Co jsou .md soubory, system prompts a skills

Markdown (.md) soubory jsou základním způsobem jak předat AI kontextové informace, instrukce a znalosti. V AI kontextu fungují jako 'paměť' a 'instrukční manuál' pro modely. Správně napsaný system prompt nebo .cursorrules soubor může dramaticky zlepšit výsledky AI.

Druhy instrukcí pro AI

🎯 System Prompt

Instrukce předané modelu před konverzací — definuje roli, chování, omezení a formát.

Kde se to nastavuje: API (role: system), Claude Projects, ChatGPT Custom Instructions, Custom GPTs

Z čeho se to skládá:

  • Role / Persona — kdo asistent je
  • Kontext / Prostředí — v jakém kontextu pracuje
  • Úkol / Cíl — co má dělat
  • Pravidla / Omezení — co nesmí nebo musí
  • Formát výstupu — jak má strukturovat odpovědi
  • Příklady (few-shot) — ukázky ideálních odpovědí

📄 CLAUDE.md

Markdown soubor v root projektu — Claude Code ho automaticky načte při každém spuštění.

Kde se to nastavuje: /CLAUDE.md (root projektu)

Z čeho se to skládá:

  • Popis projektu — co to je a čeho chceme dosáhnout
  • Tech stack — jaké technologie a verze
  • Architektura — struktura souborů a složek
  • Coding guidelines — standardy kódu
  • Importantní konvence — pojmenování, pattern, přístupy
  • Co nedělat — anti-patterns projektu

⌨️ .cursorrules

Instrukce pro Cursor editor — nastaví coding standards a konvence pro celý projekt.

Kde se to nastavuje: /.cursorrules (root projektu)

Z čeho se to skládá:

  • Tech stack a verze
  • Coding style rules
  • Import konvence
  • Naming conventions
  • Zakázané patterns
  • Testovací požadavky

🔧 SKILL.md

Instrukce pro AI jak používat konkrétní nástroj, technologii nebo pattern.

Kde se to nastavuje: /mnt/skills/skill-name/SKILL.md nebo /skills/ v projektu

Z čeho se to skládá:

  • Název a popis skill
  • Kdy použít
  • Setup instrukce
  • Code examples
  • Common patterns
  • Omezení a anti-patterns

📖 README.md

Dokumentace projektu viditelná na GitHub — AI to čte jako kontext.

Kde se to nastavuje: /README.md (root projektu)

Z čeho se to skládá:

  • Název a popis
  • Quick start / Installation
  • Usage examples
  • API dokumentace
  • Contributing guidelines
  • License

Prompt Engineering best practices

Zero-shot

Přímý dotaz bez příkladů — funguje pro jednoduché úkoly

Příklad: Shrni tento text do 3 bodů.

Few-shot

Poskytni 2-5 příkladů vstup→výstup — dramaticky zlepší konzistenci

Příklad: Vstup: 'Jsem nespokojený' → Výstup: Negativní Vstup: 'Super produkt' → Výstup: Pozitivní Vstup: '{text}' → Výstup:

Chain-of-Thought (CoT)

Přidej 'Přemýšlej krok za krokem' — zlepší reasoning u složitých úkolů

Příklad: Přemýšlej krok za krokem a pak odpověz: Kolik je 17 × 23?

Role prompting

Definuj personu/roli — model napodobí expertiáz dané role

Příklad: Jsi zkušený CTO s 15 lety zkušeností s enterprise SaaS. Přezkoumej tuto architekturu...

XML tagging (Claude)

Obaluj části promptu XML tagy — Claude je čte přesněji než plain text

Příklad: <document>..obsah dokumentu..</document> <task>Shrni klíčové body</task>

Output formatting

Specifikuj přesný formát výstupu — JSON, Markdown, tabulka, numbered list

Příklad: Vrať JSON: {"title": string, "priority": 1-5, "tags": string[]}

Související: knihovna hotových promptů, co je prompt, systémový prompt.