
Pro poker player turned entrepreneur & power spot trader. Shaping the future as U11 head coach at @bohemians1905. Vibe coding with AI for a living.
Prague, Czech Republic
Joined February 2009
- Tweets945
- Following387
- Followers1.5K
- Likes4.3K
Pinned Tweet
Včera jsem zkusmo hodil svůj Claude Code Cheat Sheet na Hacker News. Měl jsem do té doby radost, že ho používá asi 30 lidí denně. Dneska koukám na analytics a na cc.storyfox.cz je za den 87 000 návštěv! Chytlo se to trochu víc než jsem čekal 😀
High value tip: Konečně někdo udělal frontend design skill, který vypadá k světu. Doporučuju vyzkoušet!
Tohle je budoucnost her. Žádné vybírání z omezených dialogových možností - prostě postavám řeknete, co chcete, a ony podle toho reagují. Pecka!
NPCs can talk back now!
Introducing NPCTalk: make the NPCs of any game talk in realtime. I made every NPC in GTA V answer to me in character, in their own cloned voice, in under 1s, and they act on what you say.
We packaged all the skills Claude learned into a single repo, built on open models: NVIDIA Nemotron ASR for transcription, Qwen 3.8 27B for realtime dialogue, and Fish Audio Drama 3 for the cloned voices, self-hosted on a serverless GPU.
github.com/christos-antono/N…
"AI překoná lidi ve vlastním výzkumu už do 9 měsíců."
Známý podcaster Dwarkesh Patel rozvířil vody v AI komunitě. Ve svém vystoupení popsal nedávný soukromý rozhovor se zaměstnancem Anthropicu. Ten mu mimo záznam tvrdil, že do devíti měsíců bude AI schopna provádět výzkum umělé inteligence lépe než lidé.
Ačkoli jde o neoficiální tvrzení, Patel poukazuje na mnohem hlubší a frustrující problém celého odvětví, nedostatek transparentnosti:
„Současná situace má v sobě jeden extrémně frustrující rozměr. Lidé uvnitř AI laboratoří tvrdí, že mají v rukou důkazy, ze kterých jde strach - jenže o nich nesmí mluvit. Pro kohokoliv zvenčí je pak neuvěřitelně těžké posoudit, jak moc bychom se vlastně měli obávat. Příklad za všechny: zrovna před dvěma dny jsem mluvil s člověkem z Anthropicu a ten mi na rovinu říká: ‚Hele, očekávám, že do devíti měsíců AI překoná lidi v samotném výzkumu umělé inteligence.‘
Ptám se ho: ‚A z čeho tak usuzuješ?‘ A on na to:
-‚To nejsou jen pocity, mám informace zevnitř.‘
‚A o co jde? Nový model? Výsledky nějakých testů?‘
-‚O tom nemůžu mluvit.‘
To je podle mě naprosto šílený stav. Pokud tomu ti lidé opravdu věří - pokud jsou přesvědčení, že nás dělí necelý rok od automatizace výzkumu AI a jeho radikálního zrychlení -, měli by ty důkazy okamžitě vyložit na stůl.“
Kdo je Dwarkesh Patel? Není to žádný senzacechtivý tiktoker. Patel vede Dwarkesh Podcast, jeden z nejuznávanějších technologických pořadů vůbec. Pravidelně zpovídá špičky oboru - včetně šéfa Anthropicu Daria Amodeiho, šéfa OpenAI Sama Altmana nebo Marka Zuckerberga. Má k lidem ze špičkového výzkumu velmi blízko.
Patelova hlavní výtka nesměřuje jen k samotnému odhadu 9 měsíců, ale k tomu, že přední laboratoře drží klíčové interní evaluace a schopnosti nových modelů pod pokličkou. Veřejnost i nezávislí experti pak musí spoléhat na neurčitá varování a „dojmy“ zaměstnanců, aniž by měli možnost data nezávisle ověřit.
Dwarkesh Patel reveals an Anthropic employee told him two days ago they expect AIs to match humans at AI research within nine months based on inside information they can’t share, and says labs should make that evidence public
“I think there’s a very frustrating element to the current situation right now, where people inside the AI labs claim to have evidence that makes them more worried. And they are not allowed to talk about it. And this makes it a very difficult situation on the outside to evaluate how worried we should be."
"So for example, just the other day, maybe two days ago, I was talking to somebody at Anthropic and they were like, look, I expect AIs to be humans at AI research within nine months."
"And I’m like, why do you believe that? Well, they’re like, it’s not just vibes, but I have information on the inside. Like, what is it? Is it a new model? Is it some evaluation you ran? It’s like, I can’t talk about it."
"I think it’s a terrible state of affairs. If they really believe this, if they think that we’re in a situation where we’re less than a year away from automating AI research and radically speeding it up, they should make this evidence public.”
AI vznikla jen proto, abychom konečně dostali finále Game of Thrones, jaké si zasloužíme.
Kredit: Marvelous Trailers
PŮVODNÍ PROMPT:
„Na základě svých rozsáhlých znalostí a tréninkových dat: jaký je vůbec nejlepší netradiční trik, který člověku usnadní život?“
ODPOVĚĎ GEMINI 4:
Nejlepší netradiční trik je Hemingwayův most (neboli strategické přerušení): záměrně přestat pracovat ve chvíli, kdy jste v nejlepším tempu a přesně víte, jaký bude další krok, místo toho, abyste za každou cenu dokončili celou část nebo kapitolu.
Většina rad o produktivitě doporučuje využít soustředění až do vyčerpání nebo do dokončení určitého milníku. To je past.
Když jednu fázi práce úplně uzavřete, na zítřek vám zůstane prázdný list. A začít s prázdným listem vyžaduje nejvíc energie. Když si další ráno sednete k práci, mozek řeší nejistotu, odpor a únavu z rozhodování, jak vůbec začít. To vytváří ideální podmínky pro prokrastinaci.
PROČ TO FUNGUJE:
→ Zeigarnikové efekt
Mozek nemá rád nedokončené záležitosti. Rozpracované úkoly zůstávají v pracovní paměti a podvědomí se jimi dál zabývá, zatímco spíte, jíte nebo odpočíváte. Když úkol úplně dokončíte, mozek jeho kontext odloží.
→ Snadný rozjezd bez překážek
Přestaňte uprostřed věty, bloku kódu nebo analýzy a nechte si jednořádkovou poznámku, co následuje. Tím si usnadníte zítřejší začátek.
Nemusíte se znovu dostávat do tempa, jednoduše navážete tam, kde jste skončili.
Poprvé v historii máme zdokumentovaný kontakt s autonomní flotilou AI agentů. Agenti Tencentu si sami nacházeli cestičky a obcházeli blokace, jen aby splnili zadání na síti Alibaby.
We discovered and communicated with a Chinese AI agent fleet. We believe this is the first time that researchers have ever made contact with a rogue agent fleet in the wild.
Nearly all prior public agent incidents (like the HuggingFace hack) came from American labs. These agents were hosted by Tencent's evaluation research team, and they targeted Alibaba's Amap.
Wow cože
Minulý rok jsme žasli nad vibekódovanými klony Flappy Bird, dnes už lidi vytváří klony NHL. Co bude za rok, za 5 let? To je neuvěřitelný vývoj...
So I vibe coded a hockey game. Play it now:
playblueline.pages.dev/
@chrisheatherly @alightinastorm @elonmusk @threejs @mrdoob @Andersonmancini @claudeai @ClaudeDevs @markpinc @jradoff @pvncher @notch @mattshumer_ @alexandr_wang @nikitabier @bcherny @GamePix
Zkusil bych AI dát screenshot formuláře a zadat nejdřív UX audit, teprve potom úpravy. Konkrétně třeba:
„Projdi tento formulář z pohledu člověka, který chce rychle přidat inzerát na mobilu. Najdi zbytečné otázky, duplicity, rozporné volby a nevhodné ovládací prvky. Navrhni jednodušší strukturu: jednu volbu řeš radio buttons, více možností checkboxy, switche používej pro okamžité zapnutí/vypnutí nastavení. Podmíněná pole zobrazuj až podle předchozí odpovědi. Použij viditelné popisky, srozumitelné chyby u polí a jasné hlavní tlačítko. Nejdřív zdůvodni změny, potom je implementuj. Výsledek zkontroluj na mobilním screenshotu.“
Na tomhle obrázku je třeba “Osobní předání” a “Pouze osobní”, už samotné možnosti by chtěly zjednodušit.
A existují i hotové skilly pro AI agenty:
Vercel – web-design-guidelines github.com/vercel-labs/agent… - audit UI, přístupnosti a formulářů.
Anthropic – frontend-design github.com/anthropics/skills… - vizuální zpracování, typografie a layout.
UI UX Pro Max github.com/nextlevelbuilder/… - širší sada UX pravidel a podkladů pro design.
Pro tenhle případ bych začal Vercel skillem. A přiložil bych i ukázku dobře vyřešeného podobného formuláře s vysvětlením, co se mi na něm líbí. To dá AI konkrétnější směr než “udělej to moderní”.
Replying to @phasE89
Nějaké tipy na prompt který ten design, zvláště pak pro form udělá lepší? Tak nějak tam mám právě mezery :)
Nacházíme se v ojedinělé fázi, kdy vám AI sice postaví funkční aplikaci za pár minut, ale základní pravidla UX jdou úplně stranou. Vzniká z toho pak hromada vizuálních bizárů. Tohle je čisté designové peklo 😀
Počkat, proč tohle není všude ve zprávách??
Bakterie z trávicího traktu japonské žáby dokázala po jediné dávce do 15 dnů STOPROCENTNĚ zničit nádory u myší (zatím testováno jen na rakovině tlustého střeva).
A co je hlavní - myši si po vyléčení vytvořily dlouhodobou imunitu, takže si jejich organismus vytvořil ochranu i proti případnému návratu nádoru.
Zatím jde sice stále jen o testy na zvířatech, ale příslib do budoucna je to obrovský!
Martin Balaz retweeted
Got to try this model early over the past few days.
Tried it out on some really hardcore physics tasks and it gave me a much clearer and smarter output than Astra.
The vibes were absolutely on point, so these benchmarks make sense!
Super exciting to see Meta push the frontier – at San Francisco, CA
Anthropic bude od listopadu banovat za šikanování AI.
(zdroj: theverge.com/ai-artificial-i…)
AI: Tady je 700+ nových důkazů k dosud nevyřešitelným matematickým problémům
Matematici: Náš život je v troskách, tohle je matematická singularita
Reddit:
Martin Balaz retweeted
Reading the OpenAI math results was the first time I felt like I’m looking at the work of an entirely alien intelligence
I think Oct 6 2026 is likely the most important day in all of human history
My mind is entirely blown. On this day AI has surpassed humans.
Martin Balaz retweeted
Jesus.
"It isn’t an overstatement to say that this is probably the biggest day of scientific advancement in history. I suspect October 6th, 2026, will go down as some form of Judgment Day for AI in mathematics, but it portends so much more."
Většina médií si toho dnes ani ani nevšimne, ale ve světě vědy se právě stalo něco nevídaného.
OpenAI zveřejnila 722 nových důkazů k otevřeným matematickým problémům, na kterých pracovala její AI. Otázky, které odolávaly matematikům celá desetiletí, zvládla v průměru za tři hodiny výpočetního času.
Pro akademický svět je to obrovský šok. Představte si vědce, který roky staví svou doktorskou práci na řešení jednoho konkrétního problému - a ráno zjistí, že odpověď leží volně ke stažení na GitHubu.
Vydání vzniklo ve spolupráci s prestižním Institute for Advanced Study, takže nejde o žádný výstřelek, ale o reálný průlom, který teď matematika podrobuje celosvětové kontrole.
Povolání matematika zatím asi nezaniká, ale určitě se dramaticky mění. Těžiště práce se posouvá od zdlouhavého hledání důkazů k jejich ověřování a propojování do větších souvislostí. Pro běžné lidi tento průlom v pokročilé matematice znamená, že se v praxi zrychlí vývoj účinnějších léků, zbezpeční šifrování našich peněz v bankách nebo přinese efektivnější logistiku a nové materiály.
Zdroje:
- OpenAI oznámení openai.com/index/sharing-ai-…
- Převažující panika matematiků v diskuzi reddit.com/r/mathematics/s/k…
Inspiroval jsem se u Lukáše a udělal video vysvětlující jenom ofsajd. Právě ten bývá pro (nejen) děti největší problém. Vyházel jsem nadbytečný text a UI prvky, celé to postavil Codex a grafiku s animacemi doupravil Claude. Prompt přidávám v komentářích 👇
Mám tady něco pro trenéry. A je jedno, jakej sport trénujete.😎
Udělal jsem 68vteřinový video, který vysvětluje 9 fotbalových pravidel.
Celý to postavil (jako vždycky) Claude Code (Opus 5.5).
A to hlavní. Tohle jde udělat pro jakejkoliv sport. Pro děcka na tréninku, pro rodiče na tribuně, na klubovej web.
Kdo trénuje a chtěl by takový video pro svůj sport, tak se nechte inspirovat promptem v komentáři.🔥
PROMPT: 3D VÝUKOVÉ VIDEO „OFSAJD? UVIDÍŠ PROČ.“
Vytvoř zhruba minutové video v češtině, které dětem ve věku 10–12 let názorně vysvětlí, kdy ofsajd je, kdy není a proč. Vizuálně má působit jako televizní přenos nebo EA Sports FC: skutečný stadion, věrohodní hráči s pohybem z motion capture a VAR rozbor přímo na hřišti. Výklad musí fungovat bez mluveného komentáře, tempo má dovolit pohodlně přečíst text a pochopit situaci. Dodej hotové MP4 i upravitelný projekt.
1. TECHNOLOGIE A POSTUP
Scénu postav v Three.js, titulky a jména hráčů jako HTML/CSS vrstvu nad canvasem. Video renderuj offline: Node.js a Puppeteer otevřou stránku v Chrome s GPU, funkce renderFrame(t) nastaví celý obraz podle času a snímky v časech n / 30 se rourou předají FFmpegu. Žádné nahrávání obrazovky v reálném čase. Stav scény je čistá funkce času, takže skok na libovolný okamžik vrátí stejný obraz. Jedna časová osa řídí kapitoly, přihrávky, zastavení, titulky i zvuk. Zvuk (nenápadná hudba, stadionová atmosféra, ruchy přihrávek, ztišení během rozboru) syntetizuj v Pythonu. Výstup: 1920 × 1080, 30 fps, H.264 + AAC; kvalitní master a menší verzi ke sdílení. Všechny assety ukládej lokálně a jen s licencí CC0 nebo volně použitelné; zdroje zapiš.
2. HRÁČI A ANIMACE
Postavy sestav z MakeHuman (CC0): několik tělesných variant, pleti a účesy, dresy, trenýrky, štulpny a kopačky nasazené jako oděvní vrstvy, oči a obočí. Kostru zjednoduš na herní rig a hráče deformuj plynulými vahami. Dresy dostanou čísla, látkový materiál a lemy; obě sestavy i brankáři musí být rozlišitelní na první pohled.
Pohyb převezmi ze skutečného motion capture (CMU Motion Capture Database) a přemapuj ho na kostru: chůze, klus, běh, chůze pozadu, klidové postoje, postoj brankáře a fotbalové kopy. Cykly míchej podle skutečné rychlosti hráče, nohy přitom sjednoť ve stejné fázi opory. Došlapy drž na místě inverzní kinematikou, chodidla nesmějí klouzat, vznášet se ani zajíždět do trávníku a kolena se nesmějí lámat dozadu. Kop umísti tak, aby kopačka zasáhla míč přesně v okamžiku přihrávky. Příjem míče řeš otevřenou vnitřní stranou nohy, míč nesmí projít kopačkou. Při autu drží hráč míč oběma rukama. Po kopu hráč plynule naváže během, nikdy se netočí na místě. Hlava a trup sledují míč, ale bez trhnutí. Při zastavení akce zmraz hráče i míč a po obnovení navaž přesně stejnou pózou.
3. STADION, SVĚTLO A KAMERA
Hřiště s pruhy po sečení a správnými lajnami, branky se sítí, rohové praporky. Kolem dvoupatrový stadion se zaplněnými tribunami, mávajícími vlajkami, fotografy, pořadateli a kamerami u lajny; LED panely jen s abstraktní grafikou, žádné texty, loga ani reklamy. Oblohu a odražené světlo vezmi z HDRI. Slunce postav za protější tribunu, aby stíny mířily k divákovi, byly rovnoběžné s ofsajdovými čarami a hráči měli osvětlené obrysy. Postprocessing: supersampling, kontaktní zastínění, jemný bloom, filmové mapování barev, ostření a barevný grade; při zastavení obrazu lehce rozostři pozadí, hráči, míč a grafika zůstanou ostří. Přidej pohybové rozmazání z několika dílčích snímků.
Hlavní kamera je přenosová kamera z tribuny s dlouhým ohniskem: plošší perspektiva a protější tribuna v horní části obrazu. VAR rozbor je plynulý zoom na rozhodující hráče, žádné prudké střihy. Přihrávající i příjemce musí být stále v záběru. Aut a roh natoč z nízké kamery u hřiště.
4. SCÉNÁŘ
Osm krátkých kapitol, každá s jednou novou myšlenkou: správný náběh; stejná akce s jasným ofsajdem; stejná úroveň (ruce a paže se nepočítají); postavení za míčem; náběh z vlastní poloviny; dva útočníci, z nichž jen jeden je v ofsajdové pozici a míč dostane ten druhý; přímý aut a přímý roh. Rytmus: krátká akce → zastavení přesně při přihrávce → grafické vysvětlení → dohrání s verdiktem. V kapitole se dvěma útočníky ukaž ve freeze postupně nejdřív hráče v ofsajdové pozici, pak spoluhráče, který ofsajd není, a nakonec obojí s jasným verdiktem „Tohle není ofsajd“ a důvodem. Pravidlovou správnost ověř podle IFAB Law 11. Hlavní útočníci se jmenují Vašek a Karel; na pomezní lajně stojí asistent rozhodčího, který praporek zvedne jen u skutečného ofsajdu.
5. VAR GRAFIKA A TEXT
Čáry napříč hřištěm vedou ze skutečné rozhodující části těla (počítá se vše kromě paží), se svislou projekcí a viditelným bodem. Modrá označuje předposledního soupeře, červená ofsajd, zelená správné postavení i povolené výjimky, jantarová míč a dráhu přihrávky. Mezera mezi čarami je šrafovaný pás v barvě verdiktu. Hráče v ofsajdové pozici jemně zvýrazni červeně. U autu a rohu je stejná grafika zelená, protože přímo z nich ofsajd být nemůže. Grafika se objevuje a mizí plynule.
Text drž v jedné tmavé spodní liště: krátký nadpis a jedna věta, celkem nejvýše 13 slov včetně jmen. Vysvětluj hlavně obrazem a neprozrazuj verdikt dřív, než ho divák uvidí. Jména Vašek a Karel sledují postavy jako ve fotbalové hře, nesmějí zakrývat hráče, čáry ani míč a mezi pozicemi se plynule prolínají.
6. KONTROLA A ODEVZDÁNÍ
Nejdřív dolaď jeden reprezentativní záběr včetně pohybu, potom celé video. Napiš automatické kontroly: pravidla v každé kapitole, kompozice záběrů, počet slov, kolize popisků, míč mimo kopačku, došlapy bez klouzání a determinismus. Prohlížej snímkové sekvence detailů a nech výsledek nezávisle zrecenzovat (vzhled, animace, srozumitelnost, technické chyby); nalezené problémy oprav a znovu ověř. Zkontroluj hotové MP4, ne jen náhled v prohlížeči. Přilož zdrojové soubory s krátkým návodem a ukliď pracovní soubory.




























