Et LinkedIn-opslag, der delte CO/AI's "Vibe Coder Frontend Developer"-jobliste, fangede mit øje - og det er et tegn på, at softwareudviklingen ændrer sig hurtigt. Denne nye praksis med "vibe coding" transformerer udviklingen fra at skrive syntaks til at have samtaler med AI, og det sker hurtigere, end mange er klar over.
Fremkomsten af den prompt-drevne programmør
I februar 2025 opfandt Andrej Karpathy, tidligere seniordirektør for AI hos Tesla og kendt computerforsker, "vibe coding" for at beskrive en fundamentalt anderledes tilgang til softwareskabelse. I stedet for metodisk at skrive syntaks, beskriver udviklere nu, hvad de ønsker i naturligt sprog, og lader specialiserede AI-modeller generere implementeringen.
"Jeg ser bare ting, siger ting, kører ting og copy-paste ting, og det virker for det meste."
Denne afslappede beskrivelse fra Karpathy modsiger et dybtgående skift, der allerede er ved at ændre, hvem der kan bygge software, og hvordan de bygger det.
Fra at skrive til at tale: Sådan fungerer Vibe-kodning
Skønheden ved vibe-kodning ligger i dens enkelhed. I stedet for at skrive kode linje for linje, udvikler:
- Beskriv, hvad de vil have i almindeligt sprog, som du ville forklare det til en kollega
- Gennemgå, hvad AI genererer , ofte flere implementeringsmuligheder
- Giv feedback på, hvad der virker, og hvad der ikke virker
- Forfin gennem samtale, indtil koden gør præcis, hvad der er nødvendigt
"Det er som at have en juniorudvikler, der aldrig bliver træt og har læst hver eneste kodebase, der nogensinde er skrevet," fortalte en nystartet CTO mig. "Du guider dem med almindeligt sprog i stedet for syntaks."
Værktøjsøkosystemet har udviklet sig hurtigt for at understøtte denne arbejdsgang, med GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt og mange andre, der nu muliggør denne samtaletilgang til udvikling.
Hvorfor virksomheder satser på Vibe Coding
Tallene fortæller en overbevisende historie. En fjerdedel af Y Combinators Winter 2025 batchbyggede produkter med kodebaser, der er 95 % AI-genereret. Virkningen går ud over individuel produktivitet. Y Combinator CEO Garry Tan fortalte for nylig Business Insider, at "vibe coding" lader startups forblive slankere, med 10 ingeniører nu i stand til at udføre det arbejde, der tidligere krævede teams på 50-100 mennesker.
Tidlige brugere rapporterer om betydelige produktivitetsgevinster, hvor nogle teams gennemfører på uger, hvad der traditionelt ville tage måneder.
Hvad gør en Great Vibe Coder?
Succes i dette nye paradigme kræver et andet sæt færdigheder end traditionel udvikling. De mest effektive behandlere kombinerer:
- Klar kommunikation - Evnen til præcist at formulere tekniske krav
- Mønstergenkendelse - Finder hurtigt, når genereret kode skal forfines
- Systemtænkning - Forstå hvordan komponenter skal interagere på et højt niveau
- UX-intuition - Prioritering af, hvordan det endelige produkt føles for brugerne
Jeg har fundet ud af min egen erfaring som senioringeniør, der har taget denne tilgang til sig.
"Teknisk viden betyder stadig noget, men det handler mere om at vide, hvordan god kode ser ud end at kunne skrive hver linje selv."
Hvor Vibe Coding skinner (og hvor det ikke gør)
Ikke alle projekter er rigtige til vibe-kodning. Fremgangsmåden fungerer smukt til:
- Hurtig prototyping - Opbygning af MVP'er og testkoncepter hurtigt
- Brugergrænseflader - Oprettelse af responsive, moderne frontends
- Standardfunktionalitet - Implementering af almindelige funktioner som godkendelse eller betalingsbehandling
- Solo-projekter - Gør det muligt for individuelle udviklere at bygge, hvad der normalt ville kræve teams
Men der opstår udfordringer, når man beskæftiger sig med:
- Komplekse algoritmer - hvor matematisk præcision betyder noget.
- Missionskritiske systemer - Sundhedspleje eller finansielle systemer, hvor fejl kan have alvorlige konsekvenser, og fuld forståelse af hver linje er afgørende
- Sikkerhedsfølsomme komponenter - Autentificeringssystemer eller databeskyttelse, hvor AI utilsigtet kan introducere sårbarheder.
- Ældre systemintegration - Arbejder med dårligt dokumenteret gammel kode, hvor AI mangler kontekst om udokumenteret adfærd eller løsninger
Jeg talte for nylig med en cloud-arkitekt, som delte en nøgtern oplevelse med vibe-kodning: Jeg hjalp en klient med at oprette et Virtual Machine Scale Set på Azure ved hjælp af AI-genereret infrastrukturkode. Alt så perfekt ud og blev implementeret med succes, men AI'en havde fuldstændig savnet vigtige sikkerhedscertifikatkonfigurationer. Tilsynet blev ikke fanget, før deres sikkerhedsteam kørte standardtjek - på hvilket tidspunkt de allerede var gået i produktion. Hvad der umiddelbart ville have været indlysende for en erfaren udvikler, blev fuldstændig savnet i den AI-genererede kode.
Dette fremhæver en kritisk udfordring: AI kan generere arbejdskode, der består den indledende test, men som stadig indeholder grundlæggende sikkerheds- eller overholdelsesproblemer, som kun domæneeksperter vil genkende. Korrekte revisionsprotokoller er afgørende.
"Vi bruger vibe-kodning til omkring 60 % af vores kodebase," fortalte en seniorudvikler mig under et nyligt møde. " Vi bruger typisk AI til at generere den indledende kode og derefter arbejde oven på den. For de mere kritiske dele er vi stadig afhængige af traditionel udvikling. Det handler om at bruge den rigtige tilgang til hver komponent. "
Hvad det betyder for din karriere
Hvis du er en udvikler, der spekulerer på, hvordan du tilpasser dig dette skift, bør din tilgang variere baseret på dit erfaringsniveau:
For juniorudviklere:
- Start med at bruge GitHub Copilot (gratis for alle) for at forbedre din læreproces
- Fokuser på at forstå den kode AI genererer i stedet for blot at bruge den
- Byg sideprojekter ved hjælp af vibe-kodning for at udvikle dine hurtige ingeniørfærdigheder
- Deltag i AI Developers-fællesskaber (du kan finde mange på Discord, LinkedIn, Reddit osv.), hvor andre diskuterer bedste praksis
For udviklere på mellemniveau:
- Integrer AI-værktøjer i din eksisterende arbejdsgang uden at opgive traditionelle færdigheder
- Fokuser på at udvikle ekspertise i at evaluere og forfine AI-genereret kode
- Byg en portefølje, der demonstrerer både traditionelle kodningsevner og AI-samarbejde
- Eksperimenter med at bruge AI til de dele af kodning, du synes er kedelige, hvilket frigør tid til kreativitet
For seniorudviklere og tekniske ledere:
- Udvikl strategier til sikker inkorporering af vibe-kodning i teamworkflows
- Opret gennemgangsprocesser specielt designet til AI-genereret kode
- Fokus på arkitektur og systemdesignfærdigheder, som AI stadig kæmper med
- Træn dit team i effektiv hurtig konstruktion og AI-samarbejde
Nøglen for alle er balance . Som en udvikler, der for nylig fik et nyt job hos en teknisk startup, fortalte mig:
"Vores team skriver stadig traditionel kode, når det giver mening, men vi kan nu bygge 5x hurtigere ved at vide, hvornår og hvordan vi kan udnytte AI."
Vejen frem
Når vi ser mod fremtiden, er det klart, at vibe-kodning ikke kun er en forbigående trend. Virksomheder som CO/AI satser deres tekniske strategi på det, og produktivitetsgevinsterne er for betydelige til at ignorere.
Spørgsmålet er ikke, om AI vil transformere programmering – det sker allerede. Det rigtige spørgsmål er -
hvordan vi tilpasser vores færdigheder, teams og udviklingsprocesser til denne nye virkelighed, hvor det at skrive kode er ved at blive en samtale.
De udviklere, der mestrer denne blanding af samtale og kode, vil ikke bare tilpasse sig fremtiden – de vil definere den. Efterhånden som grænsen mellem menneskelig og AI-kreativitet fortsætter med at udviskes, vil de, der kan tale begge sprog, bygge den næste generation af teknologi, der former vores verden.
Hvad er din erfaring med vibe-kodning? Har du prøvet nogle af de nævnte værktøjer? Del dine tanker i kommentarerne nedenfor!
Referencer
Hvis du fandt denne artikel værdifuld, så tjek mit tidligere virale stykke om NLC , der fik ~13K læsninger, og min seneste artikel om trending Model Context Protocol (MCP) . AI-landskabet udvikler sig hurtigt – hold dig informeret for at være på forkant.
Om forfatteren: Jeg er Jay Thakur, en senior softwareingeniør hos Microsoft, der udforsker AI-agenters transformative potentiale. Med over 8 års erfaring med at bygge og skalere AI-løsninger hos Amazon, Accenture Labs og nu Microsoft, kombineret med mine studier hos Stanford GSB, bringer jeg et unikt perspektiv til skæringspunktet mellem teknologi og forretning. Jeg er dedikeret til at gøre kunstig intelligens tilgængelig for alle - fra begyndere til eksperter - med fokus på at bygge effektive produkter. Som foredragsholder og aspirerende startup-rådgiver deler jeg indsigt i AI-agenter, GenAI, LLM'er, SML'er, ansvarlig AI og det udviklende AI-landskab. Forbind med mig på Linkedin og følg mig på X .
