Příspěvek na LinkedIn, který sdílel nabídku práce „Vibe Coder Frontend Developer“ CO/AI, mě zaujal – a je to známka toho, že vývoj softwaru se rychle mění. Tato nově se objevující praxe „kódování vibrací“ mění vývoj od psaní syntaxe na konverzaci s umělou inteligencí a děje se to rychleji, než si mnozí uvědomují.
Vzestup programátora poháněného pobídkami
V únoru 2025 Andrej Karpathy, bývalý vrchní ředitel AI ve společnosti Tesla a renomovaný počítačový vědec, vytvořil „kódování vibrací“, aby popsal zásadně odlišný přístup k tvorbě softwaru. Místo metodického psaní syntaxe nyní vývojáři popisují, co chtějí, v přirozeném jazyce a nechají implementaci vygenerovat specializované modely umělé inteligence.
"Jen vidím věci, říkám věci, spouštím věci a kopíruji a vkládám věci a většinou to funguje."
Tento neformální popis od Karpathy popírá hluboký posun, který již mění, kdo může vytvářet software a jak jej tvoří.
Od psaní k mluvení: Jak funguje kódování vibrací
Krása vibračního kódování spočívá v jeho jednoduchosti. Spíše než psaní kódu řádek po řádku, vývojáři:
- Popište, co chtějí , srozumitelným jazykem, jako byste to vysvětlili kolegovi
- Zkontrolujte, co AI generuje , často několik možností implementace
- Poskytněte zpětnou vazbu o tom, co funguje a co ne
- Upřesněte konverzaci, dokud kód neudělá přesně to, co je potřeba
„Je to jako mít mladšího vývojáře, který se nikdy neomrzí a přečetl každou kódovou základnu, která kdy byla napsána,“ řekl mi jeden ze začínajících CTO. "Provádíte je srozumitelným jazykem místo syntaxe."
Ekosystém nástrojů se rychle vyvíjel, aby podporoval tento pracovní postup, přičemž GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt a mnoho dalších nyní umožňují tento konverzační přístup k vývoji.
Proč společnosti sázejí na Vibe Coding
Čísla vyprávějí poutavý příběh. Čtvrtina produktů Y Combinator v zimě 2025 dávkově sestavená s kódovými bázemi, které jsou z 95 % generovány AI. Dopad přesahuje individuální produktivitu. Generální ředitel Y Combinator Garry Tan nedávno pro Business Insider řekl, že „kódování vibrací“ umožňuje startupům zůstat štíhlejšími, přičemž 10 inženýrů nyní může dělat práci, která dříve vyžadovala týmy 50–100 lidí.
První uživatelé hlásí výrazné zvýšení produktivity, přičemž některé týmy dokončí práci během týdnů, což by tradičně trvalo měsíce.
Co dělá skvělého Vibe Codera?
Úspěch v tomto novém paradigmatu vyžaduje jiný soubor dovedností než tradiční rozvoj. Nejúčinnější praktici kombinují:
- Jasná komunikace – Schopnost přesně formulovat technické požadavky
- Rozpoznávání vzorů – Rychlé zjištění, kdy vygenerovaný kód potřebuje upřesnit
- Systémové myšlení – Pochopení toho, jak by komponenty měly interagovat na vysoké úrovni
- UX intuice – Upřednostňování toho, jak konečný produkt působí na uživatele
Z vlastní zkušenosti staršího inženýra jsem zjistil, že tento přístup přijal.
"Technické znalosti jsou stále důležité, ale je to více o tom vědět, jak vypadá dobrý kód, než být schopen napsat každý řádek sám."
Kde Vibe Coding září (a kde ne)
Ne každý projekt je vhodný pro kódování vibrací. Tento přístup funguje skvěle pro:
- Rychlé prototypování – rychlé vytváření MVP a testování konceptů
- Uživatelská rozhraní – Vytváření responzivních, moderních rozhraní
- Standardní funkce – Implementace běžných funkcí, jako je ověření nebo zpracování plateb
- Sólové projekty – Umožňuje jednotlivým vývojářům stavět to, co by normálně vyžadovalo týmy
Problémy se však objevují při řešení:
- Komplexní algoritmy – kde záleží na matematické přesnosti.
- Kritické systémy – Zdravotní nebo finanční systémy, kde by chyby mohly mít vážné následky, a plné pochopení každého řádku je zásadní
- Komponenty citlivé na zabezpečení – Autentizační systémy nebo ochrana dat, kde by umělá inteligence mohla neúmyslně zavést zranitelnosti.
- Integrace staršího systému – Práce se špatně zdokumentovaným starým kódem, kde AI postrádá kontext o nezdokumentovaném chování nebo náhradních řešeních
Nedávno jsem mluvil s cloudovým architektem, který se podělil o střízlivou zkušenost s kódováním vibrací: pomáhal jsem klientovi vytvořit sadu škálování virtuálních strojů v Azure pomocí kódu infrastruktury generovaného umělou inteligencí. Všechno vypadalo perfektně a úspěšně se nasadilo, ale AI úplně minula klíčové konfigurace bezpečnostních certifikátů. Dohled nebyl zachycen, dokud jejich bezpečnostní tým neprovedl standardní kontroly – v tu chvíli už byli tlačeni do výroby. To, co by zkušenému vývojáři bylo okamžitě zřejmé, v kódu generovaném umělou inteligencí zcela chybělo.
To zdůrazňuje kritickou výzvu: umělá inteligence dokáže generovat funkční kód, který projde počátečním testováním, ale stále obsahuje zásadní problémy se zabezpečením nebo dodržováním předpisů, které rozpoznají pouze odborníci na doménu. Zásadní jsou řádné kontrolní protokoly.
"Používáme vibrační kódování pro asi 60 % naší kódové základny," řekl mi jeden starší vývojář na nedávném setkání. " K vygenerování počátečního kódu obvykle používáme umělou inteligenci a pak na něm pracujeme. U kritičtějších částí stále spoléháme na tradiční vývoj. Jde o použití správného přístupu pro každou komponentu. "
Co to znamená pro vaši kariéru
Pokud vás zajímá, jak se tomuto posunu přizpůsobit, váš přístup by se měl lišit podle úrovně vašich zkušeností:
Pro juniorské vývojáře:
- Začněte tím, že použijete GitHub Copilot (zdarma pro každého), abyste zlepšili svůj proces učení
- Zaměřte se spíše na pochopení kódu, který AI generuje, než na jeho pouhé používání
- Vytvářejte vedlejší projekty pomocí kódování vibrací a rozvíjejte své rychlé inženýrské dovednosti
- Připojte se ke komunitám AI Developers (mnoho najdete na Discord, LinkedIn, Reddit atd.), kde ostatní diskutují o osvědčených postupech
Pro středně pokročilé vývojáře:
- Integrujte nástroje AI do svého stávajícího pracovního postupu, aniž byste opustili tradiční dovednosti
- Zaměřte se na rozvoj odborných znalostí v oblasti hodnocení a zdokonalování kódu generovaného umělou inteligencí
- Vytvořte portfolio, které demonstruje jak tradiční schopnosti kódování, tak spolupráci s umělou inteligencí
- Experimentujte s používáním umělé inteligence pro části kódování, které vám připadají únavné a uvolňují čas pro kreativitu
Pro starší vývojáře a technické vedoucí:
- Vyvíjejte strategie pro bezpečné začlenění kódování vibrací do týmových pracovních postupů
- Vytvářejte kontrolní procesy speciálně navržené pro kód generovaný AI
- Zaměřte se na dovednosti v oblasti architektury a návrhu systému, se kterými AI stále bojuje
- Vyškolte svůj tým v efektivním rychlém inženýrství a spolupráci s umělou inteligencí
Klíčem pro každého je rovnováha . Jak mi řekl jeden vývojář, který nedávno získal novou práci v technologickém startupu:
"Náš tým stále píše tradiční kód, když to dává smysl, ale nyní můžeme vytvářet 5x rychleji, protože víme, kdy a jak využít AI."
Cesta vpřed
Když se díváme do budoucnosti, je jasné, že kódování vibrací není jen přechodný trend. Společnosti jako CO/AI na to sázejí svou technickou strategii a nárůst produktivity je příliš významný na to, aby se dal ignorovat.
Otázkou není, zda umělá inteligence změní programování – už se to děje. Skutečná otázka je -
jak přizpůsobíme naše dovednosti, týmy a vývojové procesy této nové realitě, kdy se psaní kódu stává konverzací.
Vývojáři, kteří ovládají tuto směs konverzace a kódu, se nejen přizpůsobí budoucnosti, ale definují ji. Jak se hranice mezi lidskou kreativitou a umělou inteligencí stále stírá, ti, kdo umí oba jazyky, vybudují další generaci technologie, která utváří náš svět.
Jaké jsou vaše zkušenosti s vibračním kódováním? Vyzkoušeli jste některý ze zmíněných nástrojů? Podělte se o své myšlenky v komentářích níže!
Reference
Pokud považujete tento článek za hodnotný, podívejte se na můj předchozí virální článek o NLC , který nasbíral ~13 000 přečtení, a můj nedávný článek o trendech Model Context Protocol (MCP) . Oblast umělé inteligence se rychle vyvíjí – zůstaňte informováni, abyste zůstali napřed.
O autorovi: Jsem Jay Thakur, senior softwarový inženýr ve společnosti Microsoft a zkoumám transformační potenciál agentů AI. S více než 8 lety zkušeností s budováním a škálováním řešení AI ve společnostech Amazon, Accenture Labs a nyní Microsoft v kombinaci se studiem na Stanford GSB přináším jedinečný pohled na průnik technologií a podnikání. Věnuji se zpřístupňování umělé inteligence všem – od začátečníků po experty – se zaměřením na vytváření účinných produktů. Jako řečník a začínající poradce sdílím poznatky o AI Agentech, GenAI, LLM, SML, odpovědné AI a vyvíjejícím se prostředí AI. Spojte se se mnou na Linkedin a sledujte mě na X .
