalo raz, na jednom notebooku, kým sa niekto pozerá.
Žiadna uzavretá slučka. Výstup ide rovno na „prijať“. Pred rozhodnutím človeka ho nič nespustí proti testu.
Žiadne mantinely. Agent môže spustiť akýkoľvek príkaz, ktorý považuje za užitočný, aj taký, ktorý by ste nikdy nedovolili.
Žiadne hranice. Bez pravidiel architektúry si každá session vymyslí vlastnú štruktúru.
Žiadne učenie. AI sa bez systému nepoučí z vlastných chýb. Tá istá chyba sa vráti o týždeň, lebo z minulotýždňovej opravy nikto nespravil pravidlo.
Prijímanie výstupu, ktorý len vyzerá hotovo. Pekné UI nie je zelená sada testov.
Žiadny odborný úsudok. Nikto, kto rozumie doméne, nesmeruje prácu k správnemu výsledku.
Ani jedno z toho nie je problém modelu. Silnejší model spraví výstup, ktorý vyzerá ešte hotovejšie. Riešenie je okolo modelu, nie v ňom.
Ako vyzerá uzavretá agentická slučka?
V našich repozitároch ide jedna úloha jednou slučkou: zadanie, AI agent, brána, oprava, merge. Prepája ju wizrd, náš interný Claude Code plugin a CLI (nie je verejný). Pravidlo návrhu je hneď na začiatku dispatchera:
# Deterministic on purpose: code decides WHAT to take and WHEN it is done, models only do the work.
Brána je bash skript gate.sh. Spustí vlastné skripty repozitára na typecheck, lint, testy a build, potom red-proof kontrolu: nové testy musia na základnej vetve zlyhať, inak nič nedokazujú. Exit 0 je zelená, exit 1 červená. Túto časť nikdy nehodnotí model.
Tá istá brána beží aj v session agenta ako Claude Code Stop hook. Keď sa agent pokúsi skončiť s červenými kontrolami, hook zastavenie zablokuje a podá mu zlyhania. Skrátene:
bash "$HARNESS/loop/gate.sh" "$type" "$tree" "$base" "$out" "$W" && exit 0
jq -n --arg r "Executable checks are red. Fix this before you finish:
$(head -c 3000 "$out")" '{decision: "block", reason: $r}'
Po bráne príde nový recenzent: volanie modelu s nástrojmi len na čítanie, ktorému povieme, že prácu nerobil a jeho úlohou je pokúsiť sa ju vyvrátiť. Poctivým ho drží jeden riadok:
[ "$mrc" != 0 ] && [ "$verdict" = pass ] && verdict=fix # a red executable check is never overruled to pass
Nálezy idú späť do tej istej session agenta. To je šípka „oprava“. Keď recenzent nahlási ten istý nález dvakrát po sebe, slučka sa zastaví a úlohu dostane človek aj s týmto nálezom. Celú slučku krok po kroku opisujeme v článku Harness engineering v praxi: AI agent od issue po PR.
Robí to niekto aj mimo vašich repozitárov?
Áno, vo väčšom. OpenAI 11. februára 2026 opísalo produkt, ktorý ich tím postavil s Codexom: zhruba milión riadkov kódu, podľa ich odhadu asi za desatinu času a ani jeden riadok napísaný ručne. Ich pointa sedí s carouselom: nie lepšie prompty, ale lepší systém okolo tej istej AI, ktorú má každý. Pravidlá, lintery, štrukturálne testy a spätné väzby.
Aký je skutočný rozdiel medzi nimi?
Postavte dva produkty vedľa seba pár mesiacov po spustení.
Vibe-kódovaný produkt
Funguje v deme.
V produkcii sa pokazí.
Nikto nevie prečo.
O pár mesiacov začínate odznova.
Rovnaká AI, so systémom
Inžiniersky postavený produkt
Ide von rýchlo.
Sám sa opravuje: červené kontroly vrátia prácu späť.
Zhodnocuje sa: z každej chyby je pravidlo alebo test.
Beží na ňom vaša firma.
V oboch stĺpcoch je rovnaká AI. Jeden má systém, druhý nie. Model, ktorý si prenajímate, si prenajímajú aj vaši konkurenti, takže vašou výhodou byť nemôže. To, čo okolo neho postavíte, áno.
Vaša AI je rovnaká ako u všetkých ostatných. Skutočnou výhodou je systém okolo nej.
Filip Papranec
zakladateľ Digitaliko
Ako prejsť od vibe codingu k agentic engineeringu?
Začnite bránami, nie múdrejším agentom. V poradí, v akom by sme ich pridávali:
01
Pravidlá v repozitári
Krátky CLAUDE.md alebo AGENTS.md: príkazy, architektúra, čo agent nesmie nikdy.
02
Hooky pod agentom
Nebezpečné príkazy zastavia skôr, než sa spustia. Agent ich nemôže upraviť.
03
Red-proof testy
Nový test musí najprv zlyhať na starom kóde. Až oprava ho spraví zeleným.
04
Brána, ktorá povie nie
Stop hook a CI nepustia „hotovo“, kým je ktorákoľvek kontrola červená.
05
Merguje človek
Review konceptu a rizika, nie každého riadku. Potom merge.
Každý krok uzatvára jednu zo šiestich medzier vyššie. Pravidlá dávajú hranice. Hooky dávajú mantinely. Red-proof testy a brána uzatvárajú slučku. A keď sa tá istá chyba objaví dvakrát, stane sa z nej nové pravidlo alebo kontrola. Takto sa učí systém, nie model.
Rýchly test. Zaškrtnite, čo váš repozitár má už dnes.
Chcete takýto systém vo vašom repozitári?
Takúto slučku staviame priamo v repozitári tímu v rámci služby AI-native SDLC pre vývojové tímy. Od roku 2023 sme dodali 15+ produkčných projektov. Senior sa pripojí do vášho repozitára a pull requestov od prvého týždňa.
Postavili ste si produkt sami v Lovable, Cursore alebo Claude a teraz musí vydržať? To je iná cesta: pozrite si pomoc pre vibe coderov.
Ozveme sa do dvoch pracovných dní a spolu vyberieme, čo vyriešime ako prvé.
Aký je rozdiel medzi vibe codingom a agentic engineeringom?
Vibe coding znamená zadať AI prompt a prijať výstup, ktorý vyzerá hotovo. Agentic engineering používa tých istých AI agentov vnútri systému: zadanie, testy, hooky, kontrola a človek, ktorý merguje. Model je rovnaký. O tom, či výsledok prežije produkciu, rozhoduje systém okolo neho.
Je agentic engineering to isté ako agentic coding?
Takmer. Agentic coding zvyčajne znamená AI agenta, ktorý sám upravuje súbory a spúšťa príkazy. Agentic engineering k tomu pridáva disciplínu: čo sa počíta ako hotové, ktoré kontroly musia prejsť a kto ručí za to, čo ide do produkcie.
Čo je agentická slučka (agentic loop) vo vývoji softvéru?
Slučka, v ktorej agent pracuje, stroj výsledok skontroluje a červená kontrola vráti nález agentovi, kým neprejde. Naša ide: zadanie, agent, brána, oprava, merge. Brána je obyčajný kód s exit kódmi, takže model červenú kontrolu na zelenú neprehovorí.
Je vibe coding zlý?
Nie. Je to rýchly spôsob, ako vyskúšať nápad alebo postaviť demo. Problém nastane, keď na deme začne bežať firma: skutoční používatelia, skutočné peniaze, skutočné dáta. Vtedy potrebujete testy, mantinely a človeka, ktorý kódu rozumie.
Ako prejsť v tíme od vibe codingu k agentic engineeringu?
Začnite bránami, nie agentom: pravidlá pre agenta v repozitári, hooky, ktoré zastavia nebezpečné príkazy, Stop hook, ktorý nepustí „hotovo“, kým sú kontroly červené, a CI brána s testami, ktoré musia najprv zlyhať. Verejný Claude Code production starter má všetky štyri.
Opýtajte sa AI na tento článok
AI pri odpovedi využije aj naše ďalšie články a skúsenosti z reálnych projektov.
Playwright MCP dáva AI agentovi skutočný prehliadač. Ako ho používame, aby agent overil svoju zmenu v bežiacej aplikácii a vrátil PASS alebo FAIL so screenshotmi, čo tým chytíme oproti unit testom a kedy sú lepšie obyčajné Playwright skripty.
LLM as a judge znamená, že jazykový model hodnotí prácu iného modelu podľa spísaných kritérií. Ako ho používame na každom pull requeste nášho AI agenta: najprv strojové kontroly, potom čerstvá session len na čítanie, ktorá má prácu vyvrátiť, typovaný verdikt a pravidlá, ktoré pribudli po jeho chybách.
Ako robíme AI code review s Claude Code na každom pull requeste jednou zdieľanou GitHub Action: čo má AI recenzent hľadať, ako bolo zelené a mlčalo, čo prehliadne a prečo schvaľuje len človek.