Vibe coding v praxi
*******************

<div class=perex>

Vibe coding znamená, že běžnou řečí popíšete, co chcete, a PHP za vás napíše agent. Je to mocný způsob práce, ale jako každý nástroj vydá víc, když víte, jak na něj. Tahle stránka shrnuje praktické rady z reálné práce s Nette.

- Jak psát prompty, které fungují
- Jak z MCP Inspectoru vytěžit maximum
- Osvědčené postupy pro běžné úkoly
- Čeho se vyvarovat

</div>


Jak psát lepší prompty
======================


Umění být konkrétní
-------------------

Nejvíc ze všeho pomůže konkrétnost. Porovnejte tyhle dva prompty:

**Mlhavý prompt:**

```
Vytvoř formulář
```

Tím AI skoro žádný kontext nedáváte. Jaký formulář? S jakými poli? S jakou validací? AI si musí zbytek domyslet a nemusí se trefit do toho, co potřebujete.

**Konkrétní prompt:**

```
Vytvoř ProductForm s těmito poli:
- name: textové pole, povinné, maximálně 100 znaků
- price: desetinné číslo, povinné, musí být kladné
- description: textarea, nepovinné
- category: select z entit CategoryRow

Použij vykreslování pro Bootstrap 5. Formulář má sloužit jak pro zakládání nových produktů, tak pro editaci stávajících.
```

Teď AI přesně ví, co potřebujete, a vygeneruje kód, který funguje napoprvé.


Odkazujte na existující vzory
-----------------------------

Váš kód už nějaké vzory má. Místo abyste je popisovali, ukažte AI příklad:

```
Vytvoř OrderPresenter. Drž se stejných vzorů jako ProductPresenter:
stejná struktura, stejná práce s formuláři, stejné uspořádání šablon.
```

AI si ProductPresenter přečte a zopakuje postupy, které už používáte.


Nechte těžkou práci na MCP
--------------------------

Pokud máte nainstalovaný MCP Inspector (a měli byste), nepopisujte AI svou aplikaci. Ať si ji zjistí sama:

**Místo tohohle:**

```
Moje tabulka product má sloupce: id (int), name (varchar), price (decimal),
category_id (int, cizí klíč do category), created_at (datetime)...
```

**Řekněte prostě:**

```
Vygeneruj entitu pro tabulku product.
```

AI zavolá `db_get_columns("product")` a uvidí skutečné schéma. Vygenerovaná entita bude odpovídat vaší reálné databázi včetně sloupců, které byste možná zapomněli zmínit.


Řekněte, o co vám jde
---------------------

AI vám nevidí do hlavy. Pokud má váš požadavek nějaký důvod, podělte se o něj:

```
Potřebuju zrychlit výpis produktů. Teď se načítají všechny najednou,
což je při tisících položek pomalé.
Stránka musí umět filtrovat podle kategorie a řadit podle ceny nebo názvu.
```

Díky tomu AI navrhne vhodné řešení (stránkování, líné načítání, cache), místo aby slepě implementovala, co jste jí zadali.


Práce s MCP Inspectorem
=======================

MCP Inspector vynikne, když ho použijete s rozmyslem.


Nejdřív prozkoumejte, pak stavte
--------------------------------

Začínáte novou funkci? Nechte AI, ať se nejdřív zorientuje:

```
Chystám se přidat sledování objednávek. Než začneme:
1. Jaké mám služby související s objednávkami?
2. Jak vypadá moje tabulka order?
3. Které routy obsluhují stránky s objednávkami?
```

AI tím získá kontext o vašem stávajícím kódu a nová funkce do něj přirozeně zapadne.


Chytřejší ladění
----------------

Když se něco pokazí, nepopisujte chybu. Nechte AI, ať si ji přečte:

```
Něco se rozbilo. Podívej se do logu Tracy na poslední výjimku
a řekni mi, co se stalo.
```

AI zavolá `tracy_get_last_exception()`, přečte si stack trace a často odhalí příčinu rychleji, než byste ji stihli popsat.


Ověřte, než začnete tvořit
--------------------------

Než přidáte nové routy nebo odkazy, ověřte si, co už existuje:

```
Který presenter obsluhuje /admin/products/edit? Chci mít jistotu,
že nevytvářím něco, co by kolidovalo.
```


Osvědčené postupy
=================

Tady jsou vyzkoušené přístupy k běžným úkolům.


Kompletní CRUD
--------------

Nežádejte kousek po kousku. Dejte AI úplné zadání:

```
Vytvoř kompletní CRUD pro správu produktů:

1. ProductPresenter s akcemi: list, add, edit, delete
2. ProductForm jako komponentu (pro přidání i editaci)
3. Latte šablony pro všechny akce
4. Návrh rout

Vyjdi ze skutečného schématu tabulky product. Drž se postupů
z CategoryPresenter, pokud existuje.
```


Přidání nové funkce
-------------------

Rozdělte ji na fáze, které na sebe navazují:

```
Potřebuju k produktům přidat zákaznické recenze.

Fáze 1 - datová vrstva:
- Podívej se na tabulku product
- Navrhni schéma tabulky review
- Vytvoř entitu ReviewRow

Fáze 2 - business logika:
- Vytvoř ReviewService pro CRUD operace
- Přidej metody pro načtení recenzí k produktu

Fáze 3 - UI:
- Přidej výpis recenzí do ProductPresenter:detail
- Vytvoř ReviewForm pro odesílání recenzí
```


Refaktoring existujícího kódu
-----------------------------

Nechte AI, ať kódu nejdřív porozumí:

```
Zanalyzuj třídu OrderService. Co dělá která metoda?
Vidíš tam nějaké code smells nebo prostor ke zlepšení?
```

A potom:

```
Metoda calculateTotal toho dělá příliš. Rozděl ji na menší metody
a zachovej přitom stejné veřejné rozhraní.
```


Čemu se vyhnout
===============


Nekontrolovat vygenerovaný kód
------------------------------

AI generuje kód rychle, ale to neznamená, že je každý řádek dokonalý. Vždycky projděte:

- **Databázové dotazy** – Jsou efektivní? Nechybí jim indexy?
- **Bezpečnost** – Validuje se vstup? Kontrolují se oprávnění?
- **Hraniční případy** – Co se stane při prázdných datech? Při hodnotách null?

AI je opravdu dobrá, ale pořád je to asistent. Za výsledný kód zodpovídáte vy.


Ignorovat hlášení linteru
-------------------------

Pokud používáte [pluginy pro Claude Code |claude-code], kontrolují vám automaticky soubory PHP, Latte, NEON, JSON i JavaScript. Když některý ohlásí chybu, AI o ní ví. Místo ručního opravování prostě řekněte:

```
Oprav chybu, kterou jsi právě udělal.
```

AI si výstup kontroly přečte a chybu opraví.


Zapomenout zaregistrovat službu
-------------------------------

Když AI vytvoří novou třídu služby, občas ji zapomene zaregistrovat do DI kontejneru. Pokud narazíte na chybu "Service not found", zeptejte se:

```
Co musím změnit v services.neon kvůli nové OrderExportService?
```


Chtít všechno najednou
----------------------

AI zvládne i složité úkoly, ale někdy pomůže rozdělit je na menší:

**Příliš ambiciózní:**

```
Postav mi kompletní e-shop s katalogem produktů,
košíkem, objednávkovým procesem, platbami, sledováním objednávek a administrací.
```

**Lepší přístup:**

```
Pojďme postavit e-shop krok za krokem. Začni katalogem produktů:
potřebuju výpis, detail a správu produktů.
```


V čem AI vyniká a v čem ne
==========================


AI je skvělá na
---------------

- **Rutinní kód** – presentery, formuláře, entity, základní šablony
- **Držení se vzorů** – "udělej to jako X, ale pro Y"
- **Porozumění kódu** – "co dělá tahle metoda?"
- **Psaní testů** – testy k hotové implementaci
- **Refaktoring** – lepší struktura kódu při zachování chování


Ručně raději pište
------------------

- **Složitou business logiku** – doménová pravidla, která je potřeba promyslet
- **Výkonově kritický kód** – algoritmy, které potřebují optimalizaci
- **Bezpečnostně citlivý kód** – přihlašování, oprávnění, šifrování
- **Netradiční řešení** – věci, které se nedrží existujících vzorů

AI je násobič, ne náhrada. Dobré vývojáře zrychlí, ale pořád potřebuje, aby ji dobrý vývojář vedl.


Závěrem
=======

Vývoj s AI se nejlíp naučíte praxí. Začněte jednoduchými úkoly, všímejte si, co funguje, a postupně se pouštějte do složitějších projektů.

A pamatujte: AI je váš asistent. Vývojář jste pořád vy. Vy rozhodujete, vy kontrolujete kód a vy zodpovídáte za kvalitu výsledku.

Hodně zdaru!

{{description: Praktické rady pro vibe coding v PHP s Nette: jak psát prompty, které fungují, jak využít MCP Inspector, osvědčené postupy a čeho se vyvarovat.}}