Tarkvarainsenerina kirjutab nüüd iga mu koodirea AI: räägime vibe coding’ust

#AI#Vibe Coding#Programmeerimine#Tarkvaratehnika#Mõtisklused
Tarkvarainsenerina kirjutab nüüd iga mu koodirea AI: räägime vibe coding’ust

Mul on tarkvarainsenerina üle kuue aasta töökogemust, kuid viimase aasta jooksul pole ma kirjutanud käsitsi ainsatki koodirida. Kõik minu praegused projektid valmivad viimse kui reani tehisintellekti abil. Ometi kestis see puhas joovastus esimesel korral vaevalt kolm päeva.

Vibe coding teeb õnnelikuks

Mäletan selgelt mullust (2025) juunikuud, kui avasin suure uudishimuga Cursori. Esmapilgul nägi see välja nagu vana hea VS Code, ainsa erinevusega, et küljel ilutses AI-vestluse aken.

Kuni selle hetkeni piirdus minu arusaam AI-ga koodikirjutamisest Copiloti nutika automaattäitmisega. Kuid pärast esimese käsu teelesaatmist juhtus midagi maagilist. AI hakkas täistuuridel mõtlema ning pritsis ekraanile kümneid ja sadu ridu koodi, hüpates vaevata ühest failist teise, tehes vajalikud muudatused ja toksides käske otse terminali.

Piisas sellest, kui kirjeldasin tavakeeles soovitud funktsiooni, ja AI ehitas selle valmis. Enam polnud vaja rida-realt pusida ega oodata soovitusi järgmiseks sümboliks — AI võttis programmeerija tööst terve tüki lihtsalt enda kanda, hoopis kõrgemal abstraktsioonitasemel.

Tundsin end nagu võlukepiga võlur — see oli vaimustav hetk, otsekui uue maailma uks oleks pauguga lahti löödud.

Panin tookord kirja järgmised mõtted:

Vibe coding sobib ADHD-ga inimesele nagu valatult. Klassikaline koodikirjutamine käib ADHD loomusele risti vastu, kuid vibe coding tegi ühe hoobiga lõpu igavatele takistustele: kadus vastumeelsus testide kirjutamise või CSS-iga mässamise vastu, ei mingeid trükivigu muutujate nimedes ega tüütut, monotoonset vigade tagaajamist.

AI toel on tagasiside välkkiire ja pakub kohest eduelamust. Mida rutiinsem ja korduvam on ülesanne, seda vilunumalt AI sellega hakkama saab.

Nüüd saab keskenduda üksnes suurele pildile ja süsteemiarhitektuurile, asudes täieõigusliku projektijuhi rolli.

Ma ei taha tingimata iga sümbolit käsitsi sisse toksida, küll aga naudin loomeprotsessi ennast. Areng masinkoodist kõrgkeelteni on alati teeninud eesmärki teha programmeerija elu sujuvamaks ja kiiremaks.

Luua tarkvara puhta looja, mitte tükitöölise pilgu läbi — see teeb arendaja tegelikult äraütlemata õnnelikuks.

Vibe coding’u piirid

Sellel lähenemisel on ka nimi: vibe coding. Mõiste tõi 2025. aasta veebruaris käibele OpenAI kaasasutaja Andrej Karpathy, pidades silmas arendamist puhtalt tunde pealt: kirjeldad tehisintellektile tavakeeles oma soovi, võtad pakutud koodi pimesi vastu ilma rida-realt kontrollimata, ja viskad veateated samamoodi AI-le tagasi puremiseks, kuni koodi tegelik olemus ununeb sootuks.

Kuid see vaimustus kestis vaevalt kolm päeva, enne kui põrkasin valusalt vastu vibe coding’u piire.

Ehitasin parasjagu ühe rakenduse prototüüpi. Puhas vibe coding laskis mudelil ebamääraste viipade toel vabalt improviseerida, ilma igasuguste tarkvaratehnika distsipliini ja põhimõteteta. Tagajärg? AI muutus peagi kontrollimatuks ja rakenduse arhitektuur varises lootusetuks sasipun punutud kaoseks.

Pühkisin laua puhtaks ja alustasin otsast peale — seekord mitte ulja katsetajana, vaid teadliku tarkvarainsenerina, rakendades läbimõeldud arendustöövoogu.

Seekordne kogemus oli sootuks teistsugune. Säilitasin vibe coding’u mängulise kerguse, kuid lisasin range koodiülevaatuse, selge dokumentatsiooni ja väikesed, inkrementaalsed sammud, selle asemel et korraga tervet virna funktsioone sisse suruda. Kogu arhitektuur ja teostus jäid kindla kontrolli alla — AI tegi täpselt seda, mida vaja, ja mitte sammugi omasoodu. Töö muutus sarnaseks vilunud tiimijuhi rolliga, kes juhendab talenti täis praktikanti: pisiasju ei pea ise valmis kribama, ent vastutus arhitektuuri ja tervikpildi eest lasub endiselt sinul.

Varsti võtsin kasutusele Claude Code’i, mis pakkus veelgi täpsemat ja võimekamat kontrolli. Töö sujus otsekui lennates ja mu arendustempo mitmekordistus.

Tarkvarainseneride tulevik

„Kas vibe coding võib asjade ülikiire valmimise tõttu võtta inimestelt soovi programmeerimise aluseid süvitsi õppida?“

Minu arvates on see lausa paratamatu.

Traditsiooniline teekond programmeerimise õppimisest toimiva tooteni sarnanes trepiga — astuti samm-sammult. Alustati baaskursustest, saadi nooremarendajaks, lahendati igapäevatöös reaalseid insenerlikke probleeme ja kasvati aja jooksul iseseisvaks tarkvarainseneriks. Iga aste pakkus arusaadavat tagasisidet, mistõttu oli valdkonda sisenemine keskmiste võimetega inimesele täiesti jõukohane ja karjääriredel selge.

Vibe coding tõmbas sisenemisläve olematuks: igaüks suudab nüüd kokku klopsida demo. Tarkvaratehnika on aga sügavalt praktiline distsipliin. Prototüübi ja töökindla ärirakenduse vahe on umbes nagu hüpe nullilt üheni versus ühest sajani jõudmine.

Vana mudeli järgi omandas nullist üheni jõudja selle käigus suure osa teadmistest, mida on vaja ka teekonnal ühest sajani. Vibe coding aga sellist vundamenti ei anna. Jõudes punktist 1 punkti 10, põrkutakse järsu kuristiku vastu, mis matab paljude entusiasmi eos.

Algus on petlikult kerge; hilisematesse tupikutesse takerdudes ei piisa enam tavapärasest huvist ega keskmisest õpivõimest. Need üksikud, kes suudavad sellest kuristikust sujuvalt üle hüpata, kuuluvad oma taibu, sihikindluse ja probleemilahendusoskuse poolest kindlasti parima 1% sekka.

Teisisõnu — need talendid oleksid tõusnud tipptegijateks ka tehisintellekti-eelsel ajastul.

Kuna AI koodikirjutamise tase teeb hiiglaslikke hüppeid, kaob turul vajadus nooremarendajate järele. See lööb valdkonna järelkasvusüsteemi uppi — noortel pole enam kohta, kus kätt proovida ja vilumust omandada.

Aasta pärast selle mustandi kirjutamist hakkasid värbamisturu andmed seda prognoosi kinnitama:

Olen tarkvaraarenduse tuleviku suhtes üsna pessimistlik. Valdkond liigub äärmusliku polariseerumise poole: ühel pool on tippinseneride omavaheline kõrgliiga ja teisel pool amatöörid, kes nikerdavad hobikorras prototüüpe ja mänguasju.

Teised elualad järgnevad programmeerimisele samm-sammult. Tulevikus asendab tehisintellekt suurema osa rutiinsest vaimsest tööst.

Isegi matemaatika — valdkond, mis toetub enim loovale ja puhtale inimmõtlemisele — on viimase aasta jooksul AI surve all järele andnud:

Millest see sari rääkima hakkab?

Tänapäeval puutuvad AI-koodikirjutamisega kokku üha enam inimesi, kel puudub igasugune programmeerimistaust. Paljud ei tea, kust pihta hakata, või piirduvad paari pisikese katsetusega. Peagi selgub aga kibe tõde: inseneriteadmiste puudumise tõttu ei saada sageli aru, mida üldse tehakse, kuidas probleeme osadeks lahti võtta, kuidas lahendada keerulisi kitsaskohti või kuidas AI-d tulemuslikult eesmärgi poole tüürida.

Lisaks olen märganud, et paljude komistuskiviks on puudulik loogiline ja kriitiline mõtlemine — ei osata esitada õigeid küsimusi ega osata hinnata, kas AI väljastatud kood üldse vett peab.

Olen tarkvarainsener, kel selja taga üle kuue aasta kogemust. Olen loonud AI toel mitmeid keerukaid tooteid, millel on tänaseks lojaalne kasutajaskond. Nagu alustuseks mainisin, ei kirjuta ma oma praegustes projektides enam ainsatki koodirida käsitsi. AI saab tõepoolest keeruliste süsteemide ehitamisega hakkama — eeldusel, et arendaja mõistab süsteemi olemust ja oskab masinat suunata. AI on kõigest tööriist; tüürimees on endiselt inimene.

Tehisintellekti ajastul variseb traditsiooniline koodiõppe mudel kokku. Seetõttu panen aluse artiklisarjale „Nullist meistriks: põhjalik vibe coding’u teejuht“.

See teejuht keskendub järgmistele põhiteemadele:

  1. AI-arenduse sidumine kaasaegse tarkvaratehnika parimate praktikatega. Teeme endale esmalt selgeks tarkvaratehnika alustalad ja ehitame seejärel nullist valmis oma esimese tarkvara. Eesmärk on minna prototüübist kaugemale — luua pikaajaliselt hallatav ja stabiilne süsteem, mida on nauding arendada.
  2. Mõtlemise ja loogika treenimine. Kuidas viibata tulemuslikult, milliseid vigu kindlasti vältida ja kuidas koostada selget ning töötavat projektidokumentatsiooni.
  3. Koodi testimine ja arendustöövoo optimeerimine. Kuidas säilitada kindel arhitektuur, parandades samal ajal koodi kvaliteeti ja lisades funktsionaalsust. Kuidas kasvatada arenduskiirust ja automatiseerida protsesse kvaliteedis järeleandmisi tegemata.
  4. Parim tehnoloogiapinu (tech stack) AI-põhiseks arenduseks. Millised programmeerimiskeeled ja raamistikud võimaldavad AI tugevusi maksimaalselt ära kasutada.

Järelsõna

Suurema osa sellest loost panin tegelikult kirja juba aasta tagasi, 2025. aasta oktoobris. Nüüd tegin teksti värskenduse, lisades vahepealsed tööturustatistika andmed ja AI hiljutised läbimurded matemaatikas. Tookord olin AI tormilisest arengust nii jahmunud, et kartsin pikemate tekstide kiiret aegumist — piirdusin lühikeste postitustega ja jätsin põhjalikud esseed tagaplaanile. Aasta hiljem mustandit sirvides tundusid need mõtted endiselt asjakohased ja tabavad, nii et otsustasin teksti viimistleda ja avaldada. Kavatsemata püssi põõsasse visata, plaanin kirjutada rohkem: ehedat inimlikku häält ja mõtet jääb siin maailmas ju järjest vähemaks.