Vibe coding to termin wprowadzony przez Andreja Karpathy’ego, odnosi się do wykorzystywania narzędzi AI do generowania kodu na podstawie poleceń w języku naturalnym. Pozwala to programistom skupić się na rozwiązywaniu problemów na wysokim poziomie zamiast na ręcznym pisaniu kodu. Karpathy opisuje ten proces jako pełne poddanie się „vibe’owi” i zapomnienie, że kod w ogóle istnieje.

Koncepcja i kluczowe elementy

  • Vibe coding polega na interakcji z dużymi modelami językowymi (LLMs) w celu generowania kodu poprzez opisywanie wymagań w języku naturalnym.
  • Cursor, program zawierający narzędzie Composer, wykorzystuje model Claude Sonnet do generowania, udoskonalania i poprawiania kodu, minimalizując potrzebę ręcznego kodowania i debugowania.
  • Kluczowe elementy vibe codingu to idealna ścieżka dźwiękowa, wygodne ubranie i starannie przygotowane środowisko do pracy.

Sztuka vibe codingu

  • Vibe coding to tworzenie kodu z wyczuciem, wejście w stan flow, w którym logika naturalnie się układa, a programista czuje harmonię z kodem.
  • Zamiast skupiać się na każdej pojedynczej linii, programiści mogą wyrażać swoje pomysły, a narzędzia AI przekładają je na działający kod.
  • Interakcja z kodem zmienia się diametralnie – zamiast ręcznego pisania i poprawiania, programista może po prostu opisywać zmiany w naturalnym języku, a AI zajmuje się ich implementacją.

Jak zacząć praktykować Vibe Coding w codziennej pracy programistycznej?

       1. Zrozum podstawy

  • Definicja Vibe Coding: Vibe coding to programowanie za pomocą poleceń (prompts) zamiast tradycyjnego pisania kodu, z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM) i specjalistycznego oprogramowania programistycznego.
  • Główna koncepcja: Kluczową ideą jest instruowanie modelu LLM lub środowiska programistycznego opartego na AI (IDE) do wykonywania określonych zadań programistycznych.
  1. Zapoznaj się z narzędziami
  • Opcje LLM: Dobre modele LLM do vibe codingu to m.in. Claude AI, DeepSeek R1 i ChatGPT. Możesz także skonfigurować lokalny model LLM za pomocą LMStudio lub Ollama, choć wymaga to dużych zasobów obliczeniowych.
  • Środowiska programistyczne: Warto rozważyć korzystanie z narzędzi takich jak Cursor AI, Windsurf, Continue czy GitHub Copilot. Jeśli chcesz tworzyć całe aplikacje na podstawie poleceń, pomocne mogą być kreatory aplikacji, takie jak Bolt, Replit i Lovable.
  1. Rozwijaj kluczowe umiejętności
  • Myślenie, jak programista: Naucz się myśleć jak programista, nawet jeśli nie piszesz kodu ręcznie. Chodzi o zrozumienie, jakie zadania ma wykonać program i jak poprawnie je sformułować w poleceniach dla AI.
  • Debugowanie: Rozwijaj umiejętność debugowania – analizowania kodu w celu znalezienia błędów i ich przyczyn. Nawet krótkie kursy języków programowania mogą pomóc w lepszym zrozumieniu działania kodu i skutecznym diagnozowaniu problemów.
  1. Zacznij praktykować
  • Małe wyzwania: Zacznij od prostych zadań programistycznych i stopniowo przechodź do bardziej złożonych projektów, ucząc się efektywnego wydobywania kodu z AI IDE lub modelu LLM.
  • Projekty osobiste: Jeśli masz pomysł, który można zrealizować, rozpocznij własny projekt. Vibe coding polega na eksperymentowaniu i wykorzystywaniu AI do generowania działającego kodu.
  • Regularna praktyka: Systematyczne ćwiczenia są kluczowe dla rozwoju umiejętności. Krótkie, ale regularne sesje mogą stać się nawykiem, a z czasem możesz stopniowo wydłużać czas poświęcany na vibe coding.
  1. Włącz mindfulness do swojej pracy
  • Ćwiczenia mindfulness: Wprowadź techniki mindfulness do swojej codziennej praktyki kodowania, aby poprawić koncentrację i utrzymać klarowność myślenia.
  • Radzenie sobie z frustracją: Programowanie bywa wymagające i czasami frustrujące. Świadome zarządzanie emocjami poprzez mindfulness może pomóc w zachowaniu spokoju i skutecznym rozwiązywaniu problemów.

Najczęstsze błędy początkujących w Vibe Coding

Chociaż dostępne materiały nie odnoszą się bezpośrednio do Vibe Coding, podkreślają typowe błędy początkujących programistów, które mogą być istotne również w tym kontekście:

  • Brak prośby o pomoc: Wielu początkujących unika zadawania pytań, obawiając się, że wyjdą na niekompetentnych. Jednak szukanie wsparcia u doświadczonych programistów lub w społecznościach online może dostarczyć cennych wskazówek i rozwiązań.
  • Zaniedbywanie czytelności kodu: Pisanie kodu, który jest trudny do zrozumienia – zarówno dla innych, jak i dla siebie w przyszłości – to częsty błąd. Kluczowe jest stosowanie czytelnych nazw zmiennych, konsekwentnego formatowania (np. wcięć) oraz komentarzy, co ułatwia współpracę i późniejsze utrzymanie kodu.
  • Pomijanie kontroli wersji: Wielu początkujących unika korzystania z systemów kontroli wersji, takich jak Git, uznając je za zbyt skomplikowane. Jednak kontrola wersji jest niezbędna do śledzenia zmian, współpracy z innymi oraz możliwości powrotu do wcześniejszych wersji kodu w razie potrzeby.
  • Pomijanie testowania: Często niedocenianym błędem jest brak testowania kodu, co prowadzi do błędów i niestabilności oprogramowania. Pisanie testów pozwala upewnić się, że kod działa zgodnie z oczekiwaniami i pomaga wcześnie wykrywać problemy.
  • Ignorowanie dokumentacji: Niezależnie od tego, czy chodzi o komentarze w kodzie, czy pliki README, dokumentowanie kodu jest kluczowe. Ułatwia innym (oraz Tobie w przyszłości) zrozumienie działania kodu i pomaga w lepszym utrwaleniu własnej wiedzy.
  • Brak zrozumienia problemu przed rozpoczęciem kodowania: Początkujący często od razu przechodzą do pisania kodu, nie poświęcając czasu na analizę problemu. Przemyślenie i zaplanowanie rozwiązania przed rozpoczęciem kodowania pozwala uniknąć błędów, niepotrzebnej pracy i frustracji.
  • Nadmierne komplikowanie rozwiązań: Nowi programiści często tworzą zbyt skomplikowane rozwiązania dla prostych problemów. Tymczasem proste rozwiązania są zazwyczaj niezawodne i łatwiejsze do zrozumienia. Unikaj nadmiernego „przekombinowania” i skup się na efektywnym rozwiązaniu problemu.
  • Nieodpowiednie nazewnictwo zmiennych: Używanie niejasnych lub ogólnikowych nazw zmiennych może prowadzić do dezorientacji w kodzie. Poprawne nazewnictwo zmiennych sprawia, że kod staje się czytelniejszy i łatwiejszy do zrozumienia dla innych programistów oraz dla Ciebie w przyszłości.
  • Brak spójnego formatowania kodu: Niespójne formatowanie sprawia, że kod wygląda nieprofesjonalnie i jest trudniejszy do utrzymania. Używanie ujednoliconych konwencji formatowania, takich jak wcięcia, odstępy i styl nawiasów, poprawia czytelność i ułatwia współpracę.
  • Zbyt mało praktyki: Regularne ćwiczenie jest kluczowe w opanowaniu każdej umiejętności, w tym programowania. Brak systematycznego kodowania spowalnia rozwój i utrudnia osiągnięcie biegłości w vibe codingu.
  • Niezrozumienie ścieżek plików: Nieumiejętność prawidłowego łączenia plików w różnych katalogach może prowadzić do chaosu w strukturze projektu. Zrozumienie, jak działają ścieżki względne i bezwzględne, pomaga w organizacji plików i zapobiega błędom związanym z ich ładowaniem.

Najlepsze źródła do nauki Vibe Coding od podstaw

Platformy do nauki online

  1. freeCodeCamp – Kompleksowa platforma oferująca darmowy program nauczania obejmujący różne języki programowania i koncepcje. Zawiera ponad 3 000 godzin lekcji i projektów, idealnych dla początkujących, którzy chcą zbudować solidne podstawy w kodowaniu.
  2. Codecademy – Interaktywna platforma z kursami dotyczącymi wielu języków programowania i zagadnień związanych z kodowaniem. Przyjazna dla użytkownika, świetna dla początkujących preferujących naukę przez praktykę.
  3. The Odin Project – Darmowy zasób oferujący pełny program nauczania z zakresu full-stack developmentu, skoncentrowany na tworzeniu aplikacji webowych. Zawiera praktyczne projekty, które pomagają zastosować umiejętności programistyczne w rzeczywistych scenariuszach.
  4. Coursera i edX – Obie platformy oferują kursy prowadzone przez uniwersytety i instytucje z całego świata, obejmujące szeroki zakres tematów programistycznych. Wiele kursów jest płatnych, ale sporo można audytować za darmo.

Strony do ćwiczenia kodowania

  1. LeetCode – Popularna platforma z wyzwaniami algorytmicznymi, idealna do rozwijania umiejętności logicznego myślenia – kluczowego elementu Vibe Coding.
  2. Edabit – Oferuje krótkie, łatwe do przyswojenia wyzwania programistyczne, dzięki czemu świetnie nadaje się dla początkujących. Umożliwia interaktywne ćwiczenie kodowania.
  3. Codewars – Platforma z wyzwaniami programistycznymi, które pomagają rozwijać umiejętności poprzez praktykę i zaangażowanie w społeczność. Możesz rozwiązywać zadania w różnych językach programowania.

Specjalistyczne narzędzia do Vibe Coding

  1. Narzędzia AI – Warto zapoznać się z narzędziami takimi jak Claude AI, DeepSeek R1 i ChatGPT, które umożliwiają generowanie kodu na podstawie poleceń (prompts). Są one kluczowe dla podejścia Vibe Coding, ponieważ pozwalają skupić się na funkcjonalności programu zamiast na składni.
  2. Zintegrowane Środowiska Programistyczne (IDEs) – Korzystanie z IDE wspieranych przez AI, takich jak Cursor AI, Windsurf i GitHub Copilot, może znacząco zwiększyć efektywność kodowania, sugerując odpowiednie fragmenty kodu na podstawie podanych poleceń.

Społeczność i współpraca

  • GitHub – Współtworzenie projektów open-source na GitHubie to świetny sposób na zdobycie praktycznego doświadczenia i poznanie rzeczywistych praktyk programistycznych. Dodatkowo umożliwia współpracę z innymi programistami, co jest cenną lekcją pracy zespołowej.
  • Fora internetowe – Warto angażować się w społeczności na platformach takich jak Stack Overflow czy Reddit, gdzie można zadawać pytania, dzielić się doświadczeniami i uczyć się od bardziej doświadczonych programistów.

Dodatkowe zasoby

  • Kanały YouTube – Warto śledzić kanały poświęcone nauce programowania, które oferują darmowe materiały pomagające lepiej zrozumieć i zobaczyć w praktyce różne koncepcje.
  • Książki i blogi – Sięgnij po książki dotyczące podstaw programowania oraz blogi, które omawiają Vibe Coding i nowoczesne podejścia do kodowania wspomaganego AI. Regularna lektura pomoże Ci lepiej zrozumieć techniki i najlepsze praktyki.

Korzystając z tych zasobów, możesz zbudować solidne podstawy programowania, a jednocześnie nauczyć się efektywnego wykorzystywania narzędzi AI w Vibe Coding. Dzięki temu nie tylko rozwijasz swoje umiejętności, ale także zwiększasz produktywność w tworzeniu oprogramowania.

wykorzystywanie vibe coding w programowaniu

Jak Vibe Coding wpływa na produktywność w porównaniu do tradycyjnych metod kodowania?

Zwiększona efektywność

  • Szybkie prototypowanie: Vibe Coding znacząco przyspiesza tworzenie Minimum Viable Products (MVPs) – nawet pięciokrotnie w porównaniu do tradycyjnych metod. Dzięki temu programiści mogą skupić się na strategicznych aspektach projektu, zamiast tracić czas na szczegóły składni i debugowanie.
  • Wejście w interakcję za pomocą języka naturalnego: Programiści mogą opisywać swoje potrzeby w prostych poleceniach, np. „stwórz responsywny formularz logowania”, a AI przekształca te instrukcje w działający kod. Eliminuje to konieczność głębokiej znajomości składni języków programowania, obniżając barierę wejścia w kodowanie.

Skupienie na kreatywności

  • Zmniejszone obciążenie poznawcze: Dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań i generowaniu kodu szablonowego, Vibe Coding pozwala programistom skupić się na kreatywnym rozwiązywaniu problemów i projektowaniu architektury aplikacji. To nie tylko zwiększa produktywność, ale także sprzyja innowacyjności, umożliwiając swobodne eksperymentowanie bez presji czasu.
  • Lepsza współpraca: Interakcja z narzędziami AI sprawia, że proces kodowania staje się bardziej organiczny i płynny, pozwalając na szybkie iteracje na podstawie uzyskanego feedbacku. Idealnie wpisuje się to w metodyki Agile, gdzie dynamiczne dostosowywanie kodu do zmieniających się wymagań jest kluczowe.

Potencjalne wady

  • Erozja umiejętności: Choć Vibe Coding zwiększa produktywność, istnieje obawa, że może prowadzić do zaniku podstawowych umiejętności programistycznych. W miarę jak programiści coraz bardziej polegają na AI do generowania kodu, ich zdolność do debugowania i samodzielnego rozwiązywania problemów może osłabnąć.
  • Kontrola jakości: Zależność od kodu generowanego przez AI rodzi pytania o utrzymanie jakości i bezpieczeństwa. Automatyzacja może wprowadzać niedopatrzenia i luki w zabezpieczeniach, dlatego programiści muszą zachować czujność i regularnie przeglądać oraz testować kod pod kątem potencjalnych zagrożeń.

Podsumowanie

AI od dłuższego czasu usprawnia rutynowe zadania związane z tworzeniem oprogramowania – od przeglądu kodu i wykrywania błędów po testowanie i optymalizację projektów. Narzędzia te, działające jak korektory pisowni i gramatyki dla kodu, znacząco redukują czas i wysiłek potrzebny do jego tworzenia, minimalizując liczbę wpisywanych znaków. Według prognoz Gartnera, do 2028 roku aż 75% programistów w firmach będzie korzystać z asystentów AI do kodowania, w porównaniu do mniej niż 10% na początku 2023 roku. Narzędzia oparte na AI tłumaczą język naturalny na języki programowania, umożliwiając tworzenie rozwiązań programistycznych przy użyciu zwykłych poleceń w języku ludzkim.

Do 2025 roku ponad 70% organizacji wdroży AI do swoich aplikacji, czyniąc ją kluczowym elementem procesów tworzenia oprogramowania. Wpływ AI będzie widoczny głównie w planowaniu wymagań, zwiększeniu produktywności programistów, optymalizacji DevOps i zarządzaniu obciążeniem systemów. Gartner szacuje, że do 2025 roku aż 80% cyklu życia oprogramowania będzie obejmować generowanie kodu przez AI, zwiększając produktywność programistów nawet o 75% w różnych zastosowaniach. Sztuczna inteligencja przekształca doświadczenie programistyczne, czyniąc je bardziej intuicyjnym i efektywnym, a także oszczędzając do 50% czasu poświęcanego na rutynowe zadania programistyczne.