Wewnątrz chaotycznej obietnicy programowania opartego na intuicji

Jeśli spędzasz ostatnio trochę czasu, przeglądając technologiczną część LinkedIna, prawdopodobnie natknąłeś się na coraz głośniejsze pojęcie „vibe codingu”. Dla niewtajemniczonych: „vibe coding” to tworzenie kodu przez deweloperów (i osoby nietechniczne, bądźmy szczerzy) za pomocą promptów AI i intuicyjnych „przeczuć”, zamiast tradycyjnych, żmudnych metod pisania kodu linijka po linijce.

Brzmi to albo jak najnowszy cud technologii, albo najbardziej żenujący trend od czasu, gdy NFT trafiły do biogramów na LinkedInie. 

Argumenty za mocnym podążaniem za przeczuciem

Szybki sukces projektów tworzonych metodą vibe codingu, takich jak aplikacja wygenerowana przez AI, którą osoba nietechniczna zbudowała, uruchomiła i zaczęła na niej zarabiać w ciągu kilku tygodni, czy Workcade — grywalizowana aplikacja do zarządzania produktywnością i zadaniami, która w pierwszym tygodniu zdobyła setki użytkowników — sugeruje, że za tym szumem może kryć się coś więcej.

Ale tam, gdzie są przeczucia, jest też… chaos.

Tylko złe przeczucia

Wygląda na to, że vibe coding ma problem z bezpieczeństwem. Weźmy za przykład nietechnicznego przedsiębiorcę Leo Jr., który popłynął na fali vibe codingu, otwarcie budując i uruchamiając swoją aplikację — i szybko zaczął na niej zarabiać.

Jest założycielem Enrichlead — narzędzia, które gromadzi adresy IP i wykorzystuje LLM do generowania potencjalnych klientów sprzedażowych. Leo zbudował całą aplikację za pomocą Cursor, dumnie deklarując: „Ani jednej linijki kodu napisanej ręcznie. AI nie jest już tylko asystentem — jest budowniczym. Możesz na to narzekać albo zacząć budować”.

Oczywiście internet wybrał przemoc.

W ciągu 48 godzin hakerzy ruszyli do ataku. Obchodzono subskrypcje. Koszty poszybowały w górę. LLM zaczął wyciągać dane potencjalnych klientów z powietrza. Leo opublikował na Twitterze wołanie o pomoc: „ludzie, jestem atakowany… dzieją się losowe rzeczy”. A potem padło najważniejsze: „Nie jestem techniczny, więc ustalenie, co się dzieje, zajmuje mi więcej czasu niż zwykle”.

Aby korzystać z Enrichlead, użytkownicy instalują fragment JavaScriptu, który gromadzi adresy IP. LLM próbuje przekształcić je w potencjalnych klientów sprzedażowych. Rzadko ma wystarczającą ilość danych, więc po prostu coś wymyśla. Leo, wieczny optymista, upiera się: „Ale to działa”.

Teraz twierdzi, że uczy się programować. Oczywiście „na trudnej drodze”.

Oto więc pytanie dla współczesnych dyrektorów ds. technologii: czy vibe coding to innowacyjny skrót — czy może wszyscy po prostu manifestujemy błędy za pomocą lepszego UX?

Przeanalizujmy, kiedy warto podążać za przeczuciem, a kiedy lepiej tego unikać.

Jaki jest najnowszy szum?

Weteran DevOps, David Beale, nie kryje entuzjazmu wobec tego trendu. Jak twierdzi, od lat stosujemy „vibe coding”:

„Kopiowanie i wklejanie ze Stack Overflow, GitHub Gists, wątków na Reddicie, rozmów na Slacku, komentarzy na Hacker News — robimy wszystko, co trzeba. Świetni inżynierowie nie uczą się wszystkiego na pamięć — rozwiązują problemy. Szukają, rozpoznają wzorce, dostosowują rozwiązania i budują. Prompt to po prostu kolejny etap ewolucji czegoś, co zawsze było obecne”.

Jego stanowisko nie jest pozbawione podstaw. Vibe coding wspierany przez AI może rzeczywiście stać się niezbędnym akceleratorem w zestawie narzędzi dyrektora ds. technologii. Kod generowany przez AI może ograniczyć monotonną harówkę, uwalniając deweloperów i pozwalając im skupić się na strategicznych działaniach o wysokiej wartości.

Steven Donaghy, menedżer ds. inżynierii w firmie Microsoft, idzie o krok dalej:

„AI jest jak alkohol. Wzmacnia to, kim już jesteś. Jeśli jesteś świetnym programistą, sprawia, że stajesz się jeszcze lepszy. Jeśli jesteś kiepski, wynik jest jeszcze gorszy”.

Zdaniem Donaghy’ego vibe coding sprawdza się szczególnie w dwóch kluczowych momentach — na początku i na końcu projektu. Na wczesnym etapie AI pomaga przełamać paraliż analityczny. Pod koniec doskonale wykorzystuje dopracowane przykłady, aby przyspieszyć realizację nowych prac.

Krótko mówiąc, w najlepszym wydaniu vibe coding pozwala wykwalifikowanym zespołom szybko tworzyć prototypy, wprowadzać innowacje i dostarczać wartość. Z tej perspektywy AI po prostu turbodoładowuje ugruntowaną praktykę.

Ale chwila — przeczucia mogą być mylne

Zanim zbierzesz kryształy i zaczniesz manifestować funkcje do istnienia, wstrzymaj się.

Jak trafnie zauważa dyrektor firmy Slalom, Adam D’Angelo, vibe coding nie jest pozbawiony istotnych wad. Wskazuje na rzeczywiste, pragmatyczne zagrożenia, które dyrektorzy ds. technologii muszą wziąć pod uwagę:

„Podstawowym powodem do obaw są luki w zabezpieczeniach. LLM mogą nieumyślnie wygenerować kod podatny na ataki polegające na wstrzykiwaniu danych, ataki typu cross-site scripting (XSS) oraz błędy uwierzytelniania”.

D’Angelo podkreśla także dodatkowe problemy, w tym problemy z „utrzymywalnością” wynikające z niespójnych standardów kodowania, „narastanie długu technicznego” oraz złożone „wyzwania związane z audytem”, szczególnie w silnie regulowanych branżach, takich jak ochrona zdrowia czy finanse.

Ostrzega również przed potencjalnie poważnymi konsekwencjami prawnymi i związanymi z przestrzeganiem przepisów:

„LLM mogą generować kod zawierający biblioteki open source na niezgodnych ze sobą licencjach… organizacje muszą zapewnić zgodność z regulacjami właściwymi dla danej branży”.

Ponadto nadmierne poleganie na nim może zahamować zdolność zespołu do samodzielnego rozumienia i rozwiązywania problemów, prowadząc do tego, co D’Angelo trafnie nazywa „wyuczoną bezradnością”.

Auć. Nagle kodowanie na wyczucie nie wydaje się już takie beztroskie.

Czy ignorujemy „dług wyczucia”?

Pomimo całego swojego intuicyjnego uroku kodowanie na wyczucie niesie ze sobą realne zagrożenia. Najważniejsze z nich to dług techniczny i ukryta złożoność, które ujawniają się, gdy początkowe „dobre wibracje” przemijają. Środkowe etapy projektów programistycznych wymagają skrupulatnej architektury i rygorystycznej kontroli — a właśnie w tych obszarach kodowanie na wyczucie często zawodzi.

Naprawdę chichotałem, gdy Josh Wymer sprytnie uwypuklił te martwe punkty w wirusowym poście na LinkedInie, wyśmiewającym przesadnie „wyczulone” ogłoszenie o pracę, w którym poszukiwano programistów z zaawansowanymi stopniami naukowymi w dziedzinie „retrospektywnego zapobiegania problemom” i doświadczeniem w „zestrajaniu energii”.

Satyra Wymera wyśmiewa fakt, że innowacja to nie tylko dobre intencje — wymaga realizacji, odpowiedzialności i dyscypliny. Jeśli powierzysz całą swoją strategię produktową samym wibracjom, czekają cię bolesne sesje debugowania.

Co więc ma zrobić CTO ciekawy kodowania na wyczucie?

Dla CTO mierzących się ze sztuczną inteligencją, ewolucją infrastruktury i rosnącą presją ze strony kadry kierowniczej debata na temat „kodowania na wyczucie” sprowadza się do jednego pytania: czy intuicyjne kodowanie może współistnieć z metodyczną inżynierią?

Tak… jeśli strategicznie określisz, gdzie jest na nie miejsce w twojej organizacji. Rozważ tę praktyczną listę kontrolną:

• Wczesne innowacje i prototypowanie: Koduj na wyczucie. Narzędzia AI do kodowania znacznie przyspieszają kreatywność na początkowych etapach.
• Aplikacje o kluczowym znaczeniu: Zaostrz zasady. Polegaj na rygorystycznych przeglądach i uporządkowanych praktykach programistycznych.
• Skalowanie i bezpieczeństwo: Rygor bez wyjątków. Same wibracje nie naprawią luk w zabezpieczeniach ani koszmarów związanych ze skalowalnością.

Praktyczne wnioski (nie tylko dobre wibracje)

„Kodowanie na wyczucie” nie jest cudownym rozwiązaniem ani katastrofą, która tylko czeka, by się wydarzyć. To kolejne narzędzie w arsenale CTO. Inteligentni liderzy technologiczni strategicznie łączą intuicyjne kodowanie wspomagane przez AI z solidną dyscypliną inżynieryjną, jasno określając, kiedy i gdzie kodowanie na wyczucie jest dopuszczalne.

Jak radzi Beale: „Nie krytykuj kodowania na wyczucie — opanuj je”. 

• Stosuj je strategicznie, nie bezkrytycznie. Kodowanie na wyczucie nie jest wymówką, by porzucić dobre praktyki. Jak mówi Donaghy, kodowanie na wyczucie wzmacnia istniejące umiejętności.
  
• Wprowadź jasne zabezpieczenia. Zastosuj się do wskazówek D’Angelo i ustanów rygorystyczne przeglądy bezpieczeństwa, ramy audytowe oraz protokoły jakości kodu dla danych wyjściowych generowanych przez AI.
  
• Wykorzystuj kodowanie na wyczucie do zwiększania — a nie zastępowania — możliwości zespołu inżynieryjnego. Priorytetowo traktuj edukację zespołu, aby utrzymać biegłość techniczną i uniknąć pułapki uzależnienia od AI.

Koduj na wyczucie odpowiedzialnie

Ostatecznie kodowanie na wyczucie nie jest apokalipsą ani panaceum. Jako rozsądny CTO najlepiej wykorzystasz je odpowiedzialnie: czerp z innowacji, nie tracąc strategicznej kontroli.

Głównym obowiązkiem CTO jest przekształcanie dobrych wibracji w świetne oprogramowanie. Śmiało więc koduj na wyczucie podczas kolejnego sprintu innowacyjnego (te platformy do kodowania na wyczucie pomogą ci zacząć), ale nie zbliżaj się z tym zbyt blisko słońca.

Zapisz się do newslettera The CTO Club, aby poznać więcej gorących opinii!