Jak ovládnout 5 klíčových AI nástrojů a ušetřit tisíce

Při práci s AI jsem si ověřil, že skutečná produktivita nevzniká používáním desítek nástrojů, ale hlubokým zvládnutím několika klíčových modelů a jejich kombinací. Přístup „méně je více“, který dlouhodobě aplikuji, se opírá o úzké jádro denních nástrojů doplněné o multi‑modelové workflow pro komplexní úlohy.

Základ mého setupu tvoří strategická kombinace jazykových modelů ChatGPT, Claude, Perplexity a Grok. Každý z nich má jasně vymezenou roli. Tento dokument shrnuje konkrétní, opakovatelná workflow, automatizační postupy a techniky promptování, které používám při rešerších, návrhu řešení i automatizaci rutinních činností.

Součástí jsou i nové technologie, které zásadně mění způsob práce: agentní prohlížeč Comet a integrační protokol MCP (Model‑Context‑Protocol), který funguje jako „USB pro AI“. Text je psaný jako technický zápisek – má sloužit jako rychlá reference, nikoli jako teoretický úvod.

Prompt engineering beru jako systematický proces, ne kreativní disciplínu. Správně navržený prompt je opakovatelný, testovatelný a škálovatelný. Následující frameworky používám k tomu, abych se z běžného uživatele posunul do role power usera.

Toto workflow používám vždy, když řeším složité nebo strategické téma a nechci se spoléhat na jediný model.

Krok 1: Zpřesnění zadání
Základní myšlenku vložím do specializovaného GPT v ChatGPT (např. Sam the Prompt Creator). Cílem je převést vágní dotaz na detailní systémový prompt, který jasně definuje cíl, kontext a výstup.

Krok 2: Paralelní rešerše
Vylepšený prompt zadám paralelně do nástrojů s funkcí deep research: ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini a Grok. Každý model generuje výstup z jiné perspektivy a s jiným typem zdrojů.

Krok 3: Finální konsolidace v Groku
Všechny výstupy shromáždím a vložím do Groku 4.0, kde pomocí konsolidačního promptu vytvořím jednotný analytický závěr.

Proč to funguje
Každý model má vlastní bias a limity. Kombinací jejich výstupů tyto slabiny kompenzuji. Claude přináší hloubku práce se zdroji, Perplexity přesné vyhledávání, Grok aktuální data z platformy X. Výsledkem je robustnější a spolehlivější výstup než z jakéhokoliv jednoho modelu.

Tento postup používám při rychlém zorientování se v novém tématu.

Krok 1: Sběr zdrojů v Perplexity
V Perplexity spustím deep research s promptem zaměřeným výhradně na sběr odkazů:

Potřebuju najít 50 nejlepších zdrojů, jak se naučit [TÉMA XY]. Vrať mi pouze URL odkazy.

Krok 2: Import do NotebookLM
Seznam URL vložím do NotebookLM, který zdroje automaticky stáhne a zaindexuje.

Krok 3: Generování plánu
Po zpracování dat nechám NotebookLM vytvořit strukturovaný studijní plán vycházející výhradně z nahraných materiálů.

Narazil jsem na opakující se problém při sběru strukturovaných dat v češtině.

Problém
Voicebot se snaží zopakovat e‑mail nebo jiné údaje pro potvrzení, ale kvůli české fonetice je často zkomolí.

Řešení
V systémovém promptu explicitně zakazuji opakování získaného údaje. Bot má pouze poděkovat a plynule pokračovat.

Rationale
Konverzaci v reálném čase odděluji od následné extrakce dat. Parsing probíhá asynchronně nad audiozáznamem, kde mohu použít robustnější modely bez omezení latencí.

Zásadní pravidlo: vždy specifikuji výstupní formát.

V praxi téměř každý prompt obsahuje instrukci typu: - „Vrať výstup jako tabulku“ - „Formátuj odpověď jako JSON“ - „Nepoužívej více než čtyři odstavce“

Tento krok dramaticky zvyšuje konzistenci a použitelnost odpovědí. Claude je v dodržování formátu mimořádně spolehlivý.

Situace
Potřeboval jsem navýšit technický limit v projektu Google Cloud. Standardní cesta vedla přes technickou podporu.

Postup s Cometem
Agentnímu prohlížeči Comet jsem zadal úkol najít manuální cestu k navýšení limitu. Přibližně 15 minut autonomně procházel dokumentaci i rozhraní.

Výsledek
Comet identifikoval, že projekt lze přesunout do Google AI Studia, kde bylo navýšení limitu dostupné na jedno kliknutí.

Dopad
Ušetřil jsem hodiny práce a čekání na podporu.

Situace
Americká pojišťovna měla databázi cca 500 000 kontaktů bez informace o relevanci.

Řešení
Nasadil jsem voicebota na outbound volání s jedinou otázkou typu Ano/Ne. Jeden hovor trval průměrně 10 sekund.

Výsledek
Z databáze bylo identifikováno 200 000 relevantních kontaktů. Obchodní tým následně pracoval pouze s očištěnými daty.

ChatGPT
Univerzální „švýcarský nůž“. Používám ho pro automatizace (Harmonogramy) a návrh systémových promptů.

Claude
Silný v českém copywritingu a striktním formátování. Ideální pro práci s MCP konektory.

Perplexity
Primární nástroj pro vyhledávání a sběr zdrojů.

Grok 4.0
Extrémně analytický model s přístupem k aktuálním datům z X. Používám ho pro finální syntézu. Cena cca 30 USD / měsíc.

Gemini
Doplňkový model v multi‑modelové rešerši.

Comet (Perplexity)
Nejvýraznější inovace v agentním prohlížení. Rychlý, spolehlivý, prakticky použitelný.

Atlas (OpenAI)
V současnosti méně stabilní a výrazně slabší než Comet.

OpenRouter
Pay‑as‑you‑go platforma pro paralelní práci s více modely bez nutnosti předplatného.

MCP (Model‑Context‑Protocol)
Propojovací vrstva typu „USB pro AI“. Modelu zadávám cíl, nikoli konkrétní sekvenci API volání.

Rube
Platforma pro napojení aplikací (Notion, Figma, Canva) přes MCP.

Praktická poznámka: pro vyšší spolehlivost explicitně uvádím, který nástroj má být zavolán.

⚠️ Agentní prohlížeče – nepoužívám je pro bankovnictví ani práci s kryptem. Interakce jsou logovány.

⚠️ Nezralost MCP – konektory nejsou stoprocentně spolehlivé, je nutné počítat s chybami.

⚠️ Voiceboti a čeština – přesnost je silně závislá na kvalitě systémového promptu.

• Vyzkoušet multi‑modelovou rešerši a finální syntézu v Groku
  

• Otestovat Comet na reálném technickém problému
  

• Nastavit Harmonogramy v ChatGPT pro denní automatizace
  

• Transformovat vlastní prompty pomocí specializovaných GPT
  

• Ověřit OpenRouter s malým kreditem na komplexní dotaz

Tento workflow používám denně. Není experimentální – je ověřený praxí.