Ik ben geen encoder. Ik kan geen Python, JavaScript of C ++ regel schrijven. Behalve een korte periode in mijn tienerjaren, toen ik websites bouwde en flash -animaties inging, ben ik nooit een software -ingenieur, noch heb ik ambities om journalistiek op te geven voor een carrière in de technologie -industrie.
En toch heb ik de afgelopen maanden een storm gecodeerd.
Onder mijn creaties: een tool die lange podcasts verzendt en samenvat, een tool om mijn bookmarks voor sociale media te organiseren in een database die het kan zoeken Ze zullen inpakken voor mijn zoon.
Deze creaties zijn mogelijk dankzij kunstmatige intelligentie en een nieuwe AI -trend die bekend staat als “Vibecoding”.
VibecoDing, een term verspreid door onderzoeker AI Andrej KarpathyHet is een nuttige shortografie voor hoe de AI -tools van vandaag zelfs niet -technische hobby’s het mogelijk maken om volledig functionele toepassingen en sites te maken, eenvoudig door de aanwijzingen in een tekstvak te typen. U hoeft niet te weten hoe u Vibecode kunt codificeren – heeft gewoon een idee en een beetje geduld, is meestal voldoende.
‘Het is niet echt codering’, Mr. Karpathy Ik schreef Deze maand. “Ik zie eenvoudige dingen. Ik zeg dingen. Voer dingen uit en kopieer de pasta en het werkt meestal.”
Mijn eigen vibecoding -experimenten zijn bedoeld om te maken wat ik “software voor een” – kleine, aangepaste applicaties die specifieke problemen in mijn leven oplossen, maken. Dit zijn niet de tools die een groot technologiebedrijf zal bouwen. Er is geen echte markt voor hen, hun functies zijn beperkt en sommige alleen het soort werk.
Maar het bouwen van software op deze manier om een probleem in een suggestie of twee te schrijven, dan gaat het zien van een krachtig AI-model aan het werk om een aangepaste tool te bouwen om dit op te lossen-is een ervaring. Het produceert een gevoel AI Vertigo, vergelijkbaar met wat ik voelde na het voor het eerst gebruik van de chatgpt. En het is de beste manier om de sceptici te bewijzen, de mogelijkheden van de AI -modellen van vandaag, die nu de grote stukken basis computerprogrammering kunnen automatiseren en binnenkort op andere gebieden kunnen lijken.
AI -coderingstools bestaan al jaren. De vorige, zoals de GitHub -copilot, zijn ontworpen om professionele encoders te helpen sneller te werken, waardoor de codelijnen gedeeltelijk op dezelfde manier worden voltooid als Chatgpt een suggestie voltooit. U moet nog steeds leren hoe u kunt codificeren om er het beste uit te halen en binnen te komen wanneer de AI vastzit.
Maar in het voorgaande jaar of twee zijn nieuwe tools vervaardigd om te profiteren van krachtigere AI -modellen waarmee pasgeborenen zelfs als professionals kunnen programmeren.
Deze tools, waaronder cursor, replit, bout en lief, werken allemaal op vergelijkbare manieren. Rekening houdend met de prompt van een gebruiker, wordt de tool geleverd met een ontwerp, beslist de beste softwarepakketten en programmeertalen voor gebruik en krijgt een product. De meeste producten maken beperkt gratis gebruik mogelijk, met betaalde stappen die betere functies ontsluiten en de mogelijkheid om meer dingen te bouwen.
Bij een niet -ontwikkelaar kan vibecodering als magie aanvoelen. Na het typen van je prompt vliegen de mysterieuze codelijnen voorbij en een paar seconden later, als alles goed gaat, wordt een origineel werk weergegeven. Gebruikers kunnen bites en revisies voorstellen en wanneer ze er blij mee zijn, kunnen ze hun nieuwe product op internet ontwikkelen of op hun computers uitvoeren. Het proces kan enkele minuten of zoveel uren duren, afhankelijk van de complexiteit van het project.
Dit is wat leek toen ik Bolt vroeg om een app voor me te maken die me kon helpen een schoolmaaltijd voor mijn zoon in te pakken, gebaseerd op een geüploade foto van mijn koelkastinhoud:
De applicatie analyseerde het werk eerst en brak het in componenten. Toen kreeg hij de baan. Een basisweefselinterface gemaakt, koos voor een hulpmiddel voor foto -identificatie om voedsel in mijn koelkast te detecteren en een algoritme te ontwikkelen om maaltijden aan te bevelen op basis van deze items.
Als de AI een beslissing moest nemen – of ik wilde dat de aanvraag de voedselgebeurtenissen van de voedingsmiddelen die het ook aanbevolen, zou melden – duwde het me met verschillende keuzes. Dan zou het naar buiten komen en wat meer codificeren. Toen hij een addertje onder het gras raakte, probeerde hij zijn eigen code te vinden of de stap te ondersteunen voordat hij vastzat en een andere methode testte.
Ongeveer 10 minuten na mijn inzending had mijn vriend, AI, besloten mijn app te bellen – hij was er klaar voor. U kunt het zelf proberen hier. (De editie die ik heb gebouwd, bevat een AI -beeldherkenningstool die geld kost voor gebruik;
Niet al mijn experimenten waren om mijn experimenten te passeren. Ik heb weken geworsteld om een tool “Inbox Autopilot” te bouwen die in staat is om automatisch op mijn e -mails te reageren met mijn schrijfstijl. Ik ben barricades tegengekomen wanneer ik probeer de AI -projectstromen te integreren in applicaties zoals Google -foto’s en iOS -spraakmemo’s, die niet zijn ontworpen om goed te spelen met additieven van de derde partij.
En natuurlijk maakt AI af en toe fouten. Ooit, toen ik probeerde een website te bouwen voor een bandenwinkel in mijn buurt, was AI neprecensies van de Yelp -pagina van de winkel en voegde ze toe aan een pagina met getuigenissen. Nogmaals, toen ik probeerde een lang verhaal om te zetten, had ik een interactieve site geschreven, AI bevatte ongeveer de helft van de tekst en verliet de andere helft.
Met andere woorden, VibecoDing blijft profiteren van het toezicht op mensen die toezicht houden op robots, of op zijn minst dichtbij zweven. En het is waarschijnlijk beter voor hobby’s, geen essentiële taken.
Dit is misschien niet veel meer van toepassing. Veel AI -bedrijven werken aan technische agenten die menselijke ontwikkelaars volledig kunnen vervangen. AI bereikt al rating van wereldklasse In concurrerende programmeertests en verschillende grote technologiebedrijven, waaronder Google, hebben ze een groot deel van hun engineering uitbesteed aan AI -systemen. (Sundar Pichai, Google CEO, Onlangs gezegd De door AI gemaakt code was meer dan een kwart van alle nieuwe code ontwikkeld op Google.)
Als ik inferieure programmeur was – het AI -type lijkt waarschijnlijker te vervangen – misschien zal ik in paniek raken voor mijn werkperspectieven. Maar ik ben gewoon een man die graag verlamt en hulpmiddelen bouwt die mijn leven op kleine manieren verbeteren. En vibecodering – of werkelijke codering – is een gebied waar AI verbetert.
Sinds ik het vorige week over mijn podcast -ervaring heb, heb ik gehoord van tientallen andere mensen die hun eigen AI -tools hebben gebouwd. Mijn collega’s hebben me verteld over de voedseltoepassingen die ze hebben gebouwd om hen te helpen vast te zitten in hun dieet of hulpmiddelen die ze gebruiken om de e -mailrapporten die ze ontvangen samen te vatten. Lezers hebben gestuurd naar sites die hebben gemaakt Bekijk de prijs van eierenof schraap de Zillow -lijsten in Los Angeles Ontdek de gelegenheden van de huurlijn Na het vuur van Palisades.
Weinig van deze tools veranderen zelf. Wat nieuw en opmerkelijk is, is dat amateurs met een paar typen nu producten kunnen produceren die eerder engineeringgroepen zouden hebben geëist.
Ik ben niet Pollyannaish voor AI, of blind voor de resultaten die AI -coderingstoepassingen kunnen hebben als ze blijven verbeteren. Ik denk dat het waarschijnlijk is dat een AI die de nuttige software van het gebouw automatiseert, ook het creëren van kwaadaardige code kan automatiseren of zelfs kan leiden tot autonome cyberaanvallen. En ik ben bang dat mechanische software slechts het eerste beroep van witte kraag is die de effecten van AI -tools ervaart.
Maar voorlopig lijkt het bouwen van toepassingen voor de automatisering van irritante of tijd -consumerende taken in mijn leven goed gebruik van AI zoals iedereen. Dit blijft vibecodering – tenminste totdat mijn kind zijn lunch kan inpakken.
