Jak jsem automatizoval export AI analýz do Markdown
Měl jsem 376+ individuálních AI analýz a 28 týmových analýz uložených v CSV souborech s komplexními JSON daty, které jsou nečitelné pro lidi.
Cílem bylo transformovat všechna data do čitelných Markdown souborů, kde každý uživatel/tým má vlastní soubor s naformátovanou analýzou a konverzacemi.
Problém, který jsem řešil
Potřeba transformovat nečitelná JSON data do formátu, který by mohli lidé jednoduše používat. Automatizace exportu umožní lidem jednoduše číst a sdílet AI analýzy bez potřeby technických dovedností na zpracování JSON dat.
Jak jsem ho vyřešil
Systematicky jsem analyzoval strukturu CSV souborů, vytvořil jsem Python skripty pro zpracování dat a implementoval jsem komplexní formátovací funkce pro všechny JSON struktury. Každý JSON typ potřeboval specifické formátování – od jednoduchých seznamů po komplexní vnořené struktury s různými typy dat.
Filtroval jsem jen český obsah (odstranění anglických sekcí). Vytvořil jsem individuální soubory pro 376+ uživatelů a týmové analýzy pro 28 týmů. Kompletně jsem naformátoval všechny JSON struktury.
Výsledek: úspěšně vytvořený kompletní export systém s 376+ individuálními soubory a 28 týmovými analýzami, všechny s perfektně naformátovaným obsahem. 692 souborů změněných, 343,962 řádků přidaných, 100% pokrytí všech JSON struktur, 0 chyb v exportu.
Jak to funguje v praxi
Všechny AI analýzy jsou teď čitelné pro lidi, s jasnou strukturou a jen českým obsahem, což umožňuje jednoduché sdílení a používání. Místo manuálního zpracování 400+ souborů, automatizace umožnila zpracovat všechno za pár minut s konzistentním výsledkem.
Co jsem se naučil
Systémová analýza je klíčová. Každý JSON typ potřeboval specifické formátování – od jednoduchých seznamů po komplexní vnořené struktury s různými typy dat. Rozsah JSON struktur byl mnohem komplexnější než očekávané.
Iterativní vylepšování je nezbytné. Počáteční formátování nebylo dostatečné – bylo potřeba postupně vylepšovat každý typ JSON struktury na základě zpětné vazby.
Automatizace šetří čas. Místo manuálního zpracování 400+ souborů, automatizace umožnila zpracovat všechno za pár minut s konzistentním výsledkem.
Proč to stojí za to
Když máš CSV soubory s JSON daty a chceš je transformovat do čitelných Markdown souborů, nemusíš to dělat manuálně. Můžeš použít Python skripty na automatizaci celého procesu.
AI analysis export systém je teď součástí mého workflow. Šetří mi čas, protože nemusím manuálně zpracovávat JSON data. A zároveň mám kontrolu nad tím, jak export vypadá, protože všechno je v Python skriptech.
Pokud máš podobný problém – potřeba exportovat JSON data do čitelného formátu – zkus to. Možná zjistíš, že je to jednodušší, než sis myslel.
Časté otázky
Proč exportovat JSON data do Markdown a ne třeba do PDF nebo HTML?
Markdown je univerzální formát, který můžeš otevřít kdekoliv – v textovém editoru, na GitHubu, v Notion. Nepotřebuješ speciální software. A když potřebuješ PDF nebo HTML, z Markdown to vygeneruješ jedním příkazem.
Jak dlouho trvalo zpracovat 400+ souborů?
Samotný export? Pár minut. Ale vytvoření skriptů a ladění formátování pro všechny JSON struktury trvalo déle. Klíčové je, že teď můžu spustit export kdykoliv znovu – a bude to zase pár minut, ne hodiny manuální práce.
Co když mám jiné JSON struktury než ty v článku?
Každý JSON typ potřebuje specifické formátování. Začni analýzou struktury – jaké klíče máš, jak jsou data vnořená. Pak vytvoř formátovací funkci pro každý typ. Iterativně vylepšuj na základě výsledků. Rozsah bude pravděpodobně komplexnější, než čekáš.
Proč Python a ne jiný jazyk?
Python má skvělou podporu pro práci s CSV a JSON – knihovny csv a json jsou součástí standardní knihovny. Žádné instalování závislostí. A syntaxe je čitelná, takže skripty snadno upravíš i za půl roku.
Jak řešit vícejazyčný obsah v datech?
Filtruj podle jazyka hned na začátku. V mém případě jsem odstranil anglické sekce a nechal jen český obsah. Výsledek: čistší soubory, konzistentní jazyk, žádné míchání. Definuj si pravidla filtrace předem – ušetříš si pozdější úpravy.
Tom