Napansin ko ang isang post sa LinkedIn na nagbabahagi ng listahan ng trabaho na "Vibe Coder Frontend Developer" ng CO/AI—at ito ay isang senyales na mabilis na nagbabago ang software development. Ang umuusbong na kasanayang ito ng "vibe coding" ay binabago ang pag-unlad mula sa pagsusulat ng syntax tungo sa pakikipag-usap sa AI, at ito ay nangyayari nang mas mabilis kaysa sa napagtanto ng marami.
Ang Paglabas ng Prompt-Powered Programmer
Noong Pebrero 2025, si Andrej Karpathy, dating Senior Director ng AI sa Tesla at kilalang computer scientist, ay lumikha ng "vibe coding" upang ilarawan ang isang kakaibang diskarte sa paggawa ng software. Sa halip na maparaan ang pagsulat ng syntax, inilalarawan na ngayon ng mga developer kung ano ang gusto nila sa natural na wika at hinahayaan ang mga dalubhasang modelo ng AI na bumuo ng pagpapatupad.
"Nakikita ko lang ang mga bagay-bagay, nagsasabi ng mga bagay-bagay, nagpapatakbo ng mga bagay-bagay, at nagkokopya-paste ng mga bagay-bagay, at kadalasan ay gumagana ito."
Ang kaswal na paglalarawan na ito mula kay Karpathy ay pinasinungalingan ang isang malalim na pagbabago na nagbabago na kung sino ang maaaring bumuo ng software at kung paano nila ito binuo.
Mula sa Pag-type hanggang sa Pakikipag-usap: Paano Gumagana ang Vibe Coding
Ang kagandahan ng vibe coding ay nakasalalay sa pagiging simple nito. Sa halip na magsulat ng code sa bawat linya, ang mga developer ay:
- Ilarawan kung ano ang gusto nila sa simpleng wika, tulad ng pagpapaliwanag mo sa isang kasamahan
- Suriin kung ano ang nabubuo ng AI , kadalasang maraming opsyon sa pagpapatupad
- Magbigay ng feedback sa kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi
- Pinuhin sa pamamagitan ng pag-uusap hanggang sa gawin ng code ang eksaktong kailangan
"Ito ay tulad ng pagkakaroon ng isang junior developer na hindi napapagod at nabasa ang bawat codebase na naisulat," sabi sa akin ng isang startup CTO. "Ginagabayan mo sila sa simpleng wika sa halip na syntax."
Ang tooling ecosystem ay mabilis na umunlad upang suportahan ang workflow na ito, kasama ang GitHub Copilot, Cursor, Replit, V0, Claude, Codeium, Lovable, Bolt at marami pang iba na pinapagana na ngayon ang pakikipag-usap na diskarte sa pag-unlad.
Bakit Tumaya ang Mga Kumpanya sa Vibe Coding
Ang mga numero ay nagsasabi ng isang nakakahimok na kuwento. Isang quarter ng Winter 2025 batch na binuo ng Y Combinator na mga produkto na may mga codebase na 95% AI-generated. Ang epekto ay higit pa sa indibidwal na pagiging produktibo. Sinabi kamakailan ng CEO ng Y Combinator na si Garry Tan sa Business Insider na ang "vibe coding" ay hinahayaan ang mga startup na manatiling mas payat, na may 10 inhinyero na magagawa na ngayon ang gawain na dati nang nangangailangan ng mga team na 50-100 katao.
Ang mga naunang nag-aampon ay nag-uulat ng makabuluhang mga nadagdag sa produktibidad, kung saan kinukumpleto ng ilang koponan sa loob ng ilang linggo kung ano ang karaniwang aabutin ng mga buwan.
Ano ang Nagiging Mahusay na Vibe Coder?
Ang tagumpay sa bagong paradigm na ito ay nangangailangan ng ibang hanay ng mga kasanayan kaysa sa tradisyonal na pag-unlad. Pinagsasama ng mga pinaka-epektibong practitioner:
- Malinaw na komunikasyon - Ang kakayahang ipahayag nang tumpak ang mga teknikal na kinakailangan
- Pagkilala ng pattern - Mabilis na makita kapag ang nabuong code ay nangangailangan ng pagpipino
- Pag-iisip ng mga sistema - Pag-unawa kung paano dapat makipag-ugnayan ang mga bahagi sa isang mataas na antas
- UX intuition - Pagbibigay-priyoridad sa pakiramdam ng huling produkto sa mga user
Natagpuan ko sa sarili kong karanasan bilang isang senior engineer na yumakap sa diskarteng ito.
"Mahalaga pa rin ang teknikal na kaalaman, Ngunit higit pa ito sa pag-alam kung ano ang hitsura ng magandang code kaysa sa kakayahang sumulat ng bawat linya sa iyong sarili."
Kung Saan Nagniningning ang Vibe Coding (At Kung Saan Wala)
Hindi lahat ng proyekto ay tama para sa vibe coding. Ang diskarte ay gumagana nang maganda para sa:
- Rapid prototyping - Mabilis na pagbuo ng mga MVP at pagsubok ng mga konsepto
- Mga interface ng gumagamit - Paglikha ng tumutugon, modernong mga frontend
- Standard functionality - Pagpapatupad ng mga karaniwang feature tulad ng auth o pagpoproseso ng pagbabayad
- Mga solong proyekto - Nagbibigay-daan sa mga indibidwal na developer na bumuo ng kung ano ang karaniwang nangangailangan ng mga koponan
Ngunit lumilitaw ang mga hamon kapag nakikitungo sa:
- Mga kumplikadong algorithm - Kung saan mahalaga ang katumpakan ng matematika.
- Mission-critical system - Healthcare o financial system kung saan ang mga bug ay maaaring magkaroon ng malubhang kahihinatnan at lubos na pag-unawa sa bawat linya ay mahalaga
- Mga bahaging sensitibo sa seguridad - Mga sistema ng pagpapatotoo o proteksyon ng data kung saan maaaring hindi sinasadyang magpakilala ng mga kahinaan ang AI.
- Legacy system integration - Gumagawa gamit ang hindi magandang dokumentado na lumang code kung saan ang AI ay walang konteksto tungkol sa mga hindi dokumentadong gawi o workarounds
Kamakailan lang ay nakausap ko ang isang cloud architect na nagbahagi ng isang napakahusay na karanasan sa vibe coding: Tinutulungan ko ang isang kliyente na gumawa ng Virtual Machine Scale Set sa Azure gamit ang AI-generated infrastructure code. Ang lahat ay mukhang perpekto at matagumpay na na-deploy, ngunit ang AI ay ganap na nakaligtaan ang mahahalagang pagsasaayos ng sertipiko ng seguridad. Ang pangangasiwa ay hindi nahuli hanggang sa ang kanilang security team ay nagpatakbo ng mga karaniwang pagsusuri—sa puntong iyon ay naisulong na nila ang produksyon. Ang maaaring agad na halata sa isang may karanasan na developer ay ganap na napalampas sa AI-generated code.
Itinatampok nito ang isang kritikal na hamon: Ang AI ay maaaring bumuo ng gumaganang code na pumasa sa paunang pagsubok ngunit naglalaman pa rin ng mga pangunahing isyu sa seguridad o pagsunod na tanging mga eksperto sa domain ang makikilala. Ang mga wastong protocol ng pagsusuri ay mahalaga.
"Gumagamit kami ng vibe coding para sa humigit-kumulang 60% ng aming codebase," sabi sa akin ng isang senior developer sa isang kamakailang pagkikita. " Karaniwang ginagamit namin ang AI upang makabuo ng paunang code at pagkatapos ay magtrabaho sa ibabaw nito. Para sa mga mas kritikal na bahagi, umaasa pa rin kami sa tradisyonal na pag-unlad. Ito ay tungkol sa paggamit ng tamang diskarte para sa bawat bahagi. "
Ano ang Kahulugan Nito Para sa Iyong Karera
Kung isa kang developer na nag-iisip kung paano iaangkop sa pagbabagong ito, dapat mag-iba ang iyong diskarte batay sa antas ng iyong karanasan:
Para sa mga Junior Developer:
- Magsimula sa pamamagitan ng paggamit ng GitHub Copilot (libre para sa everone) upang mapahusay ang iyong proseso ng pag-aaral
- Tumutok sa pag-unawa sa code na nabuo ng AI sa halip na gamitin lamang ito
- Bumuo ng mga side project gamit ang vibe coding para mabuo ang iyong agarang kasanayan sa engineering
- Sumali sa mga komunidad ng AI Developers (makakakita ka ng marami sa Discord, LinkedIn, Reddit, atbp.) kung saan tinatalakay ng iba ang pinakamahuhusay na kagawian
Para sa mga Mid-level na Developer:
- Isama ang mga tool ng AI sa iyong kasalukuyang daloy ng trabaho nang hindi inabandona ang mga tradisyonal na kasanayan
- Tumutok sa pagbuo ng kadalubhasaan sa pagsusuri at pagpino ng code na binuo ng AI
- Bumuo ng isang portfolio na nagpapakita ng parehong tradisyonal na kakayahan sa pag-coding at pakikipagtulungan ng AI
- Mag-eksperimento sa paggamit ng AI para sa mga bahagi ng coding na sa tingin mo ay nakakapagod, na nagbibigay ng oras para sa pagkamalikhain
Para sa mga Senior Developer at Tech Lead:
- Bumuo ng mga diskarte para sa ligtas na pagsasama ng vibe coding sa mga workflow ng team
- Gumawa ng mga proseso ng pagsusuri na partikular na idinisenyo para sa AI-generated code
- Tumutok sa mga kasanayan sa arkitektura at disenyo ng system na pinaghihirapan pa rin ng AI
- Sanayin ang iyong koponan sa epektibong agarang engineering at pakikipagtulungan ng AI
Ang susi para sa lahat ay balanse . Tulad ng sinabi sa akin ng isang developer na kamakailan ay nakakuha ng bagong trabaho sa isang tech startup:
"Ang aming koponan ay nagsusulat pa rin ng tradisyonal na code kapag ito ay makatuwiran, ngunit maaari na kaming bumuo ng 5x nang mas mabilis sa pamamagitan ng pag-alam kung kailan at kung paano gamitin ang AI."
Ang Daang Nauna
Habang tinitingnan natin ang hinaharap, malinaw na ang vibe coding ay hindi lang dumaraan na trend. Ang mga kumpanyang tulad ng CO/AI ay tumataya sa kanilang teknikal na diskarte dito, at ang mga natamo sa produktibidad ay masyadong makabuluhan upang hindi balewalain.
Ang tanong ay hindi kung babaguhin ng AI ang programming—nangyayari na ito. Ang totoong tanong ay -
kung paano namin iaangkop ang aming mga kasanayan, koponan, at proseso ng pag-unlad sa bagong katotohanang ito kung saan nagiging pag-uusap ang pagsusulat ng code.
Ang mga developer na dalubhasa sa pinaghalong ito ng pag-uusap at code ay hindi lamang iangkop sa hinaharap—tutukuyin nila ito. Habang patuloy na lumalabo ang linya sa pagitan ng pagkamalikhain ng tao at AI, ang mga nakakapagsalita ng parehong wika ay bubuo ng susunod na henerasyon ng teknolohiya na humuhubog sa ating mundo.
Ano ang iyong karanasan sa vibe coding? Nasubukan mo na ba ang alinman sa mga tool na nabanggit? Ibahagi ang iyong mga saloobin sa mga komento sa ibaba!
Mga sanggunian
Kung nakita mong mahalaga ang artikulong ito, tingnan ang aking nakaraang viral piece sa NLC na nakakuha ng ~13K reads at ang aking kamakailang artikulo sa trending na Model Context Protocol (MCP) . Ang AI landscape ay mabilis na umuunlad—manatiling may kaalaman upang manatiling nangunguna.
Tungkol sa May-akda: Ako si Jay Thakur, isang Senior Software Engineer sa Microsoft, na ginagalugad ang pagbabagong potensyal ng mga Ahente ng AI. Sa mahigit 8 taong karanasan sa pagbuo at pag-scale ng mga solusyon sa AI sa Amazon, Accenture Labs, at ngayon ay Microsoft, kasama ng aking pag-aaral sa Stanford GSB, nagdadala ako ng kakaibang pananaw sa intersection ng tech at negosyo. Nakatuon ako sa paggawa ng AI na naa-access ng lahat — mula sa mga baguhan hanggang sa mga eksperto — na may pagtuon sa pagbuo ng mga maimpluwensyang produkto. Bilang isang speaker at aspiring startup advisor, nagbabahagi ako ng mga insight sa AI Agents, GenAI, LLMs, SMLs, responsableng AI, at ang umuusbong na AI landscape. Kumonekta sa akin sa Linkin at sundan ako sa X .
