Víc AI, méně stresu: Jak za půl hodiny napsat článek o tom, jak za půl hodiny připravit lekci

Takže nyní tři důležité body.

• Za prvé. Předchozí text vznikl pomocí AI. Pro naprostou důslednost přiznám, že článek je AI cca z 90 %. Krácení textu a úprava některých opakujících se formulací je moje práce. Přece jenom, v nadpisu je moje jméno a ani AI nenechám vytvořit něco, za co bych se pak styděl. To mi za pár minut mého času stačí. Cokoliv, co najdete níže, je ze 100 % jenom člověk.
• Druhou věcí je, že za obsahem článku si stojím. Sám bych to napsal velmi podobně. To znamená, že jeho obsah je plně relevantní, a vše, co jste se tam dočetli, berte vážně, jako kdybych vám to řekl já.
• A do třetice všeho dobrého – prozradím, jak jsem k tomu došel. Vítejte u lekce pokročilého promptování a kombinování nástrojů.

Krok první: podklady

Protože mi záleží na tom, aby článek byl věrohodný a správný, nejprve jsem musel dodat podklady. V tomto případě mám štěstí – mám prezentaci, ze které jsem vycházel, i záznam přednášky z konference elektronické služby knihovně 2025. Protože článek měl být na stejné téma a shrnout to nejpodstatnější, mám vlastně vyhráno. Nicméně pokud bych psal článek o čemkoliv jiném, postupoval bych stejně – než začnu, najdu si odpovídající zdroje. Lze to i zobecnit, nejenom na články – čím víc podkladů dodám, tím lepší výsledek dostanu. Čím víc dodám materiálů, které už mám, tím lepší lekci budu mít.

K práci s podklady používám zejména aplikaci NotebookLM. Má tu výhodu, že pracuje pouze s vloženými zdroji. Ty mohu přidat buď ručně, jako v tomto konkrétním případě, nebo nechat AI, ať je sama vyhledá. Ze zdrojů pak umí udělat shrnutí, různé vzdělávací materiály a dokonce i podcast – ten je fajn, když potřebuji rychlé shrnutí a nemám čas číst. Třeba teď aplikaci v knihovně používáme k tomu, aby kolegům pomohl s revizí RVP v rámci vzdělávacích lekcí, takže využití je víc než široké. Nahrál jsem tedy prezentaci a youtube video. Protože jedna z krásných vlastností je, že NotebookLM zvukovou stopu z videa přepíše do textu. A to je přesně to, co potřebuji. Mimochodem, zpětná vazba pro mě – asi bych potřeboval nějaký kurz mluvení na veřejnosti, protože můj projev, přepsaný doslova, ukazuje, jak moc velký prostor mám ke zlepšení.

Krok druhý: hra na povolání

Dalším krokem je připravit si ChatGPT, aby dokázal napsat to, co chci. Tedy nechám ChatGPT, aby mi připravil prompt pro sebe samého – tak, aby byl strukturovaný, funkční a všeobjímající. Pro tento úkol používám model o3. Jeho výhoda je v tom, že přemýšlí, analyzuje, a než začne odpovídat, částečně si odpověď i ověří. Mimochodem, zkoušeli jsme to na doporučování knih. Zatímco běžný model 4o si knihy vymýšlel, model o3 pracoval s existujícími knihami. Deep Research pak na stejnou otázku kromě dobrých knížek dodal i kontext a jeho výběr byl smysluplnější. Pro práci s chatbotem je potřeba uvědomit si, co je přednost toho kterého modelu. A určitě stojí za to si vyzkoušet různé varianty. Ta základní, se kterou se začíná, není vždy dobrá pro všechna zadání.

Dalším důvodem pro výběr modelu o3 je i to, že umí pracovat s webem. Dal jsem mu totiž i zadání, aby vymyslel prompt přímo pro časopis Duha. Informace si měl ověřit na internetu a na základě toho text a jeho úroveň rovnou přizpůsobit konkrétní cílové skupině. Duha má navíc i sekci „pro autory“, takže text dostal rovnou podobu, jakou redakce vyžaduje. Výsledkem byl dlouhý prompt, který určoval styl, obsah, strukturu. Do tohoto promptu jsem následně doplnil přepis přednášky a prezentaci, aby si při psaní článku nevymýšlel.

A poslední důležitá věc – nebojte se hrát si na povolání. Součástí promptu je také zadání „buď skvělý spisovatel“. Když dáte AI konkrétní roli, pracuje pak v užším kontextu a dá vám výsledek lepší. Většinu promptů proto začínám „Jsi skvělý XYZ, umíš to a to, zvládáš tohle i ono, máš ocenění za tamto, dokážeš to i to.“ Prostě si hraju na povolání, díky tomu získám strukturovanější prompt a díky tomu mnohem lepší výsledek.

Krok třetí: Napiš to za mě

Nové okno, nový model. Tentokrát model 4o. Neověřuje informace, je rychlejší, ale pokud jde o kreativitu, tak je lepší (právě proto, že si vymýšlí!). Protože všechny informace čerpá z mého obsáhlého promptu, nemusím se bát halucinací v tomto ohledu a můžu naplno jeho kreativitu využít. Zároveň jsem si otevřel i nástroj „pracovní plocha“. To je hrozně prima věc, která umožňuje přehlednější práci. Do textu mohu rovnou zasahovat nebo upravovat jen konkrétní odstavce. Pak stačí jeden enter a mám hotovo. Tedy skoro.

Následuje totiž nejdelší část práce – první návrh učesat tak, aby z toho byl článek. Už nejsem v pozici autora, ale v pozici redaktora. Nebo dramaturga vlastních myšlenek. Něco jsem smazal, něco přepsal, ale většinou jsem pracoval tak, že jsem si označil daný odstavec a požádal chatGPT, aby něco doplnil, přepsal a tak podobně. Někdy se ale vyplatí nechat ho v novém okně napsat článek bez ničeho, od nuly. Nenapíše nic objevného, ale struktura a oblasti, které zmíní, mohou být zajímavou inspirací a ukázat i to, co by mě předtím nenapadlo.

Krok čtvrtý: ověřuji

Když jsem byl hotový s formální úpravou, podíval jsem na text ještě z hlediska obsahu. Tam, kde se upsal, jsem to opravil a uvedl na pravou míru. Přece jenom, ChatGPT nemá o knihovně a tématu tak velký kontext jako já sám. Následovalo tedy další pročítání textu a opravování nepřesností tak, abych se nemusel bát pod text podepsat. Obecně platí, že fakta si nějakým způsobem ověřuji vždy. Co se týče formální stránky, metodologie, ale i co se týče informací samotných. Protože vím, jak velké jazykové modely fungují – vyplatí se to znát, protože když znáte systém, snáz pochopíte, co to halucinace jsou – tuto stránku nepodceňuji.

Krok pátý: humanizuji

Zkušený prompter dokáže z textu vycítit, jestli je od člověka nebo nikoliv. Těmi nejmarkantnějšími znaky je typická „AI stylistika“, patos, opakování faktů, neustálé vychvalování atd. Je dobré text těchto nešvarů zbavit. Anebo jít ještě dál. Původní článek jsem „čapkizoval“. Otevřel jsem si nové okno, nahrál fejetony a články Karla Čapka, nechal jazykový model analyzovat Čapkův styl, slovní zásobu a konstrukci vět, a následně nechal přepsat původní článek tak aby můj text napsal stejným stylem. Někde mu to ulítlo hodně, takže jsem umazával, na pár místech vrátil původní větu. Výsledek musíte posoudit sami, mě to přijde použitelné.

Resumé: úspora času za jakou cenu?

Odhadem mi to celé mohlo zabrat třicet minut – od nahrání podkladů, vygenerování promptu, ověření faktů, vyčištění textu, následné „humanizace“. Kdybych to psal ručně, sám za sebe, bylo by to asi na dvě hodinky, možná víc – než bych si utřídil myšlenky, vymyslel kostru, napsal to, učesal, přepsal. Návod, tedy tu část, kam jsem AI nepustil, jsem psal několik dnů. Takže už jenom v tomto srovnání je vidět, jak může AI práci ušetřit. A na druhou stranu, někdy se vyplatí vědomě na spolupráci nepřistoupit, třeba právě proto, že jsem měl velmi konkrétní představu, co chci říct, a navíc mi záleželo i na tom, aby to opravdu byl text od člověka a neupravený. I to je totiž někdy relevantní důvod – a základním pravidlem, kterým se při práci s AI řídím, je, že stejně důležité jako nástroje ovládat, je i rozhodnutí, kdy je využít a kdy nikoliv.