Od nápadu k architektuře

Začněte problémem, ne technologií

Největší chyba, kterou lidé dělají při stavbě s AI, je, že rovnou skočí do kódu. Říkají 'postav mi Next.js appku' místo 'potřebuju web, který prodává online kurzy ve dvou jazycích.' Technologie je prostředek, ne cíl. Když jasně popíšete problém, AI navrhne mnohem lepší řešení, než když jí diktujete stack.

Tento kurz dokumentuje, jak vznikl PraktickAI — přesně ten web, na kterém to právě čtete. Každý řádek kódu, každý deployment skript, každá databázová migrace byla napsána AI agenty (Claude Code). Člověk dělal architektonická rozhodnutí a validoval výstup. AI udělala zbytek.

Jak popsat svůj projekt pro AI

Představte si první konverzaci s AI jako projektový brief. Vy jste klient, AI je konzultant. Popište, co potřebujete, pro koho to je a jaká máte omezení. Čím konkrétnější jste ohledně problému, tím lepší bude návrh architektury.

Potřebuju web pro svou firmu na AI školení a konzultace.

Požadavky:
- Dvojjazyčný (čeština + angličtina), s možností přidání dalších jazyků
- Prodej online kurzů s platební bránou
- Blog s SEO-optimalizovanými stránkami
- Sociální přihlášení (Google, LinkedIn)
- Admin panel pro správu obsahu
- Levný hosting (pod 10 EUR/měsíc celkem)
- Rychlý vývoj (jeden developer + AI)

Omezení:
- Znám Python a trochu JavaScript
- Chci deployovat na vlastní infrastrukturu, žádný vendor lock-in
- Obsah se musí dát aktualizovat bez redeploye

Všimněte si, že tam není žádná zmínka o Next.js, Djangu nebo konkrétní technologii. Popisujete problém. AI navrhne řešení. Tohle je klíčová změna myšlení: vy jste architekt, AI je stavitel.

Nechte AI navrhnout architekturu

Když dáte AI jasný popis problému, dokáže navrhnout překvapivě dobrou architekturu. Pro PraktickAI Claude navrhl oddělený frontend a backend: Next.js pro frontend (skvělé SEO, vestavěná i18n, hosting na Vercel) a Django pro backend (vyspělé ORM, admin panel, Python ekosystém). Byl to správný návrh.

claude "Na základě mých požadavků navrhni architekturu.
       Zahrň: tech stack, strategii hostingu, databázi,
       CI/CD přístup a odhad nákladů.
       Vysvětli PROČ jsi zvolil každou technologii."

Klíčová fráze je 'vysvětli PROČ.' Bez ní AI jen vypíše technologie. S ní dostanete úvahu, kterou můžete vyhodnotit. Pro PraktickAI bylo zdůvodnění: Next.js, protože Vercel nabízí free hosting pro frontendy a má skvělý i18n support. Django, protože jeho ORM a admin panel šetří týdny práce, a Django Ninja poskytuje type-safe API s automatickou OpenAPI dokumentací.

Soubor CLAUDE.md: mozek vašeho projektu

Jakmile máte architekturu, nejdůležitější soubor, který vytvoříte, je CLAUDE.md. Je to markdown soubor v rootu projektu, který říká AI agentům všechno, co potřebují vědět: jak projekt spustit, jak fungují testy, jak vypadá API, detaily deploymentu a těžce získané poučky (gotchas).

Berte CLAUDE.md jako institucionální paměť. Pokaždé, když AI objeví něco těžce — Kubernetes gotcha, zvláštnost platební brány, důležitou environment proměnnou — zapíše se to do CLAUDE.md. Budoucí AI session si tento soubor přečte jako první a vyhne se opakování chyb.

# MůjProjekt Backend

Django + Django Ninja REST API.

## Quick Start

    docker compose up -d db
    uv run python manage.py migrate
    uv run python manage.py runserver 0.0.0.0:8008
    uv run pytest

## Poznámky k architektuře

- Frontend proxuje /api/* na backend přes vercel.json rewrites
- Sociální auth: kód se musí vložit do request.POST PŘED
  voláním load_strategy() — social_core cachuje request data při initu

## K8s Gotchas (naučeno na vlastní kůži)

- DATABASE_URL musí být URL-encoded — hesla s / rozbijí django-environ
- SECURE_SSL_REDIRECT musí být off dokud není nastaven TLS
- Health probes potřebují hlavičku Host: localhost

README jako kontrakt

Kromě CLAUDE.md slouží README jako kontrakt mezi vámi a AI. Napište, čím se má projekt stát, ne jen čím je. Zahrňte své cíle, časový plán a nepřekročitelná pravidla. AI si to přečte a přizpůsobí svou práci.

Pro PraktickAI README obsahuje business kontext (AI školení a konzultace), cílovou skupinu (technické týmy), cenovou strategii a deployment targety. Když AI vytváří novou funkci, má všechny tyto informace a dělá lepší rozhodnutí — například drží UI profesionální místo hravé, nebo upřednostňuje český obsah před anglickým.

Skutečný stack PraktickAI (a kolik stojí)

• Frontend: Next.js (App Router), TypeScript, Tailwind CSS — hosting na Vercel (free tier)
• Backend: Django + Django Ninja REST API — hosting na k3s (Kubernetes) na Hetzner VPS
• Databáze: PostgreSQL — na stejném Hetzner VPS
• AI nástroje: Claude Code (primární), GitHub Copilot (sekundární)
• CI/CD: GitHub Actions — lint, type-check, test, deploy na každý push
• Celkové měsíční náklady: 3,49 EUR (jen Hetzner VPS)

To není překlep. Plná produkční webová aplikace s dvojjazyčnou podporou, zpracováním plateb, sociálním přihlášením a automatizovaným deploymentem běží za 3,49 EUR měsíčně. Frontend je zdarma (Vercel), databáze běží na stejném VPS jako backend a GitHub Actions jsou zdarma pro veřejné repozitáře.