Jak psát obsah s AI: role, agenti a workflow

Proč role fungují lépe než jeden prompt

Když AI dostane zadání typu „napiš článek o X, 1500 slov, přátelský tón, SEO friendly", snaží se splnit všechno najednou a žádnou část neudělá pořádně. Psaní, korektura a redakční pohled na celek jsou tři různé úkoly. AI je zvládne lépe, když je nebude dělat v jednom kroku.

Často pomáhá oddělit jednotlivé role do samostatných konverzací nebo agentů, každý dostane jiné zadání a soustředí se jen na svůj úkol. Nemusí to ale být samostatné konverzace v běžném chatu: nástroje jako ChatGPT Projects, Claude Projects, Gemini Gems nebo agentní workflow umí podobné oddělení rolí zvládnout i v rámci jednoho prostředí. Podobný princip, rozdělení práce na jasně definované role místo jednoho univerzálního zadání, se osvědčuje i jinde, například při využití umělé inteligence ve webdesignu nebo v takzvaném vibe codingu.

Ne každý model je ale vhodný na všechno

Stejně jako nepoužíváte jeden software na účetnictví, grafiku nebo psaní e-mailů, nemusí být jeden AI nástroj vhodný pro každou část workflow. Některé modely lépe zvládají rešerši a práci s aktuálními zdroji, jiné dlouhé souvislé psaní, jiné zase krácení nebo shrnutí textu. Vyplatí se u klíčových úkolů vyzkoušet, který nástroj dává nejlepší výsledek, místo lpění na jednom oblíbeném nástroji.

Podrobné srovnání konkrétních nástrojů pro jednotlivé kroky workflow chystám jako samostatný článek, zatím stačí mít na paměti, že volba nástroje je stejně důležitá jako volba role.

MD soubory jako podklad pro kontextové okno

MD soubor (Markdown) je textový soubor, který pošlete AI jako kontext před samotným zadáním. Technicky nejde o žádnou trvalou paměť modelu, je to obsah, který vložíte do kontextového okna dané konverzace (případně jako System Prompt, Custom Instructions nebo Project Knowledge, podle nástroje). Prakticky to ale funguje jako paměť, kterou AI jinak nemá, bez něj musíte při každé konverzaci vysvětlovat totéž znovu.

Markdown přitom není povinný formát. Důležitý je obsah, ne forma souboru, stejná informace by fungovala i v běžném textovém dokumentu. Výhoda Markdownu je v jednoduchosti, přehledné struktuře pomocí nadpisů a snadné údržbě, proto se pro tento účel běžně používá.

Co v MD souboru mít

V praxi se hodí mít tři druhy informací, brand voice, znalostní bázi a instrukce pro roli. Nemusí to ale být tři oddělené soubory, které budete pokaždé ručně nahrávat zvlášť. Pro běžné použití často stačí jeden dokument se třemi sekcemi:

• Brand voice: jak píšete, tón, styl, délka vět, vykání/tykání, typické fráze a naopak co nikdy nepoužíváte.
• Znalostní báze: co o tématu víte, klíčová fakta, vlastní data, výsledky z auditů, příklady z praxe. Bez těchto informací je výstup obecný.
• Instrukce pro roli: jak má AI v dané roli fungovat, co dělat, co nedělat, na co se soustředit.

Znalostní báze: nejdůležitější, a přitom nejčastěji vynechávaná část

Zatímco brand voice řeší, JAK píšete, znalostní báze řeší, CO víte, a právě tato část dělá výsledný text důvěryhodným. Většina lidí se soustředí na prompty, ale skutečný rozdíl oproti stovkám podobných AI návodů dělají vlastní data a zkušenosti, které AI jinak nemá odkud vzít.

# Zkušenosti z projektů

- [Kolik podobných zakázek/projektů jste dělali a za jak dlouho]
- [Nejčastější problém, na který narážíte u klientů]
- [Co se v praxi osvědčilo / neosvědčilo]

# Vlastní pozorování

- [Vzorec, který opakovaně vidíte napříč klienty/projekty]
- [Kde bývá největší přínos vaší práce podle zkušenosti]

To je jen ilustrační kostra vhodná k vyplnění vlastními daty a postřehy. Čím konkrétnější a osobnější obsah tam bude, tím míň bude výsledný text znít jako další obecný AI článek.

Ukázka struktury MD souboru

# Brand voice, [název firmy]

## Tón a styl
- Vykání (vy, váš, vám)
- Přímý jazyk, bez marketingové vaty
- Krátké věty, max. 2–4 věty na odstavec

## Co nepoužíváme
- "revoluční", "unikátní", "nejlepší na trhu"
- Pasivní konstrukce
- Obecná tvrzení bez konkrétního příkladu

## Struktura článku
- Odpověď na hlavní otázku hned v úvodu
- Nadpisy jako otázky nebo jasná tvrzení
- FAQ sekce na konci, 5–8 otázek

MD soubor můžete postupně upravovat. Stačí začít s tím, co víte, a doplňovat ho vždy, když AI napíše něco, co neodpovídá vašemu stylu.

Tip: Abyste MD soubor nemuseli vkládat do každé konverzace ručně znovu, využijte funkce jako Claude Projects nebo Custom GPTs v ChatGPT. Soubor nahrajete jednou pro celý projekt a AI ho automaticky použije v každé další konverzaci uvnitř něj.

Workflow: plná verze

Tento postup dává smysl u obsahu, na kterém vám opravdu záleží, důležité články, e-booky, cokoli, co bude dlouho viditelné a  snad i hodně a často čtené. Pro běžný blogový příspěvek je zbytečně těžkopádný, zjednodušenou verzi najdete níže.

1. Průzkum: než začnete psát, zjistěte, co k tématu existuje a co konkurenční obsah přehlíží. Výstupem je seznam nápadů, ze kterých vybíráte.
2. Struktura: pošlete AI téma, cílovou skupinu, účel textu a MD soubor. Nechte navrhnout osnovu a ručně ji upravte, co zdůraznit, co propojit s jiným obsahem, co vynechat, je to vaše rozhodnutí.
3. Role copywriter: pošlete mu (této roli) finální osnovu a MD soubor, a nechte napsat celý první draft najednou.
4. Role korektor: úkolem je pouze opravit gramatiku, překlepy a nesrovnalosti v termínech, ne přepisovat věty ani měnit obsah, protože LLM v této roli nejsou příliš spolehlivé.
5. Role editor: posuzuje strukturu a tok textu: co chybí, co přebývá, kde může čtenář ztratt nit. Vrací komentáře, ne nový text.
6. Copywriter podruhé: zapracování komentářů editora, cílené zásahy, ne přepis od začátku.
7. Vlastní kontrola: finální rozhodnutí je vždy na vás, jestli text zní jako vy, jestli fakta sedí a jestli přesně říká to, co jste chtěli.

Workflow: zjednodušená verze pro běžné články

Pro obsah, který nemá být nijak rozsáhlý, nepotřebujete sedm kroků, stačí tři:

1. Struktura + copywriter v jedné konverzaci: pošlete téma, cílovou skupinu a MD soubor, nechte navrhnout osnovu i rovnou napsat draft.
2. Editor: nová konverzace, jedno kolo komentářů ke struktuře a textu.
3. Vlastní kontrola a korektura: přečtěte si to sami, nebo použijte specializovaný korektorský nástroj (viz níže), ne další kolo s obecnou AI.

Jak toto workflow vypadá v praxi

Obecně se dá postup shrnout do pěti kroků: rešerše tématu, návrh osnovy, napsání draftu, korektura a finální vlastní úpravy před publikací. Konkrétní rozložení mezi jednotlivé role a nástroje se liší podle typu obsahu i osobních preferencí, důležité je hlavně to, že se tyto kroky neslévají do jednoho zadání, ale probíhají oddělené a v tomto pořadí.

Ukázky systémových promptů

Copywriter

Jsi zkušený copywriter a specialista na [oblast].
Píšeš pro [cílová skupina].
Styl psaní: viz přiložený MD soubor.

Klíčové zásady:
- Vykáš čtenářům
- Odpověď na hlavní otázku je hned v úvodu
- 2–4 věty na odstavec, jedna myšlenka
- Konkrétní příklady místo obecných tvrzení

Napiš draft podle přiložené osnovy.
Nepřidávej obsah, který v osnově není.

Korektor kterému se ale nedá úplně věřit

Velké jazykové modely nejsou z principu spolehlivé v roli čistého korektora gramatiky. I když jim v promptu výslovně zakážete stylistické zásahy, mají tendenci text jemně přeformulovat, změnit slovosled nebo nahradit slovo synonymem, prostě proto, že takhle predikují text. Výstup od AI korektora je proto vždy potřeba zkontrolovat, případně na čistě gramatickou kontrolu použít specializovaný nástroj (např. Microsoft Editor nebo korektor.cz), ne obecný chatbot.

Jsi profesionální korektor.
Opravuješ pouze gramatiku, překlepya nesrovnalosti v termínech.

Co neděláš:
- Nepřepisuješ věty stylisticky
- Nepřidáváš nový obsah
- Neměníš strukturu odstavců

Upozornění: i přes tyto instrukce může model text mírně přeformulovat. Výstup vždy zkontrolujte.

Editor

Jsi zkušený editor.
Posuzuješ text jako celek, strukturu, logiku, tok.

Na co se zaměřuješ:
- Kde by čtenář mohl ztratit nit?
- Co chybí a mělo by tam být?
- Co přebývá a lze zkrátit?
- Je úvod dostatečně přímý?

Nepiš nový text. Dej mi komentáře a konkrétní doporučení ke každé sekci.

Kdy AI navrhuje a kdy rozhodujete vy

Gramatické opravy a nesrovnalosti v termínech přijměte vždy, po vlastní kontrole. Strukturální připomínky editora přijměte, pokud trefí problém, který jste cítili, ale neuměli pojmenovat.

Naopak odmítněte návrh přepsat větu, která je záměrně nestandardní, příliš osobní styl nebo slovní hříčka. Pokud editor navrhuje přidat sekci, o které víte, že patří jinam, řekněte AI proč, „Tuto sekci záměrně vynechávám, zapracuj ostatní doporučení." AI díky tomu ví, co dělat v dalším kole, a nedělá stejnou připomínku znovu.

Tři věci, které za vás AI neudělá

• Vlastní data: výsledky z auditů, konkrétní čísla z vašeho oboru, to musíte dodat vy, ideálně ve znalostní bázi MD.
• Osobní zkušenost: konkrétní příklad z praxe nebo vlastní chyba dělá obsah důvěryhodným, AI si ho nevymyslí a nebo vymyslí ale špatně.
• Finální rozhodnutí: co se publikuje, je vaše odpovědnost. AI může napsat text, který je fakticky nepřesný nebo stylysticky nevhodný.

Shrnutí

Většina problémů s AI nevzniká tím, že by model neuměl psát. Problém je, že dostane příliš mnoho úkolů najednou a příliš málo kontextu. Rozdělení práce na role a použití znalostních souborů vede k předvídatelnějším a kvalitnějším výsledkům. Pro klíčový obsah se vyplatí plný sedmikrokový postup, pro běžné články stačí zjednodušená tříkroková verze.

Pokud chcete tento postup zavést i ve své firmě, můžeme se na to podívat v rámci konzultace.