Bakit Hindi Para sa Lahat ang Likas na Language Coding—Pa

Ang Kasalukuyang Katayuan ng Plain English Coding noong Peb, 2025

Panimula

Isipin na turuan ang iyong computer, "Bumuo ako ng isang application," at panoorin itong magkatotoo-walang arcane syntax o advanced na pagsasanay na kinakailangan. Ito ay natural language coding (NLC): isinasalin ng artificial intelligence ang pang-araw-araw na English sa functional code. Pagsapit ng Pebrero 2025, pinangunahan ng GitHub Copilot ang singil, na nag-aalok ng libreng tier na may 2,000 buwanang pagkumpleto ng code, na maa-access sa tinatayang 2 milyong developer nito—isang paglukso mula sa 1.5 milyon noong 2024.[ GitHub Copilot - Wikipedia ] Ang mga bagong tool tulad ng Cursor, Windsurf, Lovable, Boltbound, at Cline ay may accessibility sa bawat isa. Gayunpaman, sa kabila ng momentum na ito, ang NLC ay nananatiling hindi maabot ng marami. Nasubukan ko ang mga platform na ito sa aking sarili, naranasan ko mismo ang kanilang mga lakas at pagkukulang. Sinusuri ng artikulong ito ang mga kasalukuyang kakayahan ng NLC, ang patuloy na mga hadlang nito, at ang landas sa hinaharap.

Ano ang Natural Language Coding sa 2025?

Ang natural na language coding ay nagbibigay-daan sa mga user na mag-isyu ng mga command sa simpleng wika—“pag-uri-uriin ang listahang ito”—at makatanggap kaagad ng executable code. Ang GitHub Copilot, na libre na ngayon para sa pangunahing paggamit at $10/buwan para sa Pro tier nito, ay nakaangkla sa ecosystem, na walang putol na isinama sa Visual Studio Code. Ang pag-ampon nito ay malamang na lumampas sa 2 milyong developer sa unang bahagi ng 2025, na binuo sa 55% productivity boost nito na dokumentado noong mga nakaraang taon.[ Ang Microsoft ay may higit sa isang milyong nagbabayad na mga user ng Github Copilot | ZDNET ] Pinapaganda ng mga umuusbong na tool ang landscape:

• Cursor : $20/buwan, bumubuo ng mga multi-file na proyekto mula sa mga prompt tulad ng "lumikha ng todo app."

• Windsurf : Libre mula sa Codeium, hinuhulaan ang mga pattern ng coding nang may katumpakan.

• Kaibig-ibig : $15/buwan, pinapasimple ang paggawa ng app para sa mga baguhan—ang “magdisenyo ng pagsusulit” ay mabilis na nagbubunga ng mga resulta.

• Bolt : Libre, batay sa browser, naghahatid ng mga full-stack na prototype sa ilang sandali.

• Cline : $5/buwan VS Code extension, pinipino ang mga hindi malinaw na input sa mga script.
  

  
  

  Pinapatakbo ng mga advanced na modelo ng AI, ang mga tool na ito ay nagpapasigla sa mga ambisyon ng unibersal na pag-access sa coding—gayunpaman, nananatili pa rin ang mga makabuluhang hadlang.

Patuloy na Mga Hadlang sa Pangkalahatang Pag-ampon

Kahit na sa mga pagbabagong ito, ang NLC ay nagdudulot ng mga hamon:

Kalabuan sa Wika

Ang mga natural na nuances ng wika ay kadalasang nililinlang ang AI. Nang hilingin ko sa Cursor na "i-update ang aking aplikasyon," binago nito ang isang hindi nauugnay na module, na nangangailangan ng mga manu-manong pag-aayos. Nalaman ng isang pag-aaral sa Stanford noong 2023 na humigit-kumulang 40% ng AI-generated na code ang naglalaman ng mga banayad na bug kapag kulang ang katumpakan ng mga prompt—isang hamon na makikita pa rin sa 2025.[ Natural Language Programming - GeeksforGeeks ] Ang mga bihasang developer ay maaaring mag-adjust ng mga naturang output, ngunit ang mga baguhan ay kulang sa insight upang epektibong magpatuloy.

Kinakailangan ang Pangunahing Kaalaman

Ang mga tool ng NLC ay humihingi ng pundasyong kaalaman sa mga konsepto ng coding upang ganap na magamit ang kanilang mga output. Nang sinenyasan ko si Lovable ng "bumuo ng pangunahing calculator" gumawa ito ng isang ganap na gumaganang web-based na calculator application, na kumpleto sa isang user interface na nagtatampok ng mga button para sa mga operasyon tulad ng karagdagan, pagbabawas, pagpaparami, at paghahati, tulad ng ipinapakita sa ibaba.

Bagama't kahanga-hanga, maayos na pinangasiwaan ng app ang pangunahing aritmetika, ngunit kulang ito sa paghawak ng error—sabihin, para sa mga hindi numeric na input tulad ng mga titik o espesyal na character—na maaaring mag-crash sa interface o makagawa ng mga hindi inaasahang resulta. Ang pagkilala sa mga puwang na ito ay nangangailangan ng pag-unawa sa TypeScript, React, at pamamahala ng estado. Nang walang kaalaman sa "mga variable," "mga function," o "mga bahagi," ang mga nagsisimula ay nagpupumilit na tasahin, i-debug, o pahusayin ang naturang code, na nililimitahan ang kanilang kakayahang iakma nang epektibo ang output ng Lovable.

Mga Hamon sa Pagiging Kumplikado at Pag-debug

Ang mga kumplikadong gawain ay nagpapakita ng mga limitasyon ng NLC, kahit na may mga advanced na tool. Noong sinenyasan ko si Bolt na “lumikha ng REST API endpoint para kunin ang data ng user sa Python,” nakabuo ito ng functional na Flask-based na web application na may dalawang endpoint: isa para kunin ang lahat ng user ( /api/users ) at isa pa para sa partikular na user ( /api/user/<user_id> ). Kasama sa output ang sample na data ng user, mga tugon ng JSON, at pangunahing paghawak ng error, tulad ng ipinapakita sa ibaba.

Gayunpaman, nagkaroon ng isyu ang application: Nabigo ang Bolt na bumuo o mag-configure ng requirements.txt file, na minarkahan ng error (pulang “X”), na nag-iiwan sa mga dependency tulad ng Flask na hindi natukoy. Ang pangangasiwa na ito ay nangangailangan ng manu-manong interbensyon—pag-install ng Flask ( pip install flask ) at paggawa ng file—upang gawing runnable ang API. Mabilis itong mareresolba ng mga bihasang developer, ngunit ang mga baguhan, na walang kaalaman sa pamamahala ng dependency o pag-setup ng Flask, ay nahaharap sa isang hindi malulutas na hadlang. Binibigyang-diin ng agwat na ito ang pagtitiwala ng NLC sa pinagbabatayan na teknikal na kadalubhasaan, kahit na lumilitaw ang mga tool na naghahatid ng mga kumpletong solusyon.

Natutuklasan ng mga may karanasang developer ang kanilang sarili na bigo sa gayong mga oversight, habang ang mga baguhan ay nahaharap sa isang hindi malulutas na hadlang sa pag-debug. Ang 2024 Developer Survey ng Stack Overflow ay nagsiwalat na 45% ng mga propesyonal na developer ang naniniwala na ang mga tool ng AI ay hindi sapat o hindi sapat sa paghawak ng mga kumplikadong gawain, isang trend na naobserbahan ko na nagpapatuloy hanggang 2025, lalo na sa mga tool tulad ng Bolt at Cline.[ Stack Overflow 2024 Developer Survey ]

Mga Bentahe ng Developer at Etikal na Pagsasaalang-alang

Para sa mga batikang developer, pina-streamline ng NLC ang mga paulit-ulit na gawain—Pinapabilis ng mga predictive na feature ng Windsurf ang pagsubok, nakakatipid ng oras ang prototyping ni Bolt. Gayunpaman, nagtatagal ang mga limitasyon. Ang aking karanasan sa Cline ay nagbunga ng isang script na tahimik na nabigo, na pumipilit sa isang manu-manong muling pagsulat-isang paulit-ulit na pagkabigo.

Malaki rin ang etikal na alalahanin. Ang maagang pag-asa ng GitHub Copilot sa mga pampublikong repositoryo ay nagbunsod ng mga debate sa intelektwal na ari-arian.[ Copilot IP Controversy - The Verge ] Noong 2025, kinontra ito ng Bolt sa pamamagitan ng pag-scoping ng mga output upang maiwasan ang pagtitiklop, habang ang Lovable ay gumagamit ng mga na-curate na dataset para matiyak ang pagka-orihinal. Ang mga hakbang na ito ay nagpapagaan ng mga panganib, kahit na ang mas malawak na ligal na kalinawan sa pagmamay-ari ng code ay nananatiling nakabinbin, isang kritikal na kadahilanan para sa pag-aampon ng enterprise.

The Path Forward sa 2025

Kasalukuyang pag-unlad ng signal ng NLC tool:

• Pinahusay na Katumpakan : Nililinaw ng feature ng Windsurf's Flow ang mga hindi malinaw na input na may mga follow-up na tanong.
• Pinasimpleng Pag-access : Ang interface na nakabatay sa app ng Lovable ay lumalampas sa mga kumplikadong IDE.
• Espesyal na Suporta : Ang pag-flag ng bug-detection ng cursor ay proactive na mga isyu.
  Bagama't ang mga pagsulong na ito ay nagpapaliit sa paghahati, ang unibersal na pag-aampon ay nakasalalay sa karagdagang pagpipino at edukasyon ng gumagamit.

Konklusyon at Call to Action

Ang natural na language coding ay umuunlad sa 2025—milyon-milyong developer ang gumagamit ng kahusayan nito—ngunit kulang ito sa pangkalahatang accessibility. Ang kalabuan, kinakailangang kaalaman, at pagiging kumplikado sa pag-debug ay hindi kasama ang marami, habang nagbabago ang mga etikal na balangkas. Dapat pagsamahin ng mga developer ang mga tool tulad ng Cursor o Bolt para mapahusay ang pagiging produktibo, pagpino ng mga kasanayan upang tulungan ang mga puwang ng AI. Ang mga nagsisimula ay nahaharap sa isang pagpipilian: kumuha ng pundasyong kaalaman o maghintay ng karagdagang pagpapasimple.

"Ang tanong ay hindi kung babaguhin ba ng AI ang coding—mayroon na ito. Ang tunay na hamon? Ang pagtiyak na hinuhubog natin ang hinaharap nito sa halip na mahubog nito."

Mga sanggunian

• GitHub Copilot - Wikipedia – 2025 na pag-aampon na tinantya mula sa 2024 na mga trend.
• Ang Microsoft ay may higit sa isang milyong nagbabayad na mga gumagamit ng Github Copilot | ZDNET – 55% na istatistika ng pagiging produktibo.
• Natural Language Programming - GeeksforGeeks – 40% bug rate, konteksto ng pagsasanay sa AI.
• Stack Overflow 2024 Developer Survey – 45% kumplikadong kahirapan sa gawain.
• Copilot IP Controversy - The Verge – Etikal na konteksto.

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 naghahangad na 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