Вайбкодинг: между гениальностью и говнокодом
Наткнулся на замечательную статью. Материал шатает окно Овертона и постепенно меняет представление о вайбкодинге. И, как это часто бывает, самое «мясо» раскрывается в комментариях.
Там в центре внимания оказался персонаж Konard, который пытается раскачать свой GitHub исключительно с помощью ИИ. Сообщество быстро спустило его с небес на землю: ткнули носом в статистику, где половина кода отклоняется, а то, что принимают — часто просто плохой код, который пропустили случайно.
Но при всем скепсисе к качеству его кода, сам человек нормальный, а один его комментарий мне прям очень понравился. Он выдал базу про подход к разработке с AI-агентами:
Есть универсальный алгоритм решения задач и проблем: любую задачу можно декомпозировать, это можно повторять рекурсивно, затем для каждой задачи можно написать её точное определение в виде тестов... Даже сегодня любой ИИ-агент запросто способен разбить любое ТЗ на задачи, причём так, чтобы максимизировать параллелизм в разработке... Таким образом, благодаря этому алгоритму можно добиться того, что любое ограничение контекста больше не является проблемой. А учитывая, с какой скоростью ИИ-агенты закрывают задачи, сколько бы потом ни было багов — это можно компенсировать добавлением тестов после каждого бага...
И ведь по сути так и есть. «Вайбить» с кодом становится проще, получаются интересные вещи, а ограничение контекста лечится правильной декомпозицией.
Правда, как обычно, где-то посередине. Вайбкодинг — это и хорошо, и плохо одновременно. Снижается порог входа, растет скорость, но падает качество. И именно контроль этого качества становится главной проблемой.
Джинн выпущен из бутылки, и нам с этим жить.
Всем спасибо за прочтения статьи. Буду рад вас видеть в моём телеграм-канале.