AI та VibeCoding допомогли мені створити власне програмне забезпечення

Я не кодер. Я не можу написати рядок Python, JavaScript або C ++. За винятком короткого періоду в підлітковому віці, коли я створив веб -сайти та входив у флеш -анімацію, я ніколи не є інженером програмного забезпечення, а також не маю амбіцій відмовитися від журналістики для кар’єри в галузі технологій.

І все -таки, в останні місяці я кодував шторм.

Серед моїх творінь: інструмент, який передає та підсумовує довгі подкасти, інструмент для організації моїх закладок у соціальних мережах у базі даних, яка може шукати, на сайті, який підказує мені, чи підійде меблі меблі, і додаток під назвою Buddy Lun Lun Що вони спакуватимуть мій шкільний обід.

Ці творіння можливі завдяки штучному інтелекту та новій тенденції AI, відомій як “вібекінг”.

VibeCoding, термін, розповсюджений дослідником AI Andrej Karpathy, є корисною нанесенням для того, як сьогоднішні інструменти AI дозволяють навіть не технічними захопленнями повністю створювати функціональні програми та сайти, просто вводячи підказки у текстовому полі. Вам не потрібно знати, як кодифікувати Vibecode – просто мати ідею, і трохи терпіння, як правило, достатньо.

“Це не дуже кодування”, – написав містер Карпаті цього місяця. “Я бачу прості речі. Я говорю речі. Запустіть речі і скопіюйте вставку, і це працює в основному”.

Мої власні експерименти з вібекодуванням мають на меті зробити те, що я називаю “програмним забезпеченням” – невеликими, спеціальними програмами, які вирішують конкретні проблеми в моєму житті. Це не інструменти, які створить велика технологічна компанія. Для них немає реального ринку, їхні особливості обмежені, а деякі з них лише тип роботи.

Але побудова програмного забезпечення таким чином записує проблему в пропозиції чи двох, а потім побачити потужну модель AI, яка працює над створенням індивідуального інструменту для вирішення його-це досвід. Це створює відчуття AI Vertigo, подібне до того, що я відчував після використання Chatgpt вперше. І це найкращий спосіб, який я виявив, щоб довести скептики здібності сьогоднішніх моделей AI, які тепер можуть автоматизувати великі фрагменти основного комп’ютерного програмування і незабаром можуть бути подібними в інших областях.

Інструменти кодування AI існували роками. Попередні, такі як Github Copilot, були розроблені для того, щоб допомогти професійним кодам працювати швидше, частково завершуючи лінії коду так само, як Chatgpt завершує пропозицію. Вам все одно потрібно навчитися кодифікувати, щоб максимально використати їх і потрапити, коли AI застряг.

Але протягом попереднього року -два виготовляли нові інструменти для отримання більш потужних моделей AI, які навіть дозволяють новонародженому програмувати як професіонали.

Ці інструменти, до яких належать курсор, відповідь, болт і люблячі, всі працюють подібними способами. Враховуючи підказку користувача, інструмент оснащений дизайном, вирішує найкращі пакети програмного забезпечення та мови програмування для використання та отримують продукт. Більшість продуктів дозволяють обмежено безкоштовне використання, з оплачуваними кроками, які розблокують кращі функції та можливість будувати більше речей.

У невинному розвитку вібекодування може відчувати себе магією. Після введення підказки таємничі кодові лінії пролітають повз і через кілька секунд, якщо все піде добре, відображається оригінальна робота. Користувачі можуть запропонувати укуси та зміни, і коли вони задоволені цим, вони можуть розробити свій новий продукт в Інтернеті або виконувати його на своїх комп’ютерах. Процес може зайняти кілька хвилин, або стільки годин, залежно від складності проекту.

Ось що здавалося, коли я попросив Болта зробити мені додаток, який може допомогти мені упакувати шкільну страву для мого сина, виходячи з завантаженої фотографії мого вмісту холодильника:

Додаток спочатку проаналізував роботу та розбив її на компоненти. Потім він влаштувався на роботу. Створений базовий інтерфейс тканин, вибрав інструмент ідентифікації зображення для виявлення їжі в моєму холодильнику та розробити алгоритм, щоб рекомендувати їжу на основі цих предметів.

Якщо AI довелося прийняти рішення – чи хотів я заявити, щоб повідомити про харчові події продуктів, які вона рекомендувала, наприклад, – це підштовхнуло мене з різними варіантами. Тоді він вийде і кодифікує ще трохи. Коли він потрапив у корч, він намагався знайти власний код або підтримати крок, перш ніж він застряг і перевіряв інший метод.

Приблизно через 10 хвилин після мого вступу мій друг Ай вирішив зателефонувати до мого додатка – він був готовий. Ви можете спробувати самостійно тут. (Видання, яке я побудував, включає інструмент розпізнавання зображень AI, який коштує грошей на використання;

Не всі мої експерименти повинні були пройти мої експерименти. Я тижнями намагався створити інструмент “Вхідні автопілота”, здатний автоматично реагувати на мої електронні листи моїм стилем письма. Я стикався з барикадами, коли намагаюся інтегрувати потоки проекту AI у такі додатки, як Google Photos та Moce Memos iOS, які не розроблені для того, щоб добре грати з третім -партійними добавками.

І, звичайно, AI робить випадкові помилки. Одного разу, коли я намагався створити веб -сайт для магазину шин у своєму мікрорайоні, AI був фальшивими відгуками зі сторінки Yelp магазину та додав їх на сторінку свідчень. Ще раз, коли я спробував перетворити довгу історію, яку я написав на інтерактивний сайт, AI включив приблизно половину тексту та покинув другу половину.

Іншими словами, VibeCoding продовжує отримувати користь від нагляду за людьми, які наглядають за роботами, або, принаймні, нависають поблизу. І це, мабуть, краще для захоплень, а не істотних завдань.

Це може не стосуватися більше більше. Багато компаній AI працюють над інженерними агентами, які могли б повністю замінити розробників людини. Вже AI досягає балів світового класу в конкурентних тестах програмування та декількох великих технологічних компаній, включаючи Google, призначили зовнішнім партнерам значну частину їх інженерії в системах AI. (Сундар Пічай, генеральний директор Google, нещодавно заявив, що код, створений AI-AI, становив більше чверті всього нового коду, розробленого в Google.)

Якщо я був неповноцінним програмістом – тип AI, здається, більше шансів замінити – можливо, я буду панікувати для своїх перспектив роботи. Але я просто людина, яка любить стискатися і будувати інструменти, які покращують моє життя невеликими способами. І VibeCoding – або фактичне кодування – це область, де AI покращується.

З тих пір, як я говорю про свій досвід подкастів минулого тижня, я чув від десятків інших людей, які побудували власні інструменти AI. Мої колеги розповіли мені про продовольчі програми, які вони створили, щоб допомогти їм застрягти в своєму раціоні чи інструментах, які вони використовують для узагальнення звітів електронної пошти, які вони отримують. Читачі відправили на сайти, які вони побудували, щоб спостерігати за ціною яєць або подряпинами Zillow в Лос-Анджелесі, щоб виявити випадки, що виводять оренду після пожежі Палісадеса.

Мало хто з цих інструментів змінюється самостійно. Нове і примітне, що з кількома типами аматори тепер можуть виробляти продукцію, яка раніше вимагала б інженерних груп.

Я не Поліаннанш для AI, або сліпі за результати, які можуть мати додатки, що кодують AI, якщо вони продовжуватимуть вдосконалюватися. Я думаю, що цілком ймовірно, що AI, який автоматизує корисне програмне забезпечення будівлі, також може автоматизувати створення шкідливого коду або навіть призвести до автономних кібератак. І я переживаю, що механічне програмне забезпечення – це лише перша професія білого коміра, яка відчуває ефекти інструментів AI.

Але поки що, будівництво додатків для автоматизації дратівливих або часових обов’язків у моєму житті, здається, добре використовує AI, як будь -хто. Це дозволить зберегти вібекодування – принаймні, поки моя дитина не зможе запакувати свій обід.