Přejít na sekci
Anthropic 2. října 2026 oznámil Claude Frontier Academy. Váš tým může při výběru AI školení začít jednoduchou otázkou: jaký výstup má po školení odevzdat a kdo pozná, že je správný? Tady je vyplněný příklad, který můžete upravit pro vlastní bezpečný interní úkol.
1. Vyplněné zadání: pět FAQ odpovědí
Následující tým, dokumentace i odpovědi jsou smyšlené příklady vytvořené pro tento článek. Jde o návrh cvičení, nikoli výsledek testu modelu. Pracovní list je vlastní redakční pomůcka PraktickAI; není osnovou Anthropic, certifikací ani nabídkou partnerské služby.
| Pole | Vyplněný příklad |
|---|---|
| Úkol a vstupy | Z veřejné nápovědy fiktivní aplikace vytvořit pět návrhů FAQ odpovědí. Povolené vstupy: zveřejnitelná dokumentace a pět smyšlených otázek. Žádné zákaznické záznamy, účty ani interní údaje. |
| Výchozí postup | Autor ručně vyhledá pasáž, napíše odpověď a předá ji ke kontrole. Před cvičením provede tento postup pro stejných pět otázek a zaznamená čas psaní i kontroly. Výchozí čas zatím není změřen. |
| Odpovědnost | Jana, vedoucí podpory, vlastní zadání a rozhodnutí o dalším použití. Petr připraví návrhy. Eva, správkyně dokumentace, nezávisle kontroluje zdroje. Jména a role jsou smyšlené. |
| Důkaz ke každé odpovědi | Otázka, návrh, přesná zdrojová pasáž, název dokumentu, oddíl a datum jeho verze. U skutečné veřejné dokumentace také funkční URL. Chybějící údaj se přizná; nedoplní se odhadem. |
| Přijetí a lidská kontrola | Eva přijme všech pět teprve po ověření, že každé tvrzení odpovídá zdroji a nezamlčuje jeho podmínky. Nepodložená odpověď se vrací k opravě. Pět plynulých textů samo o sobě nestačí. |
| Hranice akce | Návrhy zůstávají v interním cvičení. Žádné automatické odpovědi, publikace nebo změny účtů. Schválení cvičení není souhlas s odesláním zákazníkovi. |
| Měření | Jedno cvičení během pěti pracovních dnů; stejných pět otázek a stejná verze zdroje. Zaznamenat čas přípravy, čas kontroly, počet vrácení a počet přijatých odpovědí. Výsledky zatím neexistují. |
| Podmínka zastavení | Při neveřejném vstupu cvičení zastavit. Při chybějícím nebo rozporném zdroji zastavit danou odpověď a předat otázku Janě; nehádat. |
| Předání | Petr odevzdá tabulku pěti odpovědí, zdrojové pasáže, připomínky a záznam měření. Jana rozhodne, zda úkol upravit, opakovat nebo ukončit. |
2. Jedna věta, na které přijetí stojí nebo padá
Smyšlená nápověda, verze 1, oddíl „Export“: „V nabídce Nastavení zvolte Export. Export je dostupný v tarifu Pro.“ Otázka: „Mohu exportovat v tarifu zdarma?“ Toto je autorské znázornění kontroly, nikoli skutečný výstup modelu.
| Návrh odpovědi | Důkaz a rozhodnutí |
|---|---|
| „Ano, export je zdarma pro každého.“ | Zamítnout. Zdroj uvádí tarif Pro; tvrzení o bezplatném tarifu nepodporuje. |
| „Nápověda uvádí export v tarifu Pro. Dostupnost v bezplatném tarifu z této pasáže určit nelze.“ | Přijmout pro cvičení po kontrole uvedené pasáže. Odpověď odděluje doloženou informaci od neznámé. |
Když zdroj nepodporuje odpověď, správným výstupem může být přiznaná mezera a předání člověku. Do zadání školení proto patří i ukázka, kterou má tým odmítnout. Jinak se snadno zamění přesvědčivá formulace za zvládnutou práci.
3. Co Academy skutečně oznamuje
Podle oznámení Anthropic jde o závazek 100 milionů USD a cíl vyškolit 10 000 inženýrů do konce roku 2027, nikoli počet absolventů. Účastníky nominují organizace; přicházejí s konkrétním projektem. To nedokládá účinnost školení.
Stránka programu popisuje zkušené softwarové inženýry se zkušeností s LLM, čtyřdenní prezenční část s hodnocením a následnou 12týdenní práci v organizaci. Způsobilost řeší její account nebo partnerský tým. Nejde o otevřený kurz pro začátečníky.
Pro menší tým je naše praktická interpretace jednoduchá: před porovnáváním osnov pojmenujte jeden výstup a způsob jeho kontroly. FAQ cvičení není náhradou podnikové rezidence. Pomůže vám ale položit konkrétní otázku: dokáže nabídnuté školení připravit tým na tento úkol, včetně odmítnutí nepodložené odpovědi?
4. Upravte zadání pro jeden vlastní proces
Vyberte interní úkol, který lze nacvičit na veřejných nebo smyšlených vstupech. Napište podmínku přijetí dřív než prompt. Pokud zatím nedokážete určit zdroj nebo kontrolora, zúžte úkol. Při skutečném použití ověřte práva k dokumentům a povolení použít je ve zvoleném nástroji.
ÚKOL A POVOLENÉ VSTUPY: ...
VÝCHOZÍ RUČNÍ POSTUP A MĚŘENÍ: ...
VLASTNÍK / AUTOR / KONTROLOR: ...
VÝSTUP A DŮKAZ KE KAŽDÉMU TVRZENÍ: ...
PODMÍNKA PŘIJETÍ: ...
CO MUSÍ KONTROLOR ODMÍTNOUT: ...
HRANICE AKCE (co se neodesílá/nepublikuje): ...
OBDOBÍ A UKAZATELE MĚŘENÍ: ...
PODMÍNKA ZASTAVENÍ A KOMU PŘEDAT: ...
BALÍČEK K PŘEDÁNÍ A DALŠÍ ROZHODNUTÍ: ...Zkopírujte pracovní list výše nebo otevřete textovou verzi. Doplňte jeden úkol a jednu větu, podle které ho přijmete. Pro porovnání se vraťte k oficiálnímu popisu Academy. Kartu s podmínkou přijetí si můžete uložit k zadání.
Karel Čech
Vývojář a AI konzultant. Pomáhám technickým týmům zavést AI do každodenní práce — od workshopů po dlouhodobé strategie.
LinkedIn →Buďte o krok napřed s AI
Praktické tipy k AI pro vývojové týmy. Žádný spam, odhlášení kdykoliv.
Související články
Měříte AI ROI špatně: metriky, které opravdu ukážou dopad na tým
Vedení se ptá 'stojí ta AI licence za to?' a sáhne po počtu řádků kódu nebo počtu promptů. To jsou vanity metriky. Tady je, co měřit místo nich.
Context engineering: dovednost, která nahradila prompt engineering
Přestaňte ladit formulace promptů. V roce 2026 nerozhoduje, jak chytře to napíšete — rozhoduje, jaký kontext AI dostane. Tohle je nová klíčová dovednost.
15 tipů pro Claude Code, které doporučuji každému dev týmu
Z 50+ tipů, které kolují po internetu, jsem vybral 15, které skutečně mění způsob práce. Tyhle doporučuji na každém školení — a všechny jsem otestoval na reálných projektech.