Přestaňte psát prompty pro AI, radí špičkoví vývojáři. Nechte umělou inteligenci, ať si je píše sama za vás

Tvůrce Claude Code, šéf AI v Googlu i lidé z OpenAI se shodují: budoucnost práce s AI neleží v lepších promptech, ale ve smyčkách, které si AI řídí sama.

Zdroj fotografie: Unsplash

Představte si, že místo každodenního psaní pokynů pro AI jednou navrhnete systém (cíl, spouštěč, podmínku splnění) a pak zavřete notebook. Smyčka běží dál, kontroluje se, opravuje se a zastaví se, až je hotovo. Přesně tenhle posun prosazují klíčové osobnosti kolem největších AI firem světa. Boris Cherny, vedoucí vývoje Claude Code v Anthropic, veřejně zastává postoj, že jeho práce už nespočívá v promptování, ale v navrhování smyček. Addy Osmani, ředitel Google Cloud AI, celý přístup v červnu 2026 pojmenoval jako „loop engineering“ a popsal ho na svém blogu. Peter Steinberger, tvůrce nástroje OpenClaw a člověk napojený na OpenAI, praktikuje totéž. A Claire Vo, zakladatelka ChatPRD, na konkrétních ukázkách ukazuje, jak smyčky stavět v Claude Code i Codexu. Nejde o konec promptů. Jde o přesun o patro výš: z psaní jednotlivých instrukcí k navrhování procesů, které promptují a kontrolují AI za vás.

Co je loop engineering a proč nahrazuje ruční promptování

Klasický prompt funguje jako jednorázový pokyn: napíšete větu, dostanete odpověď, ručně navážete dalším dotazem. Loop engineering převrací logiku. Vy navrhnete pracovní systém, definujete cíl, spouštěč a podmínku, kdy je úkol hotový, a AI si pak sama generuje kroky, vyhodnocuje stav a pokračuje, dokud podmínku nesplní.

V Claude Code to vypadá konkrétně takto: příkaz /goal drží agenta v práci, dokud není cíl splněný. Po každém kroku oddělený malý model ověří, jestli podmínka platí. Pokud ne, vrátí důvod a hlavní agent pokračuje. Hooky reagují na události, mohou akci povolit, zablokovat nebo nechat agenta běžet dál. A cloudové rutiny? Ty běží i se zavřeným notebookem, protože neběží lokálně, ale na cloudové infrastruktuře Anthropic. Spouštěčem může být čas, API volání nebo třeba nový pull request na GitHubu.

U OpenAI Codexu funguje princip obdobně: goal režim a automations zajišťují, že agent pracuje autonomně. Při představení aplikace Codex OpenAI ukázalo, jak z jediného vstupního promptu vznikla kompletní závodní hra. Agent přitom spotřeboval přes 7 milionů tokenů a sám na sebe vzal role designéra, vývojáře i testera. Jeden prompt, miliony kroků.

Ranní rutina místo ranního promptu

Aby to nezůstalo v abstrakci: Claire Vo na webu ChatPRD ukazuje rutinu, která každé ráno automaticky projde stárnoucí pull requesty v repozitáři. Žádný člověk nemusí otevřít terminál a napsat „zkontroluj PR“. Smyčka se spustí podle plánu, projde otevřené požadavky, vyhodnotí je a výsledek zapíše.

Addy Osmani jde ještě dál a vysvětluje, proč je lepší, když kód píše jeden agent a kontroluje ho jiný. Model, který práci vytvořil, je podle něj příliš shovívavý při hodnocení vlastního výstupu. Druhý agent s jinými instrukcemi, nebo dokonce jiným modelem, zachytí chyby, které první přehlédne. Anthropic tento princip potvrzuje ve své architektuře planner/generator/evaluator pro vícehodinové autonomní běhy.

Důležitá poznámka: smyčky excelují u opakovaných, měřitelných a dlouhých úloh. U jednorázového dotazu nebo kreativního brainstormingu je ruční prompt pořád legitimní a často rychlejší cesta. Osmani to sám zdůrazňuje, jde o hledání rovnováhy, ne o absolutní náhradu.

Kolik to stojí a kdo to může používat v Česku

Obě platformy jsou oficiálně dostupné v Česku. Claude Code je součástí placených plánů: Pro za zhruba 500 Kč měsíčně, Max od 2 500 Kč měsíčně. U OpenAI začíná firemní plán Business Standard na 500 Kč za uživatele měsíčně při roční fakturaci, Premium za 2 500 Kč zahrnuje i Codex.

Provoz smyček ale žere tokeny rychleji než běžný chat. Orientační přepočet:

• Claude Sonnet 5: 1 milion vstupních tokenů stojí asi 50 Kč, 1 milion výstupních asi 250 Kč
• GPT-5.3-Codex: 1 milion vstupních tokenů vyjde na zhruba 44 Kč, výstupních na 350 Kč

Subagenti a vícekolové smyčky spotřebu násobí. Osmani výslovně varuje, že smyčka bez pevného ověření a hranic může být drahá.

Kontrola se neztrácí, jen se přesouvá

Autonomie neznamená anarchii, ale vyžaduje jiný typ dozoru. OpenAI u Codexu zdůrazňuje technické hranice, explicitní schvalování rizikovějších operací a auditní logy. Anthropic u auto mode varuje před zbytkovým rizikem a doporučuje rozvažovat, kde autonomii pustit. Cloudové rutiny v Claude Code totiž jednají přes vaše napojené identity: commit, pull request nebo zpráva na Slacku se tváří, jako byste je poslali vy.

Bez pravidel je to hazard. S pravidly delegace.

Jak začít, i když nejste programátor

Princip loop engineeringu nevyžaduje informatické vzdělání. OpenAI v květnu 2026 veřejně posunulo Codex i do oblasti knowledge work a osobní produktivity mimo samotné psaní kódu. Praktická bariéra ale zatím zůstává: Claude Code je terminálový nástroj, dokumentace je anglicky, většina ukázek cílí na vývojáře.

Univerzální první krok je jednoduchý: vyberte jednu nudnou, opakovanou a ověřitelnou úlohu. Přepište ji do „popisu práce“: co je cíl, co ji spouští, co znamená hotovo. V Claude Code použijte /goal nebo vytvořte rutinu, v Codexu goal nebo automation. Jeden cíl, jeden spouštěč, jedna podmínka splnění. Tím začněte.

Promptování neumřelo. Změnilo se ale to, co se od šikovného uživatele AI očekává: ne lepší věta, ale lepší systém.