Jak jsem vytvořil 25 task guides pro FAIL program
Program Future AI Leader (FAIL) disponoval bohatými strukturovanými zápisy z workshopů – stovky stran konceptů, nástrojů a best practices. Problém? Účastníci potřebovali **praktické, akční návody**, ne encyklopedické dokumenty.
Cílem bylo transformovat 4 rozsáhlé znalostní dokumenty (celkem ~7 500 řádků) na použitelné task guides ve formátu "udělej toto dnes".
Problém, který jsem řešil
Potřeba transformovat strukturované zápisy z FAIL modulů na praktické task guides. Věděl jsem, že formát z FAIL-01-mindset funguje dobře (praktické kroky, časové odhady, problémy a řešení). Rozhodl jsem se identifikovat vzor, škálovat proces a iterativně zpracovat modul po modulu.
Jak jsem ho vyřešil
Claude analyzoval existující strukturu, identifikoval vzory v úspěšných task guides a navrhl strukturu agenta s jasnými pravidly pro extrakci, konzistentní formát (metadata, quick vs detailed steps, troubleshooting) a automatickou identifikaci 5-7 akčních témat z každého dokumentu.
Vytvořil jsem Task Guide Generator agenta se 7 sekcemi. Zpracoval jsem 4 moduly: FAIL-03 Symbiosis (6 guides), FAIL-05 Tvorba obsahu (6 guides), FAIL-06 Projekty (7 guides), FAIL-07 Vibe coding (6 guides).
Výsledek: 25 praktických task guides za ~60 minut (vs. odhadovaných 20+ hodin manuální práce). Konzistentní formát napříč všemi guides, zachovaný hlas a příklady z originálních workshopů, praktická použitelnost – účastníci mohou "udělat dnes".
Jak to funguje v praxi
Kompletní content pipeline: Přepisy → strukturované znalosti → Praktické návody. Čas zpracování dalšího modulu: odhadovaných 20-30 minut (vs. hodiny). Konzistentní formát napříč všemi moduly.
Co jsem se naučil
Škálování procesu je klíčové. Vytvoření reusable agenta umožnilo efektivní zpracování 4 modulů za ~2 hodiny. Agent se "naučil" styl a produkoval konzistentní výstupy.
Iterativní zpracování zvyšuje efektivitu. Modul po modulu, s validací výstupů. Každý modul byl zpracovaný za 12-18 minut s rostoucí efektivitou.
Formát je polovina úspěchu. Analýza existujících FAIL-01-mindset souborů odhalila vzor: ⚡ Rychlý postup + 🚀 Podrobný postup. Tato dualita (pro pokročilé i začátečníky) byla klíčová pro adoption.
Proč to stojí za to
Když máš strukturované znalostní dokumenty a chceš z nich vytvořit praktické návody, nemusíš to dělat manuálně. Můžeš použít AI agenta na masovou transformaci.
Task Guide Generator je teď součástí mého workflow. Šetří mi čas, protože nemusím manuálně transformovat znalostní dokumenty na praktické návody. A zároveň mám kontrolu nad tím, jak guides vypadají, protože všechno je v agentovi.
Pokud máš podobný problém – potřeba vytvořit více praktických návodů – zkus to. Možná zjistíš, že je to jednodušší, než sis myslel.
Časté otázky
Co je Task Guide Generator a proč ho používat?
Je to AI agent, který transformuje rozsáhlé znalostní dokumenty na praktické návody ve formátu "udělej toto dnes". Místo 20+ hodin manuální práce zpracuješ 4 moduly za ~60 minut. Agent se naučí tvůj styl a produkuje konzistentní výstupy.
Jak dlouho trvá zpracování jednoho modulu?
První modul zabere 15-20 minut, další už jen 12-18 minut. Efektivita roste s každým zpracovaným modulem, protože agent má jasná pravidla a ty víš, co očekávat. Celkem 4 moduly (~7 500 řádků) za ~2 hodiny.
Jaký formát task guides funguje nejlépe?
Dualita ⚡ Rychlý postup + 🚀 Podrobný postup. Pokročilí dostanou rychlý checklist, začátečníci detailní návod krok za krokem. Plus metadata, časové odhady a troubleshooting sekce. Tenhle formát má nejlepší adoption.
Potřebuji strukturované dokumenty, nebo to funguje i s chaotickými poznámkami?
Čím strukturovanější vstup, tím lepší výstup. FAIL měl kvalitní zápisy z workshopů – to pomohlo. Ale i z méně strukturovaných dokumentů AI vytáhne 5-7 akčních témat. Jen to bude vyžadovat víc iterací a validace.
Jak zajistit konzistentní kvalitu napříč všemi guides?
Vytvoř reusable agenta se 7 sekcemi a jasnými pravidly. Zpracovávej modul po modulu s validací výstupů. Agent zachová hlas a příklady z originálů. Klíč je iterativní přístup – ne všechno najednou.
Tom