AI pro celý tým: sdílené workspace, kolektivní agenti a team workflows

Většina týmů používá AI individuálně — každý vývojář má svůj nástroj, své prompty, své postupy. To je plýtvání. AI je mnohem silnější, když ji tým používá koordinovaně. Sdílená konfigurace, společné prompt knihovny, paralelní agenti — tohle je další úroveň.

Sdílená konfigurace: CLAUDE.md jako týmová dohoda

CLAUDE.md v repo není jen pro jednoho vývojáře. Je to sdílený dokument, který definuje, jak AI pracuje s vaším projektem: konvence, build příkazy, architektonická rozhodnutí, důležitá pravidla. Když ho udržujete aktuální, každý člen týmu (a každý AI agent) pracuje konzistentně.

# CLAUDE.md — tymova konfigurace

## Stack
Next.js 16, TypeScript, Tailwind, Prisma

## Konvence
- Komponenty: PascalCase, soubory: kebab-case
- Testy: vitest, soubory vedle zdrojaku (*.test.ts)
- Commit messages: conventional commits

## Dulezita pravidla
- VZDY pouzij select_related/prefetch_related
  v Django queries (vyhnout se N+1)
- Auth: JWT + httpOnly cookies
- Vsechny API responses wrappovat do 
  { data, error, meta } formatu

## Build
npm run dev    # dev server na :3000
npm run build  # production build
npm run test   # vitest

Tip: přidejte rules do .claude/rules/ pro specifické kontexty — TypeScript konvence pro .ts soubory, testovací pravidla pro test files. AI dostane správné instrukce automaticky podle toho, s čím pracuje.

Sdílené prompt knihovny

Když jeden vývojář najde prompt, který skvěle funguje na code review, měl by ho sdílet. Vytvořte jednoduchý Slack kanál, Notion doc, nebo soubor v repo se sdílenými prompty.

• Příklady sdílených promptů:
• Code review: 'Review tohle PR. Zaměř se na: error handling, edge cases, konzistenci s existujícím kódem'
• Bug fix: 'Tady je error log. Najdi příčinu a navrhni fix. Napiš reprodukční test.'
• Refaktoring: 'Extrahuj [logiku] do samostatné funkce. Spusť testy. Přidej typy.'
• Dokumentace: 'Napiš dokumentaci pro tento modul. Zahrň: účel, API, příklady, omezení.'
• Onboarding: 'Vysvětli architekturu tohoto projektu novému vývojáři. Začni od hlavních modulů.'

Agent teams: více agentů spolupracuje

Claude Code podporuje agent teams — team lead rozděluje práci mezi více agentů, každý s vlastním kontextem. Praktický use case: jeden agent refaktoruje modul A, druhý modul B, třetí píše testy. Team lead koordinuje a řeší konflikty.

# Priklad: agent team pro paralelni praci

# Terminal 1 — agent pro refaktoring
claude --worktree refactor-auth
> "Refaktoruj auth middleware. Pridej typy,
  extrahuj utility funkce, spust testy."

# Terminal 2 — agent pro testy
claude --worktree add-tests
> "Napis unit testy pro payment service.
  Pokryj vsechny code paths a edge cases."

# Terminal 3 — agent pro dokumentaci
claude --worktree update-docs
> "Aktualizuj CLAUDE.md a README na zaklade
  aktualnich zmen v projektu."

Začněte s 2–3 agenty na nezávislých úkolech. Vyhněte se přiřazování úkolů, které mění stejné soubory. Research a review úkoly (analýza kódu, PR review) jsou ideální start.

Worktrees pro paralelní práci

claude --worktree vytvoří izolovanou kopii repo s novou větví. Jeden vývojář může mít 2–3 Claude Code sessions, každou na jiném úkolu v jiném worktree. Žádné konflikty, žádné přepínání větví. Když je úkol hotový, merge.

• Typické použití worktrees:
• Feature A v jednom worktree, bug fix v druhém
• Refaktoring v izolaci — pokud se nepovede, zahodíte worktree bez dopadu
• Paralelní experimenty — zkusíte dva přístupy najednou, vyberete lepší
• Code review — spusťte Claude Code v review worktree pro nezávislý pohled

Měření týmového dopadu

Individuální produktivitu je těžké měřit, ale týmové metriky jsou jasné. Měřte je před a po zavedení AI — data jsou nejlepší argument pro škálování.

• DORA metriky pro měření dopadu AI:
• PR review time (od vytvoření PR do merge)
• Deployment frequency (kolikrát za týden/měsíc deployujete)
• Lead time for changes (od commitu po produkci)
• Mean time to recovery (jak rychle opravíte incident)
• Další užitečné metriky: počet regresí, test coverage, onboarding time

Většina týmů vidí zlepšení do 30 dnů — pokud mají školení a jasná pravidla. Bez školení metriky často zůstanou stejné, protože lidé AI nepoužívají efektivně.

Kde začít: 4 kroky tento týden

• 1. Přidejte CLAUDE.md do hlavních repozitářů — stack, konvence, build příkazy
• 2. Vytvořte sdílený kanál pro AI tipy a prompty — Slack, Notion, soubor v repo
• 3. Na retrospektivě se zeptejte: 'Kde vám AI tento sprint pomohla nejvíc?'
• 4. Nechte 2 lidi zkusit worktrees — paralelní práce na nezávislých úkolech

Tým, který o AI mluví a sdílí zkušenosti, adoptuje rychleji než tým, kde to řeší každý sám. AI adopce je týmový sport.

Koordinované používání AI v týmu není o tom, že všichni dělají totéž. Je o tom, že sdílíte to, co funguje, a učíte se od sebe navzájem. CLAUDE.md, sdílené prompty a worktrees jsou nástroje, které tohle umožňují.