🏗️ Vláda odsunula digitalizaci stavebního zákona na roky 2030 až 2031.
👋 Skončil zmocněnec pro digitalizaci Králíček, v DIA Kuchař, v NAKITu Ďoubal, na vnitru KRIT.
🛵 MPSV připravilo návrh zákona o práci přes internetová tržiště.
🏷️ Slevomatu klesl zisk a vzrostl obrat.
🚨 Slavia Pojišťovna zaznamenala únik 22 GB osobních údajů.
☣️ Úřad Brno-Židlochovice paralyzoval ransomware.
🔗 Provozovatel erotické inzerce Anastasov zůstane ve vazbě.
👮 Zatčení Přemysla Rubeše nesouvisí s jeho investicemi.
📴 Bavoři vypnuli 373 tisíc stránek spojených s podvody a zneužíváním dětí.
🏛️ Evropa odkládá regulaci AI, americká vláda pro ni vydala rámec.
💰 Trumpova vláda chce 10 miliard dolarů jako „transakční poplatek“ za zprostředkování převzetí TikToku.
💰 Grok už na Twitteru odpovídá jen předplatitelům.
🗨️ WhatsApp testuje pozvánky do chatu pro lidi bez účtu.
🔓 Instagram odstraní šifrování ze zpráv mezi uživateli.
🧠 Microsoft posílá vývojáře Copilotu do divize superinteligence.
🥽 Meta končí s VR.
🐕 Americká datová centra hlídají robotičtí psi.
🪖 Rusko nařizuje vojákům smazat Telegram.
🙊 Moskva zažívá výpadky internetu a přitvrzuje digitální cenzuru.
🪛 Apple MacBook Neo v důsledku regulace EU bude opravitelný.
📹 Síť X zaplavují podvržená videa z války v Íránu.
🤑 Dokument BBC ukazuje, proč sociální sítě odměňují chaos.
♿ Mozkový implantát BrainGate vrací lidem s paralýzou možnost psát na počítači.
💉 Australan s AI navrhl vakcínu proti rakovině pro svého psa. Nebo ne?
🎙️ Michala Pítrová mluvila dvě hodiny o strukturované zvídavosti.

Sledujte nás také přes RSS feed, Bluesky nebo Linkedin.

Designérský tip

Zobrazujte stav systému. Uživatelé chtějí vědět, co se děje.

❌ Tiché uložení bez jakékoli zpětné vazby
✅ „Změny byly uloženy před 2 minutami.“

👉 Lidé si jsou jistější, že nic neztratili.
👉 Méně zbytečných dotazů na podporu.

Viditelný stav systému buduje důvěru.

Lidé chtějí časem plýtvat

Největším omylem současné vlny kolem AI je představa, že každé rozhraní má být co nejrychlejší. Někdy to platí. Když člověk potřebuje zamluvit ubytování, koupit jízdenku nebo přihlásit ke službě, chce mít hotovo co nejdřív. V takových chvílích je každé zbytečné zdržení na obtíž.

Jenže velká část digitálního světa nefunguje jako seznam úkolů. Lidé často nechtějí nic rychle dokončit. Chtějí se dívat, procházet, porovnávat, sledovat a čekat, až je něco zaujme. Nechtějí nutně ušetřit čas. Chtějí ho příjemně strávit.

Právě proto mají rozhraní založená na procházení stále takovou sílu. Rozlišení mezi hledáním a objevováním je pořád užitečné. Hledání funguje tehdy, když člověk ví, co chce. Objevování funguje tehdy, když to ještě neví. Čistě konverzační rozhraní tu narážejí na slabinu, protože po uživateli chtějí jasný záměr hned na začátku. Feedy, galerie, seznamy a doporučení naopak nejprve ukazují možnosti.

Nejde tedy o to, že by lidé milovali neefektivitu. Jde o to, že se pohybují mezi dvěma režimy. Někdy chtějí něco vyřídit. Jindy chtějí v něčem pobývat. Dobré UX musí poznat, který z těchto režimů právě obsluhuje. Návrh, který všechno zkrátí na okamžité vyřešení, může snadno odstranit právě to, proč člověk přišel.

Linkodrom

Elements of User Experience. S. S. Karthik vysvětluje model pěti vrstev UX podle Jesseho Jamese Garretta: Strategy, Scope, Structure, Skeleton a Surface. Každá vrstva postupně přetavuje záměr do funkčního produktu: od definice „proč“, přes výběr funkcí a jejich uspořádání až po konkrétní rozhraní a vizuální styl.

Praktický návod na UX research pro sólo designéry: Sanjana Agarwal ukazuje, jak analyzovat support tickety, mluvit se zákazníky, sledovat analytiku, mapovat uživatelské cesty a rychle testovat prototypy. I malé množství výzkumu přináší zásadní vhledy do chování a potřeb uživatelů. Důležité je výstupy přímo napojit na designová rozhodnutí a budovat si rutinu.

Claude Code pro designéry krok za krokem. Tommaso Nervegna ukazuje, jak nástroj Claude Code spolu s metodikou Get Shit Done (GSD) umožňuje designérům samostatně vytvářet funkční aplikace bez klasického handoffu do vývoje. Klíčem je odstranění mezivrstvy mezi návrhem a implementací: designér popisuje záměr, AI generuje kód.

Google představil nový Stitch, AI platformu pro návrh digitálních produktů, která převádí přirozený jazyk na hotové designy. Designéři nešetří chválou. Použít se dá i s MCP. Vyzkoušejte společně s Antigravity. Zvlášť pokud máte Google Workspace.

Pencil.dev zrychluje návrh webů pomocí AI. Jan Polzer oceňuje lokální běh, rychlost i verzování v textu. Největší přínos vidí v rychlé iteraci designu a jeho okamžitém převodu do kódu.

UX audit bez dat a analytiky: Hopemidah Kendi ukazuje, že UX audit nemusí stát na drahých nástrojích, ale na jasném myšlení. Začíná definicí uživatelských cílů, pokračuje simulací cesty nového uživatele a identifikací problémů. Ty třídí podle závažnosti a ověřuje pomocí Nielsenových heuristik.

Voice User Interface (VUI) umožňuje ovládat technologie hlasem a přináší přirozenější interakci než tradiční rozhraní. Od prvních experimentů v 60. letech po dnešní Siri či Alexu prošla technologie zásadním vývojem díky AI a NLP. Mahima Gupta přehledně shrnuje dosavadní vývoj a nastiňuje, kam se VUI pohne v nejbližší budoucnosti.

Jak navrhovat experimenty, které dávají smysl: Erin Weigel představuje Good Experimental Design Toolkit, který pomáhá vytvářet kvalitní experimenty. Toolkit vede k disciplinovanému, smysluplnému testování a spolehlivým závěrům.

Návrhové vzory šetří čas i nervy. Vycházejí z myšlenek Christophera Alexandera a tvoří základ designových systémů. Rozlišujeme funkční vzory (např. karty) a percepční vzory (vizuální styl značky). Pomáhají snižovat kognitivní zátěž uživatelů a usnadňují komunikaci mezi designéry.

I obyčejné tlačítko je překvapivě složité. Liam Spradlin ukazuje, že stavovost tlačítek je má lví podíl na srozumitelnosti rozhraní – uživatel musí chápat, co tlačítko udělá i co právě dělá. Na příkladu demonstruje dilema mezi funkcí a stavem. Moderní přístup, například v Material Designu, řeší tento problém kombinací vizuálních signálů: změnou tvaru, barvy či velikosti tlačítka. Díky tomu tlačítka lépe komunikují a snižují nejistotu uživatele.

Vyšlo na ŘSoW

Jef Raskin (9. března 1943 — 26. února 2005). Prosazoval návrh počítačů, které respektují lidské myšlení a šetří pozornost i úsilí. Ve své knize The Humane Interface kritizoval složitá rozhraní a zdůrazňoval jednoduchost, konzistenci a minimalizaci chyb. Předběhl dobu i pojmem cognetika, zkoumajícím vztah mezi technologií a poznáváním.

Odmítal režimy, které matou uživatele, a podporoval nemodální přístup. Podílel se na vzniku počítače Macintosh s vizí dostupného počítače pro každého. Jeho experiment Archy ukázal, jak může intuitivní, lidské rozhraní fungovat v praxi. Návrh rozhraní chápal jako zásadní odpovědnost technologů.

Konfirmační zkreslení je tendence vyhledávat a interpretovat informace tak, aby potvrzovaly naše přesvědčení, zatímco protichůdné důkazy přehlížíme. V digitálním prostředí efekt posilují algoritmy.

Cynefin framework pomáhá rozhodnout, jak přistoupit k problému ještě před hledáním řešení. Vychází z toho, že ne všechny situace jsou stejné, a proto vyžadují odlišné postupy: od rutinních procesů přes expertní analýzu až po experiment nebo krizový zásah.

Figma Console MCP posouvá práci s Figmou k přímému navrhování pomocí AI. AI agenti díky Model Context Protocol nejen čtou návrhy, ale mohou je i upravovat, včetně proměnných, komponent a layoutu.

V pondělí vám SUXA ukáže, jak sehnat práci v UX. V úterý se potkají pražští péhápkáři. Ve středu v Brně zajděte na večeři s UXery nebo se připojte k online přednášce CPO Slevomatu Romany Trusinové. Ve čtvrtek se musíte rozhodnout, zda jdete na PPC Restart nebo UX Day. Další události najdete v našem aktualizovaném přehledu akcí.

A to je z prvního jarního zpravodaje Řekni si o web roku 2026 všechno. Před 62 lety začala sériová výroba vozu Škoda 1000 MB. Díky, že nás nejen čtete, ale také o sobě dáváte vědět. Pokud pro nás máte nějaký tip, co příště vylepšit nebo udělat jinak, těšíme se.

Hezký týden,
Jakub Goldmann a Martin Kopta.

Figma Console MCP je důležitý tím, že mění roli souboru ve Figmě. Návrh už není jen něco, co člověk otevře, prohlédne a ručně přepíše do kódu. Agent umělé inteligence se může přes Model Context Protocol ptát přímo na strukturovaná data. V lokálním nebo spárovaném cloudovém režimu může navíc zasahovat i do samotného souboru.

To je podstatný rozdíl. Práce se snímkem obrazovky ukáže, jak rozhraní vypadá. Figma Console MCP ale umí pracovat s tím, co je pod povrchem. Vidí pojmenované proměnné, instance komponent, strukturu rozvržení i stav pluginu. Southleft toho dosahuje spojením MCP serveru s pluginem Desktop Bridge, který se napojuje na Plugin API Figmy. Právě to Figmě umožňuje číst i zapisovat obsah otevřeného souboru.

Praktický přínos je méně okázalý než sliby kolem generativní tvorby, ale o to užitečnější. Týmy mohou omezit ruční přepisování tokenů, zjišťovat specifikace komponent přímo ze zdroje a udržovat menší odstup mezi návrhem a kódem. To je zvlášť cenné tam, kde věta podívej se do Figmy ve skutečnosti znamená odhaduj.

Stejně jasná je i hranice. Víc nástrojového přístupu znamená víc nároků na správu a bezpečnost. Systémy napojené přes Model Context Protocol dědí rizika spojená s důvěrou v nástroje, s podvrženými instrukcemi i s oprávněními. Figma Console MCP je proto nejcennější tehdy, když se chápe jako infrastruktura, ne jako kouzlo.

V praxi to znamená rozlišit, zda je situace jasná, komplikovaná, komplexní, chaotická, nebo na začátku jen nepřehledná.

Pro weby a digitální služby je to velmi praktické. Běžná údržba, zálohy a známé opravy patří do jasné domény. Tam fungují postupy a automatizace. Odborná diagnostika problémů s výkonem, přístupností nebo migrací patří do komplikované domény. Návrh navigace, obsahová strategie nebo optimalizace konverzí často spadají do komplexní domény, protože chování uživatelů se mění spolu se systémem. Výpadky, narušení bezpečnosti a řetězící se selhání patří do chaotické domény. Tam je nejdřív nutné situaci stabilizovat. Teprve potom má smysl podrobná analýza.

Právě proto je Cynefin cenný. Není to univerzální metoda. Je to rámec, který pomáhá zvolit vhodný postup. Chrání týmy před častou chybou. Tedy před představou, že každá složitá situace se dá vyřešit další analýzou a že vždy existuje jedno správné řešení.

Současné pojetí rámce navíc zdůrazňuje, že nejde o statický model. Situace se mohou přesouvat mezi doménami. A největším rizikem bývá falešná jistota.

Konfirmační zkreslení je tendence upřednostňovat informace, které potvrzují naše stávající přesvědčení, a zároveň přehlížet nebo zlehčovat informace, které jim odporují (Nickerson, 1998). Ovlivňuje to, jak lidé informace vyhledávají, jak interpretují data a jak si pamatují minulé události. Protože tento mechanismus funguje převážně automaticky, zasahuje jak každodenní rozhodování, tak odborné posuzování.

Výzkum ukazuje, že lidé často aktivně hledají potvrzení svých domněnek místo toho, aby testovali alternativní vysvětlení. V klasickém experimentu měli účastníci odhalit pravidlo stojící za číselnou řadou. Většina z nich navrhovala další příklady, které jejich hypotézu potvrzovaly, místo aby zkoušela příklady, jež by ji mohly vyvrátit (Wason, 1960). Mnozí proto skutečné pravidlo neodhalili. Experiment dobře ilustruje přirozenou tendenci hledat potvrzení místo vyvrácení.

Konfirmační zkreslení se projevuje v několika fázích uvažování. Lidé častěji vyhledávají zdroje informací, které jsou v souladu s jejich názory (Hart et al., 2009), nejednoznačné důkazy si vykládají jako podporu svého postoje (Lord, Ross & Lepper, 1979) a potvrzující informace si také snáze zapamatují než ty, které jejich přesvědčení zpochybňují (Nickerson, 1998). Částečně je to proto, že potvrzující informace vyžadují menší kognitivní úsilí a zároveň nevyvolávají nepříjemné napětí.

V digitálním prostředí se tento efekt může dále zesilovat. Personalizované feedy, doporučovací algoritmy nebo výsledky vyhledávání často upřednostňují obsah podobný tomu, který uživatelé sledovali dříve. Takové mechanismy mohou nechtěně posilovat stávající názory a omezovat kontakt s odlišnými perspektivami.

Konfirmační zkreslení se přitom netýká jen uživatelů. Ovlivňuje i ty, kdo digitální produkty navrhují a vyhodnocují. Týmy mohou interpretovat analytická data, výsledky uživatelských testů nebo výzkumná zjištění způsobem, který potvrzuje jejich očekávání. Pokud jsou důkazy nejednoznačné, často rozhodne právě původní předpoklad.

Omezit vliv konfirmačního zkreslení vyžaduje vědomý postup. Hypotézy je vhodné formulovat tak, aby bylo možné je vyvrátit, nikoli pouze potvrdit. Smysl má také kombinovat více zdrojů důkazů a zapojovat do analýzy více lidí, kteří mohou navzájem zpochybňovat své interpretace.

Konfirmační zkreslení nelze zcela odstranit. Je to přirozená součást lidského poznávání. Praktickým cílem proto není jeho eliminace, ale vytváření postupů a rozhodovacích procesů, které jej dokážou odhalit dříve, než začne nenápadně ovlivňovat závěry.

Jef Raskin (9. března 1943 — 26. února 2005). Byl informatik, teoretik rozhraní a také iniciátor projektu Macintosh ve společnosti Apple. Nejvíce se proslavil knihou The Humane Interface. V ní vysvětluje, že počítačové systémy by měly respektovat omezení lidské pozornosti, paměti a rozhodování. Podle Raskina špatně navržené rozhraní zbytečně zdržuje, vede k chybám a nutí lidi vynakládat více mentálního úsilí, než je nutné.

Ještě dávno předtím, než se začal používat pojem user experience, prosazoval Raskin obor, který nazval cognetika. Jde o studium vztahu mezi rozhraním a lidským poznáváním. Zajímalo ho především to, jak snížit složitost interakce mezi člověkem a počítačem.

Jedním z jeho nejznámějších principů je kritika režimů. Režim znamená, že stejná akce vede k jinému výsledku podle aktuálního stavu systému. Takové situace často způsobují chyby. Raskin proto prosazoval takzvaná rozhraní bez módů, ve kterých se stejné akce chovají stále stejně.

Jeho myšlenky ovlivnily i ranou podobu osobních počítačů. V roce 1979 zahájil projekt Macintosh. Původní představa byla vytvořit levný a snadno použitelný počítač pro běžné lidi. I když se konečná podoba Macintosh později vyvíjela jiným směrem, Raskinova vize zdůrazňovala dostupnost a jednoduchost.

V pozdějších letech pracoval na experimentálním systému Archy, který se původně jmenoval THE – The Humane Environment. Ten měl ukázat, jak mohou jeho principy fungovat v praxi. Archy využíval nemodální příkazy a rozhraní založené na přibližování a oddalování, které lépe odpovídá tomu, jak si lidé organizují informace v paměti.

Raskin chápal návrh rozhraní jako základní odpovědnost tvůrců technologií. Počítače podle něj nemají být jen funkční. Mají být především lidsky přívětivé.

⚖️ Seznam žaluje Babiše.
🚀 Startupový zákon má přilákat kapitál a definovat, co je startup.
👀 Výbor Evropského parlamentu odmítl prodloužení šmírovací výjimky v Chat Control.
✏️ Adobe nemělo pouštět Toma Krchu. Pencil.dev už má přes 100k uživatelů.
🛠️ Chrome zavádí WebMCP.
🍎 Apple představil nové modely produktů.
🤓 Meta využívá záběry ze smart brýlí k trénování AI.
🕵 AI identifikuje anonymní uživatele sociálních sítí.
👨🏽‍🔧 Anthropic označil profese nejnáchylnější k ohrožení od AI.
🤯 Čína uvede na trh rozhraní mezi mozkem a počítačem do pěti let.
⛓️‍💥 Iránci zase byli bez internetu.
💰 $692 milionů pro Sundara Pichaie.
💼 Asociace UX pracuje na programu stáží.

Sledujte nás také přes RSS feed, Twitter, Threads, Bluesky, Linkedin nebo Facebook.

Designérský tip

Dávejte stránce jen jeden H1 nadpis. H1 je hlavní titul stránky, ne dekorace.

❌ Více H1 jen kvůli vizuálnímu efektu
✅ Jedna H1 + další úrovně nadpisů pro strukturu

👉 Struktura je jasná lidem i robotům.
👉 Čtečky obrazovky se lépe orientují.

Jedna H1 na stránku je základní stavební kámen hierarchie.

Direct design a prompt-to-UI přístupy devalvují hodnotu návrhu v očích klientů

Direct design – způsob navrhování rozhraní, kdy designér popisuje záměr a AI z něj přímo vytváří a upravuje rozhraní v kódu nebo v designovém nástroji.

Nástroje s umělou inteligencí zkracují dobu od nápadu k návrhu a hotovým produktům. Navrhnout flows a obrazovky do hrubého návrhu pomocí promptů zvládají designéři s kvalitními knihovnami UI komponent v řádu hodin. A je vcelku jedno, zda teď designéři rovnou prototypují pomocí AI v kódu nebo využívají MCP nástroje pro manipulaci s objekty ve Figmě nebo Pencil.dev.

Rychlost ale přináší i nové riziko. Když návrhy vznikají z promptů, může se designér od výsledku vzdálit. Může se stát, že nedokáže vysvětlit, proč rozhraní funguje právě takto. Takové výstupy ztrácejí pro klienty viditelnou hodnotu.

Pokud už dříve platilo, že designér, který neumí psát, neumí myslet, dnes to platí mnohonásobně. Přidává se k tomu schopnost popisovat flows a rozhraní pomocí formalizovaných modelů – nebo alespoň schopnost porozumět statickým a dynamickým modelům aplikací generovaných z promptů. A samozřejmě základem úspěchu je kvalitní design systémy nebo UI kity, které slouží jako stavebnice.

Linkodrom

Prvních sto aktivních uživatelů je cennějších než 10 000 stažení. První aktivní uživatelé, kteří aplikaci opravdu používají, odhalují slabá místa, nejasnosti i funkce, které dávají smysl. Jejich zpětná vazba pomáhá zlepšit onboarding, zjednodušit procesy a rozhodnout, co rozvíjet a co odstranit. Místo honby za marketingovým růstem se soustřeďte na učení a iterace.

Figma zásadně změnila způsob navrhování digitálních produktů. Zatímco dříve byl design závislý na posílání souborů mezi členy týmu, Figma přinesla spolupráci v reálném čase v jednom sdíleném prostředí. Designéři mohou současně pracovat na stejném souboru, sledovat kurzory kolegů, komentovat návrhy a rychle iterovat. Tím odpadá chaos s verzemi i zdlouhavé předávání zpětné vazby. Výsledkem je rychlejší vývoj, lepší komunikace a efektivnější práce distribuovaných týmů.

Jak proměnit AI v produktový tým. Shashank Kumar popisuje, proč přestal používat AI jen jako asistenta a začal ji organizovat jako produktový tým s jasnými rolemi: UX, UI, výzkum, business analýzu či product management. Taková architektura podle něj snižuje „rozhodovací dluh“, zapojuje monetizaci už při návrhu a umožňuje širší, ale stále koherentní exploraci.

Zpochybňování od základů pomáhá designérům najít skutečný problém. Je to způsob myšlení, který rozkládá problém na jeho nejzákladnější pravdy a odmítá slepě následovat zavedené postupy. Pomáhá designérům pochopit skutečné potřeby uživatelů místo kopírování existujících řešení. Stojí na opakovaném kladení otázky typu „proč“, dokud se neodhalí jádro problému.

Nejlepší aplikace fungují bez návodu. Důležité je zaměřit design na hlavní cíl uživatele a vést ho k němu co nejpřímější cestou. Rozhraní by mělo poskytovat okamžitou zpětnou vazbu, chovat se konzistentně a vyhýbat se zbytečné složitosti. Svou roli hraje také testování s reálnými uživateli, které odhalí místa, kde lidé váhají nebo tápou. Intuitivní UX nevzniká efektní grafikou, ale hlubokým porozuměním lidskému chování.

Proč většina produktů selže ještě před spuštěním. Většina produktů selže ještě před uvedením na trh – ve chvíli, kdy tým špatně definuje problém, který chce řešit. Místo hlubšího pochopení uživatelské situace týmy rychle přeskakují k funkcím, roadmapám a technologiím. Výsledkem jsou „krásné hrnky kolem rozbité konvice“: produkt je dobře postavený, ale řeší něco jiného než skutečnou bolest uživatelů.

Když se aplikace stává místem: nový pohled na UX a chování uživatelů. Dalia Katan navrhuje přemýšlet o produktovém designu architektonicky. Představuje rámec ARCH: Atmosphere, Route, Cue, Habit, který pomáhá sladit strategii s konkrétní podobou rozhraní a udržet celkovou zkušenost.

AI nutí UXery vrátit se k tomu nejdůležitějšímu: definovat správně problém. Podle Jennifer Rousey AI vrací UX design k jeho původnímu smyslu. Skutečná hodnota se přesouvá k definování problémů, porozumění uživatelům a formulování záměru. V éře AI se klíčovou dovedností stává schopnost správně popsat potřeby, strukturu systému a podmínky, v nichž mohou lidé a stroje spolupracovat.

Kde se ztrácí vhled? Poznatky o uživatelích neztrácejí většinou úmyslně – mizí postupně během předávání mezi nástroji a rolemi. Kontext, důkazy i nuance se vytratí. Problém není v komunikaci, ale v systému: výzkumné a designové nástroje spolu téměř nepropojují práci. Když designéři nemají přímý přístup k výzkumu s uživateli, řídí se od oka.

Praktický návod na kontrastní barevné palety: Stéphanie Walter vyvrací častý mýtus, že požadavky na přístupnost výrazně omezují výběr barev. Problém není v barvách samotných, ale v neznalosti pravidel kontrastu WCAG. V článku krok za krokem vysvětluje proces tvorby palety ve Figmě: výběr základních barev, vytváření světlejších a tmavších variant, kontrolu kontrastu (4,5:1 pro text) a dokumentaci kombinací.

Vyšlo na ŘSoW

Lucy Suchman (*12. února 1954) proměnila obor human-computer interaction. Ve slavné knize Plans and Situated Actions ukázala, že lidské jednání nevychází z pevných plánů, ale vzniká v konkrétních sociálních a materiálních situacích; plány slouží spíše jako orientační zdroje.

V Xerox PARC prosadila detailní videoanalýzu práce s technologiemi a posunula HCI od laboratorních testů k pozorování skutečných pracovních praktik. V pozdějších textech kriticky zkoumá představu autonomní umělé inteligence a zdůrazňuje infrastruktury lidí a institucí, které za ní stojí. Její práce přesouvá design technologií od technické optimalizace k sociomateriální odpovědnosti.

UI kit je základ konzistentního webového rozhraní. Tvoří ho sada znovupoužitelných prvků rozhraní, která pomáhá udržet vizuální i interakční konzistenci webu. Obsahuje komponenty jako tlačítka, formuláře, navigaci, typografii či rozestupy a umožňuje rychlejší návrh i vývoj.

Chunking je princip human­‑centred designu, který organizuje informace a úkoly do smysluplných celků, aby snížil kognitivní zátěž.

AI agent je software, který nejen generuje odpovědi, ale dokáže samostatně plánovat a provádět úkoly napříč digitálními systémy. Dobrá struktura stránek, sémantika a kvalitní API proto získávají nový význam – pomáhají totiž orientovat se nejen lidem, ale i strojům.

Zítra STRV hostí Mobile Lightning Talks. Ve středu se sejdou Frontendisti v Brně a v Praze. Další tipy na domácí, zahraniční a online akce najdete v našem přehledu.

A to je z prvního březnového zpravodaje Řekni si o web roku 2026 všechno. Před 67 lety se v New Yorku představila světu jedna blondýna. Díky, že nás nejen čtete, ale také o sobě dáváte vědět. Pokud pro nás máte nějaký tip, co příště vylepšit nebo udělat jinak, těšíme se.

Hezký týden,
Jakub Goldmann a Martin Kopta.

AI agent obvykle pracuje v opakujícím se cyklu. Nejprve dostane zadání. Poté navrhne další krok. Provede akci pomocí nástroje, například přes prohlížeč nebo rozhraní API. Následně vyhodnotí výsledek a rozhodne se, co udělat dál. Díky tomuto postupu může software zvládnout úlohy, které mají více kroků a zasahují do různých systémů. Nejen že doporučí, co by se mělo udělat. Dokáže například projít web, analyzovat data, vyplnit formuláře nebo sestavit report z více zdrojů.

Samotná myšlenka agentů není nová. V klasické umělé inteligenci se agent popisuje jako entita, která vnímá své okolí a jedná tak, aby dosáhla určitého cíle. Velké jazykové modely však tento koncept výrazně zpřístupnily v praxi. Software dnes dokáže porozumět přirozenému zadání a převést ho na konkrétní kroky napříč různými digitálními rozhraními.

Pro web to znamená nenápadnou, ale důležitou změnu. Webové stránky už nejsou určeny jen lidem nebo vyhledávacím robotům. Stále častěji je interpretují také automatizované systémy, které pracují jménem uživatelů. Mohou vyhledat dokumentaci, porovnat parametry produktů nebo připravit transakci ještě dříve, než člověk stránku vůbec otevře.

Zajímavé je, že vlastnosti, které web zpřístupňují takovým systémům, nejsou nijak nové. Přehledná struktura, sémantické značkování, srozumitelná navigace, stabilní adresy URL, spolehlivé formuláře a dobře popsaná API rozhraní snižují nejednoznačnost. Pomáhají lidem se na webu orientovat. A zároveň pomáhají i softwaru pochopit, co stránka obsahuje a jaké akce jsou na ní možné.

AI agenti tedy webové stránky nenahrazují. Spíše znovu zdůrazňují význam dobře navrženého webu. Stránek, které dokážou jasně komunikovat. Nejen s lidmi, ale i s rostoucím počtem strojů, které web vedle nich stále častěji procházejí.

Lucy Suchman (*12. února 1954) proměnila přemýšlení o vztahu člověka a technologií. Ve své průlomové knize Plans and Situated Actions z roku 1987 zpochybnila tehdy dominantní představu, že lidé jednají podle předem vytvořených plánů, které následně pouze vykonávají. Ukázala, že jednání nevychází z hotových scénářů, ale vzniká v konkrétních materiálních a sociálních podmínkách. Plány podle ní nejsou předpisy, nýbrž zdroje – orientační pomůcky, které jednání podporují, nikoli určují.

Během působení v Xerox PARC rozvinula metodu detailní videoanalýzy interakcí člověka s technologiemi. Namísto toho, aby chyby uživatelů považovala za selhání racionality, interpretovala je jako klíčové momenty, v nichž se odhaluje, jak lidé a technologie společně vytvářejí smysl. Tím se výzkum HCI posunul od laboratorních experimentů k terénním studiím skutečných pracovních praktik – a použitelnost začala být chápána jako otázka kontextu.

V pozdější knize Human­‑Machine Reconfigurations rozšířila tuto perspektivu na oblast umělé inteligence a automatizace. Místo otázky, zda stroje mohou myslet, klade jinou: jak tvrzení o „inteligenci“ strojů proměňují naše pojetí člověka a odpovědnosti? Kriticky analyzuje, jak je AI prezentována jako autonomní entita, a ukazuje, že za touto představou stojí komplexní institucionální, politické a pracovní infrastruktury.

Její práce se napříč desetiletími vrací k jedné základní otázce: kdo co dělá – komu, v jakých podmínkách a s jakými důsledky? Tím Suchman přesunula design z roviny technické optimalizace do roviny sociomateriální intervence. Současné kontextuální a participativní přístupy v UX výzkumu nesou jasnou stopu jejího důrazu na to, že technologie nelze pochopit – ani navrhovat – bez situací, v nichž se skutečně odehrávají.

Často citované 7 ± 2 pochází z roku 1956 z práce George A. Millera. Jeho hlavní zjištění však neříká, že navigace má mít sedm položek. Ukazuje, že pracovní paměť pojme omezený počet celků a že to, co považujeme za jeden celek, závisí na významu a předchozí zkušenosti. Novější výzkum, například práce Nelsona Cowana, naznačuje, že pozornost se obvykle soustředí spíše na čtyři takové celky. Kapacita tedy není univerzální číslo, ale proměnná vlastnost kontextu.

Pro digitální systémy je zásadní rozdíl mezi vnitřní složitostí úkolu a zátěží, kterou vytváří jeho prezentace. Teorie kognitivní zátěže ukazuje, že samotnou složitost úkolu odstranit nelze. Lze však omezit zbytečnou námahu způsobenou nepřehlednou strukturou. Jasné nadpisy, logicky seskupená pole ve formuláři, postup rozdělený do kroků a postupné odhalování detailů pomáhají soustředit se vždy na jeden smysluplný celek a zároveň neztratit orientaci.

Vizuální seskupování tento proces podporuje. Principy blízkosti a podobnosti způsobují, že prvky vnímáme jako související. To usnadňuje rychlé skenování, které je na webu běžnější než souvislé čtení. Kouskování však musí být nejen vizuální, ale i sémantický. Strukturované nadpisy, oblasti stránky a správné značkování zajišťují, že členění zůstane čitelné i pro asistenční technologie.

Kouskování působí na více úrovních. Od formátování ověřovacích kódů až po návrh celé informační architektury. Nejde o minimalismus ani o magické číslo. Jde o respekt k tomu, jak lidé skutečně přemýšlejí a jak si vytvářejí smysluplné celky.

Na rozdíl od designového systému se UI kit nesnaží definovat organizační procesy ani řízení. Nachází se mezi stylovým manuálem a plnohodnotným systémem a soustředí se na konkrétní, znovupoužitelné stavební bloky. Zaměňování těchto vrstev je častou chybou. Sdílená knihovna komponent může zvýšit konzistenci, ale sama o sobě neřeší koordinaci, vlastnictví ani vývoj v čase.

Současné UI kity obvykle existují v návrhových nástrojích i v kódu. Návrhové verze podporují rychlé skládání obrazovek, zatímco kódové verze převádějí stejná rozhodnutí do produkčních komponent. Stále častěji jsou obě propojeny pomocí designových tokenů. Ty představují pojmenované proměnné pro barvy, rozestupy a typografii a usnadňují změny témat, redesign i opravy přístupnosti.

Přístupnost je klíčovým měřítkem kvality. Ovládání klávesnicí, viditelnost fokusu, velikost cílů a chybové stavy jsou odpovědností jednotlivých komponent. Pokud nejsou řešeny už v UI kitu, problémy se násobí a jejich náprava je nákladná.

Pro dlouhodobě udržované weby je UI kit infrastruktura. Vyžaduje dokumentaci, verzování a jasný zdroj pravdy. Při dobré péči snižuje tření a podporuje konzistenci. Při zanedbání se mění v další zdroj dluhu.

🗺️ Mapy.com chystají investice v Polsku a Německu.
🗨️ Protokol Matrix se stává standardem pro digitální suverenitu v EU.
🥴 TikTok je podle EU návykový.
⛓️‍💥 CIA přestala publikovat World Factbook. Takže už jen z archivu.
⏱️ V důsledku provozu AI botů NetMonitor nadhodnocuje návštěvnost.
☝ EU se nelíbí, že na WhatsApp nepustí Meta konkurenční AI.
💰 Do 19. února běží přihlášky o dotace na Deep Tech. O 2 mld. hlásí 83 žadatelů.
👩🏻‍💻 AI startupy tlačí na práci 996: od devíti do devíti šest dnů v týdnu.
📉 Ahref změřily 58% pokles prokliků u výsledků hledání s AI přehledy.
💔 Google plánuje umožnit optout z AI funkcí přes robots.txt.
😭 Uživatelé truchlí nad koncem GPT-4o a dalších starých modelů.
🆕 OpenAI vydala GPT-5.3-Codex a Anthropic má Claude Opus 4.6.
🤗 Claude Code umožňuje sdílení session.
⚠️ Substacku unikly e-mailové adresy a telefonní čísla uživatelů.
🎙️ Ilinčev a Ungr byli hosty FrontKecu a Michálek mluvil PodVocasem.
📋 WebExpo zná program.

Sledujte nás také přes RSS feed, Twitter, Threads, Bluesky, Linkedin nebo Facebook.

Designérský tip

Používejte správné typy formulářových polí. Prohlížeč vám umí pomoct – jen mu to musíte dovolit.

❌ Všechno je obyčejné textové pole
✅ type="email", type="tel", type="number" a autocomplete

👉 Rychlejší vyplňování na mobilu.
👉 Méně formálních chyb ve vstupu.

Chytrý typ pole zkrátí cestu k odeslání formuláře.

Předložte průkaz totožnosti

Ověřování věku se posunulo od symbolického zaškrtávátka ke technickému požadavku. Zákonodárci v EU, Spojeném království, Austrálii i částech USA nutí tvůrce webu řešit obtížnou otázku: jak chránit děti, aniž by se z internetu stal povinný identifikační checkpoint.

V hlavních jurisdikcích regulátoři považují ověření věku prostým uživatelským prohlášením za nefunkční a očekávají prokazatelná a auditovatelná opatření. Změna se netýká jen pornografie, ale samotné architektury webu, uživatelského zážitku a práce s daty.

Sešlo se dohromady několik předpokladů: tím nejzásadnějším je technologická připravenost k takovému kroku. Dalším předpokladem je vybudovaný právní rámec, který umožňuje technicky přesné ověření věku vyžadovat. A v neposlední řadě jsou to sílící důkazy z monitoringu chování uživatelů internetu, které ukazují, jak lidé stávající ověření obcházejí.

V Evropské unii Digital Services Act rámuje ochranu nezletilých jako systémovou povinnost. Souběžně s tím European Digital Identity Wallet naznačuje směr k ověření věku „je mi 18+“ bez plošné identifikace – vpodstatě se z vašeho elektronického dokladu nepřenese identita, ale jen příznak plnoletosti. Jenže – kdo všechno se dozví, kam jste ověřovali svůj věk?

Spojené království postupuje razantněji: podle pravidel Ofcom musejí pornografické služby zavést vysoce účinné ověřování, s reálným dohledem a zveřejňovanými výsledky.

Austrálie už zakazuje účty na sociálních sítích osobám mladším 16 let a přesouvá odpovědnost na platformy. Francie testuje modely šetrné k soukromí, které oddělují ověření věku od samotného přístupu k obsahu. USA zůstávají roztříštěné – formované státními zákony a soudními signály.

Technicky se pole dělí na tři přístupy. Verifikace využívá autoritativní zdroje a přináší vysokou jistotu za cenu tření a rizik práce s citlivými daty. Odhad věku, často biometrický, snižuje bariéry, ale nese s sebou předpojatost, chybovost a problémy přístupnosti. Přístup založený na přihlašovacích údajích (credentials) se snaží dokazovat jen atribut věku a minimalizovat data – za předpokladu interoperabilní a důvěryhodné správy.

Britská data ukazují kompromisy: po zavedení kontrol klesla návštěvnost velkých webů, zároveň vzrostlo používání VPN. Brány mění chování, ale také ho přesouvají.

Pragmatická cesta odmítá falešná dilemata. Ochrana dětí nevyžaduje plošnou identifikaci. Dobré řešení je přiměřené, datově úsporné, přístupné a auditovatelné – a skeptické k biometrii i k přístupu „nahrajte občanku na každý web“. Ověřování věku se stává infrastrukturou webu; zda podkope, nebo naopak zachová důstojnost uživatelů, záleží na tom, jak ji navrhneme dnes.

Linkodrom

Jak Uber sdílí vhled: Uber kdysi vytvořil platformu Kaleidoscope jako nástroj pro sdílení a využívání vhledu napříč firmou. Cílem bylo propojení lidí, procesů a nástrojů pro efektivní rozhodování. Kaleidoscope staví na jednotné taxonomii insightů, respektuje potřeby různých uživatelů a propojuje existující systémy místo jejich nahrazení. Důraz klade na kontext, spolupráci a viditelné dopady práce s vhledem.

Zvuk jako chybějící vrstva webového designu. Zvuk může výrazně zlepšit vnímání rozhraní. Raphael Salaja varuje před jeho špatným použitím – hlasité autoplay, nevhodné efekty, či absence možnosti volby. Zvuk může nabídnout rychlejší a emotivnější zpětnou vazbu než obraz, čímž zvyšuje srozumitelnost i uspokojení z interakce. Zvuk se musí používat střídmě, s respektem k preferencím uživatelů.

Jak přemýšlí designéři: Anthony Hobday tvrdí, že design je často více práce pro kurátora než tvůrčí práce, že dobrý design není vždy komerčně úspěšný, a že skutečně kvalitní software vzniká spíše v malých týmech. Všechny postřehy spojuje snaha o pochopení, že lidé vnímají rozhraní nejen vizuálně, ale i kulturně a emocionálně.

ChatGPT jako zrcadlo minulosti. Josef Šlerka nabízí kritický pohled na velké jazykové modely (LLMs), jako je ChatGPT, které nevytvářejí nový svět, ale konzervují ideologii minulosti – konkrétně technokratický liberalismus a „slušnost“ střední třídy. Nejde jen o nástroj, ale o kulturní infrastrukturu, která simuluje kompetenci a neutralitu, a přitom vyhlazuje konflikty a podporuje status quo. LLMs nejsou objektivní inteligencí, ale statistickým zrcadlem dominantní kultury. Vzniká tak nová třída dozorců AI – nikoliv tvůrců, ale těch, kteří její výstupy filtrují, upravují a kontrolují.

Jak ostylovat zvýrazněný text pomocí ::target­‑text. Prohlížeče podporují pseudoelement ::target­‑text, který vývojářům umožňuje stylovat textové fragmenty zvýrazněné pomocí URL. Textové fragmenty vznikají sdílením konkrétní části textu přes volbu Copy Link with Highlight, ale s běžně je využívá při odkazování AI shrnutí na Googlu. Zvolený text se po načtení stránky zvýrazní. Máte tak větší kontrolu nad tím, jak sdílený obsah na stránce vizuálně působí.

Masonry layout oficiálně v CSS. Konečně jsme se dočkali oficiální podoby masonry layoutu pomocí display: grid­‑lanes. Tento přístup umožní jednodušší a přístupnější implementaci „pinterestového“ rozvržení bez nutnosti JavaScriptových hacků. Chrome, Safari a Firefox už na implementaci pracují, ale na plnou podporu si ještě chvíli počkáme.

Tři nadčasové knihy o designu: Holger Maassen sdílí tři knihy, které zůstávají oporami pro každého designéra i navzdory jejich stáří. Jde o Don’t Make Me Think od Stevea Kruga, Information Architecture for the Web and Beyond od Morvillea, Rosenfelda a Aranga a The Design of Everyday Things od Dona Normana. Knihy mají přesah i mimo design a inspirují Holgera i při práci v oblasti duševního zdraví a podpory truchlících.

Mapa tisíce nejoblíbenějších knih podle Hacker News. Pieter Maes analyzoval 20 tisíc příspěvků zaměřených na knihy a čtení, ze kterých extrahoval nejen názvy knih, ale i čtenářské názory. Data byla tematicky seskupena , převedena do vektorů a vizualizována v prostoru. Výsledná mapa nabízí estetický i informačně bohatý pohled na to, co čtou technologičtí nadšenci.

Efektivní UX je nudné, a právě proto funguje. Dobré UX je v předvídatelnosti, jednoduchosti a konzistenci. Nudný design vede k vyšší použitelnosti, spokojenosti i ziskům. Uživatelé chtějí rychle a bez překvapení dokončit úkol – od objednávky po komunikaci. Příklady jako Amazon, Google či Netflix potvrzují, že sázka na efektivitu, známé vzorce a konzistentní rozhraní přináší výsledky.

ProColor: Accessible Color Palettes Generator je plugin do Figmy, který … wait for it … generuje palety přístupných barev. To jste asi pochopili už z názvu. Kromě toho si můžete vytvořit náhled kontrastů nebo simulaci barvosleposti. A protože plugin využívá i proměnné Figmy, snadno namapujete barvy sémanticky (primární, sekundární) a vyexportujete design tokeny. Tenhle tip zmiňoval nedávno Vitaly Friedman ve svém přehledu užitečných vychytávek pro designéry.

Vyšlo na ŘSoW

George A. Miller byl americký kognitivní psycholog, který změnil způsob, jak vnímáme lidské limity v designu. Známý je pro magické číslo 7±2, přinesl hlubší poznání: lidé nejsou pasivní příjemci, ale aktivní zpracovatelé informací. Zdůraznil, že design má respektovat způsob, jak lidé myslí, pamatují si a chápou svět – skrze seskupování, jazyk a kontext. Jeho přístup dal vzniknout human-centered designu nejen jako vědecké disciplíně, ale i jako etickému přístupu k tvorbě rozhraní a služeb.

KPI (key performance indicators) nejsou jen čísla, ale nástroje, které mají sloužit rozhodování. Rozdíl mezi metrikou a KPI spočívá v návaznosti na konkrétní cíl – teprve tehdy mají data význam. Účinný systém KPI je úsporný, s jasně definovanými ukazateli a odpovědnostmi. Pouze dobře navržené KPI pomáhají zorientovat se, rozhodnout, kde jednat, a kde naopak zůstat stranou.

Negativní prostor, často mylně vnímaný jako prázdné místo, je nástrojem, který v návrhu uživatelských rozhraní určuje vizuální hierarchii, snižuje kognitivní zátěž a zlepšuje srozumitelnost i přístupnost. Vnímání blízkosti mezi prvky pomáhá uživatelům rychle chápat souvislosti bez potřeby dalších vizuálních vodítek.

Design Spells sbírají drobné, ale výrazné momenty v digitálním designu – animace, mikrointerakce a detaily, jež vytvářejí emoci místo výkonu. Je to živý archiv radosti, která vzniká tam, kde se potkává technická preciznost s citem pro detail.

Zítra nám Data Punkers ukážou, jak používají AI. Frontendisti mají ve středu sraz v Praze a v Brně. Ve čtvrtek je konference o sociálních sítích, představení aplikace pro pražskou MHD a loučí se Q designers. Ve Vídni je v pátek historicky první UX barcamp UCPX. Další odborné a komunitní akce najdete v našem přehledu.

A to je z druhého únorového zpravodaje Řekni si o web roku 2026 všechno. Před 65 lety se objevili Brouci v Jeskyni. Díky, že nás nejen čtete, ale také o sobě dáváte vědět. Pokud pro nás máte nějaký tip, co příště vylepšit nebo udělat jinak, těšíme se.

Hezký týden,
Jakub Goldmann a Martin Kopta.

Design Spells je pečlivě udržovaný archiv okamžiků, kdy digitální rozhraní působí téměř jako kouzlo. Jde o jemné animace, hravé interakce a nečekané detaily, které nevznikají, aby optimalizovaly konverzi, ale aby digitální produkty působily lidsky. Projekt nenabízí příklady dobré praxe ani škálovatelné vzory – soustředí se na drobné, avšak pamětihodné momenty.

Síla Design Spells spočívá především v kurátorském přístupu. Každé kouzlo zachycuje konkrétní situaci, kde se potkává design s vývojem a společně vytvářejí radost. Jsou to momenty krátké, snadno přehlédnutelné, ale zásadní pro dlouhodobé zapamatování produktu. Design Spells tím kultivuje schopnost všímat si kvality na okrajích – v chování kurzoru, přechodech, zpětné vazbě či drobných easter eggech, které se obvykle nedostanou do strategických prezentací.

Důležitou roli hraje i rytmus projektu. Nové příspěvky vycházejí průběžně na webu a jsou distribuovány prostřednictvím RSS a newsletteru, který vychází pravidelně od roku 2023. Postupně tak vzniká živá reference, nikoli statická galerie.

Za projektem stojí singapurští tvůrci Chester How a Duncan Leo. Jejich spolupráce sama o sobě ilustruje hlavní myšlenku projektu: emoční design vzniká nejpřirozeněji tam, kde se cit pro detail setkává s technickou precizností.

V době, kdy je digitální design stále více řízen čísly a efektivitou, Design Spells tiše připomíná, že radost má svou vlastní hodnotu – a že ty nejdůležitější detaily se často měřit nedají.

Nejsilnější účinek bílého prostoru je percepční. Lidské vnímání využívá blízkost jako hlavní vodítko pro seskupování informací. Prvky umístěné blízko sebe jsou chápány jako související, větší mezery naopak naznačují oddělení. Díky tomu lze strukturu rozhraní vyjádřit samotným rozložením. Pokud je rozestup konzistentní, uživatel se v systému rychle zorientuje. Pokud je nahodilý, musí se neustále zastavovat a vyhodnocovat.

Bílý prostor zároveň pomáhá regulovat kognitivní zátěž. Přehuštěná rozhraní nutí uživatele k neustálému mentálnímu třídění. Vhodné mezery rozdělují obsah do zvládnutelných celků a rozhraní pak působí klidněji a čitelněji. Výzkumy ukazují, že rychlost práce se nemusí výrazně změnit, ale pocit srozumitelnosti a komfortu ano.

V textových částech rozhraní ovlivňuje bílý prostor čitelnost i porozumění. Řádkování, mezery mezi odstavci a okraje mohou mírně zpomalit čtení, ale často zlepšují pochopení a zapamatování obsahu.

Z pohledu přístupnosti je bílý prostor nezbytný. Rozhraní musí fungovat i při zvětšených rozestupech textu a dostatečné mezery kolem ovládacích prvků snižují chybovost na dotykových zařízeních.

Dobré rozhraní bílý prostor nemaximalizuje. Používá ho cíleně.

George Armitage Miller (3. února 1920 — 22. července 2012) bývá nejčastěji spojován s číslem sedm. Jeho jméno se objevuje v doporučeních, prezentacích i designových heuristikách jako autor magického čísla sedm plus minus dva. Jeho skutečný přínos pro human­‑centered design je však hlubší. Nespočívá v číselném pravidle, ale ve změně způsobu, jak přemýšlíme o lidské mysli.

George vstoupil do psychologie v době, kdy byl lidský rozum chápán jako nepřístupná černá skříňka. Ukázal, že mentální procesy lze studovat systematicky a že lidé nejsou pasivními příjemci podnětů, ale aktivními zpracovateli informací. Pro design to znamená zásadní posun. Rozhraní nemají lidi nutit k adaptaci, ale mají se přizpůsobovat způsobu, jak lidé myslí, pamatují si a interpretují význam.

Jeho výzkum paměti ukázal, že kognitivní zátěž nezávisí jen na množství informací, ale především na jejich uspořádání. Lidé si pomáhají seskupováním, hierarchiemi a významem. Právě proto jsou struktura, pojmenování a kontext klíčovými nástroji designu.

Neméně důležitý je Georgův důraz na jazyk. Rozhraní jsou formou komunikace a jejich srozumitelnost stojí na vztazích mezi pojmy. Jeho přesvědčení, že porozumění začíná snahou pochopit perspektivu druhého, dnes tvoří základ design research. Human­‑centered design tak v jeho odkazu nachází nejen vědecký základ, ale i etický kompas.

KPI není totéž co běžná metrika. Metriky popisují, co se děje. KPI vyjadřují, zda je to důležité. Návštěvnost, doba načítání nebo počet chyb zůstávají pouhým popisem reality, dokud nejsou výslovně spojeny s cílem. Tím může být například zvýšení kvalitní poptávky, zlepšení úspěšnosti úkolů nebo snížení provozních rizik. Teprve tehdy se z nich stávají ukazatele výkonnosti, nikoli jen aktivity.

Funkční systém KPI je úmyslně úsporný. Malý počet ukazatelů nutí k prioritám a vyjasňuje odpovědnost. Snaha měřit vše obvykle vede k opaku. Význam se rozostří a odpovědnost se rozplyne. Proto vyspělé přístupy kombinují několik výsledkových KPI s doplňkovými ukazateli, které brání optimalizaci jedné oblasti na úkor jiné.

V prostředí webů se KPI typicky vztahují k výsledkům, uživatelské zkušenosti a provozu. Každá z těchto oblastí je důležitá, ale žádná nestačí sama o sobě.

Špatně navržené KPI se dají snadno obcházet. Jakmile se číslo stane cílem, chování se přizpůsobí číslu, ne původnímu záměru. Každý KPI proto musí mít jasnou definici a odpovědnost. Především by měl odpovídat na jednoduchou otázku, jaké rozhodnutí se změní, pokud se hodnota výrazně pohne.

Používané správně nejsou KPI nástrojem kontroly. Jsou prostředkem orientace. Pomáhají rozhodnout, kde jednat dál a kde naopak nezasahovat.

🧀 Seznam přesídlil do Švýcarska.
🥝 Kiwi.com propustí 250 lidí.
🦄 Evropa má 5 nových jednorožců.
🏃‍♂️ Strava míří na burzu.
⤵️ Nervozita investorů sráží cenu akcií SaaS a softwarových firem.
🔎 Google umožňuje plynulý přechod z AI overview do konverzace v AI mode.
🤖 Chrome nabízí agentní procházení webu.
💥 Boris Cherny sepsal, jak používat Claude Code.
💬 AI agenti OpenClawd mají spoustu skillů a felí na sociální síti Moltbook.
🛰️ SpaceX chce vystřelit na oběžnou dráhu milion družic pro AI computing.
👓 Chytré brýle od Meta se staly nástrojem pro skryté natáčení cizích lidí.
🧩 Google Colab má oficiální rozšíření pro VS Code.
📱 iPhone má za sebou nejlepší kvartál.
🤦‍♂️ Spotify spustilo skupinový chat.

Sledujte nás také přes RSS feed, Twitter, Threads, Bluesky, Linkedin nebo Facebook.

Designérský tip

Zapisujte datum jednoznačně. S čísly data se snadno spletete.

❌ 01.02.2025 (v anglickém textu nikdo neví, jestli je to leden nebo únor)
✅ 1. února 2025

👉 Lidé datum hned pochopí.
👉 Vyhnete se omylům v objednávkách a rezervacích.

Datum napsané slovy je srozumitelnější než číselná hádanka.

Paradox psaní vlastního nástroje

Jakub s Martinem v sobotu ráno seděli s kavárně The Italians. „To je paradox,“ říká najednou Jakub, „místo toho, abych sednul k Photoshopu nebo Figmě a nakreslil si tlačítka pro aplikaci jako dřív, vyplatí se mi napsat si v Cursoru aplikaci, která mi ta tlačítka podle zadaných parametrů vygeneruje.“

Paradox psaní vlastního nástroje začíná neobvyklou mírou jasnosti: přesně vím, co chci. Jakmile je cíl ostrý, hlavní překážkou přestává být technická obtížnost a stává se jí tření, které vytvářejí existující nástroje. Specializovaný software slibuje efektivitu, ale často vyžaduje přizpůsobení – učení se jeho logice, orientaci v rozhraní a přijímání kompromisů.

Programování asistované umělou inteligencí vychyluje rovnováhu. Vytvořit malou, účelovou utilitu může být rychlejší než nastavit, zkrotit a podmanit si hotový nástroj. Záměr se nemusí ohýbat podle workflow nástroje; je přímo přeložen do chování. Výsledný skript bývá křehký a krátkodechý, ale je přesný. Dělá jednu věc – a dělá ji bez vyjednávání. V tom smyslu nejde o nástroj v tradičním slova smyslu, ale o vykonatelné rozhodnutí.

Paradox se prohlubuje ve chvíli, kdy ta tradičně jednodušší volba – použít správný nástroj – vyžaduje více energie než rychle vytvořit nástroj vlastní. Obecné nástroje nesou váhu mnoha uživatelů a budoucích scénářů. Vlastní utilita nese jediný názor.

Tato lehkost má svou cenu. Takové nástroje špatně stárnou, vytvářejí dluh v údržbě a svádějí k práci na meta­úrovni. Zároveň ale vracejí autorství, kontrolu a vlastně i radost z tvorby. Skutečný posun není technický, ale myšlenkový: klíčovou dovedností už není ovládání rozhraní, nýbrž schopnost přesně určit, co má vůbec smysl automatizovat.

Linkodrom

Tři pilíře skvělého UX: kontext, použitelnost, hravost. Fred Beecher zkoumá, jak se hravost a použitelnost doplňují při navrhování uživatelsky příjemných aplikací. Na příkladu dvou převodníků jednotek pro iPhone – Convert a Convertbot – testoval, jak různé úrovně hravosti ovlivňují uživatelský zážitek. V kontextu jednoduchých a vzácných úkolů vítězí intuitivní použitelnost, zatímco u častého a volnějšího používání hravost může inspirovat větší zážitek.

Jak zlepšovat vizuální design. Filippos Protogeridis shrnuje osvědčené metody, jak si výrazně zlepšit dovednosti ve vizuálním navrhování: opakovaně studovat typografii, barvy a rozvržení, analyzovat designové jazyky, kopírovat inspirativní produkty ve Figmě, ale i pravidelně upravovat vlastní starší práci. Důležitá je i rozmanitost – zkoušet různé styly a typy produktů.

Dithering: Když šum dává obrazu smysl. Dithering byl původně praktickým řešením technických omezení – s omezenou pamětí a nízkým barevným rozlišením potřebovali vývojáři ošálit lidské oko, aby vnímalo více odstínů. Princip spočívá v přidání šumu mezi dvě barvy, čímž vzniká iluze plynulého přechodu díky prostorovému průměrování. Dnes už dithering nepotřebujeme, ale přežil jako nostalgický vizuální styl.

Designéři jsou přirození orchestrátoři AI. Benhur Senabathi píše, že designéři nemusejí umět programovat, ale musí zvládnout přesně definovat, co chtějí a proč. Popsal čtyři fáze: slepé spoléhání na AI, konverzační ladění, systémové myšlení a rozpoznání, kdy přestat ladit a spíš začít testovat.

Experience strategy je nový směr UX. Strategické řízení uživatelské zkušenosti na nejvyšší úrovni organizace. Jeho cílem je sladit klíčové priority firmy s tím, co skutečně zlepšuje život zákazníkům, uživatelům i zaměstnancům. Jared Spool říká, že experience strategists propojují hodnotu pro uživatele s byznysem, zaujímají vedení a formují inovace. Tento přístup slibuje silnou budoucnost UX – ambiciózní, cílenou a strategicky zakotvenou.

Proč se designoví lídři cítí bezmocní? Peter Merholz tvrdí, že řada UX lídrů propadla neschopnosti jednat v obtížných organizačních podmínkách. Lídři často selhali v tom, co je jejich skutečný úkol: vytvořit prostředí, kde design prosperuje. Místo vedení přijali roli obětí. Peter vyzývá k přijetí zodpovědnosti, větší orientaci na byznys a budování důvěryhodnosti.

Je design review ztrátou času? kritizuje vlnu vágní, estetické zpětné vazby, která neřeší, zda návrh plní uživatelské a byznysové cíle. Vysvětluje, jak psychologické jevy jako HiPPO efekt a groupthink vedou týmy k nicneříkajícím konsenzům. Navrhuje tři techniky: jasně formulovat otázku, sbírat zpětnou vazbu samostatně a oddělit reakce od návrhů řešení. Konstruktivní kritika se soustředí na funkci, ne na vzhled.

CSS vlastnost corner­‑shape umožňuje detailněji tvarovat rohy prvků, které mají nastavený border­‑radius. Kromě klasického zaoblení (round) podporuje i alternativní tvary jako scoop, bevel, notch, square, squircle či matematickou funkci superellipse(). Vlastnost je animovatelná a umožňuje nastavit různé tvary pro jednotlivé rohy. Efekty jako stín, pozadí nebo orámování se tvaru přizpůsobují.

Kniha Accessibility For Everyone zdarma online. Přestože vyšla už v roce 2017, její základní principy přístupného designu – od pochopení potřeb uživatelů s postižením až po správné psaní HTML a copy – zůstávají platné. Laura Kalbag novou edici zatím neplánuje.

Index CSGOV je unikátní český nástroj, který hodnotí weby státní správy a institucí podle přístupnosti a rychlosti. Obě metriky kombinuje do jednoho skóre – ICS. Měření probíhá pravidelně, automaticky a transparentně, s cílem motivovat ke zlepšování. Veřejné výsledky ukazují, kdo si vede nejlépe a kde jsou slabá místa. Stejnou metodiku lze využít i pro soukromé weby.

Vyšlo na ŘSoW

Douglas Engelbart. Nebyl jen vynálezcem počítačové myši, ale především vizionářem, který chtěl pomocí technologií posílit lidské myšlení a spolupráci. Už v 60. letech prosazoval ideu augmentace – propojení lidí, jazyků, pracovních metod a nástrojů za účelem lepšího řešení složitých problémů.

V centru jeho práce stál systém NLS, který předběhl dobu – umožňoval strukturované dokumenty, hypertext, spolupráci na dálku. Slavná prezentace v roce 1968 ukázala jeho komplexní vizi. Engelbart věřil, že technologie má rozšiřovat lidský intelekt, nikoli ho nahrazovat.

Core Web Vitals jsou standardem Googlu pro hodnocení výkonu webu založeným na skutečné uživatelské zkušenosti. Nezajímají se o laboratorní rychlost, ale o to, kdy se uživateli zobrazí hlavní obsah (LCP), jak rychle reaguje rozhraní (INP) a jak stabilní zůstává rozvržení stránky (CLS). Hodnotí reálná data z návštěv – stránka musí obstát alespoň u 75 % uživatelů.

Syndrom prázdné stránky označuje paralyzující stav na samém začátku tvůrčí nebo analytické práce. Nadměrná volnost, příliš mnoho možností a vnímaná důležitost prvního kroku vedou k váhání, nikoliv kvůli nedostatku nápadů, ale kvůli strachu z chyby. Psychologie ukazuje, že omezení zvyšují motivaci.

Matomo je open­‑source analytická platforma, která dává provozovatelům webu plnou kontrolu nad daty. Umožňuje jejich ukládání na vlastním serveru nebo v cloudu, přičemž klade důraz na ochranu soukromí a soulad s GDPR. Nabízí běžné i pokročilé analytické funkce, od sledování návštěvnosti po analýzu uživatelského chování.

Dnes se na UX Monday v Praze sejdou product builders. Zítra se připojte na UX Salzburg Evening – bude tam české osazenstvo. Ve středu přijďte v Praze na Storytelling with Data a v Bratislavě na Lead Designer: ako vytvoriť prostredie pre skvelý design. Ve čtvrtek v Brně proberte NIS2 a nový kybernetický zákon prakticky. A jestli chcete být u něčeho, co začíná, nenechte si za týden ujít historicky první UCPX Barcamp ve Vídni. Další odborné a komunitní akce najdete v našem aktualizovaném přehledu.

A to je z prvního únorového zpravodaje Řekni si o web roku 2026 všechno. Před 317 lety byl z pustého ostrova zachráněn Robinson Crusoe. Díky, že nás nejen čtete, ale také o sobě dáváte vědět. Pokud pro nás máte nějaký tip, co příště vylepšit nebo udělat jinak, těšíme se.

Hezký týden,
Jakub Goldmann a Martin Kopta.

Matomo je analytická platforma pro weby, postavená na jednoduchém, ale zásadním principu: kdo provozuje web, má mít také kontrolu nad daty, která při jeho používání vznikají. Systém lze provozovat na vlastním serveru, nebo využít spravovanou cloudovou službu. Díky tomu patří Matomo mezi nástroje, které skutečně nabízejí volbu mezi plnou kontrolou a provozním komfortem.

Z hlediska funkcí Matomo pokrývá běžné potřeby moderní webové analytiky. Sleduje návštěvy, zobrazení stránek, zdroje příchodů, zařízení, kampaně, cíle i elektronické obchodování. Nad tím nabízí nástroje pro hlubší porozumění chování uživatelů, například analýzu cest, tepelné mapy nebo záznamy relací. Data jsou prezentována přímo a srozumitelně, bez snahy skrývat jejich význam za složité modely.

Nejvýraznější rozdíl spočívá v přístupu k ochraně soukromí a správě dat. Při vlastním provozu jsou všechna analytická data uložena v infrastruktuře pod kontrolou provozovatele webu a nejsou automaticky sdílena s třetími stranami. Matomo umožňuje detailně nastavit anonymizaci adres, práci s cookies, dobu uchování dat i možnosti odmítnutí sledování.

Tato konfigurovatelnost má i právní význam ve spojení s předpisy GDPR a obdobnými mimo EU. Volba Matomo zároveň znamená převzetí odpovědnosti. Vlastní provoz vyžaduje údržbu, aktualizace a dohled nad výkonem. Cloudová varianta část této zátěže odstraňuje, ale za cenu menší kontroly. V obou případech Matomo představuje vědomý posun k analytice jako řízené a odpovědné praxi.

Douglas Engelbart (30. ledna 1925—2. července 2013) je známý jako vynálezce počítačové myši. To však zjednodušuje a zastiňuje podstatu jeho práce. Engelbartovým skutečným cílem nebyla nová rozhraní ani technické vyfikundace, ale proměna způsobu, jakým lidé přemýšlejí a spolupracují v prostředí narůstající složitosti světa. Počítače podle něj neměly člověka nahrazovat, ale rozšiřovat jeho intelekt.

Svůj přístup shrnul už v roce 1962 ve zprávě Augmenting Human Intellect. Tvrdil v ní, že nejcennějším zdrojem společnosti je její schopnost řešit problémy. A právě tuto schopnost lze cíleně zvyšovat propojením lidí, jazyka, pracovních metod a interaktivních nástrojů. Počítač chápal jako zesilovač lidského myšlení, nikoli jako automat na hotová řešení.

V Augmentation Research Center ve výzkumném institutu SRI tuto myšlenku převedl do praxe. Vznikl systém NLS, který už v šedesátých letech umožňoval práci s textem na obrazovce, strukturované dokumenty, odkazy, sdílené editace i vzdálenou spolupráci. Počítačová myš byla pouze jednou z jeho součástí, navrženou k ovládání celého tohoto prostředí.

Veřejnost Engelbartovu vizi spatřila v roce 1968 během slavné prezentace známé jako Mother of All Demos. Přesto zůstal po většinu života stranou hlavního proudu, který dal přednost jednoduchosti a masové přívětivosti. Ke konci života mluvil o kolektivním IQ, tedy o schopnosti skupin myslet a jednat společně. Právě v této nedokončené ambici spočívá Engelbartův trvalý odkaz.

Podstatou syndromu je situace, kdy se tvorba a hodnocení sloučí do jednoho okamžiku. Místo zkoumání možností přichází posuzování výsledků. První věta, rozvržení nebo změna v kódu se chápou jako definitivní rozhodnutí, které nese odpovědnost za celý výsledek. V takové situaci je váhání logické. Začít se rovná riskovat chybu.

Dalším zdrojem problému je nedostatek omezení. Webová práce nabízí téměř neomezené množství voleb. Rozvržení, komponenty, tón komunikace i technologie. Psychologický výzkum ale ukazuje, že příliš mnoho možností motivaci spíše oslabuje. Každé rozhodnutí vylučuje mnoho dalších a závazek pak působí svévolně a nebezpečně. Prázdná stránka se mění z příležitosti v hrozbu.

Situaci zhoršuje i kognitivní zátěž. Úvodní fáze často vyžadují současně myslet na strukturu, obsah, interakci, přístupnost i budoucí údržbu. Když je těchto požadavků příliš, pracovní paměť se zahlcuje a zahájení selhává. Subjektivně se tento stav prožívá jako prázdno.

Syndrom prázdné stránky je především problémem návrhu. Účinná řešení připomínají dobrý design rozhraní. Zavádějí omezení, oddělují tvorbu od hodnocení, zmenšují první krok na něco záměrně malého a opírají se o systémy, jako jsou šablony, komponenty nebo obsahové modely. Cílem není inspirace, ale podmínky, v nichž začátek nevyžaduje odvahu.

Soubor tvoří tři úzce vymezené metriky:

Largest Contentful Paint (LCP) měří rychlost načtení. Odpovídá na otázku, kdy se ve viewportu skutečně objeví hlavní obsah – typicky hero obrázek nebo dominantní nadpis. LCP není doba stahování, ale okamžik vykreslení. Často ho zdržuje pomalá odezva serveru, blokující kaskádové styly, pozdní nalezení zdrojů nebo náročný JavaScript.

Interaction to Next Paint (INP) měří odezvu rozhraní. Sleduje, jak dlouho trvá, než se po kliknutí, klepnutí nebo stisku klávesy projeví viditelná reakce stránky. INP obvykle selhává ve chvíli, kdy je hlavní vlákno zahlcené – dlouhými skripty, složitým vykreslováním nebo externími skripty třetích stran.

Cumulative Layout Shift (CLS) měří vizuální stabilitu. Popisuje, jak moc se rozvržení stránky nečekaně posouvá během jejího života. Příčinou bývají nevyhrazené obrázky, pozdě vkládané reklamy a embedované prvky, změny písma nebo dynamicky přidané komponenty.

Podstatné je, že Core Web Vitals vycházejí z dat skutečných uživatelů. Laboratorní nástroje pomáhají hledat příčiny, ale neurčují výsledek. I proto může stránka lokálně vypadat dobře, a přesto v přehledech selhávat.

Ve své podstatě jsou Core Web Vitals měřítkem kvality – předvídatelného načítání, svižné odezvy a vizuální spolehlivosti. Tedy základů důvěryhodného webu.