Vibe Coding: FAD, будущее или глупость?

Sonarsource спонсировал этот пост. Insight Partners является инвестором в Sonarsource и TNS.

Ландшафт разработки программного обеспечения постоянно меняется, и в начале 2025 года принес новый тремор: кодирование Vibe. Придуманный исследователем Openai Andrej Karpathy в феврале, он использовал этот термин для описания эксперимента, в котором он создал небольшой проект, не написав лично ни одной линии кода — или даже не касаясь клавиатуры.

Карпати продиктовала требования к применению для «забавного выбросного проекта выходного дня» в Superwhisper, транскрибера AI. Эти инструкции были затем поданы в Cursor Chat, многофилейный редактор кода с AI, который сгенерировал полное веб-приложение. Корректировки были внесены с удивительно «глупыми» подсказками, такими как «уменьшение прокладки на боковой панели вдвое», когда Карпати принимает изменения без рассмотрения различий. Когда возникли ошибки, которые курсор не мог исправить, его решение было «просить случайные изменения», пока проблема не решится. «Это не совсем кодирование», — признал он. «Я просто вижу вещи, говорю вещи, запускаю вещи и копируйте вещи, и это в основном работает».

«Вибрации» приняли другой поворот для Леонеля Асеведо, генерального директора Enichlead. В марте 2025 года он объявил, что построил заявление SaaS с «нулевым рукописным кодом», сообщив другим «продолжать скулить об этом [AI] или начать строить ». В отличие от экспериментального проекта Карпати, Асеведо позиционировал приложение как готовое к производству, подразумевая надежность и жизнеспособность реальной жизни.

Триумф был недолгим. Несколько дней спустя Асеведо сообщил, что приложение подвергалось нападению. И поскольку он неэхнический, отладка, сгенерированная AI-базой, оказалась медленным, болезненным процессом. Виновник? Его «вибенный» код обнародовал критические ключи API, оставив приложение широко открытым.

Эксперимент Карпати и испытание Асеведо проливали яркий свет на обещание и опасность этого нового подхода. Несмотря на то, что для кодирования Vibe все еще ранние дни, это, несомненно, последняя итерация в постоянно развивающейся способе мы подходим к разработке программного обеспечения в эпоху ИИ.

Так что же такое «кодирование вибрации»?

По своей сути, кодирование Vibe является AI-зависимой техникой программирования. Разработчик (или даже не разработчик) описывает проблему или желаемый результат в подсказках естественного языка для большой языковой модели (LLM), специально настроенной для генерации кода. Затем LLM интерпретирует эти требования и пытается создать полное функциональное применение.

Два выдающихся IDE возглавляют заряд кодирования Vibe, оба с использованием Sonnet Claude 3.5 под капотом, но и предлагают четкий опыт пользователя:

Курсор
Виндсерфинг

Подход ИИ и рабочий процесс
Интеграция AI, богатая функциями, больше ручного контекстного управления, «режим агента» проще, автоматизированный агент ИИ («Каскад»), сильная автоматическая обработка контекста

Пользовательский опыт и сложность
Больше функций, потенциально более крутой учебной кривой, более интуитивно понятный, часто легче для начинающих

Генерация кода и контекст
Требуется более четкий контекст (например, @codebase, @files).

Очарование и недостатки кодирования с «вибрациями»

Быстрый интерес к кодированию атмосфера не без причины. Он обещает несколько убедительных преимуществ:

Нижний барьер для входа: Есть отличная идея, но ограниченные отбивные кодирования? Хорошо продуманные подсказки могут теоретически преодолеть этот разрыв, превращая концепции в код.

Увеличенная скорость развития: Прототипирование и циклы итерации могут значительно ускоряться, когда IDE обрабатывает большую часть генерации кода.

Сосредоточиться на проблемах более высокого уровня: Разгружая шаблон, операции CRUD и другие рутинные задачи, разработчики могут посвятить большую способность к сложному архитектурному и инновационному решению проблем.

Соединение пробелов в знаниях: Даже самый опытный разработчик сталкивается с проблемами изучения новых технологий. Vibe Coding может помочь ускорить настройку, предоставляя основы.

Однако, как показывает инцидент Асеведо, вибрации могут быстро превратиться в кислые. Разработчики должны остро осознавать недостатки:

Несоответствие и непредсказуемость: Выходы LLM являются нетерминированными. Это может привести к кодовой базе с разрозненными стилями, структурами и подходами, что делает его кошмаром для понимания, поддержания и отладки предсказуемо.

Повышенный риск возникновения ошибок, ошибок и уязвимостей: AI прогнозирует вероятные последовательности кодов. Это может легко ввести тонкие ошибки или яркие отверстия для безопасности (например, открытые клавиши API), которых опытный разработчик интуитивно избегает.

Проблемы в долгосрочной обстановке и масштабируемости: Код, сгенерированный без явного архитектурного руководства или рассмотрения для будущих потребностей, может быстро стать недостаткой и трудным для масштабирования.

Потенциал для уменьшения Производительность разработчика: Плохо документированный или запутанный код «атмосфера» может значительно увеличить труд разработчика во время рефакторинга, отладки или расширения. Борьба с подсказками для достижения определенного результата иногда может занять больше времени, чем написание кода напрямую.

Кодирование ИИ: новая глава в SDLC

Жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) всегда был историей эволюции, от водопада до гибкого, от ручного развертывания до DevOps. Каждая итерация изменила роль разработчика, внедрив новые инструменты и методологии для решения возникающих проблем. Интеграция ИИ в кодирование, будь то «атмосфера» или иное, является последней главой, представляющей как возможности, так и требования к адаптации.

Чтобы использовать власть ИИ, не поддаваясь его подводным камням, разработчики должны развивать свои практики:

• Исследуйте и экспериментируйте: Получите практические инструменты кодирования ИИ. Будь то курсор, Windsurf или следующая большая вещь, прямой опыт неоценим для понимания возможностей и ограничений.
• Атмосфера, но проверьте: Это не может быть переоценит. Обратитесь к AI-сгенерированному коду как первого проекта от очень быстрого, несколько наивного младшего разработчика. Всегда тщательно просмотрите, тестируйте и рефактор, а также используйте качество кода и инструменты сканирования безопасности.
• Примите архитектурное мышлениеС помощью ИИ обрабатывает более низкую реализацию, разработчики могут-и должны-поднять свое внимание на надежный проектирование системы, взаимодействие компонентов и решение сложных бизнес-задач с помощью инновационных, хорошо изученных решений.
• Мастерская оперативная инженерия: Качество вывода ИИ напрямую пропорционально качеству ввода. Научитесь писать ясные, краткие и однозначные подсказки. Стратегически рассмотрите требования, шаблоны проектирования, тестирование последствий и необходимости развертывания/технического обслуживания, чтобы информировать вашу стратегию подсказки.

Роль разработчика развивается, а не испаряется

В то время как методологии меняются, основные обязанности разработчиков остаются. Мы стремимся к эффективности, оптимизации, надежности и обслуживаемости. Мы стремимся создать полезное программное обеспечение и избежать этих страшных вызовов средней ночной инциденты.

ИИ может быть невероятно мощным инструментом, автоматизировать утомительные задачи и освободить разработчиков для более творческой и стратегической работы. Тем не менее, его неотъемлемые ограничения означают, что человеческий надзор, критическое мышление и приверженность качеству стали более важными, чем когда -либо.

Поскольку долгосрочное влияние ИИ на SDLC продолжает разворачиваться, одно можно сказать наверняка: качество кода, безопасность кода и незаменимая роль квалифицированного надзора за разработчиком всегда будет центральным для создания значимого, надежного и надежного программного обеспечения.

Sonar обеспечивает разработчиков и организаций для обеспечения качества, безопасного кода, подходящего для разработки и производства, будь то ИИ, сгенерированный или написанный разработчиками. Сонар, которому доверяют более 400 000 организаций по всему миру для очистки более половины триллионных строк кода, является неотъемлемой частью обеспечения программного обеспечения. Insight Partners является инвестором в Sonarsource и TNS. Узнайте больше последних из Sonarsource Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Лиз Акоста — защитник разработчика в Sonar. Студент фильма, ставшая менеджером по социальным сетям, и создатель контента, ставшего инженером, ставшим защитником разработчика, она любит пиццу, растения, мопсы и питон. Она особенно заинтересована в пересечении технологий и … Подробнее от Лиз Акоста