Čo vidíte na obrázku?
Zuby. Sliny. Niečo nebezpečné. Ale keď vidíte celý kontext — je to zlaté šteniatko, ktoré chcete pohladiť.
Alebo dostanete správu od šéfa: „Chcem sa s tebou stretnúť." Celú noc nespíte. A realita? Povyšujú vás.
Presne toto isté robíte AI každý deň.
Prompt vs. kontext
Prompt = čo chcete. Napíš mi článok. Oprav chybu. Urob aplikáciu.
Kontext = všetko ostatné, čo mu dávate k dispozícii. Tu je môj zdrojový kód. Tu sú moje predchádzajúce posty. Tu je informácia o firme. Tu je chyba a dôvod, prečo vznikla.
Pri práci s AI je najjednoduchšie si predstaviť, že je to človek, ktorý nič nevie o vás. Otvoríte session, otvoríte chat — a v tej chvíli vie o vás ten chat nič. Vie iba to, čo ste mu dávali.
Celá pointa o tom, čo sa robí s AI zle: dávate málo a očakávate veľa.
Dávate veľké úlohy, malé konkrétnosti. Keď poviete „chcem veľkú aplikáciu, chcem článok, chcem lepší životopis" — dávate minimum kontextu. A toto je jeden z top dôvodov, prečo či už programátori alebo bežní ľudia sa zdávajú s tým AI — lebo jednoducho vyskúšajú 10-krát, 20-krát a nič, žiadne výsledky.
Preto vzniká — môžeme to aj nazvať odbor — Context Engineering.
Andrej Karpathy (Tesla, OpenAI) pomenoval tento pojem, kde kontext a práca s kontextovým oknom, všetky tie dodatočné informácie, ktoré dávate k tomu promptu, je niečo ako umenie a veda súčasne. Toby Lutke (zakladateľ Shopify) ho podporuje.
10 rád, ktoré fungujú
Pred odoslaním promptu:
1. Vysvetlite prečo
Nechcete len opraviť chybu — vysvetlite, prečo chyba vznikla. Keď mu vysvetlíte aj dôvod prečo, on môže rýchlo zanalyzovať. Má dostatok schopností na to, aby zistil, či naozaj je tá chyba v tomto, alebo je to chyba, ktorá bola predtým. A tento bug, ktorý si myslíte, že treba fixnúť, je iba následok.
2. Atomickosť — malé úlohy, nie veľké
Vždy, vždy, vždy je veľká úloha čistá katastrofa. Rozložte si prácu na malé kúsky. Platí to 100-násobne viac ako pred 10 rokmi. Toto je staré jak 50 rokov — táto atomickosť a iterácie, programovanie krokov. Teraz to platí 100-násobne.
3. Jeden príklad povie viac ako tisíc slov
Ukážte, ako píšete testy. Pošlite 5 najlepších článkov. On vytvorí niečo podobné — nie niečo random. Ak napísali ste 10 článkov, z toho 5 bolo výborných — pošlite mu 5, ukážte, takto je to výborné. A on vám na základe toho vytvorí obsah, ktorý už má nejakú predstavu a spojitosť s vami.
4. Povedzte, čo vynechať
Ak nechcete knižnicu X, povedzte to. Ak nechcete nejaký prístup, povedzte to. AI sa nedopýta. Lebo ten aspekt — či už programovanie, frameworky, prístupy, spôsoby riešenia chýb — keď viete, že niečo nemá byť a je to nejaká známa vec, povedzte to.
5. Definujte výsledok
Nie „urob aplikáciu". Webovú? Mobilnú? Čo má robiť? Aký je výstup? Rovnako popis produktu — čo chce mať popis? Úvod, ktorý opisuje auto, opisuje veci, opisuje interiér, exteriér. Toto sú presne opisy výsledku, čo treba.
Po odoslaní promptu:
6. Pravidlo dvoch minút
Pokiaľ zadáte nejaký jednoduchý prompt s dobrými informáciami a viete, že to nemá byť niečo komplexné a robí to dlhšie ako dve minúty — vypnúť, odznova, vyskúšať, upraviť, pokračovať, zastaviť. Jednoducho, treba si uveriť. Toto pravidlo sa mi osvedčilo.
7. Vysvetlite, prečo je výsledok zlý
„Je to zle" nestačí. Zlý tón? Zlá knižnica? Iný prístup? Konkrétne. Je to o komunikácii.
8. Začnite odznova pri kontaminovanom kontexte
AI má stále v kontexte aj to, čo ste povedali že je zlé. Bežne sa vám udeje to, že povedali ste, že táto veta nie je pravda, a on to aj tak použil. V tom prípade, treba si vziať z toho čo je dobré a urobiť novú session. Začať to od znova.
9. Pýtajte si kritiku, nie pochvalu
AI vás pochváli takmer vždy. Je to absolútny štandard a frustrácia — keď sa spýtate niečo, za čo vás môže nepochváliť AI, on vás pochváli. Treba si pýtať názor — skontroluj, urob CodeReview, zhodnoť môj článok ako predajca áut, ktoré chyby, ktoré veci by si tam dal. Treba sa pýtať konkrétne a tlačiť ho do negatívneho feedbacku.
10. AI je junior, ktorý nastúpil dnes
Nedáte novému kolegovi úlohu, zavriete dvere a o hodinu sa pýtate: „Kde je to?" No nič. Nebude to dobré. Ale keď mu vysvetlíte — ideme robiť nové prihlasovanie, tu sú informácie, tu je postup, ako to ide treba robiť a takto sú dobré výsledky. Alebo keď píšete emaily: „Toto je veľmi dôležitý klient, ktorému musíme odpisovať veľmi kvalitne." Jednoducho, AI vám odpíše rozumnejšie.
Správny kontext > veľa kontextu
Niekto si myslí, že šupne tam všetko a bude. Celú aplikáciu. Všetkých 10-tisíc, 20-tisíc súborov. Nefungovalo to a fungovať to ani dnes nebude.
Celkom nedávno urobila inštitúcia veľmi dobrý research, ktorý ukázal — ako presne to, čo vidno v praxi aj tá samotná intuícia s prácou z AI ukazuje — že keď dáte toho viacej, je tam viacej šumu. Je tam viacej hluku. Jeden článok môže byť super, táto funkcia môže byť super, ale sú kontextuálne absolútne mimo seba.
Správny kontext je ďaleko viacej ako veľa kontextu.
Je to podložené matematikou, je to podložené skúsenosťami.
Nehádžte tam celú aplikáciu. Dajte ten jeden súbor, tú jednu funkciu, ten jeden článok — ktorý je relevantný pre danú úlohu.
Senior versus junior. Junior dokáže v tejto dobe mať rovnaké možno skills — ale nemá pozadie. Nemá tú 10-ročnú, 30-ročnú skúsenosť. A vy viete simulovať, urobiť z toho juniora, ktorý vám dneska nastúpil, so správnym kontextom — to, že vy robíte si seniora. AI toto dokáže veľmi rýchlo.
Záverečná myšlienka
AI nenahradí vašu prácu. Pomôže vám prekonať samých seba — či už pri programovaní, písaní článkov, alebo pri plánovaní dovolenky.
Najbližšie, keď otvoríte chat: napíšte prečo chcete niečo urobiť. Dajte mu jeden konkrétny príklad. Urobte to v krokoch. Uvidíte rozdiel hneď.
Toto je rozšírená verzia prednášky z CODECON 2025, Žilina. Pozrieť záznam prednášky →