Was ist die Vibe -Codierung und warum fangen die Leute den Trend?

Die Geschichte bisher: Im Februar beschrieb OpenAI-Mitbegründer und ehemaliger Tesla-Mitarbeiter Andrej Karpathy einen Codierungsprozess, mit dem er ein großes Sprachmodell (LLM) befahl, um Code zu generieren. Er führte die Ergebnisse, kopierte Inhalte aus und ließ das System Fehler herausfinden, damit er sich der „Vibes“ der Codierung ergeben konnte, anstatt sich tatsächlich auf die hochtechnischen Details der Codeerstellung zu konzentrieren.

“Es gibt eine neue Art von Codierung, die ich” Vibe -Codierung “nenne, bei der Sie den Vibes vollständig nachgeben, Exponentials umarmen und dass der Code überhaupt existiert. Es ist möglich, weil der LLMs (z. B. Cursor -Komponist W (sic) Sonnet zu gut werden”, werden Karpathey auf X.

Und so wurde „Vibe -Codierung“ geprägt. Der Begriff hat ein eigenes Leben übernommen, nachdem KI -Unternehmen eine Reihe neuer Modelle veröffentlicht haben, die Benutzern helfen sollen, Code zu generieren, auch wenn sie keine Codierung kennen.

Wie funktioniert die Vibe -Codierung?

Stellen Sie sich ein digitales Tool vor, das Sie erstellen möchten, oder an eine virtuelle Aufgabe, die Sie möglicherweise ausführen möchten, z. B. das Erstellen eines KI -Modells, mit dem Sie eine neue Sprache lernen, eine App entwickeln, um Sie daran zu erinnern, jede Stunde Wasser zu trinken, eine persönliche Website mit einem attraktiven Videospiel im Hintergrund zu entwerfen oder sogar eine Liste mit 500 Namen auf einem Excel -Blatt. Für einen Nicht-Koder sind dies entmutigende Aufgaben. Möglicherweise muss man Experten einstellen, umfangreiche Forschungen unabhängig voneinander durchführen, nach Problemumgehungen suchen, die keine Codierung beinhalten oder nur die Kugel beißen und lernen, wie man codiert.

Mit generativen KI -Tools können Benutzer nun eine App erstellen, indem sie Texteingabeaufforderungen eingeben, in denen die Art von Code beschrieben wird, die sie gewünscht haben. Sie müssen lediglich den Code kopieren und einfügen, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Aber das Ergebnis ist nicht immer das, was man erwartet hat.

Zum Beispiel haben wir ein KI-Tool gebeten, JavaScript-Code für ein Popup zu generieren, in dem Benutzer gefragt wurden, welchen Pizza-Geschmack sie am meisten hassten, und den „guten Geschmack“ des Benutzers loben, wenn ihre Antwort den Begriff „Ananas“ überall enthielt. Während der Code für diese Anfrage erfolgreich generiert wurde, fügte das KI -Tool einen zusätzlichen Code hinzu, damit das System „interessante Auswahl!“ Kommentiert würde! Benutzern, die andere gehasste Pizza -Aromen zur Verfügung gestellt haben. Dies war etwas, was der ursprüngliche Benutzer vergessen hat zu berücksichtigen.

Obwohl ein Anfänger solche Codes ausführen kann, wird er keine Ahnung haben, ob der von AI generierte Code kürzer, effizienter oder optimiert werden kann, um benutzerfreundlicher zu sein. Im Wesentlichen haben wir den Code mit AI-generiertem Code geleitet, aber weder erstellt noch über seine Struktur nachgedacht.

Was sind die Vorteile der Stimmungcodierung?

Wenn es um Nichtprogrammierer geht, kann die Vibe-Codierung eine unterhaltsame Möglichkeit sein, Codes für persönliche Projekte zu generieren, ohne die technischen Teile der Fähigkeit offiziell zu lehnen. Die Vibe-Codierung ist auch eine Option für diejenigen, die den Codierungsprozess nicht mögen, es jedoch für Projekte mit niedrigem Einsatz und Aufgaben mit geringem Risiko benötigen. Die Vibe-Codierung kann Neulinge einem schwindelerregenden Bereich von Computersprachen, Codierungsmethoden, technischen Verwendungen und Problemlösungsansätzen aussetzen, um ihr Interesse daran zu wecken, wie man die traditionelle Weise codiert.

Für Programmierer, die eine grundlegende Vorstellung davon haben, was zu tun ist, kann die Vibe -Codierung einfache Projekte abschließen, grundlegende Fehler identifizieren oder schnelle Fehlerbehebungen implementieren, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Auch dies gilt für Szenarien mit niedrigen Einsätzen, in denen kodierende Fehler und Auslassungen nicht zu katastrophalen Konsequenzen führen.

Bei Experten und hoch ausgebildeten Softwareentwicklern kann die Vibe -Codierung in Verbindung mit herkömmlichen Codierungsmethoden verwendet werden, um eine Zeit oder Energie in jene Aufgaben zu leiten, die die größte Intervention erfordern, so dass geringfügige oder mehr generische Teile des Workflows von der Maschine behandelt werden.

Karpathy selbst bemerkte, dass das Generieren von Code mit AI „nicht schlecht für Projekte zum Wegwerfwochenende war“. Er teilte ein Basisspiel und einen kleinen KI -Assistenten/Reading -Leitfaden, den er bei der Stimmung codiert hat.

Was sind die Nachteile der Stimmungcodierung?

Die Vibe -Codierung wird sowohl zu einem großen Problem als auch zu einem massiven Sicherheitsrisiko, wenn es als eine Möglichkeit angesehen wird, erfahrene menschliche Codierer durch Amateure oder ungeübte Codierer zu ersetzen, die AI -Chatbots Bestellungen geben, anstatt von Grund auf neu zu codieren oder vorhandene Codebasen zu verstehen.

Dies liegt daran, dass in einem Vakuum kein Code vorhanden ist. Codes auf Unternehmensebene sind sorgfältig geschrieben und stress getestet, um spezifische Geschäfts-, medizinische, pädagogische, wissenschaftliche oder technologische Bedürfnisse zu erfüllen. Während menschliche Projektmanager und Codierer genau so rahmen können, wie der Code Gestalt annehmen muss, um einen bestimmten Anwendungsfall am besten zu bedienen, versteht ein AI -Codegenerator möglicherweise den größeren Kontext dessen, was er erstellt, möglicherweise nicht. Mit anderen Worten, ein Gen -AI -Tool kann tatsächlich den von dem Benutzer angeforderten Code erzeugen, aber dieser generierte Code ist möglicherweise zu langsam, um zu teuer, um sie zu warten, und zu lange, um regelmäßig nach Sicherheitsrisiken zu scannen. Dies erfordert in Zukunft weitere Korrekturen und Anpassungen, entweder durch das KI -Modell oder sogar durch einen Menschen.

Karpathy selbst bemerkte, dass Ai-generierte Code „über mein übliches Verständnis hinaus wächst, ich müsste ihn für eine Weile wirklich durchlesen“. In ähnlicher Weise wird ein Produkt wie eine App oder eine Website, die auf riesigen Banken von Code mit nur „Vibes“ erstellt wird, schwieriger – und teurer -, damit der Menschen in regelmäßigen Abständen aufrechterhalten und upgraden kann.

Obwohl erfahrene Benutzer wie Karpathy ihren AI-generierten Code überprüfen, Fehler erfassen, verkürzen, Sicherheitslücken anschließen, Geschwindigkeiten erhöhen, die Textaufforderungen bearbeiten oder andere erweiterte Prozesse durchführen, untrainierte Vibe-Codierer nicht in der Lage sind, die Buchstaben, Zahlen und Symbole im Code zu verstehen.

Ein weiterer Hauptnachteil des Code mit AI-generierter Code ist, dass es schwierig ist, jemanden verantwortlich zu machen, wenn es Vorfälle wie große Fehler oder Sicherheitsdaten gibt.

Insgesamt kann die Idee des Code mit AI-generiertem Code für diejenigen, die die Codierung als kreative Kunstform ansehen, abscheulich sein. Dies ähnelt der Art und Weise, wie viele Schöpfer auf Geschichten, Musik oder Kunst von AI-generierten Einsätzen lehnen. Andere Kritiker haben behauptet, dass Vibe-Codierer ältere Codes, die von anderen Menschen generiert wurden, einfach kopieren oder kratzten, was ethische und Plagiatbedenken aufmerksam macht, wenn ein solcher maschinell erzeugter Code in Wettbewerben, Hackathons, Bewerbungsanträgen oder Finanzierungsunternehmen verwendet wird.

Wird die Vibe -Codierung die traditionelle Codierung ersetzen?

Das ist höchst unwahrscheinlich. KI -Codierungswerkzeuge sind zu diesem Zeitpunkt immer noch sehr experimentell. Obwohl maschinell erzeugte Code verwendet wird, um alles von Apps bis hin zu KI-Modellen zu erstellen, sind ihre Generatoren immer noch anfällig für Fehler oder erzeugen unhandlichem Code, da der Code mangelt, warum der Code generiert wird. Darüber hinaus ist es außerordentlich rücksichtslos, Ihre gesamte Datenbank in ein LLM zu übergeben, nur um sie mehr Kontext für die grundlegende Codegenerierung zu geben. Die KI -Codierungswerkzeuge verbessern sich jedoch schnell, wobei Angebote wie Cursor den Kontext des Benutzers und ihren Codierungsstil berücksichtigen.

Das Wesentliche der Vibe-Codierung besteht darin, dass der Coder nicht ernsthaft mit seinen Ergebnissen eingeht und das Verständnis seines eigenen Codes nicht lines für Linie hat. Während ein solch halbherziger Ansatz für spielerische Apps oder Spiele für den persönlichen Gebrauch erfolgen kann, benötigen Unternehmen und Unternehmen, die echte Benutzer dienen, ihren Code, um denjenigen, die ihn herzustellen, kohärent zu sein.

Karpathy selbst bemerkte, dass die Vibe-Codierung ein Element der Faulheit aufweist und es darum ging, Abfragen mit geringem Intelligenz zu machen.

“Ich frage nach den dümmsten Dingen wie” Verringern Sie die Polsterung in der Seitenleiste um die Hälfte “, weil ich zu faul bin, um sie zu finden. Ich akzeptiere immer alle, ich lese die Diffs nicht mehr. Wenn ich Fehlermeldungen erhalte, kopiere ich sie einfach ohne Kommentar ein.

Es ist wahrscheinlich nicht, dass gut etablierte oder gut finanzierte Unternehmen es ihnen ermöglichen würden, dass ihre Produkte auf eine so schlechte Weise gebaut werden. Vibe -Codierer können auch nicht mit professionellen menschlichen Codierern konkurrieren, die die KI -Codierung auf qualifizierte Weise nutzen. Wenn immer eine zunehmende Anzahl von Codebasen mit Ai-generiert wird, ist es höchste Zeit, die Lebensfähigkeit der Stimmrechtscodierung zu überprüfen.