---
title: "AI agenti pro backtesting: tým v Claude Code"
description: "Jak postavit pětičlenný tým AI agentů pro backtesting obchodních strategií v Claude Code a QuantGPT, včetně ochrany před zkresleními a skrytými náklady."
author: "Michal Černý"
author_role: "Spoluzakladatel · Technology & Product"
author_url: https://nobig.deals/cs/blog/autor/michal-cerny
url: https://nobig.deals/cs/blog/ai-agenti-backtesting-claude-code
content_type: text/markdown
---

Autor: Michal Černý (Spoluzakladatel · Technology & Product)

[Blog](https://nobig.deals/cs/blog)/[AI a vývoj](https://nobig.deals/cs/blog/kategorie/ai-a-vyvoj)/AI agenti pro backtesting: jak postavit …

# AI agenti pro backtesting: jak postavit tým v Claude Code

Spolehlivý backtest nezvládne jedno chatovací okno, ale tým specializovaných subagentů napojený přes MCP na reálná data a výpočetní cloud. Ukážeme, jak ho v Claude Code sestavit a co si u výsledků hlídat.

[Michal Černý](https://nobig.deals/cs/blog/autor/michal-cerny)·Publikováno 25\. října 2026·11 min čtení

![Papírová koláž týmu analytiků v bance, kteří zezadu pracují u dlouhého stolu se dvěma monitory](https://nobig.deals/_next/image?url=https%3A%2F%2Fassets.nobig.deals%2Fblog%2Fcmvo13x3a00020xpi9x77fz1b%2Fai-agenti-backtesting-claude-code-hero-44b4dc35b1.webp&w=3840&q=75)

Backtest staví tým specialistů, ne jedno chatovací okno.

Obsah článku · 7
1. [Proč nestačí jedno konverzační okno AI?](#proc-nestaci-jedno-konverzacni-okno-ai)
2. [Jak QuantGPT propojuje AI s daty a výpočty](#jak-quantgpt-propojuje-ai-s-daty-a-vypocty)
3. [Data, výpočty a exekuce](#data-vypocty-a-exekuce)
4. [Tři verdikty a Out-Of-Sample](#tri-verdikty-a-out-of-sample)
5. [Jak propojit Claude Code s QuantGPT přes MCP](#jak-propojit-claude-code-s-quantgpt-pres-mcp)
6. [Pětičlenný tým subagentů v Claude Code](#peticlenny-tym-subagentu-v-claude-code)
7. [Role a modely](#role-a-modely)
8. [Proč skeptik na nejsilnějším modelu](#proc-skeptik-na-nejsilnejsim-modelu)
9. [research.md jako paměť týmu](#research-md-jako-pamet-tymu)
10. [Jak QuantGPT ošetřuje survivorship a look-ahead bias?](#jak-quantgpt-osetruje-survivorship-a-look-ahead-bias)
11. [Poplatky, skluz, daně a limity při paralelních sweepech](#poplatky-skluz-dane-a-limity-pri-paralelnich-sweepech)
12. [Citlivost na náklady](#citlivost-na-naklady)
13. [Chyby v definici subagentů](#chyby-v-definici-subagentu)
14. [Časté otázky](#caste-otazky)

Tým AI agentů pro backtesting se v Claude Code skládá ze specializovaných subagentů, kteří přes MCP server volají QuantGPT, takže výsledky počítá server a model je neodhaduje. Postup: připojit data a výpočty, rozdělit role včetně skeptika, dát týmu sdílenou paměť a každý výsledek přepočítat s náklady.

Ve zkratce

* Jedno konverzační okno AI nemá data, výpočetní kapacitu, nezávislou kontrolu ani paměť, a proto samo spolehlivý kvantitativní výzkum neprovede.
* QuantGPT se k Claude Code připojuje přes MCP server s API klíčem a podle autora zdroje to zabere přibližně 10 minut.
* Tým tvoří pět subagentů (lead, scout, sweeper, skeptic, librarian), přičemž skeptik běží na nejsilnějším modelu a sdílená paměť research.md brání opakování zamítnutých nápadů.
* QuantGPT veřejně popisuje ochranu proti survivorship a look-ahead biasu, ale shodu s CRSP či Bloombergem veřejně nepotvrzuje.
* Hrubý backtest je horní hranice výnosu: při obratu 12× ročně a 0,20 % na stranu ukrojí náklady přibližně 4,8 % ročně.

## Proč nestačí jedno konverzační okno AI?

Chat nemá data, výpočetní kapacitu, nezávislou kontrolu ani paměť. Nápad v něm vymyslí, otestuje i ohodnotí tentýž model a po zavření okna vše zapomene.

Autor anglického kurzu o kvantitativním obchodování s AI to ukazuje na modelech, které jmenuje: Claude Opus 5.5, GPT-6 Sol, Fable 5.1 a Jev. Každý z nich je podle něj lepší analytik než předchůdce, ale žádný nemá k dispozici obchodní zázemí. **Model bez dat jen kvalifikovaně tipuje.** Na otázku, zda obchodní pravidlo funguje, odpoví sebejistě, přestože graf nikdy neviděl a test nespustil.

První chybějící věcí jsou data. Běžná retailová data trpí dvěma skrytými vadami, které výsledky backtestu systematicky vylepšují.

Definice

Survivorship bias je zkreslení, kdy dataset obsahuje jen dosud existující firmy, takže chybějí bankroty a strategie vychází lépe, než ve skutečnosti byla. **Look-ahead bias** vzniká, když backtest používá informaci dřív, než byla zveřejněna, například výsledky datované koncem čtvrtletí místo dnem podání.

Druhou věcí je výpočetní kapacita. Poctivá otázka nikdy neznamená jeden backtest, ale desítky: několik délek klouzavého okna (_lookback_), různá výstupní pravidla a ke každé variantě kontrolu na období, které model při ladění neviděl. Třetí je oddělení rolí, protože agent, který nápad vymyslel, by ho neměl hodnotit. Čtvrtou je paměť: chat zapomíná, takže se tentýž neúspěšný nápad testuje znovu.

| Oblast   | Co má fond                       | Co má jedno okno chatu       |
| -------- | -------------------------------- | ---------------------------- |
| Data     | Sklad dat platných k danému datu | Co uživatel vloží            |
| Výpočty  | Výzkumný cluster                 | Jedna odpověď naráz          |
| Kontrola | Rizikový tým, který říká ne      | Tentýž model, který souhlasí |
| Paměť    | Archiv výzkumu                   | Zavřená záložka              |

Srovnání vychází z kurzu autora, který na síti X publikuje pod účtem @hanakoxbt. Zdroj bez veřejné metodiky, proto ho bereme jako ilustraci principu, ne jako změřený fakt.

## Jak QuantGPT propojuje AI s daty a výpočty

MCP (_Model Context Protocol_) je otevřený protokol, přes který model volá skutečné nástroje, místo aby jen popisoval, jak by je použil. Rozhodující je, co je na druhé straně. U QuantGPT jde o datový sklad, výpočetní cloud a napojení na brokera v jednom MCP endpointu.

### Data, výpočty a exekuce

Podle autora kurzu obsahuje sklad denní ceny amerických akcií za desítky let, fundamenty datované podáním, kryptoměny, komodity a makrodata z FRED. Sklad se podle něj aktualizuje každou noc a ceny lze ověřit na veřejné stránce proti nezávislému zdroji. Metodiku delistovaných titulů a datování fundamentů QuantGPT popisuje ve svých [zveřejněných podmínkách a omezeních](https://quantgpt.co/disclosures).

Klíčová čísla

* **1998** od tohoto roku sklad zahrnuje delistované, převzaté a zkrachovalé firmy ([QuantGPT](https://quantgpt.co/disclosures))
* **−30 %** konvenční ztráta pozice, jejíž titul po nákupu už neobchodoval ([metodika QuantGPT](https://quantgpt.co/disclosures))

Klíčové konstrukční rozhodnutí: **AI čísla nepočítá.** Agent pošle pravidla, server je spustí nad uloženou historií a výsledek vrátí do konverzace. Žádný agent v týmu tak nemůže vymyslet Sharpeho poměr, který nikdo nespočítal.

Exekuce je podle autora dostupná v tarifu Pro. QuantGPT Cloud spouští vlastní kód uživatele podle jeho plánu a posílá příkazy na jeho účet u brokera Alpaca pod jeho vlastními klíči. Peníze neopouštějí brokera a žádný nástroj, který může AI zavolat, příkazy nezadává, nemění ani neruší. Příbuzné využití, kdy AI na trzích hledá vzorce a příležitosti, popisujeme u řešení [AI systém pro predikci trendů](https://nobig.deals/cs/ai-reseni/finance/ai-system-predikce-financnich-trendu-arbitrazi).

```mermaid
flowchart LR
  A["Claude Code"] --> B["MCP server QuantGPT"]
  B --> C["Datový sklad"]
  B --> D["Výpočetní cloud"]
  D --> E["Verdikt studie"]
  F["Vlastní kód strategie"] --> G["Účet Alpaca"]
```

### Tři verdikty a Out-Of-Sample

Každá studie podle autora kurzu končí jedním ze tří pevných verdiktů:

* **DATA VALIDATED** – strategie porazila benchmark v růstu (CAGR) i v Sharpeho poměru, a to v trénovacím i odloženém období.
* **TRADE-OFF** – porazila ho jen v jednom z ukazatelů, rozhodnutí je na uživateli.
* **NO EDGE** – nedopadla lépe než benchmark.

Studie se dělí časem na trénovací a Out-Of-Sample období, výchozím rokem dělení je podle autora 2015\. Náhodné dělení systém odmítá, protože promíchání času přenese budoucnost do minulosti. Pro tým agentů je verdikt **kontraktem**: agenti se o něm nepřou, jen ho čtou. K dispozici je i knihovna zdokumentovaných strategií z odborných článků a dopisů investorů. Autor uvádí, že jich obsahuje 175 a 53 lze spustit jedním kliknutím.

## Jak propojit Claude Code s QuantGPT přes MCP

Připojení se dělá jednou a všichni subagenti ho zdědí. Autor kurzu uvádí, že celý postup trvá přibližně 10 minut.

Postup

1. **Založte si účet.** Na quantgpt.co lze začít zdarma bez karty, nebo spustit zkušební verzi.
2. **Spusťte první backtest ručně.** V knihovně strategií otevřete například Magic Formula a přečtěte si kritéria i nález v záhlaví výsledku.
3. **Vydejte klíč pro AI.** V sekci ACCOUNT a „Keys for your AI“ vydejte klíč a hodnotu `qg_sk_` hned zkopírujte, zobrazí se jen jednou.
4. **Přidejte MCP server.** Příkazem níže připojte endpoint s hlavičkou Authorization.
5. **Nechte agenta ověřit připojení.** Zavolejte `describe_capabilities`, pak `available_categories` a zapněte kategorie equity a macro.

Ruční první backtest má smysl. Čtenář pochopí, jak vypadá skutečný výsledek, dřív než mu jich agenti začnou vracet desítky.

```bash
# Přidá vzdálený MCP server přes HTTP; klíč nepatří do repozitáře
claude mcp add --transport http quantgpt https://terminal.quantgpt.co/mcp \
  --header "Authorization: Bearer qg_sk_VAS_KLIC"

# Ověří, že Claude Code server vidí
claude mcp list
```

Po prvním volání má tým k dispozici tyto nástroje:

* `query_warehouse` čte ceny, fundamenty a makrodata.
* `run_backtest` otestuje jedno pravidlo nad uloženou historií.
* `run_sweep` otestuje celou mřížku nastavení jedním voláním.
* `challenge_finding` útočí na nález a hledá slabá místa.
* `search_library` a `fetch_job` prohledávají knihovnu a vyzvedávají dlouho běžící výsledky.

Pozor

Volání AI jsou u QuantGPT podle autora omezena denně na účet, napříč všemi klíči a připojeními, přičemž se počítají jen volání nástrojů. Konkrétní limit veřejně zdokumentovaný není, proto platí pravidlo: jedna role, jedna úloha.

Pro týmy, které chtějí podobné napojení zavést do celého vývojového procesu, nabízíme [integraci AI do vývoje](https://nobig.deals/cs/sluzby/ai-transformace) včetně práce s Claude Code.

## Pětičlenný tým subagentů v Claude Code

Subagenti v Claude Code jsou podle [dokumentace](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) markdown soubory v `.claude/agents/` s vlastními pokyny, nástroji a volitelně modelem. Každý pracuje ve [vlastním kontextovém okně](https://claude.com/resources/articles/subagents-in-claude-code) (_context window_), takže hlavní konverzaci nezahlcuje.

### Role a modely

| Agent     | Model      | Úkol                                                  |
| --------- | ---------- | ----------------------------------------------------- |
| lead      | Opus 5.5   | Převede otázku na plán a rozhodne, co běží dál        |
| scout     | Sonnet 5.5 | Zkontroluje data před jakýmkoli testem                |
| sweeper   | Sonnet 5.5 | Testuje celou mřížku parametrů, nikdy jedno nastavení |
| skeptic   | Opus 5.5   | Snaží se každý výsledek rozbít                        |
| librarian | Haiku 5.5  | Hledá strategie s doloženou oporou                    |

Sestava pochází z kurzu autora @hanakoxbt. Lead je hlavní session, zbylí čtyři agenti jsou soubory.

### Proč skeptik na nejsilnějším modelu

Generovat nápady je levné, drahé je přijmout špatný. Skeptik má jediný úkol: zpochybnit výsledek dřív, než ho tým přijme. Proto autor kurzu dává nejsilnější model právě jemu, ne generátoru nápadů. Souhlasíme s tímto úsudkem: hodnoticí role vyžaduje víc uvažování než vymýšlení hypotéz.

```markdown
---
name: skeptic
description: Attacks every finding before it is accepted.
tools: mcp__quantgpt__challenge_finding, mcp__quantgpt__run_backtest
model: opus
---
Your only job is to make results fail. For every finding check the
held-out years, nearby settings, other universes and the worst
drawdown. Report the weakest point you found. If you could not break
it, list everything you tried.
```

Pole `tools` omezuje skeptika na útok a kontrolní backtest. Nemůže tedy zapisovat do skladu ani spouštět rozsáhlé sweepy. Oprávnění a nástroje se nastavují pro každého subagenta zvlášť.

### research.md jako paměť týmu

Sdílený soubor `research.md` čte každý agent jako první a zapisuje do něj jako poslední. Každá otázka v něm má stav (open, accepted, dead), verdikt, výsledek sweepu (plató, nebo jediný vrchol), nejslabší místo nalezené skeptikem a další krok. **Zamítnutý nápad dostane poznámku „netestovat znovu bez nového důvodu“**, takže tým za měsíc neztratí den tím samým.

Autor doplňuje čtyři pravidla do `CLAUDE.md`, souboru s trvalými pokyny, který [doporučené postupy Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/best-practices) popisují jako místo pro pravidla platná v celém projektu:

* Každý test se zapíše do research.md s verdiktem dřív než jakékoli shrnutí.
* Do další fáze postupují jen výsledky DATA VALIDATED.
* NO EDGE je výsledek, ne selhání, a bez nového důvodu se netestuje znovu.
* Nález platí, jen pokud ho skeptik nedokázal rozbít.

Postup

1. **Položte otázku, ne strategii.** Lead dostane výzkumnou otázku a nejdřív naplánuje postup.
2. **Ověřte data.** Scout zkontroluje univerzum, období a pokrytí delistovaných titulů.
3. **Projeďte rozsah parametrů.** Sweeper otestuje mřížku a hlásí, zda úspěšné buňky tvoří plató.
4. **Nechte skeptika zaútočit.** Přeživší buňky čelí odloženým rokům, jiným univerzům a nejhoršímu poklesu.
5. **Obchodujte nanečisto.** Strategie nejdřív běží na papírovém účtu.
6. **Nasaďte na Alpaca.** Ostré obchodování obstarává vlastní kód, ne agent.

Tip

Delegaci na drahé subagenty spouštějte explicitně jménem („Sweeper: …“). [Běžné postupy Claude Code](https://code.claude.com/docs/en/common-workflows) ukazují, že subagenta lze vyvolat přímo, a vyhnete se tak automatické delegaci podle vágního popisu.

Jak víceagentní systémy navrhujeme pro firmy mimo finance, popisujeme v sekci [AI agenti a automatizace](https://nobig.deals/cs/sluzby/ai-agenti).

## Jak QuantGPT ošetřuje survivorship a look-ahead bias?

QuantGPT veřejně popisuje zahrnutí delistovaných firem od roku 1998 a datování fundamentů podle dne podání. Nezávislé ověření kvality dat ale veřejně dostupné není.

Podle [metodiky QuantGPT](https://quantgpt.co/disclosures) sklad obsahuje ceny firem, které byly později delistovány, převzaty nebo zkrachovaly, a to od roku 1998\. Před tímto rokem obsahuje univerzum jen firmy, které rok 1998 přežily, takže starší výsledky survivorship bias nevylučují. Pokud titul během držby přestane obchodovat, použije se poslední cena. Pokud po otevření pozice už nikdy neobchodoval, počítá se ztráta −30 % podle konvence, kterou zavedl Shumway v roce 1997.

Fundamenty se připojují podle data podání a pozdější opravy výkazů (_restatements_) se ignorují ve prospěch první zveřejněné hodnoty. Pro historickou simulaci je to správná volba: strategie nevidí dnešní „opravenou“ historii.

Výhody a nevýhody

Co QuantGPT veřejně popisuje

* Delistované, převzaté a zkrachovalé firmy od roku 1998
* Fundamenty datované dnem podání
* Ignorování pozdějších oprav výkazů

Co zůstává neověřené

* Shoda dat s CRSP či Bloombergem
* Pokrytí OTC trhů a zacházení s corporate actions
* Počet oprav a chyb v datech

Autor kurzu ukazuje publikovaný běh z knihovny: 200denní klouzavý průměr na S&P 500 v letech 1999–2026 dosáhl stejného ročního růstu 6,8 % jako Buy and Hold, ale nejhorší pokles byl −24,4 % místo −56,8 %. Výsledek je podle něj uveden bez transakčních nákladů. Snížení poklesu je zajímavé, výnosová převaha ale žádná.

Pozor

Pro institucionální využití nestačí metodiku jen přečíst. Je nutný vlastní audit, který porovná identifikátory při změnách tickerů, ceny, corporate actions, výnosy při delistingu a data podání s referenčním zdrojem.

## Poplatky, skluz, daně a limity při paralelních sweepech

Hrubý backtest je horní hranice, ne důkaz ziskovosti, a nejde o investiční poradenství. Metodika QuantGPT [uvádí](https://quantgpt.co/disclosures) ořezávání měsíčních výnosů kvůli chybným cenovým záznamům. Z toho ale neplyne, že výsledky zahrnují komise, spread, dopad na trh nebo daně.

### Citlivost na náklady

Příklad

Ilustrativní výpočet: strategie s obratem portfolia 12× ročně obchoduje 24 stran (nákup a prodej). Při celkovém nákladu 0,20 % na stranu to dává 12 × 2 × 0,20 % = 4,8 % ročně ještě před zdaněním. Při 0,50 % na stranu je to přibližně 12 % ročně, tedy víc, než kolik činí celý hrubý výnos mnoha strategií.

Jde o výpočet citlivosti, ne o údaj specifický pro QuantGPT. Doporučujeme spouštět scénáře 0,10 %, 0,25 %, 0,50 % a 1,00 % na stranu a k nim samostatný scénář skluzu (_slippage_) podle likvidity. Skluz není konstantní procento: závisí na spreadu, velikosti příkazu, volatilitě a čase provedení. Daně jedním parametrem odečíst nejdou, protože záleží na jurisdikci, typu účtu, době držby a započtení ztrát.

### Chyby v definici subagentů

Konkrétní denní limit API QuantGPT k 25\. říjnu 2026 veřejně potvrzený není. U Claude Code [dokumentace uvádí](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents), že požadavky subagentů se započítávají do stejných limitů jako hlavní konverzace. **Pět agentů tedy neznamená pět kvót.** K tomu přistupují nejčastější chyby v definici týmu:

* **Vágní description.** Automatická delegace se řídí popisem, takže „pomáhá s výzkumem“ spouští agenta v nevhodných situacích.
* **Překrývající se role.** Když mají scout, sweeper a skeptik podobné popisy, lead úlohu nepředá správnému specialistovi.
* **Chybějící vstupní a výstupní kontrakt.** Agent musí dostat strategii, období, univerzum, nákladový model a formát výsledku, jinak vrací neporovnatelná čísla.
* **Chybějící samostatná validace.** Agent, který backtest spustil, nesmí být jediným arbitrem jeho správnosti.

Než spustíte paralelní sweep

* Úlohy jdou přes centrální frontu s omezenou souběžností
* Identické kombinace parametrů se deduplikují
* Při chybě 429 agent čeká s exponenciálním backoffem
* Výsledky se ukládají do lokální cache
* Dlouhé běhy mají checkpointy a lze v nich pokračovat
* Průzkumný sweep je oddělený od potvrzovacího

Strategie, která projde skeptikem i scénáři nákladů, je teprve kandidátem. Co následuje po ověření, tedy řízení vah a rizika, ukazujeme na řešení [AI portfoliový manažer](https://nobig.deals/cs/ai-reseni/finance/ai-portfoliovy-manazer-pro-optimalizaci-investic).

## Časté otázky

### Mohou AI trading agents samy obchodovat na účtu u brokera?

V popsaném nastavení ne. Podle autora kurzu žádný nástroj QuantGPT, který může AI zavolat, nezadává, nemění ani neruší příkazy. Obchoduje vlastní kód uživatele, který QuantGPT Cloud v tarifu Pro spouští podle plánu a posílá příkazy na účet Alpaca pod klíči uživatele. Agenti tedy dělají výzkum a o obchodech rozhoduje kód, který člověk napsal a zkontroloval.

### Kolik stojí vyzkoušení QuantGPT a jaké má omezení zdarma?

Začít lze zdarma a bez platební karty. Bezplatný přístup podle autora kurzu obsahuje 5 backtestů a 5 volání AI. Alternativou je třídenní zkušební verze tarifu QuantGPT nebo QuantGPT Pro, která vyžaduje kartu předem a při zrušení před koncem lhůty se neplatí. Aktuální ceny a limity ověřte přímo u QuantGPT, protože denní kvóty API veřejně zdokumentované nejsou.

### Je backtest důkazem, že bude strategie v budoucnu vydělávat?

Není. Backtest ukazuje, jak by pravidlo fungovalo na historických datech za daných předpokladů, a hrubý výsledek bez nákladů je horní hranicí. Riziko snižuje Out-Of-Sample období, sweep, který ukáže plató místo jediného vrcholu, a útok skeptika. Budoucí trh se ale může chovat jinak, proto po backtestu následuje papírové obchodování.

### Dá se tým subagentů postavit i s jiným modelem než Claude?

Princip ano, konkrétní mechanismus ne. Soubory v `.claude/agents/` a pole `model` jsou specifické pro Claude Code a pracují s modely Claude. MCP endpoint QuantGPT ale podle autora funguje s jakýmkoli MCP klientem. Role, sdílená paměť research.md, pevné verdikty a oddělená validace se dají přenést do jiného frameworku, který podporuje více agentů a MCP.

Zdroje a odkazy (5)

Externí stránky, na které článek odkazuje.

1. [quantgpt.co](https://quantgpt.co/disclosures) /disclosures
2. [code.claude.com](https://code.claude.com/docs/en/sub-agents) /docs/en/sub-agents
3. [claude.com](https://claude.com/resources/articles/subagents-in-claude-code) /resources/articles/subagents-in-claude-code
4. [code.claude.com](https://code.claude.com/docs/en/best-practices) /docs/en/best-practices
5. [code.claude.com](https://code.claude.com/docs/en/common-workflows) /docs/en/common-workflows

## Číst více

[![Penetration testování webu pomocí Claude Code před spuštěním](https://nobig.deals/_next/image?url=https%3A%2F%2Fassets.nobig.deals%2Fblog%2Fcmvo4agh6000x0xpi7njkek7i%2Fpenetration-testovani-webu-claude-code-hero-55a7637bab.webp&w=3840&q=75)AI a vývojPenetration testování webu pomocí Claude Code před spuštěnímPenetration testování webu lze před spuštěním částečně zrychlit pomocí Claude Code: tři podagenti s účty A, B a admin spustí skutečné útoky a doloží je logy. Je to rychlá pomocná kontrola, ne náhrada autorizovaného pentestu.](https://nobig.deals/cs/blog/penetration-testovani-webu-claude-code)[![Jak vytvořit animovanou B-roll grafiku pomocí Claude Opus 5.5 animace](https://nobig.deals/_next/image?url=https%3A%2F%2Fassets.nobig.deals%2Fblog%2Fcmuiwvz1k00000xqzt0xwzjb9%2Fclaude-opus-5-5-animace-b-roll-hero-79b240e95e.webp&w=3840&q=75)AI a vývojJak vytvořit animovanou B-roll grafiku pomocí Claude Opus 5.5 animaceSkill pro Claude Code umí z přepisu videa vygenerovat animovanou B-roll grafiku, kterou dřív dělaly After Effects nebo Canva. Vysvětlujeme, co je ověřené, co jen tvrzení autora a jak na to v češtině.](https://nobig.deals/cs/blog/claude-opus-5-5-animace-b-roll)[![Marketing Skills: AI agenti pro marketing v Claude Code](https://nobig.deals/_next/image?url=https%3A%2F%2Fassets.nobig.deals%2Fblog%2Fcmvo14feh00030xpivl776cu3%2Fmarketing-skills-claude-code-knihovna-hero-a603c3fa9d.webp&w=3840&q=75)AI a vývojMarketing Skills: AI agenti pro marketing v Claude CodeMarketing Skills je bezplatná open-source sada instrukcí pro AI agenty od Coreyho Hainese. Funguje v Claude Code, Codexu nebo Cursoru. Není to marketingový software a efekt na konverze nikdo nezávisle nedoložil.](https://nobig.deals/cs/blog/marketing-skills-claude-code-knihovna)