<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Chcete-li pokračovat, zadejte své údaje pro přihlášení.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

Sekce 1: Úvod  - Než zapnete AI coding: prerekvizity, data a odpovědnost - právní minimum

Prerekvizity a cílová skupina

Legislativní, smluvní a datové minimum před přihlášením

Osobní vs Business/Enterprise účet a Copilot privacy

AI Code

Prerekvizity AI Code

Legislativa AI Code

Osobní vers podniková AI Code a Copilot privacy

Bezpečný GitHub

Příklady a cvičení

Testovací repozitář minimální struktura

Sekce 2: Příprava bezpečného prostředí

Veřejný GitHub profil a anonymizovaný výukový vzor

Testovací repozitář: minimální struktura

chat log

Sekce 3: Základní bezpečnostní nastavení GitHub repozitáře

Branch protection minimum

Secret scanning a reakce na alert

Dependabot, dependency review a CodeQL minimum

Sekce 4: Řízení AI asistentů: Instrukce, šablony a rizika

Repository instructions: jak AI předat pravidla projektu

AI issue template

Prompt injection v AI codingu

Sekce 5: Praktický bezpečný AI workflow

Bezpečný AI workflow krok za krokem

Praktický scénář: chat-log-search-cli

Pull request code review checklist

Sekce 6: Pokročilá správa, audity a vyhodnocení

Incident response: AI zanesla chybu do produkce

Signed commits, audit a SBOM

30denní pilot tracker

Sekce 7: Kvízy

Kvíz 1: Právní a datové minimum

Kvíz 2: Bezpečný GitHub profil

Kvíz 3: Bezpečnostní nastavení repozitáře

Kvíz 4: Secret scanning a reakce na incident

Kvíz 5: Repository instructions a AI šablony

Kvíz 6: Detekce a obrana proti prompt injection

Kvíz 7: Bezpečný Pull Request review

Kvíz 8: Incident response a SBOM

Sekce 8: Průzkum a zpětná vazba

Závěrečná reflexe kurzu a osvojených dovedností

Zpětná vazba k obsahu a metodice workbooku

Vítejte v kurzu "AI Code & GitHub Navigator 2026: Praktický workbook bezpečného vývoje". Umělá inteligence radikálně mění způsob, jakým píšeme kód, ale s novými možnostmi přicházejí i nová rizika.

Vítejte v kurzu "AI Code & GitHub Navigator 2026: Praktický workbook bezpečného vývoje". Umělá inteligence radikálně mění způsob, jakým píšeme kód, ale s novými možnostmi přicházejí i nová rizika. Tento komplexní kurz je navržen tak, aby vás provedl úskalími integrace AI asistentů, jako je GitHub Copilot, do vašeho každodenního vývojářského workflow, a to s maximálním důrazem na bezpečnost, ochranu dat a legislativní shodu.

Během kurzu se detailně naučíte, jak správně nastavit své vývojové prostředí, jaký je zásadní rozdíl mezi osobními a firemními účty z hlediska soukromí, a jak chránit svůj proprietární kód před nechtěným únikem či trénováním modelů třetích stran. Zjistíte, jak implementovat nezbytné bezpečnostní vrstvy přímo na GitHubu, včetně pokročilé ochrany větví (branch protection), skenování tajných klíčů (secret scanning) a automatizovaných nástrojů jako Dependabot či CodeQL.

Kromě nezbytné teorie se zaměříme především na tvrdou praxi. Osvojíte si bezpečný AI workflow krok za krokem – od prvotního zadání úkolu přes plánování, psaní kódu až po důsledné code review a bezpečný merge do hlavní větve. Naučíte se, jak psát efektivní instrukce pro repozitář, jak se aktivně bránit proti sofistikovaným prompt injection útokům a jak profesionálně reagovat na incidenty, kdy AI zanese skrytou chybu do produkce. Připravte se na budoucnost vývoje softwaru a staňte se vývojářem, který využívá AI efektivně, zodpovědně a naprosto bezpečně!

AI Code & GitHub Navigator 2026: Praktický workbook bezpečného vývoje

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Moderní vývoj softwaru prochází zásadní transformací, v níž se umělá inteligence stává nepostradatelným partnerem, nikoliv však náhradou za lidský úsudek. Kurz "AI Code & GitHub Navigator 2026: Praktický workbook bezpečného vývoje" je navržen tak, aby poskytl juniorním vývojářům, samostatným tvůrcům i technologickým lídrům v neziskovém sektoru a malých týmech ucelený rámec pro bezpečné začlenění AI nástrojů do jejich každodenní praxe. Hlavním pilířem tohoto kurzu je pochopení, že AI generovaný kód představuje vždy pouze návrh, za jehož finální kvalitu, bezpečnost a funkčnost nese plnou odpovědnost lidský vývojář. Důraz je kladen na legislativní minimum, ochranu proprietárních dat a správné nastavení soukromí v rámci osobních i podnikových účtů na platformě GitHub, aby nedocházelo k nechtěnému úniku citlivých informací nebo zneužití klientského kódu.</p>

<p>Účastníci se v rámci výuky seznámí s konkrétními technickými postupy pro vytvoření izolovaného a bezpečného vývojového prostředí, od konfigurace veřejných profilů až po implementaci pokročilých bezpečnostních mechanismů, jako jsou ochrana větví, skenování tajných klíčů a automatizovaná kontrola závislostí pomocí nástrojů Dependabot a CodeQL. Workbook provází procesem řízení AI asistentů skrze strukturované instrukce a šablony, které minimalizují rizika typu prompt injection a zajišťují konzistenci výstupů. Praktická část kurzu vrcholí osvojením si uceleného workflow, které zahrnuje revizi kódu, auditovatelnost pomocí podepsaných commitů a přípravu na krizové scénáře v rámci incident response. Cílem je vybavit vývojáře dovednostmi pro efektivní, ale zároveň vysoce zodpovědné využívání umělé inteligence, které neohrozí integritu projektu ani bezpečnost zpracovávaných dat.</p>
        </div>
    </div>
</div>
