Článok
Čo je vibe coding? Alternatívu ku Google Analytics som postavil s AI po viac než desaťročnej pauze od programovania
Nedávno som si uvedomil, že chcem mať väčší prehľad o návštevnosti môjho blogu.
Mám rád presné a prehľadné dáta. Klasické analytické nástroje ako Google Analytics však majú zásadné nedostatky: nepresné čísla (kvôli zamietnutým súhlasom návštevníkov a rôznym blockerom), nutnosť cookie lišty a nie práve ideálnu transparentnosť v oblasti ochrany osobných údajov.
Rozhodol som sa preto vytvoriť si vlastné analytics, ktoré budú mať čisté, neskreslené dáta a zároveň budú rešpektovať súkromie návštevníkov môjho webu. A keďže žijeme v roku 2025, vybudoval som ich s pomocou generatívnej AI.
Čo sa týka programovania, od svojich 12 rokov, keď som sa začal venovať webovému vývoju, sa považujem za večného začiatočníka. Umelá inteligencia mi však priniesla možnosti a zručnosti, o ktorých som ani len netušil, že ich niekedy budem mať. O tom, ako mi pomáha zlepšovať sa v kódovaní, ako mi vysvetľuje svoje postupy a rozhodnutia, som už na tomto blogu písal. Vďaka tomu sa mi postupne rozšírili obzory o tom, čo všetko dokážem zrealizovať. Jednou z takýchto vecí bol aj môj vlastný analytický nástroj.
Tento spôsob práce s AI má svoje meno: vibe coding. Čo je vibe coding? Znamená tvorbu softvéru tak, že umelej inteligencii v bežnom jazyku opíšete, čo má vzniknúť, a model píše samotný kód, zatiaľ čo ho usmerňujete, testujete a opravujete. Pojem zaviedol Andrej Karpathy vo februári 2025. Nie som profesionálny programátor, no presne takto vznikol môj vlastný analytický nástroj.
Ako vibe coding naozaj funguje: definovanie výstupu a prvé prompty
Pri budovaní takéhoto projektu je podľa mňa dnes potrebné mať nejakú predstavu, čo od toho chcem a na čo mi to bude slúžiť. Nestačí len to, že chcem vlastné analytics.
Začali sme teda tým, že sme si definovali, čo presne chcem merať: dennú návštevnosť, zdroje návštevnosti, zakúpenie mojich platených článkov a detailnejšiu analýzu typov návštevníkov (ľudia vs. podozrivá aktivita vs. boty).
Pri tvorbe prvých tabuliek a grafov sa zdalo, že všetko pôjde ľahko. Neprešlo však veľa času a objavili sa prvé výzvy.
Problémy, ktoré bolo nutné vyriešiť
Prvé SQL dotazy, ktoré sme použili, boli náročné na výpočet a neefektívne. Spomaľovali web. Postupne sme ich ladili, nahradili neefektívne LIKE operácie presnými zhodami a upravili logiku tak, aby sa prechádzali len tie dáta, ktoré skutočne potrebujeme, a zrazu sa všetko rozbehlo.
Vstúpte do knižnice
Plný prístup k mojim zisteniam, osobným príbehom a tomu, čo sa dozviem od ľudí, s ktorými sa stretávam.
Vstúpte do knižnice · €29,99 ročne Fable 5 vs Opus: Lacnejší model vyhral. Prečo? S AI je možné všetko Ako analyzovať návštevnosť webu v… Závislí od umelej inteligencie: sme… Ktorú prácu AI nenahradí? Zatiaľ… Teória mŕtveho internetu sa stáva realitou. Vrátime sa do…Získajte celý článok e-mailom a neváhajte odpovedať, ak o ňom chcete ďalej diskutovať.
Zhrnutie
Časté otázky k téme článku
Čo je vibe coding?
Ak máte nejaké otázky alebo spätnú väzbu, pokojne mi napíšte na mail@richardgolian.com.
LinkedIn
Ďalšie články
Ten istý audit, dva modely. Fable 5 proti Opusu 4.8. Na papieri je Fable lepší, má väčší kontext aj silnejšie parametre. A predsa prehral. Opus zvládol úlohu jedným kolom kontroly za 721-tisíc tokenov, kým Fable na to potreboval deväť kôl a spálil 2,78 milióna tokenov. Rozdiel nebol v modeli, ale v tom, ako som mu úlohu zadal. A viem to, lebo som to zmeral.
Pred pár týždňami som si na notebook nainštaloval malý lokálny AI model, ktorý sleduje živý obraz z kamery. Zapol som webkameru vo tme a v skoro úplnej tme rozoznal mňa aj predmety v miestnosti. Že takéto veci existujú, som vedel dávno. Oči mi otvorila dostupnosť. Nainštaloval som to na jeden prompt, zadarmo, beží celé na mojom stroji a nikam neposiela dáta.
V minulosti som písal o tom, ako som si vyvíjal vlastný analytický nástroj, ktorý je v súlade s ochranou osobných údajov. Mal detekciu botov už v prvej verzii, no nestačila. Návštevy z directu mali zvláštne vysoký podiel. Keď niekto tvrdí, že 20 % jeho návštev sú boti a 80 % ľudia, kedysi som si to myslel tiež. Dnes by som povedal, že bližšie k pravde je opačný pomer. Takto som k tomu dospel.
Mám pri sebe Heideggera a zápisník. Pýtam sa, kam to všetko smeruje, kam nás vedie umelá inteligencia.
Sedemdesiat percent. Tam začína prvý výstup AI, aj keď jej dáte celý firemný kontext aj najlepšie príklady z minulosti. Hovoríme o type výstupu, ktorý sa nedá zadefinovať programaticky. Je zložitejší. Často ide o kreatívnu prácu. Pri jednom opakovanom type výstupu som sa dostal na osemdesiat percent za týždeň. Každé jedno percento vyššie je ťažšie než to predošlé.
Internet sme dlho brali ako hlavný smer cesty, miesto, kde sa odohráva práca aj vzťahy. Lenže väčšina toho, čo na ňom dnes vidíme, už je alebo čoskoro bude AI-generovaná: text, obrázky, profily aj komentáre. Internet sa mení na online hru plnú botov, kde si pri ničom nemôžete byť istý, že na druhej strane je človek. A tak sa pýtam: bol online svet hlavná cesta, alebo len dočasná odbočka, z ktorej sa časť ľudí vráti späť do offline?
Pred pár dňami som mal pohovor so seniórnym marketérom. Skúsený človek, roky praxe. Spýtal som sa ho na AI. Povedal, že ju takmer nepoužíva. Mal jednu zlú skúsenosť s výstupom a usúdil, že je príliš skúsený na to, aby mu to dávalo hodnotu, keď to nie je stopercentné. Poznám aj druhú stranu: profíkov, ktorí si automatizujú všetko, čo sa automatizovať dá.
Európa nemá kapacity, aby čelila plnohodnotnej masívnej vojne dronov, takej akú vidíme na Ukrajine. Oslabujú ju tri závislosti: materiál pre obranné systémy dodáva Čína, vojenské schopnosti, ktoré Európa nemá, dodávajú USA, a dvadsaťsedem štátov sa nevie dohodnúť, ako rýchlo a za čo. Plány na prezbrojenie existujú, ich napĺňanie je však pomalé.
AI spraví grafiku, newsletter aj produktovú stránku rýchlejšie než človek. Tomu, kto to robil, zostáva jediné: posúdiť, či je výstup dobrý. Lenže väčšina ľudí má horší úsudok než AI. A kto nevie posúdiť kvalitu, nevie ani delegovať. Ako zistíš, či je tvoj úsudok ten, na ktorý sa firma spolieha, alebo ten nahraditeľný?
V apríli som v prvej časti tejto série písal o AI predikčnom systéme, ktorý som začal vyvíjať na vlastnom počítači. Vtedy mal software pár hodín a záznam predpovedí bol prázdny. Odvtedy záznamy v systéme ukázali vec, ktorá sa na začiatku dala čakať. Systém ešte nerozumie trhu, ktorý má predpovedať. Vie si nájsť makro kontext, účtovnú hodnotu firiem, zisky. Ale nevie si tie veci poskladať do niečoho, čo by mu pomáhalo porozumieť cene.
Štyri dni v Katalánsku. Bez počítača, bez AI, takmer bez sociálnych sietí. Kúpil som si tento zápisník, aby som doň písal to, o čom budem premýšľať, a to, na čo na tejto ceste narazím a čo sa naučím.
„Neospravedlniteľné, neobhájiteľné. Na toto sa nesmie nikdy zabudnúť.“