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?
