CO/AI හි "Vibe Coder Frontend Developer" රැකියා ලැයිස්තුව බෙදා ගන්නා LinkedIn සටහනක් මගේ ඇස ගැටුණි - එය මෘදුකාංග සංවර්ධනය වේගයෙන් වෙනස් වන බවට ලකුණකි. "vibe coding" හි මෙම නැගී එන භාවිතය, වාක්‍ය ඛණ්ඩ ලිවීමේ සිට AI සමඟ සංවාද පැවැත්වීම දක්වා සංවර්ධනය පරිවර්තනය කරමින් සිටින අතර, එය බොහෝ දෙනෙකුට වැටහෙනවාට වඩා වේගයෙන් සිදුවෙමින් පවතී.
ක්ෂණික බලැති ක්‍රමලේඛකයාගේ නැගීම
2025 පෙබරවාරි මාසයේදී, ටෙස්ලා හි AI හි හිටපු ජ්‍යෙෂ්ඨ අධ්‍යක්ෂ සහ කීර්තිමත් පරිගණක විද්‍යාඥයෙකු වන ඇන්ඩ්‍රෙජ් කාර්පති, මෘදුකාංග නිර්මාණය සඳහා මූලික වශයෙන් වෙනස් ප්‍රවේශයක් විස්තර කිරීම සඳහා "වයිබ් කේතනය" නිර්මාණය කළේය. ක්‍රමානුකූලව වාක්‍ය ඛණ්ඩය ලිවීම වෙනුවට, සංවර්ධකයින් දැන් ඔවුන්ට අවශ්‍ය දේ ස්වභාවික භාෂාවෙන් විස්තර කරන අතර විශේෂිත AI ආකෘති මඟින් ක්‍රියාත්මක කිරීම ජනනය කිරීමට ඉඩ දෙයි.
"මම දේවල් දකිනවා, දේවල් කියනවා, දේවල් ක්‍රියාත්මක කරනවා, සහ දේවල් පිටපත් කරනවා, ඒ වගේම ඒවා බොහෝ දුරට ක්‍රියාත්මක වෙනවා."
කාර්පතිගේ මෙම අනියම් විස්තරය, මෘදුකාංග ගොඩනඟන්නේ කාටද සහ ඔවුන් එය ගොඩනඟන්නේ කෙසේද යන්න දැනටමත් වෙනස් කරමින් පවතින ගැඹුරු වෙනසක් ප්‍රතික්ෂේප කරයි.
ටයිප් කිරීමේ සිට කතා කිරීම දක්වා: Vibe කේතනය ක්‍රියා කරන ආකාරය
වයිබ් කේතනයේ සුන්දරත්වය පවතින්නේ එහි සරල බව තුළයි. කේත පේළියෙන් පේළිය ලිවීමට වඩා, සංවර්ධකයින්:
- ඔවුන්ට අවශ්‍ය දේ සරල භාෂාවෙන් විස්තර කරන්න , ඔබ එය සගයෙකුට පැහැදිලි කරන ආකාරයට.
- AI ජනනය කරන දේ සමාලෝචනය කරන්න , බොහෝ විට බහු ක්‍රියාත්මක කිරීමේ විකල්ප
- ක්‍රියාත්මක වන දේ සහ නොකෙරෙන දේ පිළිබඳව ප්‍රතිපෝෂණ ලබා දෙන්න
- කේතය අවශ්‍ය දේ හරියටම කරන තුරු සංවාදය හරහා පිරිපහදු කරන්න.
"කවදාවත් වෙහෙසට පත් නොවන, මෙතෙක් ලියා ඇති සෑම කේත පදනමක්ම කියවා ඇති කනිෂ්ඨ සංවර්ධකයෙකු සිටීම හා සමානයි," ආරම්භක CTO කෙනෙක් මට පැවසීය. "ඔබ ඔවුන්ට වාක්‍ය ඛණ්ඩය වෙනුවට සරල භාෂාවෙන් මඟ පෙන්වනවා."
මෙම වැඩ ප්‍රවාහයට සහාය වීම සඳහා මෙවලම් පරිසර පද්ධතිය වේගයෙන් පරිණාමය වී ඇති අතර, GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt සහ තවත් බොහෝ අය දැන් සංවර්ධනය සඳහා මෙම සංවාදශීලී ප්‍රවේශය සක්‍රීය කරයි.
සමාගම් Vibe කේතනය සඳහා ඔට්ටු අල්ලන්නේ ඇයි?
සංඛ්‍යාලේඛන ආකර්ශනීය කතාවක් කියයි. Y Combinator හි Winter 2025 කාණ්ඩයෙන් හතරෙන් එකක් 95% AI-ජනනය කරන ලද කේත පදනම් සහිත නිෂ්පාදන නිපදවීය. බලපෑම තනි පුද්ගල ඵලදායිතාවයෙන් ඔබ්බට යයි. Y Combinator හි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී ගැරී ටැන් මෑතකදී Business Insider වෙත පැවසුවේ "vibe coding" මඟින් ආරම්භක ව්‍යාපාරවලට සිහින්ව සිටීමට ඉඩ සලසන බවත්, කලින් පුද්ගලයින් 50-100 දෙනෙකුගෙන් යුත් කණ්ඩායම් අවශ්‍ය වූ කාර්යය දැන් ඉංජිනේරුවන් 10 දෙනෙකුට කළ හැකි බවත්ය.
මුල් කාලීනව භාවිතා කරන්නන් සැලකිය යුතු ඵලදායිතා වර්ධනයක් වාර්තා කරමින් සිටින අතර, සමහර කණ්ඩායම් සාම්ප්‍රදායිකව මාස ගණනක් ගතවන දේ සති කිහිපයකින් සම්පූර්ණ කරති.
විශිෂ්ට Vibe Coder එකක් සෑදීමට හේතු මොනවාද?
මෙම නව ආදර්ශයේ සාර්ථකත්වය සඳහා සාම්ප්‍රදායික සංවර්ධනයට වඩා වෙනස් කුසලතා සමූහයක් අවශ්‍ය වේ. වඩාත්ම ඵලදායී වෘත්තිකයන් ඒකාබද්ධ කරන්නේ:
- පැහැදිලි සන්නිවේදනය - තාක්ෂණික අවශ්‍යතා නිවැරදිව ප්‍රකාශ කිරීමේ හැකියාව
- රටා හඳුනාගැනීම - ජනනය කරන ලද කේතයට පිරිපහදු කිරීමක් අවශ්‍ය වූ විට ඉක්මනින් හඳුනා ගැනීම
- පද්ධති චින්තනය - සංරචක ඉහළ මට්ටමකින් අන්තර්ක්‍රියා කළ යුතු ආකාරය තේරුම් ගැනීම
- UX බුද්ධිය - අවසාන නිෂ්පාදනය පරිශීලකයින්ට දැනෙන්නේ කෙසේද යන්න ප්‍රමුඛත්වය දීම
ජ්‍යෙෂ්ඨ ඉංජිනේරුවෙකු ලෙස මෙම ප්‍රවේශය වැළඳගත් අයෙකු මගේම අත්දැකීමෙන් මම සොයාගෙන ඇත්තෙමි.
"තාක්ෂණික දැනුම තවමත් වැදගත්, නමුත් එය සෑම පේළියක්ම ඔබටම ලිවීමට හැකි වීමට වඩා හොඳ කේතය කෙබඳුදැයි දැන ගැනීම ගැන ය."
වයිබ් කේතනය බැබළෙන තැන (සහ එය නොපවතින තැන)
සෑම ව්‍යාපෘතියක්ම වයිබ් කේතනය සඳහා සුදුසු නොවේ. ප්‍රවේශය පහත සඳහන් දේ සඳහා අලංකාර ලෙස ක්‍රියාත්මක වේ:
- වේගවත් මූලාකෘතිකරණය - MVP ගොඩනැගීම සහ සංකල්ප ඉක්මනින් පරීක්ෂා කිරීම
- පරිශීලක අතුරුමුහුණත් - ප්‍රතිචාරාත්මක, නවීන ඉදිරිපස නිර්මාණය කිරීම
- සම්මත ක්‍රියාකාරිත්වය - සත්‍යාපනය හෝ ගෙවීම් සැකසීම වැනි පොදු විශේෂාංග ක්‍රියාත්මක කිරීම.
- ඒකල ව්‍යාපෘති - කණ්ඩායම් වලට සාමාන්‍යයෙන් අවශ්‍ය දේ ගොඩනැගීමට තනි සංවර්ධකයින්ට හැකියාව ලබා දීම.
නමුත් පහත සඳහන් දේවල් සමඟ කටයුතු කිරීමේදී අභියෝග මතු වේ:
- සංකීර්ණ ඇල්ගොරිතම - ගණිතමය නිරවද්‍යතාවය වැදගත් වන තැන.
- මෙහෙවර-තීරණාත්මක පද්ධති - දෝෂ බරපතල ප්‍රතිවිපාක ඇති කළ හැකි සහ සෑම රේඛාවක් පිළිබඳ පූර්ණ අවබෝධයක් අත්‍යවශ්‍ය වන සෞඛ්‍ය සේවා හෝ මූල්‍ය පද්ධති.
- ආරක්ෂක සංවේදී සංරචක - AI නොදැනුවත්වම අවදානම් ඇති කළ හැකි සත්‍යාපන පද්ධති හෝ දත්ත ආරක්ෂණය.
- උරුම පද්ධති ඒකාබද්ධ කිරීම - ලේඛනගත නොකළ හැසිරීම් හෝ විසඳුම් පිළිබඳ සන්දර්භයක් AI හි නොමැති විට දුර්වල ලෙස ලේඛනගත කරන ලද පැරණි කේතයක් සමඟ වැඩ කිරීම.
මෑතකදී මම vibe කේතනය පිළිබඳ බැරෑරුම් අත්දැකීමක් බෙදාගත් වලාකුළු ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පියෙකු සමඟ කතා කළෙමි: AI-ජනනය කරන ලද යටිතල පහසුකම් කේතය භාවිතා කරමින් Azure හි Virtual Machine Scale Set එකක් නිර්මාණය කිරීමට මම සේවාදායකයෙකුට උදව් කරමින් සිටියෙමි. සියල්ල පරිපූර්ණ ලෙස පෙනුණු අතර සාර්ථකව යොදවා තිබුණි, නමුත් AI තීරණාත්මක ආරක්ෂක සහතික වින්‍යාසයන් සම්පූර්ණයෙන්ම මග හැරී තිබුණි. ඔවුන්ගේ ආරක්ෂක කණ්ඩායම සම්මත පරීක්ෂාවන් සිදු කරන තෙක් අධීක්ෂණය අල්ලා නොගන්නා ලදී - ඒ වන විට ඔවුන් දැනටමත් නිෂ්පාදනයට තල්ලු කර තිබුණි. පළපුරුදු සංවර්ධකයෙකුට වහාම පැහැදිලි විය හැකි දේ AI-ජනනය කරන ලද කේතය තුළ සම්පූර්ණයෙන්ම මග හැරී ඇත.
මෙය තීරණාත්මක අභියෝගයක් ඉස්මතු කරයි: AI හට මූලික පරීක්ෂණ සමත් වන ක්‍රියාකාරී කේතයක් ජනනය කළ හැකි නමුත් තවමත් වසම් විශේෂඥයින් පමණක් හඳුනා ගන්නා මූලික ආරක්ෂක හෝ අනුකූලතා ගැටළු අඩංගු වේ. නිසි සමාලෝචන ප්‍රොටෝකෝල අත්‍යවශ්‍ය වේ.
"අපගේ කේත පදනමෙන් 60% ක් පමණ අපි වයිබ් කේතීකරණය භාවිතා කරමු," මෑතකදී පැවති හමුවකදී ජ්‍යෙෂ්ඨ සංවර්ධකයෙක් මට පැවසීය. " අපි සාමාන්‍යයෙන් ආරම්භක කේතය ජනනය කිරීමට AI භාවිතා කර පසුව එය මත වැඩ කරන්නෙමු. වඩාත් තීරණාත්මක කොටස් සඳහා, අපි තවමත් සාම්ප්‍රදායික සංවර්ධනය මත විශ්වාසය තබමු. එය එක් එක් සංරචක සඳහා නිවැරදි ප්‍රවේශය භාවිතා කිරීමයි. "
ඔබේ වෘත්තීය ජීවිතයට මෙයින් අදහස් කරන්නේ කුමක්ද?
ඔබ මෙම මාරුවට අනුවර්තනය වන්නේ කෙසේදැයි කල්පනා කරන සංවර්ධකයෙකු නම්, ඔබේ ප්‍රවේශය ඔබේ අත්දැකීම් මට්ටම අනුව වෙනස් විය යුතුය:
කනිෂ්ඨ සංවර්ධකයින් සඳහා:
- ඔබේ ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලිය වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා GitHub Copilot (everone සඳහා නොමිලේ) භාවිතා කිරීමෙන් ආරම්භ කරන්න.
- AI භාවිතා කිරීම පමණක් නොව එය ජනනය කරන කේතය තේරුම් ගැනීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න.
- ඔබේ කඩිනම් ඉංජිනේරු කුසලතා වර්ධනය කිරීම සඳහා වයිබ් කේතනය භාවිතයෙන් අතුරු ව්‍යාපෘති ගොඩනඟන්න.
- හොඳම භාවිතයන් සාකච්ඡා කරන AI සංවර්ධක ප්‍රජාවන්ට (ඔබට Discord, LinkedIn, Reddit, ආදියෙන් බොහෝ දේ සොයාගත හැකිය) සම්බන්ධ වන්න.
මධ්‍යම මට්ටමේ සංවර්ධකයින් සඳහා:
- සාම්ප්‍රදායික කුසලතා අත් නොහරිමින් ඔබගේ පවතින වැඩ ප්‍රවාහයට AI මෙවලම් ඒකාබද්ධ කරන්න.
- AI-ජනනය කරන ලද කේතය ඇගයීම සහ පිරිපහදු කිරීම පිළිබඳ විශේෂඥතාව වර්ධනය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න.
- සාම්ප්‍රදායික කේතීකරණ හැකියාවන් සහ AI සහයෝගීතාවය යන දෙකම පෙන්නුම් කරන කළඹක් ගොඩනඟන්න.
- කේතනය කිරීමේදී ඔබට වෙහෙසකර, නිර්මාණශීලීත්වය සඳහා කාලය නිදහස් කරන කොටස් සඳහා AI භාවිතා කිරීම අත්හදා බලන්න.
ජ්‍යෙෂ්ඨ සංවර්ධකයින් සහ තාක්ෂණික ප්‍රමුඛයින් සඳහා:
- කණ්ඩායම් වැඩ ප්‍රවාහවලට ආරක්ෂිතව වයිබ් කේතනය ඇතුළත් කිරීම සඳහා උපාය මාර්ග සංවර්ධනය කරන්න.
- AI-ජනනය කරන ලද කේතය සඳහා විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇති සමාලෝචන ක්‍රියාවලීන් සාදන්න
- AI තවමත් අරගල කරන ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ පද්ධති සැලසුම් කුසලතා කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න.
- ඵලදායී කඩිනම් ඉංජිනේරු විද්‍යාව සහ AI සහයෝගීතාවය පිළිබඳව ඔබේ කණ්ඩායම පුහුණු කරන්න
සෑම කෙනෙකුටම යතුර සමබරතාවයයි . මෑතකදී තාක්ෂණික ආරම්භයක නව රැකියාවක් ලබා ගත් එක් සංවර්ධකයෙක් මට පැවසූ පරිදි:
"අපේ කණ්ඩායම තවමත් සාම්ප්‍රදායික කේතය ලියන්නේ එය තේරුමක් ඇති විටයි, නමුත් AI භාවිතා කරන්නේ කවදාද සහ කෙසේද යන්න දැන ගැනීමෙන් අපට දැන් පස් ගුණයකින් වේගයෙන් ගොඩනගා ගත හැකිය."
ඉදිරි මාවත
අනාගතය දෙස බලන විට, වයිබ් කේතනය යනු හුදෙක් සම්මත ප්‍රවණතාවක් නොවන බව පැහැදිලිය. CO/AI වැනි සමාගම් ඒ මත ඔවුන්ගේ තාක්ෂණික උපාය මාර්ගය ඔට්ටු අල්ලමින් සිටින අතර, ඵලදායිතා වාසි නොසලකා හැරිය නොහැකි තරම් වැදගත් වේ.
ප්‍රශ්නය වන්නේ AI ක්‍රමලේඛනය පරිවර්තනය කරයිද යන්න නොවේ - එය දැනටමත් සිදුවෙමින් පවතී. සැබෑ ප්‍රශ්නය නම් -
කේතය ලිවීම සංවාදයක් බවට පත්වෙමින් පවතින මෙම නව යථාර්ථයට අපගේ කුසලතා, කණ්ඩායම් සහ සංවර්ධන ක්‍රියාවලීන් අනුවර්තනය කරන්නේ කෙසේද යන්න පිළිබඳව.
මෙම සංවාද සහ කේත මිශ්‍රණය ප්‍රගුණ කරන සංවර්ධකයින් අනාගතයට අනුවර්තනය වනවා පමණක් නොව - ඔවුන් එය නිර්වචනය කරනු ඇත. මානව සහ AI නිර්මාණශීලිත්වය අතර රේඛාව දිගටම බොඳ වන විට, භාෂා දෙකම කතා කළ හැකි අය අපගේ ලෝකය හැඩගස්වන ඊළඟ පරම්පරාවේ තාක්ෂණය ගොඩනඟනු ඇත.
වයිබ් කේතනය පිළිබඳ ඔබේ අත්දැකීම කුමක්ද? සඳහන් කර ඇති මෙවලම් කිසිවක් ඔබ උත්සාහ කර තිබේද? පහත අදහස් දැක්වීමේදී ඔබේ අදහස් බෙදා ගන්න!
ආශ්රිත
මෙම ලිපිය ඔබට වටිනා යැයි හැඟේ නම්, NLC හි මගේ පෙර වෛරස් කොටස ~13K කියවීම් ලබා ගත් අතර, ප්‍රවණතා ආකෘති සන්දර්භ ප්‍රොටෝකෝලය (MCP) පිළිබඳ මගේ මෑත ලිපිය බලන්න . AI භූ දර්ශනය වේගයෙන් පරිණාමය වෙමින් පවතී - ඉදිරියෙන් සිටීමට දැනුවත්ව සිටින්න.
කර්තෘ ගැන: මම ජේ තාකූර්, මයික්‍රොසොෆ්ට් හි ජ්‍යෙෂ්ඨ මෘදුකාංග ඉංජිනේරුවෙක්, AI නියෝජිතයින්ගේ පරිවර්තනීය විභවය ගවේෂණය කරනවා. ඇමසන්, ඇක්සෙන්චර් ලැබ්ස් සහ දැන් මයික්‍රොසොෆ්ට් හි AI විසඳුම් ගොඩනැගීම සහ පරිමාණය කිරීම පිළිබඳ වසර 8 කට වැඩි පළපුරුද්දක් ඇති මම, ස්ටැන්ෆර්ඩ් GSB හි මගේ අධ්‍යයන සමඟ ඒකාබද්ධව, තාක්ෂණය සහ ව්‍යාපාරවල මංසන්ධියට අද්විතීය ඉදිරිදර්ශනයක් ගෙන එනවා. බලපෑම්කාරී නිෂ්පාදන ගොඩනැගීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් - ආරම්භකයින්ගේ සිට විශේෂඥයින් දක්වා - සැමට AI ප්‍රවේශ විය හැකි කිරීමට මම කැපවී සිටිමි. කථිකයෙකු සහ අභිලාෂකාමී ආරම්භක උපදේශකයෙකු ලෙස, මම AI නියෝජිතයින්, GenAI, LLMs, SMLs, වගකිවයුතු AI සහ පරිණාමය වන AI භූ දර්ශනය පිළිබඳ අවබෝධය බෙදා ගනිමි. Linkedin හි මා හා සම්බන්ධ වී X හි මාව අනුගමනය කරන්න.
