Pro letošní výroční hodnocení jsem požádal AI agenta, aby provedl podrobný inventář založený na datech o mně. Tento proces je sdílený, protože umožňuje snadno provádět profesionální těžbu dat bez jakýchkoli programátorských zkušeností. Je to ještě jednodušší než Vibe Coding, vyžaduje: kompletní data + Coding Agent. Abych ověřil horní hranici tohoto procesu, záměrně jsem vybral největší a nejsložitější 10letý zdravotní profil osobních údajů pro zátěžové testování. 1️⃣ Měřítko dat a práh zpracování Nakonec byla z aplikace Apple Health exportována kopie surových zdravotních dat z Apple Watch o velikosti až 3,5 GB. Tento dokument obsahuje stovky tisíc záznamů srdečního tepu a různé fyziologické ukazatele s velmi jemnou detailností. Než by AI vstoupila, musel bych strávit alespoň pár dní výzkumem Python knihoven a analyzováním složitých XML datových struktur, abych zvládl data v takovém měřítku. To je často největší překážka pro mnoho lidí, když se musí "kvantifikovat". 2️⃣ Workflow s podporou agentů Když jsme zavedli Coding Agents jako OpenAI Codex nebo Claude Code, celý proces se zcela proměnil. Už se nemusíte zaměřovat na konkrétní implementace kódu, stačí definovat "analytický cíl". Agent automaticky provádí rekurzivní smyčku: autonomně zkoumá datové struktury → píše skripty pro zpracování v Pythonu → narazí na výjimky → opětovném zkoumání a opravě kódu. Dokáže dokončit celý proces od čištění až po analýzu samostatně, což mi pomáhá dokončit mnoho mých předchozích nápadů, které byly pozastaveny kvůli vysokým technickým nákladům. Pokud nevíte, jak začít, můžete mu nejprve říct pozadí úkolu a odpovídající soubory, aby mohl sám prozkoumávat, například: ...