Dostupnost enterprise hardwaru narazila na dno. Zatímco v posledních měsících trh trápilo pouze zdražování, nyní se firmy potýkají s kritickým nedostatkem komponentů, který přímo ohrožuje jejich provoz. Podle technologické společnosti ČMIS již výrobci…

Betaverze TypeScriptu 7.0 ukazuje víc než rychlejší tsc. Microsoft převádí kompilátor a jazykovou službu z původní kódové základny psané v TypeScriptu a běžící jako JavaScript do Go, přidává paralelní typovou kontrolu a připravuje novou editorovou část postavenou na LSP. Pro část nástrojů ale nepůjde o prostou výměnu binárky: TypeScript 7 zatím nemá stabilní náhradu dnešního Compiler API.

Local-first web dnes neznamená jednu architekturu, ale několik různých kompromisů: lokální databázi v prohlížeči, repliku čtení z PostgreSQL nebo CRDT model pro souběžné úpravy. Každý přístup posouvá data blíž k uživateli, ale zároveň přidává nové otázky kolem persistence, konfliktů, autorizace a provozu.

Prolog nezmizel. Jeho hlavní myšlenku dnes potkáváme v nástrojích, které se Prologu na první pohled nepodobají: v CodeQL pro analýzu kódu, v Rego pro policy-as-code, v Z3 pro práci s omezeními a v Leanu pro formální důkazy. Každý řeší jiný problém, ale všechny připomínají totéž: někdy je lepší popsat vztahy, pravidla, omezení nebo tvrzení než vrstvit další if.

Většina AI agentů v roce 2026 vám nabízí pohodlí výměnou za kontrolu — běží na cizí infrastruktuře, ukládají vaše data neznámo kam a fungují jen tak, jak je jejich tvůrci navrhli. Hermes od Nous Research jde opačným směrem: je open-source, nainstalujete si ho na vlastní server za pár dolarů měsíčně, připojíte k libovolnému LLM a necháte ho, aby si sám psal vlastní schopnosti podle toho, co od něj potřebujete. Výsledek? Agent, který skutečně patří vám a po pár týdnech používání rozumí vašemu setupu lépe než kterýkoli komerční asistent. Podívejme se, co Hermes umí, jak ho rozjet a pro koho dává smysl.

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.

„Cron mi nějak neběhá.“ Klasická věta, která ve WordPress světě může znamenat cokoli od špatně nastavené WP_SITEURL, přes loopback zablokovaný Cloudflarem, až po fatal error v callbacku, který nechal viset transient doing_cron. WP-Cron totiž není skutečný scheduler — je to pseudo-cron závislý na návštěvnosti webu a HTTP loopbacku, se všemi pastmi, které si dokážete představit. Tenhle článek je hloubkový průchod jeho vnitřnostmi: co se reálně děje při spawn_cron(), kde vznikají race conditions, proč selhává a čím ho v produkci nahradit.

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.

Více agentů musí být rychlejší než jeden, ne? Miodrag Todorović z JigJoy postavil baro – CLI, které paralelně spouští pět Claude sezení místo jednoho – a postavil ho proti novému příkazu /goal v Claude Code. Čekal jasnou výhru paralelismu. Místo toho prohrál v čase, v tokenech i v kvalitě výsledného kódu. Z analýzy tří konkrétních selhání ale vyšel jeden nečekaný závěr: problém nebyl v koordinaci mezi agenty, ale v rozhodnutích, která padla ještě před tím, než se kdokoli z nich probudil. Oprava trvala 200 řádků kódu – a v odvetě baro porazilo /goal o 4 minuty.