Od ideje do orodja
EN

Vibe coding za neprogramerje

Če znaš opisati, kaj potrebuješ, lahko z AI-jem narediš delujoče orodje: kalkulator, avtomatizacijo, pregled podatkov ali majhno spletno aplikacijo. Znanja programiranja ne potrebuješ.

Vodič pokaže, kako začeti, koliko stane, česa ne prepustiti modelu in kako rezultat objaviti na spletu.

Sedem primerov za začetek

Vsak primer nadomesti nekaj, kar danes delaš ročno: brskanje po oglasih, prepisovanje v Excel, preklapljanje med zavihki. Pod opisom je stavek, s katerim lahko začneš.

  • Iskalnik ponudb

    Vsako jutro dobiš seznam novih oglasov, primerjanih s tržno ceno; obvestilo dobiš samo, kadar je cena pod tržno.

    »Najdi mi nove e-MTB-je pod 1.600 €, povej, kateri so dejansko dober nakup in zakaj.«

    Podrobneje →

  • Zbiranje podatkov s spleta

    Iz več javnih virov nastane ena očiščena tabela, graf ali pregled — brez ročnega kopiranja med zavihki.

    »Vsak teden preberi te tri strani in mi naredi eno tabelo cen po dobaviteljih.«

    Podrobneje →

  • Osebna priporočila

    Filme, knjige ali glasbo predlaga glede na tvoje dosedanje favorite, ne po splošni priljubljenosti.

    »Tu je seznam filmov, ki so mi bili všeč. Predlagaj mi pet podobnih, ki jih še nisem videl.«

  • Načrt potovanja

    Zanimivosti, ugodne povezave in realne razdalje med točkami, prilagojeno tvojemu itinerarju.

    »Tu je moj itinerar za Lizbono. Dodaj ugodne prevoze med postajami in opozori, če se odpiralni čas ne ujema.«

  • Spletni portfolio in CV

    Iz starih referenc, slik in ene vizualne reference nastane spletna stran in enostranski A4 CV.

    »V tej mapi imam star CV in slike projektov. Naredi mi preprost portfolio, ki deluje na telefonu.«

    Podrobneje →

  • Obvestilo za surf

    Valovi, veter in plima se preverijo namesto tebe; sporočilo dobiš le, ko so pogoji znotraj tvojih meja.

    »Vsak dan zvečer preveri napoved za jutri in mi piši samo, če bo val nad meter in veter z obale.«

  • Jedilnik in nakupovalni seznam

    Iz tvojih preferenc, zaloge in proračuna nastane jedilnik in en združen nakupovalni seznam.

    »Naredi mi jedilnik za dva tedna iz teh receptov in en seznam za nakup, urejen po trgovini.«

Če imaš deset minut
  1. Izberi eno stvar, ki jo danes delaš ročno ali zanjo odpiraš več aplikacij.
  2. AI-ju povej, kaj imaš, kaj želiš in pokaži primer.
  3. Zahtevaj prvo delujočo verzijo, preizkusi jo in popravljaj konkretne napake.

Za prvi projekt je to dovolj. Git, modeli, kontekst in objava pridejo kasneje.

1Kaj je vibe coding

Pojem je 6. februarja 2025 definiral Andrej Karpathy (soustanovitelj OpenAI, prej vodja AI pri Tesli) v eni objavi:

“There's a new kind of coding I call “vibe coding”, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. […] I “Accept All” always, I don't read the diffs anymore. When I get error messages I just copy paste them in with no comment, usually that fixes it. […] I'm building a project or webapp, but it's not really coding — I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.”

Simon Willison (soavtor ogrodja Django in avtor dolgoletnega bloga o delu z LLM) je pojem razmejil od resnega dela:

“If an LLM wrote the code for you, and you then reviewed it, tested it thoroughly and made sure you could explain how it works to someone else — that's not vibe coding, it's software development.”

Za disciplinirano različico je oktobra 2025 skoval svoj izraz: vibe engineering — »seasoned professionals accelerate their work with LLMs while staying proudly and confidently accountable for the software they produce«. Ta vodič uči to: agent piše kodo, ti ostaneš odgovoren za rezultat.

Kako agent dela

Programerski agent (ang. coding agent) je program, ki bere tvoje datoteke, jih ureja, poganja ukaze in bere lastne napake — v zanki, dokler naloga ni opravljena:

zahteva pregled in načrt urejanje zagon in testi rezultat napaka → popravek
Agent vidi rezultat svojega dela in napake popravlja sam. Ti pregledaš končni rezultat.

Zaradi te zanke je metoda uporabna: model kodo zažene in vidi rezultat, namesto da bi ugibal.

2Kaj lahko zgradiš in česa ne

Metoda je zanesljiva tam, kjer rezultat lahko preveriš sam. Kjer ga ne moreš, potrebuješ dodaten pregled.

Praviloma deluje dobro

  • Interna orodja — zase ali za ekipo
  • Kalkulatorji in pretvorniki
  • Obdelava in analiza podatkov
  • Skripte za ponavljajoča se opravila
  • Nadzorne plošče iz lastnih podatkov
  • Prototipi in predstavitvene strani
  • Firmware in prototipi elektronike*
  • Pretvorbe formatov in poročila

Ne zaupaj brez pregleda

  • Izdelki za zunanje uporabnike
  • Prijava in gesla uporabnikov
  • Osebni podatki (GDPR)
  • Pravice dostopa do baze
  • Plačila in finančni podatki
  • Karkoli, dostopno z interneta
  • Arhitektura večjega sistema
Delujoče ni nujno varno

Z LLM ali programerskim agentom lahko izdelaš tudi celoten programski izdelek. Njegove varnosti, pravilnosti in primernosti za produkcijo pa ne smeš predpostaviti samo zato, ker deluje ali ker je agent končal delo. Model pogosto spregleda varnostne pomanjkljivosti — zaščito gesel, ravnanje z osebnimi podatki, pravice do podatkovne baze — in predlaga arhitekturo, ki jo je pozneje težko vzdrževati.

Pri avtentikaciji, plačilih, osebnih in zdravstvenih podatkih ter javno izpostavljenih storitvah zahtevaj testiranje, pregled kode in strokovno preverjanje ključnih tveganj, preden gre kaj v uporabo.

Največ koristi hitro prinese avtomatizacija lastnih opravil, zase ali znotraj podjetja, kjer poznaš uporabnike in obseg tveganja.

* Pri firmware-u in elektroniki je metoda zelo uporabna za prototipe, ne predpostavljaj pa pravilnosti pri varnostno kritičnih, visokonapetostnih, medicinskih ali drugih sistemih, kjer napaka povzroči fizično škodo.

Primer, ki pojasni razliko

LDFcalc je kalkulator receptur za kompozitni filament: iz izbrane matrice (PLA, PA6, PC), vrste in dolžine vlaken ter kapacitete stroja izračuna maso in prostornino vsake sestavine za ciljni volumski delež ogljikovih ali steklenih vlaken. Nastal je z enim promptom. Prihrani približno deset ročnih izračunov na projekt.

Zakaj deluje: naloga ima jasno določen vhod, znano formulo in preverljiv izhod. Ni uporabniških računov, ni baze, ni osebnih podatkov. Rezultat lahko preveriš s svinčnikom. Pri takih nalogah metoda deluje najbolje.

Nasprotni primer: ista stran s prijavo strank, shranjenimi ponudbami in plačilom bi zahtevala varnostni pregled, ki ga model sam ne opravi zanesljivo. Prva različica bi verjetno delovala, zato napake ne bi bile vidne.

»Interno« ne pomeni samodejno »varno«

Interno orodje zmanjša del tveganja, ne pa vsega. Vedeti moraš, kam gredo podatki. Loči tri primere: lokalni model (podatki ostanejo na napravi), ponudnikov API ali aplikacija (vsebina gre v oblak) in oblačni agent (koda in datoteke se izvajajo pri ponudniku).

Za občutljive podatke preveri pravila svoje organizacije in dejanski tok podatkov, ne le to, ali orodje uporabljaš »interno«. Glej 16. poglavje.

Kje je meja v praksi

Anketa Stack Overflow 2025 najpogosteje navaja isto težavo — 66 % razvijalcev omenja rešitve, ki so »almost right, but not quite«. Zato je preverjanje del metode in ne dodatek k njej. Kdo preverja, določa doseg: za interno orodje zadošča, da sam preveriš izhod; za javni izdelek potrebuješ nekoga, ki zna prebrati kodo.

3Kaj ljudje gradijo

Po analizi objav na Redditu (r/vibecoding, r/ClaudeAI, r/ChatGPTCoding) se največ dela vrti okoli internih orodij, prototipov, predstavitvenih strani in osebnih projektov — ne okoli velikih izdelkov. Najpogosteje omenjeni orodji sta Claude Code in Codex; pogost potek je hiter prototip v brskalniškem orodju (Lovable, Bolt), nato prehod v Claude Code ali Codex za resnejše delo (analiza omemb).

Karpathy naredi spletno aplikacijo

Avtor pojma je po metodi zgradil pravo aplikacijo MenuGen: »You take a picture of a menu and it generates images for all the menu items.« Ni spletni razvijalec; kodo sta napisala Cursor in Claude. Njegov zapis o izkušnji je koristnejši od aplikacije:

“I didn't even spend all that much work in the code editor itself. I spent most of it in the browser, moving between tabs and settings and configuring.”

Pisanje kode torej ni več ozko grlo. Ozko grlo je lepilno delo (ang. glue work) — prijava, plačila, ključi, domene, nastavitve. Tega model ne opravi namesto tebe, ker zahteva tvoj račun in tvojo odločitev.

230+ orodij Simona Willisona

Willison javno vzdržuje zbirko tools.simonwillison.net: več kot 230 majhnih spletnih orodij, skoraj vsa zgrajena z LLM. Najbolj poučen je kolofon (ang. colophon, seznam nastanka): pri vsakem orodju so navedena sporočila commitov, mnoga pa povezujejo na cel prepis pogovora z modelom. Koda je odprta na GitHubu. Tam vidiš, kako orodja dejansko nastajajo.

Uradni katalog primerov uporabe

Anthropicov katalog smiselnih primerov uporabe za neprogramerska opravila našteva naloge, pri katerih LLM pomaga. Razvrščen je po vlogah (inženiring, podatki, raziskave, marketing, finance, kadri, pravo). Primeri kot »Build a daily briefing across your tools«, »Analyze patterns in user feedback« in »Forecast & scenario modeling« so opisani s koraki.

4Avtorjevi projekti

Spodnje projekte sem v prostem času naredil kot inženir strojništva, brez znanja programiranja. Vse povezave delujejo.

Takoj uporabna orodja

Fizični in interaktivni projekti

Bolj ambiciozni eksperimenti

Kaj imajo skupnega

Pri nobenem programiranje ni bilo cilj samo po sebi — koda je bila orodje za konkreten problem. So glasbila, igre, delavnica, turizem in varnost na morju, in vsi so interna orodja, kjer je avtor hkrati uporabnik in preizkuševalec. Nobeden nima uporabniških računov, plačil ali osebnih podatkov. To je območje, kjer metoda deluje najbolje (glej 2. poglavje).

5Uporaba v službi in za kariero

Poglavje začne s portfoliem in CV-jem, ker je to dober prvi projekt: rezultat je takoj viden in uporaben. Sledijo vsakdanja opravila v službi in primeri po poklicih.

Portfolio in CV

Agentu daš reference, nekaj slik in primer strani, ki ti je všeč. V nekaj krogih popravkov dobiš spletni portfolio in PDF-življenjepis iz istega vira. Rezultat vidiš takoj v brskalniku, popravek je stvar enega stavka, končni izdelek pa je povezava, ki jo pošlješ delodajalcu ali stranki.

Zakaj je primeren za začetek:

  • Rezultat je viden in preverljiv. Odpreš stran in v sekundi veš, ali je dobra. Tak rezultat preveriš sam (2. poglavje).
  • Vsebino že imaš. Star CV, LinkedIn, opisi projektov, fotografije izdelkov. Nič si ne izmišljuješ — agent preuredi in oblikuje.
  • Oblikovno referenco lahko prilepiš. Posnetek zaslona strani, ki ti je všeč, ali povezava nanjo. »Naj bo bolj tako« deluje bistveno bolje kot »naj bo lepše«.
  • Ena vsebina, dva izdelka. Iz istih podatkov nastane spletna stran z javno povezavo, tiskanje iste strani v PDF pa da življenjepis na eno stran.
  • Vzdrževanje je en stavek. Čez pol leta: »dodaj ta projekt in posodobi datum«. Brez Worda in brez ponovnega lomljenja postavitve.
Prompt za portfolio in CV — pripravljen za kopiranje

Star CV, slike in opise najprej vrzi v eno mapo, v njej poženi agenta in prilepi spodnje besedilo.

V tej mapi imam star CV, opise projektov in nekaj fotografij. Iz tega
mi naredi preprost osebni portfolio, ki dobro dela na telefonu in ga
lahko natisnem tudi kot enostranski A4 CV.

Ne izmisljuj si podatkov - uporabi samo to, kar je v mapi. Najprej
preglej material in izberi 3 do 6 najboljsih projektov, nato mi
pokazi predlagano strukturo, preden zacnes pisati kodo.

Za videz uporabi prilozeno referenco (povezavo ali posnetek zaslona)
- prevzemi razmerja in mirnost, ne kopiraj vsebine. Ena pisava, ena
poudarna barva, temna in svetla tema.

Po vsaki razlicici naredi posnetek zaslona pri 390 px in 1440 px
sirine in mi ga pokazi. Na koncu pripravi @media print, da se stran
natisne na en list A4 brez navigacije.

Po dveh ali treh krogih popravkov (»naslov je prevelik«, »projekte daj v mrežo«, »tisk se lomi na drugo stran«) je stvar končana. Objava je opisana v 15. poglavju in je brezplačna.

Kar v CV zapišeš, mora držati

Agent zna besedilo polepšati do te mere, da se vsebina odmakne od resnice. Vsako trditev, številko in datum preberi in potrdi sam, preden stran objaviš. In ne objavi naslova, rojstnega datuma ali dokumentov — javna stran je javna (16. poglavje).

Sedem tipičnih opravil

  • Gradnja tujih programov. Na spletu najdeš odprtokodno orodje, ki skoraj počne, kar rabiš. Agent ga prenese, prevede (ang. compile — iz izvorne kode naredi program, ki ga računalnik zna zagnati), doda tvoj popravek in zapiše, kaj je spremenil. Prej je to pomenilo teden branja tujih navodil za gradnjo.
  • Programi za male naprave. Firmware je program, ki teče neposredno na napravi, brez operacijskega sistema — enako kot program v pralnem stroju ali termostatu. ESP32 je poceni mikrokrmilnik (majhen računalnik velikosti poštne znamke, okoli 5 €, z vgrajenim Wi-Fi). Primer naloge: »ESP32 naj vsakih 10 s prebere temperaturni senzor in shrani meritve v CSV.« Agent napiše program in ti pove, kateri senzor priklopiš na kateri priključek (ang. pinout).
  • Pregled literature. Izbor člankov, izvlečki metod in rezultatov, primerjalne tabele s citati. Citate odpri in preveri — model jih zna tudi zgrešiti.
  • Meritve in poročila. Skripta prebere surove izvoze iz merilne naprave, odstrani napake in podvojene vrstice, izriše grafe in napiše osnutek komentarja. Sklep potrdiš ti.
  • Skripte za drobna opravila. Preimenovanje 400 datotek po vzorcu, združevanje PDF-jev, Excelove formule in makri, pretvorbe med formati. Opravila, za katera se prej ni splačalo iskati orodja.
  • Enonamenske aplikacije. Klikač-števec z velikimi gumbi za štetje dogodkov med meritvijo, obrazec za vnos vzorcev, časovnik protokola. Narediš jih v pol ure.
  • Metrike. Skripta prebere tedenski izvoz iz sistema in izriše ključne kazalnike (ang. KPI) na eno stran, ki jo razume tudi vodstvo.

Poišči svoj poklic

Spodnji poklici na prvi pogled nimajo veliko skupnega z računalništvom. Pri vsakem velja isto: vzemi opravilo, ki ga zdaj delaš ročno in ima preverljiv rezultat. Pelji kazalec čez ploščico ali se je dotakni, da se razkrije opis.

Zdravstvo, pravo, finance: orodje ne odloča

V reguliranih poklicih gradi samo administrativna in raziskovalna orodja. Zdravstveni in drugi občutljivi osebni podatki sodijo v odobreno okolje: orodje naj teče lokalno, brez oblaka in brez identificirajočih podatkov v datotekah. Nobeno tako orodje ne sme sodelovati pri diagnozi, odmerjanju, pravnem nasvetu ali odločitvi o kreditu. Glej 16. poglavje.

Primeri za vsakdan in hobije

Metoda ne pozna razlike med službo in prostim časom — zgornjih sedem idej velja enako za hobije. Tu je še nekaj življenjskih situacij, ki jih tam nismo omenili.

  • Tek in kolesarjenje

    Obdelava datotek GPX v tedenski povzetek: kilometri, višinska razlika, tempo po odsekih, primerjava z isto potjo prejšnji mesec.

  • Dom in stroški

    Sledilnik porabe energije iz mesečnih odčitkov; opomniki za servise; kalkulator vračila naložbe za toplotno črpalko; primerjalnik ponudb izvajalcev.

  • Starš

    Beležnik hranjenja in spanja z velikimi gumbi, brez prijave; sledilnik velikosti oblačil; opomnik za termine; mesečni album iz mape fotografij.

  • Hobi in delavnica

    Razpored za turnir ali klub; sledilnik zalog materiala v delavnici; časovnik in beležka za osebni projekt, ki ga gradiš po delih.

Kaj naj dela koda in kaj model

Deterministično delo ostane navadna koda — zbiranje, filtriranje, računanje. Tako lahko rezultat kadarkoli preveriš in ponoviš.

Model uporabi za nestrukturirano besedilo — povzetki, mejne klasifikacije, razlage, izvlečki iz proste besede. In vsako pomembno številko preveri, preden gre v poročilo.

Orodja, ki jih agent že pozna: DuckDB (analitični SQL nad lokalnimi datotekami, brez strežnika), Polars ali pandas za tabele, Jupyter za raziskovanje, Streamlit za vmesnik za sodelavce.

6Začetek: tri odločitve

Trije koraki do prvega delujočega rezultata. Naslednja poglavja jih razložijo podrobneje.

  1. Izberi ponudnika

    Preizkusi ChatGPT, Claude in Gemini na treh ali štirih svojih nalogah: eno pisanje, ena naloga s podatki, en dokument ali posnetek zaslona in ena majhna programerska naloga. Uporabi brezplačne različice (ang. free tier).

    Izberi tistega, čigar odgovore najpogosteje obdržiš brez večjih popravkov. Ne odločaj se po lestvicah — glej Izbira modela.

  2. Izberi način dela

    Za vprašanja in kratke preobrazbe uporabi pogovor. Za nalogo nad več datotekami Work/Cowork. Za projekt, ki ga je treba urejati in poganjati, programerskega agenta. Za ponavljajoča se opravila urnik.

    Podrobno v poglavju Načini dela in orodja.

  3. Začni z delom

    Napiši jasno, kaj hočeš in na kakšen način. Zanesljiv rezultat dobiš šele, ko ga tudi preveriš. Dobra prva zahteva odgovori na štiri vprašanja:

    • Kaj naj naredi — funkcija v enem stavku.
    • Kaj gre noter in kaj ven — vhodi, izhodi, enote, formati.
    • Kako naj izgleda in se obnaša — brez prijave, deluje na telefonu, brez povezave.
    • Česa naj ne počne — brez baze, brez zunanjih knjižnic, brez uporabniških računov.

    Primer take zahteve — po njej je nastal LDFcalc:

    Delam recepture kompozitnega filamenta in bi rad nehal vsakic rocno
racunati. Naredi mi eno preprosto spletno stran, kamor vnesem matrico
(PLA, PA6 ali PC), vrsto vlaken (ogljikova ali steklena), njihovo
dolzino in kapaciteto stroja; ciljni delez vlaken naj mi sproti
izracuna maso in prostornino vsake sestavine, brez gumba "izracunaj".

Naj bo ena stran, brez prijave in brez baze, in naj deluje na telefonu
ter brez povezave. Gostote materialov naj bodo vidne in jih lahko po
potrebi popravim.

    Nato preveri rezultat. Pri kalkulatorju izračunaj en primer na roko. Pri obdelavi podatkov primerjaj nekaj vrstic z znanim odgovorom. Če izhoda ne moreš preveriti, naloga še ni pravilno zastavljena.

Kako izbrati prvi projekt

Vzemi nalogo, ki jo zdaj opravljaš ročno in ima preverljiv rezultat: izračun, pretvorbo, poročilo, seznam. Ne začni z uporabniškimi računi, plačili ali »platformo«. Tvoj prvi projekt naj bo nekaj, kar boš uporabljal ta teden.

Brezplačni uradni tečaji, če imaš raje voden pouk: Claude Academy (Claude 101 → Claude Code in Action), OpenAI Academy, Google AI Essentials, GitHub Skills.

7Načini dela in orodja

Z istim modelom lahko delaš na štiri načine. Imena izdelkov se menjajo, načini ostajajo. Na rezultat vpliva tudi način: katera orodja ima model na voljo in koliko vidi tvojega projekta.

NačinKaj zmoreUporabi za
Pogovor
(ang. chat)		 Odgovarja, piše, analizira naložene datoteke. Koordiniraš ti. Vprašanja, osnutke, kratke skripte, razlage tuje kode.
Agent za pisarniško delo
(ChatGPT Work, Claude Cowork)		 Opravi zaključeno nalogo nad izbranimi datotekami in povezanimi storitvami. Poročila, pregled dokumentov, urejanje map, ponavljajoče se pisarniško delo.
Programerski agent
(Claude Code, Codex)		 Teče na tvojem računalniku. Bere in ureja datoteke, poganja ukaze in teste. Projekte: aplikacije, skripte, firmware, obdelavo podatkov.
Opravilo po urniku ali ob dogodku
(ang. scheduled task)		 Zažene se ob dogovorjenem času in ti pošlje rezultat. Dnevne preglede, spremljanje oglasov in cen, jutranje povzetke.

Kaj zmore programerski agent

Claude Code in Codex uporabljaš v terminalu, urejevalniku kode ali namizni aplikaciji. Oba imata tudi spletni način, kjer koda teče pri ponudniku. Ko agent dela v mapi na tvojem računalniku:

  • Bere tvoje datoteke. Ne ugiba po opisu, ampak vidi, kaj imaš.
  • Poganja ukaze (gradnjo, teste, skripte) in prebere njihov izpis.
  • Sam popravlja napake, dokler test ne uspe.
  • Dela z Gitom: vidi zgodovino, shranjuje in primerja različice.
  • Projekt je lahko večji od konteksta, ker agent bere datoteke po potrebi. V mapo lahko daš tudi priročnike v PDF, stare skripte in predloge; agent poišče, kar potrebuje.
  • Vsako spremembo vidiš kot razliko in jo lahko zavrneš ali razveljaviš, namesto da kopiraš kodo iz pogovora.
  • Vključen je v naročnino (9. poglavje).
Lokalno izvajanje ni lokalni model

Agent teče na tvojem računalniku, vendar datoteke, ki jih prebere, izpise ukazov in tvoja sporočila pošlje ponudniku modela. Podatki torej ne ostanejo le na tvojem disku.

Preveri nastavitve hrambe in uporabe podatkov (Claude Code: data usage). Če podatki ne smejo zapustiti računalnika, potrebuješ lokalni model (16. poglavje).

Anthropic priporoča, da agentu daš način, da delo preveri sam: test, gradnjo ali posnetek zaslona za primerjavo. »It's the difference between a session you watch and one you walk away from.« (Claude Code best practices)

Veščine — shranjeni postopki

Navodilo, ki ga uporabljaš vedno znova, shraniš kot veščino: mapo z datoteko SKILL.md, v kateri je postopek zapisan enkrat. Agent jo uporabi, ko je potrebna, ali pa jo pokličeš sam z /ime-veščine.

Za razliko od CLAUDE.md se veščina naloži šele ob uporabi, zato dolga navodila ne zasedajo konteksta (dokumentacija). Primeri: postopek objave, kontrolni seznam za pregled, pravila za slog, oblika poročila.

Iskalnik ponudb

Prompt za iskalnik ponudb

Spodnji prompt je pripravljen za kopiranje. Zamenjaj le vsebino oglatih oklepajev. Enako deluje za Bolho, Avto.net, nepremičninske portale in oglase za rabljeno opremo.

Vsak dan ob 8.00 poglej nove oglase na Bolhi za [KAJ ISCEM].

Zanimajo me samo tisti med [OD] in [DO] evrov, do [X] km od [KRAJ]
ali z dostavo, v stanju [...]. Izloci oglase, ki omenjajo okvaro,
prodajo za dele, poskodbo ali repliko.

Za vsak oglas primerjaj ceno z drugimi aktivnimi oglasi za isti model
in mi povej, ali je pod trzno, trzna ali nad trzno ceno - in za koliko
odstotkov. Ce je cena bistveno prenizka, to izrecno omeni kot sumljivo.

V porocilu mi poslji samo nove oglase od zadnjega pregleda, najvec
pet, razvrscene od najboljsega naprej. Za vsakega napisi naslov, ceno,
lokacijo, povezavo in en stavek, zakaj izstopa ter na kaj naj bom
pozoren.

Ce ni nic novega vrednega, mi samo napisi "nic novega". Nikoli si ne
izmisljuj cene ali podatka, ki ga ni v oglasu, in vedno prilozi
izvirno povezavo.

Jasne meje omejijo število zadetkov, zahteva po samo novih oglasih prepreči ponavljanje. Najpomembnejša je prepoved izmišljanja: brez nje model rad dopolni manjkajoč podatek. Prve dni primerjaj poročilo z izvirnimi oglasi in popravljaj merila.

Opravilo po urniku — dva resnična prompta2 primera

Opravilo po urniku ne zahteva kode. Opišeš ga z navadnimi besedami, tudi čisto na kratko:

every day at 8.00 search bolha for e-mtb and give me a curated list
of current best offers, what makes them stand out and what I should
be careful about and how they compare to other current and past offers

Vzorec je uporaben za javno dostopne vire, ki jih izbrano orodje sme in zmore odpreti — Bolho, Avto.net, nepremičnine, razpise, letalske karte. Pri straneh s prijavo, CAPTCHA ali izrecno prepovedjo samodejnega dostopa boš potreboval drug vir ali uradno integracijo. Drugi resnični prompt, iz katerega je nastal Ljubljana Bulletin:

create a retro-looking ljubljana bulletin for tourist in style of
new york times that scrapes events from xx.dsd, yy.com, ztz.com websites,
curates them and publishes them daily

Anthropic isto načelo priporoča tudi razvijalcem: »find the simplest solution possible, and only increasing complexity when needed« (Building effective agents). Aplikacijo gradi šele, ko opravilo po urniku ne zadošča.

8Izbira modela

Javne lestvice (ang. benchmarks) povedo malo o tvojem delu. Vzemi tri ali štiri naloge, ki jih res opravljaš, in jih daj več modelom. Obdrži tistega, katerega odgovore najpogosteje uporabiš brez popravkov.

ChatGPT, Claude in Gemini

Tabela povzema objavljene primerjave in izkušnje uporabnikov, ne lastnega testa. Uporabi jo kot izhodišče.

PonudnikDober priSlabši priIzberi, če
ChatGPT Največ funkcij v eni aplikaciji: slike, glasovni pogovor, povezave z drugimi storitvami, Codex. Doslednost pri dolgem agentskem delu; izdelek se pogosto spreminja. Želiš eno naročnino za vse in pogosto delaš s slikami ali govorom.
Claude Koda in dolgi dokumenti; Claude Code kot programerski agent. Ne ustvarja slik; dolge seje hitro porabijo omejitve. Večinoma gradiš projekte ali delaš z besedili.
Gemini Veliki PDF-ji, video in slike; vgrajen v Gmail, Drive in Docs; obsežna brezplačna raven. Kakovost niha med načini dela; pri vmesnikih potrebuje več navodil. Že delaš v Gmailu, Drive in Docs.

Katera stopnja modela

Vsak ponudnik ima modele v treh razredih. Imena se menjajo, razlika v ceni med razredi pa je pogosto petkratna ali večja.

  • Mali model (Haiku, mini): povzetki, razvrščanje, preproste pretvorbe in kratke, jasno omejene kodne naloge. Za zahtevno razhroščevanje ni prva izbira.
  • Privzeti model (Sonnet, glavni GPT, Gemini Pro): tu opravi delo večina uporabnikov. Začni tu.
  • Najzmogljivejši model (Fable/Opus, Deep Think): velike predelave, težko sklepanje, naloge, pri katerih privzeti večkrat odpove. Je počasnejši in omejitve porabi hitreje; za koliko, piše v tvojem paketu.
Kdaj preklopiti na dražji model

Ko privzeti model odpove na jasno zastavljeni nalogi. Ko je težji del opravljen, se vrni nazaj. Cena na žeton ni cena pravilnega rezultata: poceni model, ki potrebuje pet poskusov, stane več kot dražji, ki uspe v enem (analiza stroškov Claude Code).

Pregled trga in censeptember 2026
Cene so približne

Mesečne cene spletne naročnine za EU brez DDV, preverjene septembra 2026. Niso cene API-ja in se lahko razlikujejo od cen v App Store ali Google Play. SuperGrok in Mistral Vibe sta navedena v dolarjih, ker nimata objavljene cene v evrih.

Imena, paketi in omejitve se spreminjajo hitreje kot ta stran. Velja uradni cenik ponudnika: Anthropic, OpenAI, Google.

IzdelekMočan priŠibkostiCena
ChatGPT / GPT‑5.6 Splošno delo, koda, dokumenti, slike, orodja, glas. Hitre spremembe izdelka; omejitve pri agentskem delu. Plus ~23–25 €/m
Pro ~200 €/m
Claude / Sonnet 5 Kodne baze, proza, dolgi dokumenti, Claude Code. Gostobeseden; dolge seje hitro porabijo omejitve. Pro ~18 €/m
Max 5× ~100 €/m
Claude / Fable 5.1 Velike migracije, najtežje naloge, dolgo samostojno delo. Počasen; omejitve porabi hitreje od privzetega. Max 20× ~200 €/m
Gemini / 3.1 Pro Veliki PDF-ji, mediji, Gmail/Drive/Docs, dolg kontekst. Kakovost niha med načini. AI Pro ~22 €/m
Gemini / Deep Think Najtežje sklepanje; preizkusi več pristopov hkrati. Počasen; vezan na drag paket. AI Ultra od ~100 €/m
Grok 4.5 Koda, sproten splet in X, slike in video v enem izdelku. Zanesljivost niha; manj orodij okoli njega. SuperGrok 30 $/m
Mistral Vibe Gostovanje v EU, hitro splošno delo, združen chat in agent. Manj dosleden pri najtežjem sklepanju. Pro 14,99 $/m
DeepSeek V4 Sklepanje in koda za malo denarja; odprte uteži (ang. open weights). Podatki se obdelujejo zunaj EU; ni za zaupno delo. Brezplačno; API posebej
Qwen 3.7 Večjezičnost, odprti modeli, agent Qwen Code. Skromnejša dokumentacija v angleščini. Brezplačno / lokalno
M365 Copilot Excel, Word, Outlook in organizacijski podatki. Prednost je povezava z Office, ne model. od ~20 €/upor./m

Druga uporabna orodja: Perplexity (iskanje s citati; citate odpri in preveri), NotebookLM (odgovori izključno iz naloženih virov), Elicit in Consensus (znanstvena literatura), Lovable in Bolt (prototip v brskalniku, brez namestitve).

9Naročnina proti API

Začetniki pogosto plačujejo API za delo, ki ga že pokriva naročnina. Razlika je v tem, kaj plačaš.

NaročninaPriporočeno za začetekAPI
Kaj plačašČloveka, ki uporablja aplikacijo ponudnika.Vsak klic tvoje kode, po porabi žetonov.
RačunFiksen mesečni znesek. Vnaprej veš, koliko boš plačal.Spremenljiv; raste s porabo. Napaka v zanki te lahko drago stane.
OmejitveOmejitve porabe znotraj obdobja.Plačilo po porabi; poleg proračuna veljajo tudi rate limiti, kvote in omejitve posameznega modela.
Kaj rabiš za začetekSamo račun. Nič nastavljanja.Ključ, plačilno sredstvo in koda, ki kliče.
Za kajDelo v ponudnikovi aplikaciji in programerskem agentu.Model kot del tvoje programske opreme: lastni vmesniki, paketna obdelava, evalvacija, pripenjanje različice, integracije.
Koliko prihraniš z naročnino

V enem objavljenem primeru intenzivne uporabe je naročnina za 200 $ na mesec nadomestila porabo, ki bi po listnih cenah API znašala približno 1.588 $ , kar je približno osemkratna razlika (Product Compass; podobne izračune navaja CloudZero).

To ni pravilo za vse: pri občasni uporabi je API lahko cenejši. Pri vsakodnevnem delu z agentom je naročnina skoraj vedno ugodnejša.

Za začetek priporočam naročnino, iz štirih razlogov:

  • Cena je znana vnaprej. Plačaš fiksen mesečni znesek. Pri API-ju stane vsak poskus, zato med učenjem šteješ klice.
  • Ni presenečenj na računu. Na začetku največ poskušaš in razveljavljaš. Pri naročnini te to omeji le paket, pri API-ju je to najdražja faza.
  • Ni nastavljanja. Ne potrebuješ API-ključev, zato jih tudi ne moreš po nesreči objaviti na GitHubu.
  • Programerska agenta sta vključena. Claude Code in Codex porabita največ žetonov, zato je tu razlika v ceni največja.

API potrebuješ, ko model postane del tvoje programske opreme: lastna aplikacija, samodejna obdelava večje količine podatkov ali uporaba točno določene različice modela.

Naročnina ne pokriva API-ja. ChatGPT Plus in OpenAI API sta ločena računa z ločenim obračunom; enako velja za Claude.

Programerska agenta pa sta v naročnino vključena:

  • Codex je vključen v pakete ChatGPT, omejitve se med paketi razlikujejo. Dostop v paketih Free in Go je trenutno časovno omejen; preveri ob prijavi (OpenAI: Using Codex with your ChatGPT plan).
  • Claude Code je vključen v ustrezne pakete Claude (Pro, Max in poslovne); aktualne omejitve preveri pri Anthropicu.

10Kontekstno okno

Večina dobrih praks pri delu z agentom izhaja iz ene omejitve:

“Most best practices are based on one constraint: Claude's context window fills up fast, and performance degrades as it fills.”

Kontekstno okno (ang. context window) je vse, kar model pri trenutni nalogi hkrati upošteva: tvoja sporočila, njegovi odgovori, vsebina prebranih datotek in izpisi ukazov. Meri se v žetonih (ang. tokens) — koščkih besedila, približno tri četrtine besede.

Med daljšo sejo se količina zgodovine povečuje, dokler je sistem ne stisne, povzame ali odreže (ang. compaction). Ena seja razhroščevanja lahko porabi več deset tisoč žetonov. Stiskanje izgubi podrobnosti, zato model pozneje pozabi zgodnja navodila. Zato nepovezane naloge loči, pomembna pravila pa zapiši v projektne datoteke in teste.

Kako ravnati s kontekstom6 pravil
  • Po opravljeni nalogi začni novo sejo. Celoten dolg pogovor model nosi s seboj pri vsakem naslednjem odgovoru.
  • Pripombe zberi in pošlji naenkrat. Deset sporočil z eno pripombo porabi več žetonov kot eno sporočilo z desetimi, ker vsako znova prenese celotno zgodovino.
  • Stalna pravila zapiši v datoteko AGENTS.md ali CLAUDE.md, namesto da jih ponavljaš. Daljše postopke shrani kot veščino, ki se naloži šele ob uporabi.
  • Pošiljaj izseke. Razliko (ang. diff), ime datoteke in del dnevnika z napako, ne celega izpisa.
  • Med nepovezanimi nalogami počisti. V Claude Code je to /clear; drugod nov pogovor.
  • Uporabi podagente za raziskovanje. Podagent (ang. subagent) prebere veliko datotek v svojem kontekstu in vrne le povzetek, tvoj kontekst pa ostane prost.

Naročniški paketi štejejo porabo v žetonih, zato je varčevanje s kontekstom hkrati varčevanje z omejitvami. Nered v kontekstu je pogost razlog, da agent sredi seje začne delati slabše.

11Potek dela

Deset korakov od ideje do objavljenega orodja. Prvi trije so priprava in najbolj vplivajo na rezultat.

Deset korakov10 korakov

  1. Opis na eno stran

    Zapiši, kdo bo orodje uporabljal, kateri problem rešuje, kaj gre noter in kaj ven, omejitve in kdaj je delo končano. Dodaj, česa orodje ne bo delalo. Predloga: PROJECT-BRIEF.md.

  2. Skica toka

    Skiciraj zaslone in tok podatkov v Excalidrawu. Zgradbo zapiši besedilno z Mermaidom, da ostane v projektu ob kodi.

  3. Navodila projektu

    Napiši kratek AGENTS.md ali CLAUDE.md: tehnologije, ukazi, ključne datoteke, prepovedi. Zapiši samo tisto, česar model ne more razbrati iz kode.

  4. Načrt pred posegom

    Anthropic priporoča štiri faze: razišči, načrtuj, izvedi, shrani (commit). Agent najprej samo bere in predlaga načrt; kodo piše šele po tvoji potrditvi. Izjema: »If you could describe the diff in one sentence, skip the plan.«

  5. Ena cela pot

    Najprej naj deluje en celoten primer od vhoda do izhoda, z resničnimi podatki. Resnična datoteka ima nenavadne datume in decimalne vejice, testna jih nima.

  6. Zaženi in preveri

    Agent požene gradnjo in teste, ti pa preveriš izhod: posnetek zaslona za vmesnik, znan odgovor za podatke, en ročni izračun za kalkulator.

  7. Popravki po točkah

    Povej, kaj je narobe, kaj naj ostane nespremenjeno in kako boš preveril, da je popravljeno. »Naredi lepše« ne zadošča.

  8. Shrani delujoče stanje

    Shrani stanje (commit) pred večjo spremembo in po vsaki delujoči funkciji. Brez Gita naredi kopijo mape z datumom.

  9. Objavi zgodaj

    Na spletu se pokažejo napake, ki jih na svojem računalniku ne vidiš: napačne poti, manjkajoče nastavitve, postavitev na telefonu.

  10. Zapiski za naslednjič

    Zapiši, kaj deluje, kaj še ostane in kako se orodje zažene. Naslednjo sejo začni s tem zapisom, ne z nadaljevanjem starega pogovora.

12Prompti in dobre prakse

Posebne fraze niso potrebne. Nalogo razloži kot sodelavcu: kaj želiš, kaj že imaš, česa naj ne spreminja in kako bosta vedela, da je rezultat dober.

Primer: »Na strani s cenikom je tabela nepregledna na telefonu — vrstice se stiskajo in številke se režejo. Ohrani vse cene in opise, spremeni samo postavitev tabele na širinah pod 480 px. Ne spreminjaj ničesar drugega. Ko končaš, mi pokaži posnetek zaslona pri 375 px.«

Slab in dober popravek2 primera

Slab: »Še vedno grdo, polepšaj.« Model si celotno zasnovo razlaga na novo. Boljši:

Ohrani vse besedilo in povezave. Odstrani kartice in prelive.
En stolpec 760 px, bel fon, modra samo za povezave.
Pri 390 px brez vodoravnega prelivanja (izjema: tabela).
Poženi in pokaži spremenjene datoteke.

V katerem jeziku pisati

Modeli razumejo slovenščino in v njej tekoče odgovarjajo. Kljub temu jezik vpliva na rezultat, iz dveh razlogov.

1. Slovenščina porabi bistveno več žetonov. Razdelilnik besedila (ang. tokenizer) je nastal predvsem na angleških besedilih. Angleška beseda je pogosto en žeton, slovenska pa tri ali štiri; šumniki so pogosto žeton zase. Oxfordska raziskava je pokazala, da je isto besedilo v različnih jezikih lahko tudi do 15-krat daljše v žetonih — za nekatere jezike torej precej dražje za enako vsebino (Petrov et al., 2023). V slovenščini se zato kontekstno okno polni hitreje in omejitve porabiš prej.

2. Tehnične vsebine je model videl skoraj izključno v angleščini. Dokumentacija, imena knjižnic, sporočila o napakah in razprave razvijalcev so angleške. Ko o njih pišeš slovensko, model sproti prevaja in pogosteje uporabi izmišljen izraz ali napačno sklanja.

V praksi

Tehnična navodila piši v angleščini, izhod zahtevaj v slovenščini. Na konec prompta dodaj »odgovori v slovenščini«.

Sporočil o napakah ne prevajaj. Prilepi jih nespremenjena; model jih prepozna v izvirni obliki.

Za vsakdanje pisanje, povzetke in vprašanja je slovenščina v redu. Razlika se pokaže pri dolgih tehničnih sejah.

Dobre prakse4 pravila

Ravnanje s kontekstom (kdaj počistiti, kako zbirati popravke) je v 10. poglavju . Tu so še štiri prakse.

  • Naj agent najprej prebere projekt. Tako ne piše kode za datoteke in funkcije, ki ne obstajajo.
  • Dražji model uporabi šele, ko privzeti odpove na jasno zastavljeni nalogi.
  • Test je trajno navodilo. Pravilo, zapisano kot test, velja tudi v vseh naslednjih sejah.
  • Napačno smer takoj razveljavi (ang. revert). Nadaljnje delo na napačni predpostavki da le bolj zapleteno napako.

Kontrolni seznam za pregled: REVISION-CHECKLIST.md. Vodiči ponudnikov: Anthropic, Google, Prompting Guide.

13Pet pogostih napak

Povzeto po razdelku Avoid common failure patterns v Claude Code best practices. Vsaka ima preprosto rešitev.

Pet napak in rešitve5 napak

  1. Vse naloge v eni seji

    Začneš z eno nalogo, vmes vprašaš nekaj drugega, nato se vrneš. Kontekst je poln nepomembnega. Rešitev: /clear med nepovezanimi nalogami.

  2. Popravljanje v krogu

    Model naredi napako, popraviš ga, spet se zmoti. Kontekst je poln neuspelih poskusov. Rešitev: po dveh neuspešnih popravkih začni znova z boljšim promptom.

  3. Predolg CLAUDE.md

    Če je datoteka z navodili predolga, model del navodil prezre. Za vsako vrstico se vprašaj: »Would removing this cause Claude to make mistakes?« Če ne, jo zbriši.

  4. Zaupanje brez preverjanja

    Model vrne rešitev, ki je videti pravilna, a ne pokriva robnih primerov. Rešitev: »If you can't verify it, don't ship it.«

  5. Raziskovanje brez meje

    Naročiš »preglej projekt« brez omejitve. Model prebere veliko datotek in napolni kontekst. Rešitev: ozko zastavi nalogo ali uporabi podagenta.

14Git

Git beleži zgodovino projekta lokalno. GitHub hrani oddaljeno kopijo. Git ni nujen, je pa najhitrejši način, da se vrneš na delujočo različico, ko agent pokvari več datotek hkrati.

Commit je shranjen posnetek stanja z opisom. Veja (ang. branch) je vzporedna linija dela. Push in pull sinhronizirata z oddaljeno kopijo (več o vejah).

Osnovni ukazi6
  • .gitignoreseznam datotek, ki ne gredo v zgodovino
  • git statuskatere datoteke so spremenjene
  • git diffpreglej spremembe pred commitom
  • git add ime-datotekeizberi datoteke za naslednji commit
  • git commit -m "..."shrani posnetek stanja
  • git pushpošlji na oddaljeno kopijo
Zakaj ne git add .

git add . doda vse datoteke, tudi tiste, ki jih nisi opazil: .env s ključi, izvoze podatkov, velike datoteke. Ko je ključ enkrat v zgodovini na GitHubu, ga ni dovolj le izbrisati; zamenjati ga moraš.

Najprej napiši .gitignore, nato dodajaj datoteke po imenu (git add ime-datoteke). git add . uporabi šele, ko imaš .gitignore urejen in si pregledal git status.

Grafični vmesnik: GitHub Desktop. Učenje: Learn Git Branching, GitHub Skills.

15Objava na splet

Tako je objavljena ta stran in vsi projekti zgoraj: repozitorij potisneš na GitHub (lahko je zaseben) in ga v Cloudflare Pages poveži repozitorij. Vsak push objavi novo različico, vsaka veja dobi svoj predogledni naslov. Naslov *.pages.dev deluje takoj, lastna domena je opcijska.

Nastavitve gradnje:

Kakšen je projektNastavitve gradnje
Navaden HTML/CSS/JS
datoteke so že pripravljene		Prednastavitev ogrodja None, prazen ukaz gradnje, izhodna mapa / ali mapa s stranjo.
Ogrodje
Astro, Vite, React, Svelte…		Izberi prednastavitev ogrodja; Cloudflare jo običajno zazna sam. Npr. Astro: ukaz npm run build, izhod dist. Za ostala glej vodiče po ogrodjih.
MožnostZaOpomba
GitHub Pagesstatika, dokumentacijarepozitorij na brezplačnem računu je javen
Cloudflare Pagesstatika in frontend iz Gitaobsežna brezplačna raven, tudi za zasebne repozitorije
Cloudflare WorkersAPI-ji, cron, skrivnostibrezplačno, nato po porabi
Vercel / Netlifyfrontend ogrodja, predogledipreveri komercialne omejitve
Supabasebaza, prijava, shrambapreveri pravice dostopa do podatkov
Raspberry Pi / VPSzasebne plošče, scraperjivzdrževanje, varnostne kopije in napake so tvoji

Agent je program z dovoljenji

Programerski agent lahko bere datoteke, poganja ukaze in odpira spletne strani. Kaj sme početi, je za varnost pomembnejše od izbire modela.

  • Agentu daj le pravice, ki jih naloga potrebuje.
  • Ukaze preberi, preden jih odobriš.
  • Prepovej branje skrivnosti: .env, zasebnih ključev, certifikatov in datotek z gesli.
  • Tuj repozitorij najprej preglej. Namestitev paketov požene tujo kodo.
  • Prebrana vsebina ni ukaz. Spletna stran ali dokument lahko vsebuje skrita navodila za agenta (ang. prompt injection).
  • Tvegane stvari poganjaj ločeno: v peskovniku (ang. sandbox), vsebniku ali pod ločenim uporabnikom.

Nastavitve dovoljenj v Claude Code: security, permissions, configuration.

Varnost pri objavi

API-ključev ne shranjuj v kodo, ki teče v brskalniku, ali v javen repozitorij. Ključ naj hrani strežniška funkcija (encrypted secrets). Agenti ključe pogosto zapišejo kar v kodo, zato pred vsakim commitom preglej razliko.

16Občutljivi podatki

Preden v pogovor ali projekt daš osebne, poslovne ali zdravstvene podatke:

  • Preveri pravila svoje organizacije in pogoje ponudnika, tudi ali se podatki uporabljajo za učenje modela.
  • Kjer lahko, podatke anonimiziraj ali uporabi izmišljen vzorec z enako strukturo.
  • Ne pošiljaj več, kot naloga potrebuje.

Najmočnejša zaščita je lokalni model brez povezave v oblak. Zagon: Ollama ali LM Studio. Nižji nivo: llama.cpp. Brskalniški vmesnik: Open WebUI.

Manjši lokalni model zadošča za klasifikacijo, izvlečke in povzetke. Za težje sklepanje in dolgo delo z agentom so oblačni modeli še vedno precej boljši. Oznaki »lokalno« ne verjemi na besedo: lokalni vmesnik lahko še vedno kliče spletno iskanje, oblačne vložitve ali telemetrijo. Preveri nastavitve in omrežni promet.

17Slovarček

LLM (ang. large language model)
Velik jezikovni model. Besedilo sestavi iz naučenih vzorcev, ne iz baze dejstev, zato dejstva preverjaj.
Žeton (ang. token)
Košček besedila, približno tri četrtine angleške besede. V žetonih se meri poraba.
Kontekstno okno (ang. context window)
Vse, kar model trenutno upošteva: sporočila, datoteke, izpise ukazov. Med sejo se kopiči, dokler ga sistem ne stisne ali odreže. Glej poglavje.
Programerski agent (ang. coding agent)
Program, ki lokalno bere in ureja datoteke, poganja ukaze in popravlja lastne napake — Claude Code, Codex.
Veščina (ang. skill)
Shranjen postopek v datoteki SKILL.md, ki se naloži šele ob uporabi.
Podagent (ang. subagent)
Ločena seja z lastnim kontekstom, ki opravi raziskovanje in vrne le povzetek.
Prompt
Navodilo modelu. Dober prompt jasno opiše nalogo, vhod in želeni rezultat.
Razlika (ang. diff)
Izpis sprememb med dvema različicama datoteke. Preglej ga, preden spremembo potrdiš.
Multimodalnost (ang. multimodality)
Vhod in izhod poleg besedila: slike, PDF, zvok, video.
Commit
Shranjen posnetek stanja projekta v Gitu, z opisom sprememb. Glej poglavje.
Naročnina proti API
Naročnina plača človeka v aplikaciji, API klice tvoje kode po porabi. Glej poglavje.

18Viri in nadaljnje branje

Viri so povezani tudi v besedilu. Preverjeno septembra 2026. Pri cenah in imenih velja stran ponudnika.

Tečaji (brezplačni, uradni)6 virov
Delo z agenti in veščinami6 virov
Cene, paketi in izbira4 viri
Pojem in izkušnje iz prve roke6 virov
Meritve3 viri
  • Stack Overflow Developer Survey 2025: AI 66 % navaja rešitve »almost right, but not quite« kot glavno težavo.
  • DORA 2025 Googlova raziskava: 90 % ekip uporablja AI, ki okrepi obstoječe navade ekipe, dobre in slabe.
  • METR (2025) Randomizirano kontrolirano preskušanje: izkušeni razvijalci so bili 19 % počasnejši, čeprav so ocenili 20 % prihranka. Članek: arXiv:2507.09089.
Orodja4 viri