Vlastní digitální produkt
Zentero
Vlastní digitální produkt pro správu projektů a každodenní práce s integrovanými funkcemi umělé inteligence.
Zentero kombinuje projektový a úkolový systém, poznámky, přílohy, připomínky a AI nástroje v jednom pracovním prostředí. Umělá inteligence pomáhá připravit projekt z krátkého briefu, rozdělit práci do úkolů a podúkolů, upravit vágní zadání, doporučit plán dne nebo odpovídat s kontextem konkrétního projektu.
Na produktu řeším celý proces od definice problému a návrhu datového modelu přes uživatelské rozhraní a programování až po integraci jazykových modelů, testování a další úpravy podle skutečného používání. Zentero je volně dostupné a kdokoliv si v něm může bezplatně vytvořit vlastní pracovní prostor.
Projekt v kostce
Bezplatný pracovní systém pro jednotlivce, kteří chtějí mít projekty, úkoly a souvislosti na jednom místě
Zentero je veřejně dostupná webová aplikace pro správu každodenní práce. Propojuje projekty, úkoly, podúkoly, poznámky, přílohy a připomínky a doplňuje je o AI funkce pro plánování, tvorbu projektů a práci s jejich obsahem.
Produkt vzniká jako alternativa k jednoduchým seznamům úkolů i rozsáhlým systémům, jejichž nastavení často zabere více času než samotná práce. Je určený především jednotlivcům, kteří současně řeší více projektů a potřebují udržet pohromadě úkoly i širší kontext.
Na projektu řeším celý produktový cyklus: vymezení problému, informační architekturu, datový model, návrh rozhraní, programování, integraci jazykových modelů, testování i následné úpravy podle skutečného používání.
Základní informace
- Typ produktu
- Webová aplikace pro osobní produktivitu a správu projektů
- Cíloví uživatelé
- Jednotlivci pracující na více projektech a tématech
- Stav
- Veřejně dostupný zdarma, aktivně vyvíjený a používaný v každodenní praxi
- Moje role
- Produktový návrh, UX, datový model, programování, AI integrace, testování a provozní rozvoj
typů obsahu
Projekty, úkoly, podúkoly, poznámky, štítky, přílohy a připomínky.
AI scénáře
Plán dne, projekt z briefu, optimalizace úkolu a projektový chat.
veřejný produkt
Kdokoliv se může připojit a vytvořit si vlastní pracovní prostor.
autor produktu
Produktový směr, návrh, vývoj i další ladění řeším samostatně.
Výchozí problém
Jak spojit jednoduchost osobního task manageru s hloubkou projektového systému
Při práci na více projektech jsem postupně narazil na dva opačné problémy. Jednoduché seznamy úkolů byly rychlé, ale nedokázaly udržet širší souvislosti. Poznámky, přílohy, termíny a další kroky se rozpadaly mezi několik různých míst.
Rozsáhlejší nástroje sice nabízely větší flexibilitu, ale často vyžadovaly dlouhé nastavování, tvorbu vlastních struktur a průběžnou údržbu. Místo samotné práce tak člověk část času věnoval systému, který mu měl původně pomáhat.
Zentero vzniklo mezi těmito dvěma kategoriemi. Jeho cílem je nabídnout propracovanou správu projektů a každodenní práce, ale zachovat rychlost, přehlednost a co nejmenší množství povinného nastavování.
Umělá inteligence do produktu vstupuje tam, kde může tuto složitost dále snížit: připraví první strukturu projektu, pomůže rozdělit práci, upraví nejasný úkol nebo navrhne plán dne. Nenahrazuje samotný systém, ale usnadňuje práci uvnitř něj.
Jednoduché to-do aplikace
Výhoda: rychlý začátek
Slabina: chybí širší kontext
Zentero
Cíl: připravená struktura, kontext a rychlé používání
Komplexní pracovní systémy
Výhoda: velká flexibilita
Slabina: náročné nastavení
Produktová hypotézaPropracovaný pracovní systém nemusí být složitý na používání, pokud má připravenou srozumitelnou strukturu a AI pomáhá právě tam, kde by uživatel jinak musel vše ručně promýšlet a zapisovat.
Jak Zentero funguje v praxi
Od ranního plánu přes soustředěnou práci až po zachycení dalšího nápadu
Pracovní den může začít doporučeným plánem, který vychází z termínů, priorit a aktuálně rozpracovaných úkolů. Po otevření konkrétní položky má uživatel na jednom místě její zadání, podúkoly, poznámky, přílohy, termín i vazbu na širší projekt.
Během práce lze nové podněty rychle zachytit, nejasné úkoly zpřesnit a větší záměry převést z krátkého briefu do první struktury projektu. Při návratu k rozsáhlejšímu tématu pomůže projektový chat, který pracuje s jeho úkoly a poznámkami.
AI zde netvoří oddělenou vrstvu vedle produktu. Vstupuje přímo do situací, ve kterých zkracuje přípravu, plánování nebo hledání souvislostí.
Doporučený plán dne
Zentero projde termíny, priority a rozpracované úkoly a navrhne, čím se během dne zabývat. U každé položky vysvětlí důvod doporučení, aby bylo možné návrh rychle posoudit a upravit.
- Termíny a priority →
- návrh pořadí →
- kontrola uživatele
Projekt z jednoho briefu
Uživatel stručně popíše cíl nebo požadovaný výsledek. AI z něj připraví návrh projektu, úkolů a podúkolů, který lze následně přepsat, doplnit nebo částečně odstranit.
- Krátký brief →
- návrh projektu →
- uživatelská úprava
Optimalizace úkolu
Vágně zapsaný úkol lze doplnit o přesnější název, prioritu, štítky a návrh menších kroků. Zentero změny pouze doporučí a provede je až po potvrzení.
- Nejasný úkol →
- návrh úprav →
- potvrzení změn
Chat s kontextem projektu
AI odpovídá s využitím úkolů a poznámek konkrétního projektu. Dokáže shrnout jeho stav, dohledat uložené informace nebo pomoci formulovat další postup.
- Otázka →
- projektový kontext →
- odpověď a další krok
AI je pomocník, ne autorita. Každý návrh lze upravit, odmítnout nebo zahodit.
Klíčová produktová rozhodnutí
Čtyři volby, které určily podobu Zentera
Při návrhu vlastního produktu nestačí rozhodovat pouze o tom, jaké funkce přidat. Každá změna ovlivňuje jednoduchost používání, vnitřní strukturu systému i možnosti jeho dalšího rozvoje. U Zentera jsem proto průběžně posuzoval, zda nová funkce skutečně zjednodušuje práci, kolik nastavování přenáší na uživatele a jaký kompromis spolu s ní do produktu přichází.
Připravená struktura místo prázdného systému
Komplexní pracovní nástroje často začínají prázdnou stránkou. Uživatel si musí sám vytvořit databáze, pohledy, stavy a pravidla ještě předtím, než může začít pracovat. Zentero proto nabízí připravenou strukturu projektů, úkolů, podúkolů, poznámek, příloh a připomínek. Jednotlivé části lze přizpůsobit, ale jejich základní vztahy nemusí uživatel navrhovat od začátku.
- Co jsem tím získal
- Rychlejší začátek a jednotnější používání napříč aplikací.
- Jaký kompromis jsem přijal
- Menší volnost pro uživatele, kteří chtějí celý systém postavit podle sebe.
Datové vztahy před návrhem obrazovek
Nejdřív jsem řešil, jak spolu mají jednotlivé části produktu souviset. Projekt obsahuje úkoly, úkol může mít podúkoly, poznámky, přílohy a připomínky a všechny tyto vazby musí fungovat bez ohledu na to, z jaké obrazovky uživatel přichází. Teprve nad touto strukturou vznikalo rozhraní.
- Co jsem tím získal
- Konzistentnější chování aplikace a pevnější základ pro další funkce.
- Jaký kompromis jsem přijal
- Pomalejší začátek vývoje, protože první týdny nepřinášely tolik viditelných výsledků.
AI v konkrétních pracovních situacích
První experimenty s AI byly příliš obecné. Samostatný asistent působil zajímavě, ale uživateli nepomáhal v konkrétní části práce. AI jsem proto přesunul přímo k situacím, ve kterých může odstranit opakované přemýšlení nebo ruční přípravu: vytvoření projektu, rozdělení práce, zpřesnění úkolu, sestavení plánu dne a práce s kontextem projektu.
- Co jsem tím získal
- AI funkce mají jasný vstup, výstup i místo v pracovním postupu.
- Jaký kompromis jsem přijal
- Užší funkce mají menší efektní rozsah, ale jsou předvídatelnější a praktičtější.
Návrh AI musí zůstat pod kontrolou uživatele
Jazykový model může připravit užitečný návrh, ale nemusí správně chápat prioritu, kontext nebo způsob práce konkrétního člověka. Proto žádný významnější návrh automaticky nepovažuji za konečné rozhodnutí. Uživatel může výstup upravit, částečně přijmout nebo úplně odmítnout.
- Co jsem tím získal
- Větší důvěra a menší riziko nechtěných změn.
- Jaký kompromis jsem přijal
- Některé akce vyžadují jedno potvrzení navíc.
Datový model a technická architektura
Čtyři propojené vrstvy od rozhraní po umělou inteligenci
Zentero je postavené jako webová aplikace, ve které jsou uživatelské rozhraní, produktová data, serverová logika a funkce umělé inteligence oddělené, ale navzájem propojené. Technologie jsem vybíral podle toho, jak rychle mi umožní vytvořit skutečně použitelný produkt, ověřovat změny a dál jej samostatně rozvíjet.
Uživatelské rozhraní
Rozhraní vzniká v Reactu a pokrývá celý pracovní cyklus: přehled dne, pracovní prostory, projekty, detail úkolu, poznámky, přílohy, připomínky i příkazovou paletu. Vite zajišťuje rychlý vývoj, sestavení a nasazování dalších verzí. Nejde pouze o zobrazení uložených dat. Rozhraní musí uživatele vést mezi různými úrovněmi práce a současně zachovat informaci o tom, v jakém projektu a kontextu se právě pohybuje.
- Přínos
- Rychlý vývoj interaktivního a responzivního produktu.
- Kompromis
- Větší závislost na klientské aplikaci a složitější budoucí doplnění plnohodnotného offline režimu.
Datový model
Supabase zajišťuje přihlášení, databázi, oprávnění a serverové funkce. Základem jsou vazby mezi pracovními prostory, projekty, úkoly, podúkoly, poznámkami, štítky, přílohami a připomínkami. Jednotlivé části nejsou oddělené seznamy. Stejný úkol se může zobrazovat v projektu, přehledu dne i dalších pohledech bez vytváření nezávislých kopií.
- Přínos
- Konzistentní vztahy a pevnější základ pro další rozvoj.
- Kompromis
- Pomalejší počáteční fáze, protože bylo potřeba vyřešit vztahy dříve než výsledné obrazovky.
Serverová a integrační vrstva
Citlivější operace, komunikace s externími službami a zpracování AI požadavků probíhají prostřednictvím serverových funkcí. API klíče ani interní logika tak nejsou vystavené přímo v uživatelském prohlížeči. Serverová vrstva připravuje vstupy, předává je příslušné službě a kontroluje formát odpovědi před zobrazením v aplikaci.
- Přínos
- Bezpečnější integrace a větší kontrola nad zpracováním dat.
- Kompromis
- Více kroků mezi akcí uživatele a výslednou odpovědí.
Vrstva umělé inteligence
Gemini přes API je primárním modelem pro tvorbu projektů, optimalizaci úkolů, plán dne a projektový chat. Každá funkce má přesněji vymezený vstup, očekávaný výstup a pravidla pro jeho další zpracování. Pokud primární model nereaguje, aplikace může požadavek automaticky předat modelu Claude. Výstup se nikdy nepovažuje za konečné rozhodnutí a před uložením zůstává pod kontrolou uživatele.
- Přínos
- Praktické AI funkce a vyšší odolnost při nedostupnosti jedné služby.
- Kompromis
- Různé modely mohou vytvářet odlišně formulované návrhy, které je potřeba sjednocovat instrukcemi, validací a návrhem rozhraní.
Tok AI požadavku
- akce uživatele →
- načtení kontextu →
- příprava vstupu →
- model →
- validace →
- náhled →
- potvrzení →
- uložení
React · Vite · Supabase · JavaScript · Serverové funkce · Gemini API · Claude API
Vývoj a způsob práce
Od první potřeby k veřejnému produktu
Zentero nevznikalo podle hotového zadání ani předem připraveného seznamu funkcí. Vycházel jsem z konkrétních situací, ve kterých mi současné nástroje neposkytovaly dostatek souvislostí nebo naopak vyžadovaly příliš mnoho nastavování.
Od začátku jsem proto kombinoval postupný vývoj produktu s krátkými cykly návrhu, skutečného používání a dalších úprav. Každou větší změnu se snažím co nejdříve dostat do stavu, ve kterém lze ověřit její přínos v běžné práci.
-
Konec roku 2025
Zachytit problém v konkrétní situaci
Začal jsem si zapisovat okamžiky, ve kterých se moje práce zbytečně komplikovala. Nešlo pouze o množství úkolů. Problémem bylo hledání podkladů, ztráta souvislostí, nejasné další kroky a přepínání mezi několika systémy.
Ve které konkrétní situaci má uživateli pomoci a co se po jejím použití změní?
-
Začátek roku 2026
Navrhnout strukturu dříve než obrazovku
Vznikl základ datového modelu a vztahů mezi projekty, úkoly, poznámkami a dalšími částmi produktu. Teprve nad ním jsem začal stavět výsledné obrazovky. Tento postup zpomalil první viditelné výsledky, ale omezil množství pozdějších výjimek.
-
Jaro 2026
Postavit nejmenší skutečně použitelnou verzi
Aplikace zvládla základní pracovní cyklus a přesunul jsem do ní vlastní projekty a úkoly, přestože některé části ještě nebyly dokončené. Cílem bylo dostat produkt do situace, kdy jeho slabá místa ovlivňují skutečnou práci a nelze je přehlížet.
-
Léto 2026
Učit se z každodenního používání a zpřístupnit produkt
Každodenní používání ukázalo, které funkce jsou důležité a které pouze znějí dobře. Obecné AI experimenty nahradily konkrétní scénáře. Zentero se současně posunulo od osobního pracovního nástroje k veřejně dostupnému produktu zdarma.
-
Současnost
Rozvíjet jen to, co si obhájí své místo
Při každé větší změně sleduji, zda řeší konkrétní problém, zda je její přínos srozumitelný, zda se skutečně používá a zda nezvyšuje složitost více, než kolik přináší hodnoty. Technicky funkční část ještě nemusí mít důvod v produktu zůstat.
Opakující se pracovní cyklus
- Situace →
- návrh →
- nejmenší použitelná verze →
- skutečné používání →
- úprava nebo odstranění
Výsledky a ověření
Co už produkt prokázal a co musí potvrdit další používání
Zentero se podařilo dostat z osobní potřeby do podoby veřejně dostupné webové aplikace. Produkt zvládá hlavní pracovní cyklus od vytvoření projektu a úkolů přes každodenní plánování až po práci s poznámkami, přílohami a projektovým kontextem.
Nejdůležitějším dosavadním ověřením je každodenní používání při vlastní práci. To rychle odhaluje zbytečné kroky, nekonzistentní chování i funkce, které vypadají dobře v návrhu, ale v praxi nepřinášejí dostatečnou hodnotu.
Co je dnes doložitelné
Funkční veřejný produkt
Kdokoliv se může zdarma zaregistrovat, vytvořit si vlastní pracovní prostor a začít používat hlavní části aplikace.
Propojený pracovní cyklus
Zentero propojuje projekty, úkoly, podúkoly, poznámky, přílohy a připomínky v jednom systému.
Praktické využití AI
AI pomáhá při tvorbě projektů, plánování dne, optimalizaci úkolů a práci s kontextem konkrétního projektu.
Každodenní ověřování
Produkt používám při vlastní práci, díky čemuž lze slabá místa odhalovat a upravovat bez dlouhého odstupu.
Co zatím není potvrzené
Produkt zatím nemá dostatečně dlouhou historii širšího používání, aby bylo možné spolehlivě hodnotit dlouhodobou návratnost uživatelů, rozdíly mezi jejich pracovními návyky nebo měřitelnou úsporu času. Veřejná dostupnost proto není konečným důkazem produktového úspěchu. Je začátkem další fáze, ve které potřebuji ověřit, zda je struktura srozumitelná a užitečná také lidem, kteří pracují jinak než já.
Co chci v další fázi sledovat
- První použití
- Dokáže nový uživatel bez pomoci vytvořit projekt, úkol a pochopit základní strukturu?
- Pravidelný návrat
- Stane se Zentero součástí jeho pracovního postupu, nebo zůstane jednorázovým vyzkoušením?
- Klíčové funkce
- Které části přinášejí dostatečnou hodnotu a které potřebují zjednodušit?
- AI návrhy
- Jak často lidé návrhy přijímají, upravují nebo odmítají?
- Místa tření
- Ve kterých krocích uživatelé váhají, proces nedokončí nebo potřebují vysvětlení?
Funkční aplikace je první výsledek. Skutečný produkt musí prokázat, že si dokáže najít pravidelné místo v práci dalších lidí.
Zpětný pohled
Ne všechny správné kroky pro první verzi jsou správné i pro dlouhodobý provoz
Při vývoji Zentera jsem několikrát vědomě upřednostnil rychlost ověření před robustnějším základem. Díky tomu jsem dostal produkt během relativně krátké doby do každodenního používání a následně jej mohl zpřístupnit veřejnosti. Některá rozhodnutí se ale postupně proměnila v omezení, která by při dalším podobném projektu stálo za to řešit dříve.
Offline režim a synchronizace
První verze počítala především se stabilním připojením. Doplnění spolehlivé lokální práce do existující architektury nyní vyžaduje řešit konflikty změn, stav synchronizace i chování rozhraní při přerušení spojení.
Základní synchronizační model a pravidla pro konfliktní změny bych navrhl současně s datovou strukturou.
Ověřování mimo vlastní způsob práce
Každodenní používání přináší velmi rychlou zpětnou vazbu, ale snadno vede k optimalizaci produktu podle zvyků jeho autora.
Dříve bych zapojil menší skupinu lidí s rozdílnými pracovními postupy a sledoval jejich první použití bez předchozího vysvětlování.
Proměnlivost výstupů AI
Výstup jazykového modelu není vždy stejně strukturovaný ani předvídatelný. Rozdíly mohou vznikat mezi jednotlivými požadavky, verzemi modelu i při přepnutí na záložní službu.
Od začátku bych připravil jednotnou validační vrstvu, sadu referenčních scénářů a pravidelné porovnávání odpovědí jednotlivých modelů.
Technický a provozní dluh
Rychlá první verze může tolerovat jednorázová řešení. Ve veřejném produktu ale každá výjimka postupně zvyšuje náročnost dalšího vývoje, testování a údržby.
Dříve bych sjednotil opakující se komponenty, logování chyb, provozní dokumentaci a pravidla pro části, které se používají napříč aplikací.
Nejde předem odstranit všechny nejistoty. Důležité je poznat, které rozhodnutí lze později snadno změnit a které se propíše do celého produktu.
Moje role a konkrétní odpovědnost
Za co jsem v projektu odpovídal
Zentero jsem navrhl a vyvíjím samostatně. Díky tomu nesu odpovědnost za rozhodnutí, která se běžně rozdělují mezi produkt, UX, vývoj a provoz.
-
01
Produktový směr
Strategie a rozhodováníDefinoval jsem výchozí problém, cílové situace, hlavní principy produktu a průběžně rozhoduji o jeho rozsahu a prioritách.
Strategie a rozhodování -
02
Informační architektura a datový model
Struktura produktuNavrhl jsem strukturu pracovních prostorů, projektů, úkolů, podúkolů, poznámek, příloh, štítků a připomínek včetně jejich vzájemných vazeb.
Struktura produktu -
03
Uživatelské scénáře a rozhraní
UX a rozhraníPřipravil jsem hlavní průchody aplikací, návrh obrazovek, stavy, formuláře a responzivní používání na desktopu i mobilu.
UX a rozhraní -
04
Vývoj aplikace
Návrh a realizaceProgramuji frontend, propojení s databází, serverové funkce, přihlášení, oprávnění a další části potřebné pro každodenní provoz produktu.
Návrh a realizace -
05
AI funkce
AI integraceNavrhl jsem a implementoval scénáře pro tvorbu projektu z briefu, optimalizaci úkolu, plán dne a chat s kontextem projektu.
AI integrace -
06
Testování a rozvoj
Iterace a provozProdukt průběžně používám, testuji, opravuji a upravuji podle každodenní praxe i zpětné vazby dalších uživatelů.
Iterace a provoz -
07
Veřejná prezentace produktu
Komunikace produktuŘeším také landing page, onboarding, dokumentaci, systémovou komunikaci a konzistenci mezi veřejnou a přihlášenou částí.
Komunikace produktu
Profesní přesah
Co Zentero dokládá o mém způsobu práce
Zentero ukazuje, že dokážu vzít vlastní nebo uživatelský problém, rozložit jej do konkrétních situací a postupně z něj vytvořit veřejně dostupný digitální produkt.
Na jednom projektu se zde potkává vymezení problému, návrh informační architektury, datový model, uživatelské scénáře, rozhraní, vývoj, integrace jazykových modelů, testování i další provozní rozvoj.
Nejde pro mě pouze o ukázku toho, co dokážu naprogramovat. Důležitější je způsob práce, při kterém se snažím každé rozhodnutí opřít o konkrétní potřebu, co nejdříve jej ověřit a otevřeně pojmenovat jeho přínosy i limity.
Začínám od potřeby, ne od technologie
Nejdřív hledám konkrétní situaci, ve které se má něco změnit. Teprve potom vybírám vhodnou podobu řešení a technický postup.
Držím pohromadě produkt i technické souvislosti
Rozhraní, datový model, AI funkce a provoz nevnímám jako oddělené části. Každé rozhodnutí posuzuji podle jeho dopadu na celý produkt.
Nápad dokážu převést do funkční podoby
Nezůstávám u popisu nebo návrhu obrazovek. Dokážu vytvořit aplikaci, kterou lze skutečně používat, testovat a dále rozvíjet.
AI používám v konkrétních scénářích
Model má jasně vymezený úkol, vstup i očekávaný výstup. Jeho návrh zůstává pod kontrolou uživatele.
Pracuji v krátkých cyklech
Novou část co nejdříve zapojuji do skutečné práce a podle výsledku ji upravuji, zjednodušuji nebo odstraňuji.
Dokážu pojmenovat limity vlastního návrhu
Rozlišuji mezi technicky funkční aplikací, ověřením ve vlastním používání a širším potvrzením produktové hodnoty.
Produktový návrh · Informační architektura · UX a návrh rozhraní · Datové modelování · Funkční prototypování · AI integrace · Testování a iterace
React · Vite · Supabase · JavaScript · Serverové funkce · Gemini API · Claude API
Další krok
Zentero je jeden projekt. Stejný způsob práce chci přinést i do dalšího týmu.
Baví mě situace, ve kterých je potřeba nejprve pochopit problém, propojit různé pohledy a následně vytvořit podobu, kterou lze ukázat, otestovat a dál rozvíjet.
Hledám dlouhodobou roli v oblasti digitálních produktů, AI aplikací a automatizace, ve které mohu převzít odpovědnost za konkrétní oblast a sledovat její dopad v čase.
COYG.cz
Československý fanouškovský portál o Arsenal FC, který propojuje obsah, zápasová data, statistiky, WordPress vývoj a vlastní administrační nástroje.