AI Supervize pro software týmy

Zaveďte AI do vývoje jako kontrolovaný výkon, ne náhodnou loterii

Pomáháme CTO, CEO a Tech Leadům nastavit workflow, pravidla, nástroje a měření tak, aby AI zkracovala time-to-merge, snižovala rework a nezvyšovala chaos.

Ideální pro TypeScript / Next.js týmy

NDA a pravidla pro data

Playbook a konkrétní pravidla

Měřitelný dopad

Průměrný dopad AI Supervize

Porovnání klíčových metrik vývojového týmu před a po zavedení

Před AI SupervizíPo AI Supervizi

Co má AI Supervize změnit ve vašem týmu

AI Supervize není o tom přidat další nástroj. Je o tom nastavit systém, ve kterém AI pomáhá rychleji a bezpečněji doručovat software.

Kratší time-to-merge

Menší změny, jasné workflow a promyšlená delegace na AI zkrátí cestu od požadavku po merge.

Bezpečný start i scale

Nastavíme pravidla pro data, povolené nástroje a kontrolní body tak, aby AI nepřidávala zbytečné riziko.

Méně reworku a regresí

AI nebude generovat kód bez mantinelů. Dostane pravidla, review guardraily a Definition of Done.

Čitelnější a konzistentní výstup

Sjednotíme PRD -> issue -> PR pipeline, šablony a způsob dokumentace, aby změny dávaly smysl i po týdnech.

Stejný způsob práce napříč týmem

Každý nebude používat jiný nástroj a jiný prompt. Vznikne opakovatelný týmový playbook.

Měřitelný dopad

Zavedeme metriky jako lead time, doba review, reopen rate nebo incident rate, abyste poznali přínos od placeba.

Dvě typické situace, se kterými přicházíte

Ať už jste na začátku, nebo už AI používáte a narážíte na limity, postup přizpůsobíme vaší výchozí situaci.

Typicky pro týmy s vlastní codebase a pravidelným delivery flow, často ve stacku Full-Stack / TypeScript / JavaScript / Next.js. Když zjistíme, že pro vás AI Supervize vhodná není, řekneme to rovnou a doporučíme jiný postup.

Situace A

AI zatím nepoužíváte nebo si nejste jistí

Pomůžeme zvolit první use-casy s nejvyšším dopadem a nastavit bezpečný start bez zbytečných experimentů naslepo.

Vybereme, kde začít a co naopak ještě nedává smysl.
Nastavíme bezpečnost a pravidla pro data.
Doporučíme nástroje a modely s rozumným poměrem cena / výkon.
Připravíme tým na první měsíc: proces, šablony, onboarding i měření.

Cíl: rychlý a bezpečný start

Situace B

AI už používáte, ale výsledky kolísají

Srovnáme workflow, review a očekávání tak, aby AI přinášela stabilní výkon místo náhodných špiček a propadů.

Sjednotíme workflow pro tvorbu změn a code review.
Snížíme rework a regresní chyby.
Zlepšíme dokumentaci a AI-readiness repa.
Zavedeme měření dopadu, abyste odlišili přínos od placeba.

Cíl: méně chaosu, více výkonu

Typické symptomy, které řešíme

Toto jsou signály, že AI ve vývoji potřebuje dohled, workflow a jasná pravidla.

„Nechceme pouštět kód ven a bojíme se o citlivá data.“

Nastavíme data režim, povolené nástroje a jasné mantinely pro práci s AI.

„Nevíme, kde začít a co je pro nás relevantní.“

Vybereme use-casy s nejlepším poměrem dopad / riziko / náklad.

„AI generuje hodně kódu, ale kvalita kolísá a review bolí.“

Zavedeme Definition of Done, review checklisty a workflow pro kontrolovaný výstup.

„PRka jsou velká, těžko se kontrolují a často se vrací.“

Upravíme change workflow tak, aby AI pomáhala se změnami, ne s jejich nafukováním.

„Každý používá jiný nástroj a nikdo neví, kdy co použít.“

Vznikne Tool & Model Matrix a týmová pravidla pro delegaci práce na AI.

„Dokumentace je slabá a AI návrhy jsou mimo.“

Posílíme kontext repa, aby AI viděla systém správně a návrhy nebyly odtržené od reality.

„AI někdy pomáhá a někdy nám rozbije den.“

Zavedeme metriky a pravidelné vyhodnocování, abyste věděli, co opravdu funguje.

Co dostanete po AI Supervizi

Odcházíte s konkrétními výstupy, které může tým hned používat a podle kterých lze zavádění AI reálně řídit.

AI Adoption Plan

Rozhodnutí, jestli AI zavést, kde začít a co v aktuální situaci odložit.

Doporučení zda a jak AI zavést, nebo proč ještě počkat.
Prioritizované use-casy: rychlé výhry vs. systémové změny.
Rozhodnutí pro tooling, modely a režim práce s daty.

Start / Scale

AI Development Playbook

Pravidla a workflow pro tým, který chce používat AI bezpečně, stejně a opakovatelně.

Workflow od požadavku po merge.
Pravidla kdy delegovat, co kontrolovat a co zakázat.
Definition of Done pro AI-pomáhané změny.
Doporučený proces code review včetně AI asistence.

PDF / Notion / MD

Tool & Model Matrix

Jasný přehled, který nástroj a model patří na jaký typ práce.

Architektura, refactor, testy, debug, dokumentace a další úlohy.
Pravidla co je povolené a zakázané včetně citlivých dat.
Doporučení s ohledem na náklady, ne jen na hype.

Náklady + bezpečnost

Repo & PR šablony

Konkrétní šablony a checklisty, které zkrátí cestu od business zadání k hotové změně.

Šablony pro issue, PRD, PR a commit messages.
Checklisty pro review a release.
Doporučená branch strategie podle reality týmu.

PRD / issue / PR / commit

Implementační plán 30 / 60 / 90

Backlog zavádění AI Supervize rozložený do kroků, které lze skutečně doručit.

Konkrétní backlog položky, priority a očekávaný dopad.
Metriky jako lead time, doba review, reopen rate nebo incident rate.
Jasná definice, podle čeho poznáte, že změna funguje.

Metriky + backlog

Na co se u vás díváme prakticky

Neřešíme AI v abstrakci. Jdeme po konkrétních místech, kde ovlivňuje vývojový proces, kvalitu kódu a rychlost delivery.

AI coding nástroje a modely

Codex, Claude Code, Copilot, Cline, Codeium, Cursor a další.
Jak vybrat správný model na správný typ práce.

Editory a prostředí

VS Code, JetBrains, AI IDE a jejich nastavení.
Agenti, oprávnění, bezpečnost a lokální workflow.

Git a změnový workflow

Worktree, branch strategie, velikost PR a review flow.
Jak zabránit tomu, aby AI zvětšovala změny a zhoršovala mergeability.

PRD -> Issue -> PR pipeline

Jak převést business požadavek do implementace bez ztráty kontextu.
Kde má AI pomoci s analýzou, návrhem a psaním změn.

Dokumentace, observability a debugging

Co AI potřebuje, aby rozuměla vašemu systému.
Jak propojit logging, error handling a debug workflow s AI.

CI/CD a release bezpečnost

Kde AI v CI/CD dává smysl a kde je naopak riziková.
Jak nastavit release checklisty a kontrolní body.

Jak AI Supervize probíhá

Spolupráce je navržená tak, aby vedla k rozhodnutí, zavedení i průběžnému vyhodnocování, ne jen k jednorázovému workshopu.

Discovery workshop

Online blok na 2-3 hodiny s CTO, CEO nebo Tech Leadem.

Zmapujeme současný proces od požadavku po merge.
Projdeme cíle, omezení, bezpečnost i rozpočet.
Najdeme místa, kde AI pomůže nejvíc a kde naopak ne.

Výstup: shrnutí + doporučení

Návrh a nastavení

Připravíme konkrétní výstupy a doladíme je do reality vašeho týmu.

Adoption Plan + Playbook + Tool Matrix.
Repo a PR šablony, workflow a 30/60/90 plán.
Společné doladění, aby šlo vše reálně zavést.

Online nebo u vás

Měsíční follow-up

Supervize nekončí dokumentem. Pomůžeme vám změnu skutečně usadit.

Vyhodnotíme metriky a skutečný dopad.
Upravíme pravidla, šablony a workflow podle reality.
Pomůžeme posuzovat nové nástroje i problémy po cestě.

Kontinuální zlepšování

Bezpečnost a důvěrnost

Citlivá data a kontrola nad workflow jsou součástí návrhu od prvního dne.

NDA jako standard

Pracujeme standardně pod NDA a nastavujeme rozsah sdílených informací dopředu.

Pravidla pro data předem

Ještě před zaváděním nastavíme, co smí do AI, co se rediguje a co zůstává mimo modely.

Workflow i pro vyšší nároky

Umíme navrhnout redakci dat, izolované prostředí i workflow pro interní modely.

Kdo vás provede

AI Supervizi vede tým AI Web s.r.o.. Promptbook je náš produkt pro zavádění AI do reálných organizací a zkušenosti z jeho vývoje i každodenního používání AI v software delivery přenášíme přímo do workflow, pravidel a metrik, které nastavujeme klientským týmům.

CEO | Jiří Jahn

Jiří propojuje výzkumnou preciznost s produktem a vedením týmu. Má Ph.D. z matematiky a zkušenost z IT4Innovations, takže umí držet metodiku, měření a technické rozhodování v jedné linii.

jiri@ptbk.io

+420 777 090 067

Pavol Hejný | CTO

Pavol je developer s 15+ lety praxe a aktivní open-source contributor. Do AI Supervize přináší pohled člověka, který denně řeší reálný vývoj, code review, tooling i kvalitu změn.

pavol@ptbk.io

+420 777 759 767

Ceník AI Supervize

Začít můžete discovery workshopem. Pokud dává smysl pokračovat, navážeme návrhem, nastavením a případným follow-up režimem.

Discovery workshop

2-3 hodiny online s CTO, CEO nebo Tech Leadem.

5 000 Kč/ za workshop

Mapování současného delivery workflow a use-caseů pro AI

Identifikace rizik, bezpečnosti a omezení

Doporučení dalšího postupu a rozhodnutí, zda pokračovat

AI Supervize

Návrh, nastavení a konkrétní výstupy pro váš tým.

80 000 Kč/ jednorázově

Discovery workshop, pokud nebyl zvlášť fakturován

Adoption Plan + Playbook + Tool & Model Matrix

Repo/PR šablony a 30/60/90 implementační plán

Workshop nad výsledky a doladění do reality týmu

Krátká async podpora během zavádění

Follow-up

Průběžná supervize, úpravy playbooku a pravidel.

15 000 Kč/ měsíčně

1x měsíční review v délce 60-90 minut

Průběžné konzultace v domluveném kanálu

Úpravy playbooku a šablon podle reality týmu

Vyhodnocování nových nástrojů, workflow a dopadu

* Pokud zjistíme, že pro vás AI Supervize není vhodná, discovery workshop neúčtujeme. Pokud pokračujeme, započteme ho do balíčku AI Supervize.

** Zatím nejsme plátci DPH, uvedené ceny jsou konečné.

Nezačínáte nákupem dalšího AI toolu. Začínáte rozhodnutím, kde má AI ve vašem vývoji skutečně fungovat.