Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » Nové školení monitoringu sociálních sítích od Dobrého webu

Nové školení monitoringu sociálních sítích od Dobrého webu

Zprávičky Různé

Nálepky:

Sociální sítě jsou pro některé značky příležitostí – a pro všechny značky hrozbou. Na Facebooku ani Twitteru nemusíte být aktivní, a přesto se v každém okamžiku může strhnout lavina negativních příspěvků. Jak se o nich včas dozvíte?

Dobrý web vypsal nové školení Monitoring v sociálních sítích, na kterém se naučíte stanovovat si cíle v sociálních médiích, seznámíte se s nástroji k jejich vyhodnocování a získáte argumenty pro sledování sítí ve firemním prostředí. Lektorem školení je Ivo Minařík.

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentářů
Nejstarší
Nejnovější Most Voted
Inline Feedbacks
Zobrazit všechny komentáře

Prolog nezmizel. Jen dnes žije v jiných nástrojích

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.

Hermes místo OpenClaw?

AI
Komentáře: 2
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 nestačí. AI crawleři mění, jak weby chrání obsah

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.