Engineering
Pre CTO a vývojárov: ako u nás spolupracujú agent, harness a senior kontrola kvality. Pravidlá, ktoré používame na 15+ produkčných projektoch od 2023.
Tím má AI, ale bez pravidiel a kontrol? AI-native SDLC. Tím nestíha backlog? Senior vývojár do tímu.
Väčšinu tipov na Claude Code píšu ľudia, ktorí pracujú sami. Týchto sedem je pre tím: krátky CLAUDE.md, ktorý stráži CI, jeden zdieľaný plugin, oprávnenia a hooky v repozitári, jedno issue na jeden PR, test, ktorý najprv padne, a reviewer, ktorý kód nepísal.
Claude Code skills sú inštrukcie v SKILL.md, ktoré si agent načíta, keď ich úloha potrebuje. Plugin dodá skills, agentov a hooky ako jeden celok. Ako púšťame jeden plugin vo všetkých repozitároch a čo sa cestou pokazilo.
Claude Code subagenti delia prácu v jednej session, worktrees oddeľujú úpravy súborov. Naše pravidlo z každodennej práce s paralelnými agentmi: subagenti len čítajú, každá zmena má vlastný worktree a PR. Čo sa pokazilo a ako začať.
Cursor vs Claude Code pre tím, nie benchmark: Cursor je editor s agentom vnútri, Claude Code je agent, ktorý beží rovnako na notebooku, v CI aj v slučke na pozadí. Prečo celý náš harness beží na Claude Code a kedy je lepšou voľbou Cursor.
Pravidlá pre AI kód v tíme patria do repozitára: krátky CLAUDE.md alebo AGENTS.md, lint a testy na to najdôležitejšie, review od niekoho iného ako autora. Čo písať, kam a čo vynechať.
Ako postaviť MCP server: vyberte stdio alebo Streamable HTTP, zaregistrujte pár nástrojov so schémou, pripojte klienta a pred nasadením na server pridajte autorizáciu. Čo sme sa naučili na vlastnom prototype a aké nástroje má agent dostať.
AI do vývojového tímu zavediete cez spoločné pravidlá v repozitári, review od niekoho iného ako autora a jedného vlastníka, nie výberom nástroja. Postup na prvých 30 dní.
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.
Claude Code hook môže prejsť pri každom behu a pritom nerobiť nič: stderr do /dev/null, relatívna cesta, || true na konci. Štyri kontroly, ktoré to odhalia, a Stop hook, ktorý nepustí „hotovo“, kým sú testy červené.
Harness AI agenta je všetko okolo modelu: pravidlá, kontext, nástroje a kontrola. Prečo spoločný harness pre tím znamená viac než lepší model a ako začať zdieľať pravidlá.
Čo naozaj vypne --dangerously-skip-permissions, ako rozhodujú pravidlá allow, ask a deny, čo pravidlo nevidí a tri vrstvy, ktoré používame: pravidlá na notebooku, hooky na to, čo pravidlá prehliadnu, a plný bypass len v izolovanom stroji.
Harness engineering je kód okolo AI agenta, ktorý rozhoduje, čo agent zoberie, kedy je hotovo a kto to skontroluje. Naša slučka od GitHub issue po skontrolovaný PR, kód, ktorý ju nesie, a čo sa pokazilo.
Plan mode v Claude Code najprv prejde kód a navrhne plán, až potom niečo upraví. To vyrieši jednu session. V tíme musí plán prežiť session: ten náš žije v GitHub issue a kontrola len na čítanie overí predpoklad voči kódu skôr, než sa čokoľvek stavia.
AI agenti píšu testy, ktoré prejdú, nie testy, ktoré niečo dokážu. Naša brána pustí každý nový test najprv na pôvodnom kóde: ak prejde aj tam, PR je červený. Skript, ako ho dať do CI a chyba, ktorá dala falošný PASS.
Spec-driven development s AI agentmi: skôr než agent napíše kód, spíšete, čo postaviť a podľa čoho spoznáte, že je hotovo. Naša ľahšia verzia: GitHub issue s typom úlohy a kritériami prijatia, ktoré stráži strojová brána.
Vibe coding prijme výstup AI, ktorý vyzerá hotovo. Agentic engineering dá tú istú AI do uzavretej slučky: zadanie, testy, hooky, kontrola a človek, ktorý merguje. Čo sa bez systému pokazí a kód, ktorý slučku uzatvára.
Playwright alebo Puppeteer? Playwright nám beží v end-to-end testoch, pri audite webu aj v produkčných crawleroch, a kde prehliadač netreba, stačí Cheerio. V čom sa líšia, ako sa rozhodujeme pri každej stránke a čo sme pri Puppeteeri netestovali.
Crawlee je open-source knižnica na crawling a scraping s Cheerio, Playwright alebo Puppeteer. Ako ju prevádzkujeme v produkcii, čo sa pokazilo a ktoré kontroly zachytia crawler, ktorý zomrie bez chyby.
Claude Code pricing podľa verejného cenníka Anthropicu (október 2026): Pro, Max, miesta v Team pláne, Enterprise a API tokeny. Čo sedí vývojárom, na čom beží AI agent a reviewer v CI a aké poistky zastavia agenta na pozadí, aby neminul rozpočet.
Vercel sme nenahradili, prácu sme rozdelili. Next.js weby ostávajú na Verceli, nové aplikácie bežia na Cloudflare Workers a D1, deklarované v TypeScripte cez Alchemy. Ceny so zdrojmi, naša konfigurácia a blokovaný deploy od AI agenta.
Better Auth vs Clerk sa rozhoduje podľa toho, kde žijú vaši používatelia a session. Z NextAuth sme v nových aplikáciách prešli na Better Auth a Clerk sme si nevybrali. Naša reálna konfigurácia, pluginy v produkcii, cenník Clerku a kedy je Clerk lepšia voľba.
Drizzle vs Prisma z dvoch ORM, ktoré máme v produkcii: Prisma na Postgres v starších klientskych aplikáciách, Drizzle na Cloudflare D1 vo všetkom novom. Skutočná konfigurácia, cesta migrácie, čo zmenila Prisma 7 a kedy by sme nemenili.
Monorepo vs polyrepo nie je otázka vkusu. Monorepo kreslí hranicu kódu, polyrepo hranicu prístupu. Každý produkt staviame ako Turborepo monorepo a firmu vedieme ako polyrepo z git submodulov, AI agent pracuje v oboch. Naše konfigurácie, kompromisy a ako sa rozhodnúť.
GitHub Actions self-hosted runner je váš vlastný stroj, ktorý berie CI úlohy. My máme jeden na úrovni organizácie pre všetky repozitáre, vyberáme ho jednou premennou s návratom na hostované runnery, Docker socket sme mu zámerne zobrali a repozitáre klientov na ňom nebežia. Konfigurácia a dôvody.
Body shopping vám dá hodiny vývojára, ktoré riadite sami. Senior v tíme vám dá doručené úlohy a tím, ktorý sa naučí pracovať s AI. Porovnanie s outsourcingom a náborom pre CTO.
Technický dlh zmeriate z histórie gitu a chýb, bez drahého nástroja. Opravte najprv kód, ktorý sa mení najčastejšie a blokuje roadmapu, nie ten najškaredší. Postup pre CTO.
Refaktorujte, keď kód robí správnu vec zle. Prepisujte, keď robí nesprávnu vec alebo ho nevlastníte. Rozhodovacia tabuľka pre CTO a postup bez zastavenia roadmapy.