Paralelní agenti v Copilot CLI: funkce /fleet ušetří čas, ale má svá úskalí

Co je Copilot CLI a k čemu je vůbec dobré

Zatímco většina lidí zná GitHub Copilot jako pomocníka přímo v editoru kódu, jeho verze pro příkazový řádek zůstává trochu stranou pozornosti. Přitom je to užitečná věc: Copilot CLI je AI asistent, se kterým si povídáte v terminálu. Napíšete mu běžnou větou, co chcete udělat — třeba „oprav chybu v přihlašování a doplň k tomu testy“ — a on na projektu skutečně pracuje: upravuje soubory, píše testy a na konci může změny rovnou uložit.

Dlouho to ovšem fungovalo v podstatě lineárně. Asistent bral úkoly jeden po druhém, a když měl před sebou větší změnu, která se dotýkala mnoha souborů, musel je projít postupně. Novinka jménem /fleet to mění.

Co umí /fleet

/fleet je takzvaný lomítkový příkaz, který spustíte přímo v Copilot CLI. Funguje to jednoduše: napíšete /fleet, za něj svůj cíl a odešlete. Zbytek zařídí skrytý „orchestrátor“ — koordinátor, který běží na pozadí.

Ten nejdřív váš úkol rozloží na dílčí pracovní položky a určí, které na sobě závisí. Pak nezávislé části pošle jako takzvané subagenty, kteří pracují souběžně na různých souborech. Jakmile dílčí agenti skončí, orchestrátor pošle další vlnu, ověří výsledky a nakonec složí hotový výstup. Můžete si ho představit jako vedoucího projektu, který rozdělí práci týmu, průběžně kontroluje postup a na konci sestaví finální výsledek.

Každý subagent má vlastní „kontextové okno“ (paměť pro daný úkol), ale sdílí stejný souborový systém. Důležité je, že subagenti spolu nemohou mluvit přímo — vše koordinuje jen orchestrátor. To má praktický důsledek, ke kterému se dostaneme za chvíli.

Jak ho použít, aby opravdu ušetřil čas

Nejdůležitější ponaučení z oficiálního návodu od GitHubu zní: kvalita zadání rozhoduje o tom, jestli se práce skutečně rozdělí, nebo zůstane sekvenční. Když zadáte vágní „udělej dokumentaci“, orchestrátor nenajde nezávislé části a zpracuje vše jednu po druhé.

Pomáhá, když každý pracovní úkol navážete na konkrétní výstup — soubor, sadu testů nebo část dokumentace. Lepší je tedy napsat třeba: „Vytvoř dokumentaci k API modulu — soubor authentication.md, dále endpoints.md a errors.md; index.md nakonec propojí všechny tři.“ Tři soubory pak vzniknou paralelně a čtvrtý počká na ostatní.

Stejně důležité je vymezit hranice. V zadání uveďte, do kterých adresářů smí který agent zasahovat, čeho se nemá dotýkat (třeba testů nebo závislostí) a podle čeho poznáte, že je hotovo (musí projít lint, typová kontrola, testy). Pokud nějaká část závisí na jiné, řekněte to výslovně — orchestrátor závislé kroky seřadí a zbytek pustí paralelně.

Pokročilejší uživatelé si navíc mohou v adresáři .github/agents/ nadefinovat vlastní agenty, z nichž každý má jiný model, nástroje a instrukce. Pro složitou logiku tak nasadíte silnější model, zatímco pro běžnou dokumentaci postačí lehčí. Zda se vše rozběhlo souběžně, ověříte příkazem /tasks, který ukáže běžící úkoly na pozadí.

Cena a dostupnost pro české uživatele

Dobrá zpráva pro ty, kdo chtějí funkci jen vyzkoušet: Copilot CLI je součástí i bezplatného tarifu. Ten nabízí mimo jiné 2 000 doplnění kódu měsíčně, přístup k lehčím modelům a právě Copilot CLI — bez nutnosti zadávat platební kartu.

Plaťte, jen pokud potřebujete víc. Tarif Pro stojí 10 dolarů měsíčně (v přepočtu zhruba 250 korun), Pro+ vyjde na 39 dolarů (asi 980 korun) a nejvyšší Max na 100 dolarů (zhruba 2 500 korun). Interakce s agenty se přitom účtují v takzvaných AI kreditech, kde jeden kredit odpovídá jednomu centu dolaru — kolik jich úkol spotřebuje, záleží na zvoleném modelu a složitosti práce.

Funkce je dostupná i v Česku, se stejnými cenami jako jinde v Evropské unii. Rozhraní terminálu je v angličtině, ale modely si poradí i s českým zadáním — běžné pokyny tedy můžete psát česky.

Kde si dát pozor

Paralelní agenti znějí lákavě, ale mají pár háčků, které je dobré znát předem. Nejdůležitější z nich: subagenti sdílejí soubory bez zamykání. Když dva agenti upravují tentýž soubor, vyhraje ten, kdo skončí poslední — tiše, bez chybové hlášky, prostě přepíše práci toho druhého. Řešením je přiřadit každému agentovi jiné soubory, nebo nechat každého psát do dočasného souboru a na konci vše sloučit.

Druhé úskalí souvisí s tím, že subagenti nevidí historii konverzace s orchestrátorem. Vše, co potřebují vědět, jim musí předat váš úvodní prompt. Pokud jste si tedy už něco důležitého zjistili dříve v sezení, zopakujte to v zadání — nebo odkažte na soubory, které si agenti mohou sami přečíst.

A třetí poznámka k očekáváním: /fleet se vyplatí hlavně tam, kde je úloha přirozeně dělitelná — refaktoring napříč více soubory, dokumentace k několika komponentám najednou, funkce zasahující do API, uživatelského rozhraní i testů. U jednoduché lineární práce na jednom souboru je obyčejný prompt jednodušší a stejně rychlý, protože /fleet s sebou nese určitou režii na koordinaci.

Vyplatí se to vyzkoušet?

Pro živnostníky, malá studia a vývojáře, kteří opakovaně dělají rutinní úpravy na mnoha souborech, má /fleet smysl. Nejlepší strategie je začít zlehka: vybrat úkol s jasnými výstupy, čistě oddělenými soubory a zřetelnou možností paralelizace, a sledovat, jak orchestrátor práci rozloží. Právě pozorování toho, co koordinátor udělá s vaším zadáním, je podle autorů nejrychlejší cesta, jak se naučit psát prompt, který skutečně ušetří čas.

Není to kouzelný trik, spíš nástroj, který funguje nejlépe, když ho berete jako práci s týmem — s jasně rozdělenými rolemi a pravidly. A protože si ho díky bezplatnému tarifu můžete vyzkoušet bez rizika, není důvod si ho neosahat na vlastním projektu.