Артем Григоренко, тімлід з експертизою в розробці й тестуванні софту, а також автор блогу про QA and Management, поділився своїм досвідом вайб-кодингу рішення для автоматизації Random Coffee — організації парних зустрічей для учасників його спільноти.
Артем Григоренко, тімлід з експертизою в розробці й тестуванні софту, а також автор блогу про QA and Management, поділився своїм досвідом вайб-кодингу рішення для автоматизації Random Coffee — організації парних зустрічей для учасників його спільноти.
«Вайб-кодинг — весело, але боляче. Цей тиждень я почав у стилі „давай просто повайбкодимо, що там може піти не так?“. І, як завжди, все пішло не так, як я очікував», — розповів Григоренко у своєму LinkedIn.
Він повідомив, що у його спільноті запропонували автоматизувати Random Coffee. Так називають випадкову дружню й неформальну зустріч за умовною кавою між двома або більше членами колективу. Ця концепція спочатку була запроваджена як спроба зруйнувати бар'єри між командами та відділами, заохочує працівників долучатися до спілкування.
«До цього я складав учасників в ChatGPT і він сам створював відповідні пари й тощо. Я написав скрипт, який повинен цю всю штуку вирішувати, але в спільноті сказали, що „це не по-хіпстерськи, і треба додати UI“. Ну, думаю, ладно. Cursor, настав твій час. Сів згенерував вимоги та підготував історію в чаті й закинув промпт у Cursor. І тут почалась магія», — повідомив Артем Григоренко.
Він зазначив, що використовував Next.js на фронтенді й FastAPI для бекенду.
«Cursor вирішив зробити на пайтоні, бо скрипт на ньому був готовий вже).
Я вирішив довіритися AI й просто апрувнути все, що він мені там каже робити. До речі, апрувнув не все. І так, воно працює, але починаються потім всякі пріколи та прибамбаси», — зізнався айтівець.
За його словами, створити MVP продукту вайб-кодингом легко, але підтримка перетворюється на пекло. Він додав, що» ШІ-кодинг — це кайф, коли хочеш швидко зібрати щось робоче», але проблеми починають, коли потрібно внести зміни.
«ШІ може згенерити цілий проєкт за годину, але кожна зміна — це години дебагу. І, якщо ти джун, ти просто не знаєш, де шукати. І тому прірва між джунами й сеньйорами з AI не зникає. Вона збільшується!», — вважає Артем Григоренко.
Він пояснив, що спеціаліст високого рівня читає код, бачить архітектуру і «дебажить точково», а джун може губитися «в промтах, конфігах, незрозумілих змінних і сумнівах». Це робить процес дебагу дуже довгим.
«Cursor зламав частину робочої логіки. А ще не зберіг історію змін. А ще у нього немає undo (або я не знайшов) А ще він не памʼятає, що було», — перелічив свої проблеми з вайб-кодингом айтівець.
Айтівець порадив робити коміти й зберігати історію змін, щоб не отримати «AI-driven локальний апокаліпсис».
Нагадаємо, що Андрей Карпати, колишній дослідник OpenAI, а нині директор зі штучного інтелекту та комп’ютерного зору для автопілота в Tesla, в лютому описав нову методику програмування «вайб-кодинг», яка полягає в залученні ШІ-чатботів. Нині вона набирає популярності серед програмістів.
80% айтівців, що читають dev.ua, визнають, що використовують штучний інтелект для написання коду. Так звані вайб-кодери так спрощують і прискорюють свою роботу.
Раніше ми провели невелике опитування і дізналися, в яких випадках цей метод доречний і корисний, чи задоволені айтівці якістю написаного штучним інтелектом коду та як правильно сформулювати промпт до ШІ, щоб результат максимально задовольняв запитувача.
