Umělá inteligence (AI) dnes proniká do vývoje webů, designu, marketingu i e-commerce. S tím vzniká nové digitální řemeslo – prompt engineering. Jedná se o schopnost komunikovat s AI tak, aby výstup byl přesný, použitelný a reprodukovatelný. Zatímco v roce 2022 byl prompt spíše výstřelkem pro nadšence, v roce 2025 je to jedna z nejrychleji rostoucích dovedností v IT.
Co je prompt engineering
Prompt engineering je metoda, jak přesně a systematicky zadávat úkoly umělé inteligenci tak, aby výstup nebyl náhodný, ale kontrolovaný a opakovatelný. Nejde však jen o formulaci otázky. Prompt zahrnuje kontext, roli, omezení, strukturu, příklady, požadovaný formát výstupu i způsob, jak má AI postupovat při řešení problému, píše web OpenAI.
AI modely pracují na principu pravděpodobnostního odhadu dalšího slova nebo tokenu. Pokud dostanou nejasné nebo protichůdné instrukce, výsledky budou nekonzistentní. Prompt engineering toto riziko minimalizuje, sjednocuje kvalitu a zvyšuje spolehlivost.
Prompt engineering se tak stal způsobem, jak:
- minimalizovat halucinace,
- zvýšit přesnost a konzistenci výstupů,
- přizpůsobit AI konkrétní roli (developer, analytik, UX designer, editor apod.),
- získat výstup v požadovaném stylu, tónu a formátu,
- zajistit bezpečnější, prediktivní a reprodukovatelnou práci modelu.
Jak prompty mění práci vývojářů
Ještě před několika lety vývojáři používali AI hlavně pro automatické doplňování nebo statickou analýzu kódu. Dnes je situace opačná. AI se stává plnohodnotným partnerem při vývoji, ale jen pokud se s ní umí dobře komunikovat. A právě prompty jsou tím, co rozhoduje o tom, zda model pomůže, nebo naopak přidělá práci.
- Rychlejší vývoj – dobře napsaný prompt generuje kvalitní boilerplate, návrhy architektury i testy během minut.
- Lepší debugging – když vývojář dodá kontext a chybové hlášení, AI odhalí problém rychleji než tradiční hledání v dokumentaci.
- Konzistentní výstupy – firmy používají prompt šablony, které sjednocují styl kódu, testy i dokumentaci napříč týmem.
- AI jako parťák – vývojář se stává „orchestrátorem“, který kombinuje generování, kontrolu, testování a iteraci promptů.
- Méně chyb, vyšší produktivita – výzkumy ukazují desítky procent úspory času, pokud vývojář ovládá strukturované prompty.
- Lepší formulace problémů – prompty vývojáře nutí jasně popisovat zadání, změny a bugy, což zlepšuje celý proces vývoje.
- Vyšší kvalita kódu – robustní prompty vedou AI k lepšímu ošetření edge cases, bezpečnostních kontrol a dokumentace.
Základní pravidla efektivního promptu
1) Kontext je základ všeho
AI dokáže být přesná pouze tehdy, když přesně ví, v jakém rámci má pracovat. Model nemá implicitní znalost tvého záměru, uživatelé ho musí definovat.
Kontext nejsou jen doplňující informace. Je to rámec, který určuje kvalitu výstupu. Patří sem:
- Účel (chci výukový text, dokumentaci, kód, vysvětlení problému nebo marketingový text)
- Cílová skupina (začátečník, senior vývojář, e-shopař, manažer)
- Styl (formální, neformální, technický, stručný, vysvětlující, konverzační)
- Formát výstupu (seznam, článek, JSON, tabulka, testy, kód v určitém jazyce)
- Parametry a omezení (maximální délka, používané technologie, verze knihovny)
- Příklady (ukázky, které definují požadovaný tón nebo strukturu)
LLM pracuje s pravděpodobností. Čím lépe definujete prostředí, tím méně musí umělá inteligence hádat. Bez kontextu se odpověď rozpadá. AI generuje obecné věty, nepřesnosti nebo halucinace. S kontextem AI pracuje přesně a předvídatelně.
2) Převezměte kontrolu přes role
Prompty umožňují AI simulovat konkrétní způsob myšlení. Role nastavuje tón, úroveň odbornosti, terminologii, hloubku detailů nebo způsob uvažování nad problémem.
Stačí jedna věta:
- „Chovej se jako seniorní PHP vývojář s 10letou praxí.“
- „Piš jako specialista na UX a přístupnost (WCAG 2.2).“
- „Vysvětluj jako lektor pro úplné začátečníky.“
- „Jednej jako analytik kyberbezpečnosti.“
Stejný úkol může AI vyřešit úplně jiným způsobem podle toho, jakou roli jí nastavíš.
Role nejsou jen doplňkem. Představují klíčový parametr, který výrazně ovlivňuje kvalitu i praktickou použitelnost výstupu.
Pokud potřebuješ expertní odpověď, nejlepší cestou je říct modelu, jakým expertem má být.
3) Struktura drží výstup pohromadě
Bez jasně definované struktury může umělá inteligence psát příliš obecně nebo chaoticky. Strukturované prompty mají jasný plán, který AI musí dodržet.
Do promptu přidej instrukce:
- „Rozděl text na tři části.“
- „Napiš seznam 5 bodů.“
- „Začni shrnutím, pokračuj vysvětlením, nakonec přidej doporučení.“
- „Použij nadpisy H2 a podnadpisy H3.“
- „Kód doplň komentáři a přidej testy.“
Struktura je tedy způsob, jak řídit formu odpovědi tak, aby byla přehledná, konzistentní a rovnou použitelná. Pro vývojáře je struktura klíčem k tomu, aby AI generovala čitelný kód, testy, dokumentaci i edge cases. Pro marketéry a copywritery je to cesta k textům, které se snadno publikují.
4) Iterace jsou norma, ne výjimka
Efektivní práce s AI není o jednorázovém dokonalém promptu, ale o postupném zpřesňování. Nejlepší výsledky vznikají přes cyklus: zadání ➝ výstup ➝ úpravy ➝ finální verze.
Jak iterace vypadají v praxi
- První zadání – obecné, model zkusí první návrh.
- Upřesnění – opravíte chyby, doplníte požadavky, přidáte příklady.
- Zlepšení – AI upraví tón, formát, kód nebo strukturu.
- Finální výstup – přesný a použitelný výsledek.
Každé upřesnění promptu poskytuje modelu další informace a zvyšuje kvalitu odpovědi. Iterace jsou proto standardem profesionální práce s AI – podobně jako průběžné refaktoringy ve vývoji.
Profesionálové dnes pracují s promptem tak, jako se pracuje s kódem – postupně, předvídatelně, s vylepšováním.
5) Práce s příklady – nejvýkonnější promptovací technika
Jedna z nejsilnějších metod práce s umělou inteligencí je ukázat jí konkrétní příklad formátu, tónu nebo struktury, kterou má napodobit.
Této technice se říká:
- few-shot prompting (dáš více příkladů),
- one-shot prompting (dáš jeden příklad),
- reference prompting (vložíš ukázku stylu, tónu nebo formátu),
- negative examples (ukážeš, co nemá AI dělat).
Velké jazykové modely se učí z obrovského množství textů a kódu. Když jim uživatel ukáže konkrétní vzor, dokážou napodobit jeho strukturu a tón, zkopírovat styl, převzít formát, dodržet kompozici a pochopit požadovanou úroveň detailu.
Bez příkladů často vzniká „AI generický text“, který vypadá správně, ale postrádá přesnost nebo konzistenci. S příklady se výstup dramaticky zlepšuje. Nejde o trik, ale o nejspolehlivější profesionální techniku s vysokým vlivem na kvalitu výsledků.
Reálné příklady promptů – PŘED/PO
1. Psaní textu (článek/popis)
PŘED (bez příkladů) – „Napiš článek o cookies lištách.“
Výsledek: příliš obecný text, slabá struktura, základní informace, bez stylu.
PO (s příkladem) – „Napiš článek o cookies lištách. Dodrž stejný styl a strukturu jako v tomto příkladu – název: Co je SSL certifikát a proč ho váš web potřebuje, struktura: Krátký perex (2-3 věty), Co je SSL, Jak funguje, Proč je důležitý pro e-shopaře, Stručné doporučení. Stejnou strukturu i tón zopakuj, ale téma nahraď cookies lištami.“
Výsledek: přesné části, odpovídající tón, profesionální článek vhodný pro publikaci.
2. Vývojářské použití (kód)
PŘED (bez příkladů) – „Napiš PHP funkci, která validuje e-mail.“
Výsledek: jednoduchý regex, bez ošetření edge cases, bez testů.
PO (s příkladem) – „Napiš PHP funkci pro validaci e-mailu. Použij stejný styl jako v tomto příkladu – function sanitizeInput(string $input): string { $input = trim($input); $input = htmlspecialchars($input, ENT_QUOTES, ‚UTF-8‘); return $input; }. Dodrž stejný formátování kódu a styl komentářů, na konci přidej 3 jednoduché testovací příklady.“
Výsledek: čistý kód, konzistentní styl, doplněné testy, snadno zařaditelné do projektu.
3. UX/marketing (tón a styl)
PŘED (bez příkladů) – „Napiš popis produktu – bezdrátová myš.“
Výsledek: generické fráze, bez emocí, bez struktury.
PO (s příkladem) – „Napiš popis produktu — bezdrátová myš. Použij styl tohoto vzoru – Popis produktu (SSD disk): Rychlost, která nezdržuje (3 500 MB/s pro okamžité načítání). Navrženo pro profesionály i hráče. Tiché, úsporné, připravené na dlouhou zátěž. Vhodné do notebooků i desktopů. Zachovej styl krátkých vět, rytmus a přínosy pro uživatele. Nahraď jen parametry a benefity.“
Výsledek: úderný, prodejní a konzistentní text.
Budoucnost: prompty nezmizí, budou se vyvíjet
Ačkoliv se objevují názory „prompty nebudou potřeba“, trend ukazuje pravý opak. S rostoucí inteligencí modelů bude potřeba přesných instrukcí ještě větší. Prompty se však změní. Stanou se multimodálními, více propojenými s datovými zdroji a budou součástí agentních systémů, které samy řídí pracovní postupy.
Firmy navíc začnou budovat vlastní prompt knihovny a standardy, aby udržely konzistenci napříč projekty. Prompt engineering se tak posune od psaní krátkých dotazů k řízení celých AI procesů.
