Виклики та перспективи AI-кодування: досвід стартапу Карли Ровер

Карла Ровер має близько 15 років досвіду в галузі веб‑розробки і зараз разом із сином запускає стартап, що розробляє кастомні моделі машинного навчання для маркетплейсів.

Вона назвала vibe coding красивою, безмежною серветкою з коктейлю, на якій можна постійно малювати й Ideї. Але використання AI‑кодування для продакшну може бути «гіршим за догляд за дітьми», бо такі моделі іноді дають непередбачувані збій або працюють не так, як очікують.

З прагненням швидко запустити свій стартап вона звернулася до кодування за допомогою штучного інтелекту, якому обіцяють допомогти сучасні інструменти.

“Оскільки мені потрібно було бути швидкою та вражати, я обрала скорочений шлях і не просканувала ці файли після автоматичного перегляду.”

«Я віддала це, ніби співпілот був працівником», – розповідає вона. «Це не так.»

Такі досвідчені розробники, що раніше писали код самі, все частіше виконують роль AI‑наглядачів – переписують та перевіряють код, який видає штучний інтелект.

За даними дослідження сервісу Fastly, майже 95% з близько 800 опитаних розробників витрачають додатковий час на виправлення AI‑генерованого коду, а навантаження з перевірки лягає переважно на плечі старших фахівців.

У досвіді цих кодерів часто з’являються проблеми – від галюцинацій назв пакетів до випадкового вилучення важливих даних та ризиків безпеки. Якщо за цим не слідкувати, штучний код може зробити продукт значно більш «багівним», ніж очікували б люди.

З цієї причини з’явилася нова корпоративна посада – «спеціаліст з очищення vibe‑коду».

Майбутнє vibe coding очима досвідчених розробників

У розмовах із розробниками обговорюють їхній досвід роботи з AI‑генерованим кодом та бачення майбутнього vibe coding. Хоча думки розходяться, одне лишається незмінним: технологія має ще довгий шлях попереду, щоб ставати більш надійною та безпечною.

“Використання копілота для кодування схоже на те, ніби дати розумному шестирічному кавоварку і попросити: «Будь ласка, принеси це у їдальню та налий кави сім’ї».”

«Чи зможуть вони це зробити? Можливо. Чи зможуть вони зазнати невдач? Без сумніву. І якщо зазнають невдач, швидше за все зізнаються у цьому не одразу.»

“Ти абсолютно правий!”

Ферідун Малекзаде, що має понад 20 років досвіду, також працює з vibe‑coding через свій стартап та платформу Lovable. Він вважає, що vibe coding не замінює стажера або молодшого розробника – це радше «найм свого впертого підлітка, щоб допомогти зробити щось».

“Вам доводиться просити їх зробити щось 15 разів. Урешті-решт вони частково виконають ваш запит, частково ні, і при цьому зламають чимало речей.”

За оцінкою Малекзаде, близько половини часу він витрачає на формулювання вимог, 10–20% – на vibe coding, а 30–40% – на виправлення та «лікування» помилок від AI.

Він також зауважує, що vibe coding не розуміє повно системного мислення – штучний інтелект зазвичай зосереджується на вирішенні поверхневих завдань; якщо потрібна масштабна функція для всього продукту, інженер зробить це разом з командою та розмістить у потрібних частинах системи.

Тим часом Остін Спайрс із Fastly підкреслює: vibe coding зазвичай шукає швидкість, але не «правильність», що може створювати вразливості в коді, особливо для молодших розробників. Компанії відповідають за безпеку через контроль доступу, peer review та скринінг.

“Часто трапляється так, що інженеру потрібно переглянути код, виправити агента і сказати: ‘ви помилилися’.”

У компанії NinjaOne запроваджують практику «безпечного vibe coding» із обов’язковим peer review та безпековим скринінгом, щоб зменшити ризики та зберегти контроль якості.

Попри суперечки, vibe coding вже змінив теперішнє та майбутнє професії: для деяких інструмент із високою швидкістю дійсно стає каталізатором, але потребує відповідального підходу та людського нагляду, щоб перетворити коктейль ідей на стабільний продукт.

“Навіть ставши старшим, я продовжу користуватися цим.”