<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

Úvod do AI kódování a strategické vymezení

1. Strategické vymezení kurzu

2. Terminologická mapa

Anonymizovaný GitHub profil: bezpečná výuková analýza repozitářů bez hodnocení konkrétní osoby

Checklist pro code review AI-generovaného kódu před merge

Important editorial note: Keep the course focused on safe GitHub-based development workflow, not generic AI coding hype. Include a practical checklist for reviewing AI-generated code before merging a pull request. Include an anonymized synthetic GitHub profile as a teaching example. Emphasize that AI-generated code is a draft, not production-ready code. It must pass human review, tests, security checks and pull request review.

Nástroje a platformy pro vývojáře

3. Mapa nástrojů: GitHub, Copilot, Codex, Claude Code, Gemini CLI

4. Propojenost s jednotlivými LLM platformami

AI coding není nahrazení vývojáře. Je to řízené rozšíření vývojářského workflow, které musí být ukotveno v GitHubu, testech, pull requestech, code review a lidské odpovědnosti.

Bezpečnost, náklady a rizika

5. Bezpečnostní a datový rámec: nejdůležitější část kurzu

6. Billing a nákladový model

7. Rizika AI codingu

Bezpečný vývojářský workflow s AI

8. Doporučený bezpečný workflow

9. Repository instructions: jak AI předat pravidla projektu

10. GitHub PR workflow s AI asistencí

Anonymizovaný GitHub profil / dev-student-example

Pilotní nasazení a praktická implementace

11. Doporučený 30denní pilot

12. Doporučený závěr kurzu

Kvízové ověření znalostí

Kvíz 1: Strategie a terminologie

Kvíz 2: Mapa nástrojů

Kvíz 3: Bezpečnost a data policy

Kvíz 4: Nákladový model a AI kredity

Kvíz 5: Bezpečný workflow

Kvíz 6: Řízení AI pomocí instrukcí

Kvíz 7: Pull requesty a Code Review

Kvíz 8: Rizika a nasazení do praxe

Závěrečný průzkum

Průzkum: Vaše zkušenosti a plánované využití AI

Průzkum: Hodnocení obsahu a přínosu kurzu

Vítejte v kurzu „Mastering Secure AI Workflows with GitHub Copilot and Agents“. Tento komplexní vzdělávací program je navržen tak, aby vás provedl bezpečným a efektivním začleněním umělé inteligence do vašeho každodenního vývojářského workflow.

Vítejte v kurzu „Mastering Secure AI Workflows with GitHub Copilot and Agents“. Tento komplexní vzdělávací program je navržen tak, aby vás provedl bezpečným a efektivním začleněním umělé inteligence do vašeho každodenního vývojářského workflow. Nejedná se o další kurz plný prázdného „AI hypu“, ale o hluboký ponor do reálné praxe s maximálním důrazem na bezpečnost, code review a lidskou odpovědnost. Naučíte se, jak správně využívat nástroje jako GitHub Copilot, Codex, Claude Code či Gemini CLI, aniž byste ohrozili firemní data nebo zanesli do kódu bezpečnostní zranitelnosti. Zjistíte, jaký je propastný rozdíl mezi běžným chatovacím asistentem a plnohodnotným agentním vývojářským workflow. Zvláštní pozornost je věnována bezpečnému nakládání s daty (Interaction Data Policy), řízení nákladů a správnému nastavení repozitářů pomocí instrukcí. Získáte praktický checklist pro revizi AI generovaného kódu před jeho začleněním (merge) a vyzkoušíte si práci na anonymizovaném syntetickém GitHub profilu. Zjistíte také, jak připravit, spustit a vyhodnotit 30denní pilotní provoz ve vašem týmu. Připravte se na to, že AI nenahradí vývojáře, ale stane se vaším mocným rozšířením, které musí být pevně ukotveno v testech, pull requestech a pečlivém lidském dohledu.

Mastering Secure AI Workflows with GitHub Copilot and Agents

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Moderní vývoj softwaru prochází zásadní transformací, kde se těžiště práce přesouvá od manuálního psaní syntaxe k řízení komplexních agentních systémů integrovaných přímo do verzovacích nástrojů. Tento kurz poskytuje analytický pohled na strategické vymezení AI v rámci vývojářského workflow, přičemž striktně rozlišuje mezi běžným chatovacím asistentem a pokročilým agentním přístupem v ekosystému GitHub. Cílem je vybavit vývojáře, projektové manažery a technologické lídry schopností kriticky zhodnotit a bezpečně nasadit nástroje jako GitHub Copilot, Claude Code či Gemini CLI, aniž by docházelo k ohrožení integrity firemního kódu nebo úniku citlivých dat skrze nevhodně nastavené datové politiky.</p>

<p>Efektivní adopce umělé inteligence ve vývoji není otázkou nahrazení lidského faktoru, nýbrž řízeného rozšíření stávajících procesů, které musí zůstat pevně ukotveny v testování, pull requestech a důsledném code review. Kurz se zaměřuje na praktickou implementaci bezpečného workflow, kde AI generovaný kód chápeme jako pracovní draft vyžadující lidskou validaci a bezpečnostní kontrolu. Skrze terminologickou mapu, analýzu nákladových modelů a metodiku 30denního pilotního provozu získáte strukturovaný návod, jak transformovat teoretický potenciál velkých jazykových modelů do měřitelné produktivity a robustní architektury v reálném prostředí GitHub repozitářů.</p>
        </div>
    </div>
</div>
