Václav Novotný / 11. 1. 2025

Co musí umět programátor v roce 2025 s AI

V době, kdy píšu tento článek, prochází programátorská profese zásadní proměnou. S příchodem pokročilých AI nástrojů se dramaticky mění očekávání firem od juniorních a mediorních programátorů. Zatímco dříve firmy počítaly s tím, že junior potřebuje čas na rozvoj a mentoring, dnes díky AI nástrojům očekávají mnohem vyšší produktivitu hned od začátku.

Pro čerstvé absolventy IT oborů to paradoxně může být příležitost. Pokud se naučí efektivně využívat AI při programování, mohou dosahovat výsledků, které byly dříve doménou zkušenějších vývojářů. Jejich výhodou je, že začínají s čistým štítem - nemusí měnit zaběhnuté pracovní postupy a mohou AI integrovat do své práce od samého počátku.

Pro programátory, kteří jsou již na trhu práce, to znamená nutnost adaptace. Musíme přehodnotit způsob, jakým pracujeme, a integrovat AI nástroje do našich postupů. Není to jen o občasném použití ChatGPT - jde o systematickou změnu v tom, jak přistupujeme k vývoji software.

Aktivní používání AI chatbotů

Dnes již nestačí znát pouze ChatGPT. Každý vývojář by měl aktivně používat více hlavních modelů od různých poskytovatelů, protože každý má své specifické přednosti.

OpenAI modely

OpenAI nabízí několik verzí svého GPT-4 modelu:

  • GPT-4 Turbo (gpt-4-0125-preview) je nejnovější model, který kombinuje vysoký výkon s nejčerstvějšími znalostmi

  • GPT-4 base (gpt-4) je stabilní model vhodný pro produkční nasazení

  • GPT-3.5 Turbo je rychlejší a levnější alternativa pro jednodušší úkoly

OpenAI modely vynikají v běžném programování malých kusů kódu. Například když potřebuji vygenerovat regex pro validaci českého telefonního čísla nebo převést CSV data do JSON struktury, GPT-4 nabídne rychlé a spolehlivé řešení.

Anthropic modely

Anthropic nedávno uvedl novou řadu modelů Claude 3:

  • Claude 3 Opus - nejvýkonnější model vhodný pro komplexní úkoly

  • Claude 3 Sonnet - univerzální model s dobrým poměrem cena/výkon

  • Claude 3 Haiku - nejrychlejší model pro běžné úkoly

Claude modely jsou výborné v komplexní analýze kódu a architektonických rozhodnutích. Když řešíte složitější problémy jako návrh architektury mikroslužeb nebo optimalizaci databázových dotazů, Claude dokáže nabídnout detailní analýzu různých přístupů včetně jejich výhod a nevýhod. Jeho podpora češtiny je z mého pohledu aktuálně nejlepší na trhu. Navíc zatím netrpí restrikcemi ze strany poskytovatele a řekl bych, že z běžně poskytovaných modelů je nejsvobodnější.

Google modely

Google nabízí svůj model Gemini ve třech variantách:

  • Gemini Ultra 1.0 - nejvýkonnější model

  • Gemini Pro 1.0 - univerzální model pro běžné použití

  • Gemini Nano - odlehčená verze pro mobilní zařízení

Gemini přináší silnou integraci s nástroji Google a vyniká v práci s dokumentací. Je dobrou volbou, když pracujete s Google Cloud nebo potřebujete integrovat AI do Google Workspace.

Pro efektivní práci doporučuji kombinovat tyto modely podle typu úkolu. Pro rychlé programovací úkoly použijte GPT-4, pro komplexní analýzy a česky psané výstupy sáhněte po Claude 3, a pokud pracujete v Google ekosystému, využijte Gemini.

Základy promptování

Nestačí jen položit otázku do ChatGPT a doufat v nejlepší odpověď. Musíte vědět, jak strukturovat svoje dotazy. Když například řešíte implementaci nové funkcionality přes chatbot, váš prompt by měl obsahovat:

  • Popis současného stavu systému

  • Konkrétní požadavky na novou funkcionalitu

  • Omezení a předpoklady

  • Preferované technologie nebo přístupy

Pro složitější problémy je důležité používat techniku chain-of-thought, kdy AI model provádíte krok za krokem k řešení. Je to jako když vysvětlujete problém kolegovi - nejprve nastíníte kontext, pak rozdělíte problém na menší části a postupně je řešíte.

Pro více informací koukněte na Six strategies for getting better results nebo na web umeligence.cz na článek Tipy, příklady promptů a inspirace.

Integrace AI do vývojového prostředí

AI asistent by měl být součástí vašeho editoru. GitHub Copilot je standardem, ale existují i alternativy. Cursor.com je editor postavený od základů s AI - umožňuje přímou komunikaci s AI o vašem kódu a refaktorování celých souborů. VS Code nabízí řadu AI rozšíření, které můžete kombinovat.

Klíčové je naučit se pracovat s kontextem - AI potřebuje vidět relevantní části vašeho kódu, aby mohla poskytovat smysluplné návrhy. S tím souvisí i perfektní zvládnutí gitu - potřebujete umět rychle ukládat změny nebo se vracet zpět, když AI navrhne nevhodné řešení.

Nejnovější vývoj v oblasti AI asistentů přináší dvě zásadní vylepšení. První je predikce programátorova dalšího kroku - editor se snaží předvídat, kam se přesune kurzor a jaký kód tam bude programátor pravděpodobně psát. Tato predikce vychází z analýzy vašeho stylu programování a kontextu aktuálního kódu.

Druhou významnou inovací je implementace RAG systémů přímo v editoru. Například Cursor již dokáže automaticky analyzovat celou kódovou základnu a používat ji jako kontext pro AI asistenta, aniž byste museli ručně specifikovat, které části kódu jsou relevantní. To znamená, že když se ptáte na nějakou část kódu, editor automaticky najde související části v projektu a použije je pro poskytnutí přesnější odpovědi. Tato funkce dramaticky zlepšuje kvalitu návrhů a rad od AI asistenta, protože má k dispozici mnohem širší kontext vašeho projektu.

Komunikace s AI API

Když vytváříte vlastní aplikace s AI, potřebujete rozumět tomu, jak funguje komunikace s AI modelem. Je to proces několika kroků:

  1. Zpracování uživatelského vstupu

  2. Kombinace s historií konverzace

  3. Vytvoření efektivního promptu

  4. Zpracování odpovědi od modelu

  5. Případná post-processing odpovědi

Každý programátor by si měl zkusit alespoň několik jednoduchých implementací proti některému AI API. Je velice pravděpodobné, že brzy pozná, jak může být AI API integrováno do aplikace, na které aktuálně pracuje.

Nejpoužívanější jsou dvě API - OpenAI a Anthropic. OpenAI API nabízí přístup k modelům jako GPT-4 a jejich embedding modelům. Začít můžete s kreditem 5 USD zdarma. Ceny se pak pohybují od přibližně $0.01 za 1000 tokenů pro GPT-3.5 až po $0.03 za 1000 tokenů pro GPT-4.

Anthropic API poskytuje přístup k modelům Claude. Zde nemáte počáteční kredit zdarma, ale ceny jsou konkurenceschopné - začínají na $0.015 za 1000 tokenů pro Claude 3 Haiku a jdou až po $0.03 za 1000 tokenů pro Claude 3 Opus.

Tyto příklady ukazují, jak jednoduché je začít s AI API. Klíčové je pochopit, že AI můžete integrovat do jakékoliv části vaší aplikace - od generování kódu přes analýzu dat až po interakci s uživateli.

RAG systémy a sémantické vyhledávání

RAG (Retrieval-Augmented Generation) představuje další evoluční stupeň. Když chcete vytvořit vlastního AI asistenta, který pracuje s vašimi daty, potřebujete:

  1. Vektorovou databázi pro ukládání embeddingů (například Pinecone nebo Qdrant)

  2. Systém pro generování embeddingů (často přes OpenAI API)

  3. Prompt engineering pro kombinaci nalezeného kontextu a uživatelského vstupu

Prakticky to znamená, že když uživatel položí otázku, systém nejprve najde relevantní informace ve vaší databázi a ty pak použije jako kontext pro AI model. To dramaticky zvyšuje přesnost odpovědí a umožňuje AI pracovat s vašimi specifickými daty.

Všechny tyto dovednosti dohromady tvoří základní výbavu programátora pro rok 2025. Není nutné být expertem ve všech oblastech, ale základní porozumění každé z nich je klíčové. AI se vyvíjí neuvěřitelnou rychlostí a kdo se nenaučí tyto nástroje efektivně používat, bude stále více zaostávat za těmi, kdo je ovládají.

Jak začít a kam směřovat dál

Pokud začínáte s integrací AI do své práce, doporučuji dělat kroky postupně. Začněte aktivním používáním AI chatbotů a experimentujte s různými modely, abyste pochopili jejich silné stránky. Následně si nainstalujte AI asistenta do svého vývojového prostředí a naučte se s ním efektivně pracovat.

Jakmile získáte základní zkušenosti, je čas vyzkoušet si práci s AI API. Vytvořte si jednoduchý projekt s OpenAI nebo Anthropic API - tato praktická zkušenost vám otevře oči pro možnosti integrace AI do vašich aplikací. Pokročilejší koncepty jako RAG systémy můžete prozkoumat později, až budete mít solidní základy.

Nejdůležitější je začít co nejdříve, idálně ihned. AI se vyvíjí neuvěřitelnou rychlostí a naše role programátorů se mění. Nejde o to nahradit nás programátory umělou inteligencí, ale o to, abychom AI využili ji jako nástroj, který nám umožní řešit složitější problémy rychleji a efektivněji než dříve.