Robots.txt zůstává základní signál pro slušné crawlery, ale už neumí popsat hlavní problém: stejný veřejný obsah může sloužit klasickému vyhledávání, AI odpovědím, tréninku modelů i načtení na pokyn uživatele. Provozovatel webu proto musí oddělit účel přístupu, ověřovat identitu botů, měřit dopad na infrastrukturu a u hodnotného obsahu řešit i vynucení pravidel mimo samotný robots.txt.

AI code review zvládá první průchod — shrnout diff, najít rutinní vzory a upozornit na chybějící test. Jako náhrada lidského review ale neobstojí: data ukazují vyšší abandonment a často nízký poměr signálu k šumu. Nasazení proto stojí na pravidlech, úzkém mandátu a měření, ne na výběru dodavatele.

OpenTelemetry v JavaScriptu má smysl hlavně v Node.js: stabilní jsou traces a metrics, logs zůstávají ve vývoji a browserová instrumentace je experimentální. SDK ale není architektura observability. Sampling, sanitizaci citlivých atributů, kardinalitu i export má držet Collector, ne samotná aplikace.

Na jaře 2026 už WebGPU není jen záležitost Chromia nebo preview buildů. Chrome, Edge, Safari i Firefox ho dodávají v produkčních verzích, ale ne na stejných platfórmach a ne se stejnými limity. WebGPU navíc podle aktuální charty pracovní skupiny nemíří z Candidate Recommendation do W3C Recommendation. Pro vývojáře je proto důležitější konkrétní podpora, fallbacky a limity paměti než formální status standardu.

Cursor 3.0, rozpad Windsurfu a Claude Code jako Unix utilita. Srovnání tří přístupů k AI editoru: architektura, benchmarky, ceny, vendor lock-in a co data skutečně říkají o produktivitě vývojářů.

AI coding tools automatizují přesně tu práci, na které se vývojáři dřív učili. Krátkodobě výhra, dlouhodobě problém: juniorská kariérní cesta se zužuje a celý obor přichází o přirozený způsob, jak vychovávat seniory.

Cloudflare během dubna 2026 složil kompletní infrastrukturní stack pro AI agenty: lehá V8 prostředí, cloudové prohlížeče, privátní síťová vrstva se strojovou identitou. Je to sázka na to, že cloud postavený pro webové aplikace nestačí pro miliardy efemérních session AI agentů.

Spec-driven development se stal jednou z nejviditelnějších odpovědí na vibe coding. Kiro od AWS, GitHub Spec Kit a Tessl ale pod stejným názvem dělají odlišné věci. Článek rozebírá, co SDD skutečně je, kde má smysl a kde jen přesouvá práci z kódu do Markdownu.

Druhého srpna začnou v EU platit povinnosti pro poskytovatele i provozovatele high-risk AI systémů: posouzení shody, technická dokumentace a quality management na straně providerů, uchovávání logů a dohled nad provozem na straně deployerů. Samostatně vstupují v platnost transparentní pravidla pro chatboty, generativní AI a deepfaky, a ta se týkají všech, nejen high-risk systémů. Kdo nasazuje AI v recruitmentu, credit scoringu nebo HR hodnocení, je v zóně. Čekání na odklad přes Digital Omnibus je sázka na legislativní proces, který ještě neskončil. A kdo si myslí, že se ho to netýká, protože „jen používá ChatGPT“ v use casu z Annexu III, pravděpodobně špatně přečetl nařízení.

Andrej Karpathy pojmenoval vibe coding v únoru 2025 jako víkendový experiment, kdy vývojář nečte kód a nechá AI dělat všechno. Collins Dictionary z toho udělal slovo roku, startupy kolem toho vyrostly na desítky miliard dolarů. Jenže nejrigoróznější nezávislá studie zjistila, že AI nástroje zkušené vývojáře zpomalují o 19 %, přestože si oni sami mysleli, že zrychlili o 20 %. Mezi tím, co o vibe codingu věříme, a tím, co o něm víme, zeje díra – a je načase se do ní podívat.