Vibe Coding

В разговорах стала часто всплывать тема vibe-coding, и у новичков это вызывает неоднозначные полярные мнения.

Основные тейки:

1. «Круто, получается теперь можно ничего и не изучать, все само собой будет написано, отрефакторино и протестировано!»🚬

2. «AI всех заменит, так зачем мне вообще становиться прогером (и т.д.), скоро их заменят»😓

Полез я смотреть определения в википедии и что на эту тему говорит сам AI

Vibe Coding — это подход, при котором разработчики создают код, описывая задачи на естественном языке, а ИИ генерирует программное обеспечение. Концепция стала популярной благодаря Андрею Карпати, сооснователю OpenAI, который назвал её «программированием через вибрации» — когда разработчик делегирует рутину нейросетям, фокусируясь на идеях (Википедия)

Основные принципы:

1. Минимум ручного вмешательства

2. Написание кода с помощью диалога

3. Ритуалы (эстетика рабочего места, музыка и т.д.)

Да, пару лет назад истории написания приложений, сайтов или игр лишь с помощью нейронок были в новинку, но сегодня этого добра навалом, а проблемы сохранились. В целом любой продукт созданный полностью на AI сопровождают одинаковые боли:

1. Сложно поддерживать
   Нейронка не вникает в бизнес-контекст, а просто решает точечную задачу, поэтому сложные, нагруженные проекты масштабировать будет проблематично. По итогу проект на нейронке похож на спагетти-код.

2. Дыры в безопасности
   Код от ИИ содержит много подводных камней с точки зрения безопасности. Все дело как обычно в непонимании контекста.

3. Неэффективность
   Как следствие двух проблем выше

Не понимаю как можно решать реальные задачи только голосом и совсем не валидировать результаты работы, пытаясь фиксить ошибки путем диалога. Но использовать ИИ как ассистента сегодня абсолютная база.

Плюсы я думаю очевидны, но тем не менее:

1. Минимизация рутины, что как следствие просто помогает дольше оставаться продуктивным.

2. Возможность быстро проверять гипотезы

В аналитике LLM отлично решает ряд базовых задач:

1. Визуализации данных датафреймов

2. Парсинг файлов/датасетов на поиск аномалий или инсайтов в данных Как-то раз впятером ради интереса разбирали файлик тестового задания для поиска инсайтов на протяжении 30 минут и нашли 5 интересных кейсов, дальше загрузили файл в gpt и получили 10 инсайтов за 1 минуту (все 5 наших входили в эту выборку).

3. Обработка текста (особенно легко писать регулярные выражения)

4. Написание DDL для витрин данных Можно очень быстро подбирать максимально оптимальные типы данных.

Собственно поэтому ИИ не заменяет it-специалистов (и всех остальных), а очень хорошо бустит их производительность.

А вот где Vibe Coding имеет место в полном объеме — это создание пет-проектов и стартапов. Самое главное здесь — тестирование гипотезы, большинству таких проектов не нужен Rocket Science, а нужен MVP в короткие сроки для тестирования воронки продаж. Если гипотеза подтверждается, можно начинать проект.

P.S.
Какие нейронки в работе используете вы и для чего?