Kegembiraan awal sekitar pengkodan vibe - menggunakan pembantu AI untuk membina perisian dengan pengetahuan pengaturcaraan yang minimum - nampaknya menghadapi satu realiti semasa yang ketara. Data terkini menunjukkan penggunaan alat pengkodan AI yang menurun selepas lonjakan awal, mencetuskan perbincangan tentang batasan praktikal mereka dalam pembangunan sebenar.
Janji Bertemu Realiti
Apabila pembantu pengkodan AI mula-mula muncul, mereka kelihatan seperti tongkat sihir untuk bukan pengaturcara. Visinya mudah: terangkan apa yang anda mahukan dalam bahasa Inggeris biasa, dan lihat semasa AI menjana kod yang berfungsi. Pendekatan ini, digelar pengkodan vibe, menjanjikan pendemokrasian pembangunan perisian dan membolehkan prototaip pantas tanpa kepakaran teknikal. Demonstrasi awal menunjukkan hasil yang mengagumkan untuk aplikasi mudah, membawa kepada semangat meluas tentang masa depan di mana sesiapa sahaja boleh membina perisian.
Walau bagaimanapun, seperti yang didedahkan oleh perbincangan komuniti, keajaiban awal selalunya pudar apabila projek berkembang melebihi contoh asas. Alat yang kelihatan begitu berkebolehan untuk mencipta demo mudah bergelut dengan kerumitan aplikasi sebenar. Jurang antara janji dan penyampaian ini menjadi semakin ketara apabila lebih ramai orang cuba projek substansial menggunakan pembantu pengkodan AI.
Ia hanya pengkodan vibe semasa ~15 petunjuk pertama, selepas itu ia menjadi pengurusan seorang pengaturcara kanan yang bodoh.
Pendekatan Alat Pengekodan AI:
- Vibe Coding: Arahan bahasa semula jadi untuk prototaip pantas
- Alat Berasaskan Spesifikasi: Keperluan yang lebih terperinci untuk hasil yang boleh dipercayai
- Contoh Semasa: AWS Kiro, GitHub Spec Kit, OpenSpec
Masalah Penyelenggaraan
Salah satu cabaran paling ketara yang timbul daripada pengalaman komuniti ialah beban penyelenggaraan. Walaupun alat AI boleh menjana kod awal dengan cepat, mereka selalunya mencipta sistem rapuh yang menjadi sukar untuk diubahsuai. Pengguna melaporkan bahawa membuat perubahan kecil boleh mencetuskan kegagalan berturutan di seluruh pangkalan kod. AI mungkin membaiki satu isu sambil memperkenalkan beberapa masalah baru, mencipta mimpi ngeri penyahpepijatan yang memakan hari-hari usaha.
Cabaran penyelenggaraan ini menyerlahkan batasan asas sistem pengkodan AI semasa. Mereka cemerlang dalam menjana corak kod yang pernah mereka lihat sebelum ini tetapi bergelut dengan memahami bagaimana perubahan memberi kesan kepada keseluruhan sistem. Hasilnya adalah kod yang berfungsi pada mulanya tetapi menjadi semakin rapuh apabila keperluan berkembang. Bagi pembangun tanpa pengalaman pengaturcaraan, ini boleh cepat mengubah kegembiraan menjadi kekecewaan apabila mereka mendapati diri mereka tidak dapat maju melebihi prototaip asas.
Cabaran yang Dilaporkan:
- Kesukaran penyelenggaraan dengan kod yang dijana AI
- Ralat berturut-turut daripada perubahan kecil
- Pemahaman terhad tentang seni bina sistem
- Kesukaran dengan corak pengekodan yang tidak biasa
Kelebihan Pakar
Menariknya, alat yang sama yang mengecewakan pemula boleh menjadi aset berkuasa di tangan yang berpengalaman. Pembangun mahir melaporkan hasil yang mengagumkan dengan pembantu pengkodan AI, terutamanya apabila menggunakan pendekatan lebih berstruktur seperti alat berasaskan spesifikasi. Pembangun ini boleh memberikan keperluan yang jelas, mengenali apabila AI menuju ke arah yang salah, dan mengintegrasikan kod yang dijana dengan berkesan ke dalam sistem yang lebih besar.
Perbezaannya terletak pada kepakaran domain. Pengaturcara berpengalaman memahami seni bina perisian, boleh menjangka isu berpotensi, dan tahu bagaimana membimbing AI ke arah penyelesaian yang lebih baik. Mereka memperlakukan AI sebagai pembantu dan bukan pengganti kepada pertimbangan mereka sendiri. Ini mencadangkan bahawa alat pengkodan AI mungkin akhirnya menambah dan bukan menggantikan kepakaran manusia, berfungsi sebagai penggalak produktiviti untuk mereka yang sudah memahami prinsip pembangunan perisian.
Pendekatan Berkembang
Apabila batasan pengkodan vibe tulen menjadi ketara, industri sedang membangunkan pendekatan yang lebih canggih. Alat seperti AWS Kiro, Spec Kit GitHub, dan OpenSpec mewakili peralihan ke arah pembangunan berasaskan spesifikasi. Sistem ini memerlukan keperluan yang lebih terperinci tetapi menjanjikan hasil yang lebih boleh dipercayai. Pertukarannya jelas: kurang kepuasan segera yang ajaib sebagai pertukaran untuk kod yang lebih boleh diselenggara dan teguh.
Sesetengah pengguna juga menyatakan bahawa kecekapan model yang lebih baik bermakna mereka boleh mencapai hasil yang lebih baik dengan model yang lebih kecil dan pantas berbanding dengan model yang lebih besar hanya beberapa bulan lalu. Ini mencadangkan bahawa teknologi sedang matang dalam pelbagai cara - bukan hanya dalam keupayaan mentah tetapi juga dalam kebolehgunaan praktikal dan keberkesanan kos untuk aliran kerja pembangunan sebenar.
Masa semasa mewakili fasa pematangan penting untuk pembangunan berbantukan AI. Hipo awal memberi laluan kepada jangkaan yang lebih realistik tentang apa yang sebenarnya boleh disampaikan oleh alat ini. Walaupun mereka tidak akan mengubah pemula lengkap kepada pembangun pakar dalam sekelip mata, mereka menjadi alat berharga dalam ekosistem pembangunan perisian - terutamanya apabila digunakan oleh mereka yang memahami batasan dan kekuatan mereka.
Rujukan: Adakah pengkodan vibe mati?