Антивайб. Часть 3.

В предыдущих двух частях (тут и тут) я писал о том, что вайбкодинг не подходит для замены разработки ПО.

Разработка трансформируется в AI-assisted engineering. Когда мы не перекладываем ответственность за результат на AI-агента, а используем его в качестве инструмента для достижения поставленных целей.

Где же может пригодиться вайбкодинг в чистом (или почти чистом) виде?

В первую очередь, это очень мощный инструмент для тех, кто ранее не занимался разработкой. И он становится всё мощнее с каждым новым релизом модели от OpenAI/Anthropic.

Например, концепция с развитием рабочих интерфейсов, которую я описывал в этом посте (а также продолжение здесь).

Особенно хорошо работает при подготовке для себя интерфейсов под работу с медиа-контентом (фото+видео). Как правило, карманный редактор в вебе под 1-3 необходимые функции решает конкретную задачу куда эффективнее, чем цикл "разобраться, как же работает этот finalcut, а потом с его помощью что-то сделать". Особенно учитывая, что некоторые специфические сценарии в привычных редакторах могут и не существовать.

Также это могут быть аналитические дашборды, в том числе GenUI под текстовый запрос.

Ключевая характеристика вайбкод-приложений – они не предусматривают развития и роста кодовой базы. Если длительной поддержки нет, то и усложняться в геометрической прогрессии нечему. Плюс – эти приложения работают локально на компьютере пользователя, так что продакшн, скорее всего, не завалят.

Интересное наблюдение:

В последнее время встречаю нетехнических вайбкодеров, которые вполне успешно добавляют в свой рабочий процесс инженерные практики.

Что позволяет им создавать более устойчивые системы через процесс, который перестаёт быть вайбкодингом в чистом виде.