--- title: "ShipReal: Z vibe codera skutečným inženýrem" description: "Aplikaci ti napsala AI. Tu část, která ji udrží v provozu, nenapsal nikdo. Tenhle 20hodinový kurz tu díru zaplňuje." canonical: "https://shipreal.dev/cs" last-updated: "2026-09-01" --- # Z vibe codera skutečným inženýrem > Aplikaci ti napsala AI. Tu část, která ji udrží v provozu, nenapsal nikdo. Tenhle 20hodinový kurz tu díru zaplňuje. **38 modulů, skutečné postmortemy, praktické úkoly a kvízy pro sebekontrolu.** [YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=fyHbx9de3GI&list=PLFEcqBh9-Xwo) · [Teachable](https://shipreal.teachable.com/courses/course/lectures/66619411) ## Obsah kurzu ### Úvod Mapa celého kurzu: co přinese každý hloubkový modul a jak na sebe jedenáct částí navazuje. - **Úvod: co tě čeká** (13 lekcí, ~25 min): Mapa na stole: všech 38 modulů, co přinese každý hluboký ponor a na který modul skočit, když se něco rozbije. ### Část 1: Změna myšlení Přenastav si, jak přemýšlíš o fungujícím softwaru: systémy, stav a trade-offy. Vrstva úsudku, kterou AI nedodá. - **Iluze „funguje to“** (12 lekcí, ~28 min): Životní cyklus requestu, prostředí a produkční ledovec: proč „běží mi to na laptopu“ neznamená skoro nic. - **Myslet v systémech a stavech** (12 lekcí, ~29 min): Stav, vedlejší efekty a idempotence: proč „prostě to pusť znovu“ věci občas ještě zhorší. - **Rozhodnutí, složitost a abstrakce** (14 lekcí, ~36 min): Trade-offy, YAGNI a kdy si abstrakce zaslouží místo: rozhodnutí, která za tebe AI neudělá. ### Část 2: Základy vývojáře Každodenní řemeslo: Git jako nástroj myšlení, workflow postavené na AI, runtimy, algoritmy, architektura frontendu a minové pole závislostí. - **Verzování jako nástroj myšlení** (13 lekcí, ~33 min): Git za hranicí commitu a pushe: strategie větvení, bisect a blame jako archeologie. - **Inženýrský workflow postavený na AI** (13 lekcí, ~31 min): Promptování jako psaní specifikace, review cizího kódu a mantinely, díky kterým je rychlost AI bezpečná. - **Jak kód běží: vrstva runtimu** (13 lekcí, ~33 min): Procesy, paměť a event loop: proč Node blokuje a proč na GIL v Pythonu záleží. - **Algoritmické myšlení: složitost a datové struktury** (13 lekcí, ~27 min): Intuice pro Big-O a pole vs. mapy vs. stromy: kdy tě N na druhou tiše zabije při 10 000 uživatelích. - **Architektura frontendu: co ti AI postaví (a co zvorá)** (13 lekcí, ~35 min): Modely renderování, správa stavu a ty části frontendu, které ti AI postaví špatně. - **Správa závislostí: skryté minové pole** (12 lekcí, ~31 min): Lock soubory, lži semveru a útoky na dodavatelský řetězec: příběh left-padu a jak nehrát hlavní roli v pokračování. ### Část 3: Datová vrstva Databáze jako myšlenkové modely: tabulky a indexy dřív než dotazy, SQL bez strachu a migrace, které nepoloží produkci. - **Základy databází: myslet v datech** (13 lekcí, ~33 min): Myslet v tabulkách, indexech a omezeních dřív, než napíšeš první dotaz. - **SQL a myšlení v dotazech** (13 lekcí, ~33 min): Joiny bez strachu, plány dotazů, které se dají číst, a dotazy, které se při zátěži roztaví. - **Data ve velkém: mutace, migrace a dál** (13 lekcí, ~34 min): Mutace, migrace a backfilly, které s sebou nestáhnou produkci. ### Část 4: Sítě a kontrakty Jak spolu systémy mluví: APIs jako kontrakty, řetěz od DNS po HTTP, na kterém stojí každý request, a real-time vzory. - **Návrh API jako kontrakt** (13 lekcí, ~35 min): Myšlení v REST vs. RPC, verzování a rozvoj APIs tak, aby to nerozbilo lidi, kteří na nich stojí. - **Základy sítí** (12 lekcí, ~33 min): DNS, TCP, TLS, HTTP: řetěz, na kterém každý request žije nebo umírá. - **Real-time a vzory řízené událostmi** (12 lekcí, ~33 min): WebSockety, server-sent events a toky řízené událostmi: až polling přestane stačit. ### Část 5: Opevnění Aby to přežilo střet s realitou: bezpečnost jako výchozí, odolné ošetření chyb, testy, které kupují jistotu, a observabilita, která odpoví na „co se rozbilo ve tři ráno“. - **Bezpečnost jako výchozí** (12 lekcí, ~35 min): Hlavní rizika podle OWASP, injection a selhání autentizace: útoky, které si najdou tebe, ne naopak. - **Ošetření chyb a odolnost** (12 lekcí, ~32 min): Timeouty, retry s backoffem a circuit breakery: padat elegantně místo hlasitě. - **Testování: jistota, ne pokrytí** (12 lekcí, ~33 min): Testy, které kupují jistotu místo procent pokrytí: co testovat, co vynechat a proč. - **Observabilita: logy, metriky a trasování** (15 lekcí, ~33 min): Logy, metriky a trasování, které odpoví na „co se rozbilo ve tři ráno“ dřív než tvoji uživatelé. ### Část 6: Infrastruktura a nasazení Na čem tvůj kód stojí: co kontejnery doopravdy řeší, cloudové koncepty, které přežijí každý redesign konzole, a pipeliny, které zastaví špatná nasazení. - **Kontejnery: proč, ne jak** (12 lekcí, ~35 min): Co Docker doopravdy řeší: image vs. kontejnery a proč „běží to v kontejneru“ konečně něco znamená. - **Cloudová infrastruktura: koncepty místo klikání** (12 lekcí, ~38 min): Rozhodovací strom spravovaných služeb: cloudové koncepty, které přežijí každý redesign konzole. - **CI/CD: pipeline, která tě chrání** (12 lekcí, ~33 min): Pipeline, která zastaví špatná nasazení dřív, než je najdou uživatelé. ### Část 7: Architektura a škálování Návrh pro růst: nejdřív monolit, fronty, cachování, profilování před optimalizací a instinkt pro distribuované systémy. - **Architektonické vzory: monolity, služby a střední cesta** (13 lekcí, ~34 min): Nejdřív monolit, kdy si služby zaslouží svou složitost, a střední cesta, kterou nikdo neprodává. - **Asynchronní zpracování a fronty** (14 lekcí, ~34 min): Fronty zpráv: proč je má každý skutečný systém a co se stane, když konzumenti nestíhají. - **Strategie cachování** (12 lekcí, ~30 min): Redis, TTL a invalidace cache: proslule jeden ze dvou těžkých problémů informatiky. - **Výkon, profilování a škálování** (14 lekcí, ~33 min): Nejdřív profiluj, pak optimalizuj: najít skutečné úzké hrdlo místo toho odhadnutého. - **Instinkt pro distribuované systémy** (12 lekcí, ~34 min): Omyly distribuovaných výpočtů a instinkt, jak je poznat ve vlastním návrhu. ### Část 8: Byznysová vrstva Kód, který platí účty: platby a compliance, metriky, které opravdu předpovídají tržby, a atribuce bez lhaní si do kapsy. - **Platby, předplatné a compliance** (12 lekcí, ~34 min): Platební webhooky, které přežijí retry, stavové automaty předplatného a základy compliance, které nepřeskočíš. - **Byznysové metriky a produktová analytika** (13 lekcí, ~35 min): Metriky, které opravdu předpovídají tržby, a ty pro parádu, které ne. - **Získávání uživatelů, reklama a atribuce** (13 lekcí, ~36 min): UTM, atribuční okna a reklamní matematika bez lhaní si do kapsy. ### Část 9: Produkty poháněné AI Nasadit inteligenci zodpovědně: jak se modely učí, embeddingy a RAG a produkční AI funkce s evaly a rozpočty na náklady. - **Základy strojového učení: jak se modely učí** (12 lekcí, ~33 min): Jak se modely doopravdy učí: dost na to, aby tě neopilo demo ani dodavatel. - **Jak do appky dostat inteligenci** (13 lekcí, ~33 min): Embeddingy, RAG a výběr modelu podle úlohy, ne podle hlasitosti. - **Stavíme AI funkce pro produkci** (12 lekcí, ~33 min): Evaly, rozpočty na cenu a latenci a LLM funkce, které přežijí skutečné uživatele. ### Část 10: Řemeslo a zvládnutá produkce Návyky seniorů: ladění řízené hypotézou a checklist pro ostrý provoz, který dělí spuštění od sázky. - **Ladění jako disciplína** (12 lekcí, ~35 min): Ladění řízené hypotézou: zopakovat, izolovat, dokázat. Ne výpisy a modlitba. - **Připravenost na produkci a běžný provoz** (14 lekcí, ~37 min): Checklist pro ostrý provoz, řešení incidentů a provozní rytmus, který začíná po spuštění. ### Část 11: Rozšíření na mobil Na telefonu se mění všechno: offline-first data, sítě, které zmizí uprostřed requestu, a release vlaky v obchodech s aplikacemi. - **Myšlenkové modely pro mobil** (13 lekcí, ~33 min): Proč mobil není malý web: životní cykly, oprávnění a operační systém jako přísný domácí. - **Mobilní data a sítě** (12 lekcí, ~37 min): Offline-first data, konflikty synchronizace a sítě, které zmizí uprostřed requestu. - **Mobilní release a distribuce** (12 lekcí, ~30 min): Schvalování v obchodech s aplikacemi, release vlaky a proč binárku neopravíš hotfixem. ### Rozloučení: Na rozloučenou Uzavření závorky: co se změnilo v tom, jak přemýšlíš, a jedna věc, kterou udělej, dokud je to čerstvé. - **Na rozloučenou: jdi nasadit něco, co vydrží** (7 lekcí, ~12 min): Co se změnilo v tom, jak přemýšlíš, jedna věc na tenhle týden a jak si ten čerstvý úsudek udržet. ## Časté dotazy ### Pro koho je tenhle kurz? Vývojáři, kteří se to naučili stavěním, ne studiem. Denně nasazuješ aplikace s nástroji AI (Copilot, Claude, ChatGPT) a jsi rychlejší než kdy dřív. Mezi „běží to“ a „je to inženýrská práce“ ale zeje díra a ucítíš ji ve chvíli, kdy se ve tři ráno něco rozbije nebo když se tě senior zeptá: „Proč je to udělané takhle?“ Nejsi začátečník. Kód napsat umíš, ale ne vždycky dokážeš vysvětlit, co se stane, když zmáčkneš Enter. A přesně tuhle díru tenhle kurz zaplňuje. ### Co mě naučí, co si nemůžu prostě vypromptovat? Úsudek. AI dneska píše 80 % tvého kódu; těch 20 %, na kterých záleží, je architektura, ošetření chyb, bezpečnostní model a návrh systému. Těch 20 % stojí na pochopení trade-offů, kontextu a důsledků, a to je přesně to, co za tebe AI neudělá. Každý modul vezme něco, co už „umíš“ (databáze, APIs, nasazování), a ukáže ti, co ti chybí: životní cyklus requestu, plány dotazů, retry storms, invalidace cache, checklist pro ostrý provoz. ### Potřebuju titul z CS nebo konkrétní stack? Titul nepotřebuješ. Kurz je stavěný pro lidi, kteří vysokou přeskočili, nebo ji mají a většinu z ní zapomněli. Jde po konceptech: příklady běží na mainstreamových nástrojích jako PostgreSQL, Redis, Docker a Stripe, ale každý modul učí myšlenkový model, ne proklikávání konzolí, takže se přenese na jakýkoli stack, na kterém nasazuješ. ### Co jsou ty postmortemy a úkoly? Každý modul v Complete pitvá skutečný, zdokumentovaný inženýrský průšvih: reálná firma, reálné datum, reálná příčina a to, co by tomu zabránilo. Úkol pak modul aplikuje na tvůj vlastní nasazený projekt, ne na cvičné repo, takže každý modul končí tím, že tvůj skutečný systém je o kus blíž produkci než předtím. ### Jak dlouho to zabere? Complete je 38 výukových modulů po 25 až 40 minutách, k tomu úkoly a na konci krátké rozloučení. Počítej zhruba s 20 hodinami videa a zhruba dvojnásobkem, když připočteš praktickou práci. Je rozdělený do jedenácti nezávislých částí, takže můžeš skočit rovnou na tu, která ti právě hoří: rozbité nasazování? Část 6. Pomalý dotaz? Část 3. ### Dostanu certifikát? Ano! A nedostaneš ho za dívání, musíš si ho zasloužit: absolventský certifikát ShipReal, vydaný přes Teachable. Každý modul končí kvízem o 10 otázkách pro sebekontrolu a jednou otevřenou otázkou; certifikát přijde, až projdeš všechny. ### Může to firma koupit pro celý tým? Ano. Místa se prodávají napřímo, za cenu za místo z týmových plánů výš, na jedné faktuře, a putují s týmem, jak lidi přicházejí a odcházejí. Každý inženýr dostane kurz Complete a dělá ho na vlastním projektu, ne ve sdíleném sandboxu. Nad 20 míst, nebo když potřebuješ PO, jednotné přihlašování přes SAML nebo OIDC, případně moduly dodané do vlastního LMS jako balíčky SCORM nebo xAPI nebo přes LTI, v systémech jako Cornerstone, Workday, Moodle nebo cokoli, co tvoje firma provozuje, napiš mi a vyměříme to spolu. ### Co když to pro mě není? Začni u bezplatných přehledů na YouTube: rychle ti řeknou, jestli kurz mluví tvojí řečí. Dál už je celou odpovědí záruka v ceníku a to, jak ji uplatnit, najdeš v podmínkách vrácení peněz. ### V jakých jazycích je? Namluvené je to zatím jen anglicky. Complete na Teachable má titulky v angličtině, francouzštině, němčině, italštině, španělštině & hebrejštině. Další jazyky brzy přibudou. ## Legal [Privacy Policy](https://shipreal.dev/privacy) · [Terms of Service](https://shipreal.dev/terms) · [Refund Policy](https://shipreal.dev/refunds)