Kot programer ne napišem več niti vrstice kode, vse piše AI: razmišljanja o »vibe codingu«

#Umetna inteligenca#Vibe coding#Programiranje#Programsko inženirstvo#Razmišljanja
Kot programer ne napišem več niti vrstice kode, vse piše AI: razmišljanja o »vibe codingu«

Za seboj imam več kot šest let izkušenj v programskem inženirstvu, a že več kot leto dni nisem na roke spisal niti ene same vrstice kode. Pri projektih, na katerih delam danes, je prav vsaka vrstica delo umetne inteligence. Ko pa sem pred dobrim letom prvič začel kodo ustvarjati z AI, je evforija trajala komaj tri dni.

Blaženost »vibe codinga«

Še dobro se spomnim junija lani (2025), ko sem iz radovednosti prvič zagnal Cursor. Na prvi pogled je bil videti kot običajen urejevalnik VS Code, le da je imel ob strani dodano vrstico za pogovor z umetno inteligenco.

Do tedaj sem si programiranje z AI predstavljal bolj kot malo pametnejše samodejno dopolnjevanje v slogu Copilota. A ko sem vnesel prvi ukaz in pritisnil »pošlji«, me je zadelo. Model se je za hip zamislil, nato pa začel z neverjetno hitrostjo bruhati na desetine, celo stotine vrstic kode. Samodejno je preklapljal med različnimi datotekami, jih posodabljal in celo neposredno v terminalu poganjal ukaze zame.

Dovolj je bilo, da sem v povsem običajnem jeziku opisal želeno funkcionalnost, in model jo je preprosto zgradil. Brez tipkanja vsake vejice in podpičja. To ni bilo več zgolj orodje za dopolnjevanje stavkov – AI je na višji ravni v celoti prevzel določen del inženirskega dela.

V tistem trenutku sem se počutil, kot da imam v rokah čarobno paličico. Občutek je bil osupljiv – kot bi stopil skozi vrata v povsem nov svet.

Tedaj sem si zapisal naslednje misli:

Vibe coding je kot naročen za ljudi z ADHD. Tradicionalno programiranje je pravzaprav pravo mučenje za takšen um; vibe coding pa v trenutku odpravi odpor do pisanja testov, muko s CSS-om, večne tipkarske napake pri imenih spremenljivk in tisto duhamorno iskanje banalnih hroščev.

Z AI-jem je povratna zanka bliskovita, občutek zadoščenja pa takojšen. Bolj ko je naloga dolgočasna in ponavljajoča se, bolj blesti umetna inteligenca.

Meni preostane le še določanje smeri in arhitekturna zasnova – vloga pravega vodje projekta.

Ne mika me več tipkanje vsakega posameznega znaka, neizmerno pa uživam v ustvarjanju. Od zbirnika do višjih programskih jezikov je bil razvoj programiranja vedno usmerjen v to, da postaja izkušnja prijetnejša in učinkovitejša.

Ustvarjati programsko opremo kot čistokrven ustvarjalec namesto kot navaden fizični delavec za tipkovnico – za inženirja je to pravzaprav čista poezija.

Meje »vibe codinga«

Ta pristop ima že svoje uveljavljeno ime: vibe coding. Izraz je februarja 2025 skoval Andrej Karpathy, nekdanji soustanovitelj OpenAI-ja. Pomeni programiranje povsem po občutku (po »vajbu«): modelu v naravnem jeziku poveš, kaj bi rad, brez pregledovanja sprejmeš vso kodo, ki jo izpljune, morebitne napake pa preprosto skopiraš nazaj v klepet. Kodo pri tem praktično pozabiš; sploh ne veš več, kaj je pod pokrovom.

A ko sem delil svoje navdušenje, je medenih dni minilo po manj kot treh dneh. Trčil sem ob neizprosne meje vibe codinga.

Ravno sem razvijal prototip aplikacije. Ker sem se zanašal na čisti vibe coding, sem AI-ju puščal proste roke na podlagi ohlapnih navodil, brez vsakršne inženirske discipline. Posledica? AI je kmalu postal povsem neobvladljiv, arhitektura kode pa se je sprevrgla v takšno zmedo, da je ni bilo več mogoče vzdrževati.

Vse skupaj sem zbrisal in začel znova – tokrat resno, kot programski inženir, s strogimi razvojnimi praksami, kjer je AI deloval le kot pomočnik.

Preklopil sem v povsem drug način dela. Ohranil sem sproščenost in zabavo vibe codinga, a dodal temeljit pregled kode, jasno dokumentacijo ter majhne, premišljene korake namesto nebrzdanega kopičenja funkcionalnosti. Nenadoma je bila celotna arhitektura spet pod nadzorom, delo pa je teklo kot po maslu. Razvoj z AI je postal podoben vodenju izjemno zagnanega pripravnika: podrobnosti ti ni treba pisati samemu, še vedno pa moraš trdno držati v rokah arhitekturne vajeti in razumeti širšo sliko.

Kmalu sem presedlal na Claude Code. Nadzor je postal še natančnejši, občutek vodenja zanesljivejši, moja produktivnost pa je poskočila za večkratnik.

Prihodnost programskih inženirjev

»Ali lahko vibe coding zaradi bliskovitega ustvarjanja rezultatov povzroči, da se ljudem ne bo več dalo poglabljati v osnove programiranja?«

Po mojem mnenju ne samo da lahko – to se že dogaja.

Klasična pot od učenja programiranja do gradnje resnih produktov je bila včasih podobna stopnicam: korak za korakom. Večina je začela z osnovnimi tečaji jezika, postala začetni inženir (junior) in se skozi reševanje resničnih problemov v praksi postopoma prelevila v samostojnega inženirja. Vsak korak je ponujal jasno povratno informacijo, vstopni prag je bil z nekaj truda premagljiv za povprečno bistrega človeka, karierna pot pa dobro utrjena.

Vibe coding je vstopni prag znižal na ničlo – danes lahko vsakdo sestavi delujoč demo. Toda programsko inženirstvo je neizprosno praktična disciplina. Razlika med hitrim prototipom in zanesljivim, produkcijskim komercialnim izdelkom je približno takšna kot razlika med korakom od 0 do 1 in potjo od 1 do 100.

Na tradicionalni poti so tisti, ki so zmogli priti od 0 do 1, usvojili tudi kup osnovnih veščin, potrebnih za pot od 1 do 100. Vibe coding pa začetniku tega temeljnega znanja ne da. Zato se že na prehodu od 1 do 10 pojavi nepremostljiv prepad, ki bo večino ljudi preprosto odvrnil od nadaljnjega truda.

Ker je bil začetek tako varljivo preprost, kasnejših orjaških ovir s povprečnim zanimanjem in trudom ni več mogoče preskočiti. Tisti, ki jim bo to uspelo, bi zaradi svoje izjemne sposobnosti učenja, discipline in reševanja problemov blesteli v vsakem primeru – sodijo med tisti 1 % najboljših inženirjev.

Povedano drugače: ta peščica nadarjenih bi postala vrhunski inženirji tudi v svetu pred umetno inteligenco.

Ker pa zmožnosti modelov za programiranje eksponentno rastejo, industrija preprosto ne potrebuje več juniorjev. Tradicionalna veriga usposabljanja se trga; priložnosti, kjer bi se mladi inženirji lahko kalili in nabirali izkušnje, izginjajo.

Leto dni po nastanku tega osnutka tržni podatki že neusmiljeno potrjujejo to napoved:

Glede prihodnosti tega področja sem precej črnogled. Programiranje se polarizira na dva skrajna pola: na eni strani peščica vrhunskih inženirskih titanov, na drugi pa množica navdušencev, ki sestavljajo ljubiteljske igrače na ravni preprostih prototipov.

In programiranje je le prvo področje, ki ga je zajel ta val. V prihodnosti bo umetna inteligenca zbrisala skoraj vsako obliko rutinskega miselnega dela.

Celo matematika – področje, ki od nekdaj velja za trdnjavo čistega, izvirnega človeškega razmisleka – je v zadnjem letu popustila pod pritiskom AI-ja:

O čem bo tekla ta serija zapisov

Danes se vse več ljudi brez programskega predznanja preizkuša v programiranju z AI. Nekateri ne vedo, kje začeti, drugi se ustavijo pri drobnih poskusih. Kmalu vsi trčijo ob isto oviro: ker jim manjkajo osnove programskega inženirstva, pogosto sploh ne vedo, kaj pravzaprav počnejo. Ne znajo razbiti zapletenih težav na manjše koščke, ne vedo, kako reševati kompleksne probleme, niti kako AI usmerjati tako, da bi zares prišli do želenega cilja.

Opazil sem tudi, da mnoge težave izvirajo iz pomanjkanja logičnega razmišljanja. Ljudje ne znajo postavljati pravih vprašanj, primanjkuje jim kritične presoje in niso zmožni oceniti, ali je odgovor, ki ga ponudi AI, sploh pravilen ali gre za navadno blodnjo.

Kot inženir z več kot šestimi leti izkušenj sem s pomočjo umetne inteligence zasnoval in do konca zgradil več kompleksnih projektov, ki imajo danes lepo število aktivnih uporabnikov. Kot sem omenil na začetku: pri mojih trenutnih projektih je vsako vrstico kode spisal AI. Z umetno inteligenco se torej absolutno da ustvarjati resne, zapletene produkte – a le pod pogojem, da razvijalec točno ve, kaj počne in kako model voditi. AI je navsezadnje le orodje; ključ je še vedno v človeku.

V dobi umetne inteligence se uveljavljeni načini učenja programiranja nepreklicno spreminjajo. Zato pripravljam serijo z naslovom Popoln vodnik po vibe codingu od začetka.

Vodnik bo pokrival nekaj ključnih stebrov:

  1. Vključevanje sodobnih inženirskih praks v kodiranje z AI: Kaj programsko inženirstvo sploh je in kako začeti iz nič ter zgraditi delujočo aplikacijo. Cilj je ustvariti projekte, ki ne ostanejo le pri igračkastih predstavitvah, temveč so dolgoročno vzdrževani, delo na njih pa teče gladko in brez trenj.
  2. Trening logike in strukturiranega razmišljanja: Kako z AI-jem komunicirati učinkovito, katerih napak se je treba na daleč izogibati in kako pisati jasno projektno dokumentacijo.
  3. Testiranje in avtomatizacija delovnega toka: Kako testirati svoje projekte in kodo, ohranjati stabilno arhitekturo ob stalnem dodajanju funkcij ter kako pospešiti razvoj skozi avtomatizacijo, ne da bi pri tem trpela kakovost.
  4. Izbira optimalnega tehnološkega sklada za AI: Kateri programski jeziki in ogrodja najbolj ustrezajo delu z modeli ter kako izkoristiti prednosti umetne inteligence do maksimuma.

Pripis

Glavnino tega zapisa sem pravzaprav spisal že pred enim letom (oktobra 2025). Pred kratkim sem ga znova vzel v roke, dopolnil z najnovejšimi tržnimi podatki in omembami prebojev AI v matematiki. Takrat me je vrtoglavi tempo razvoja tako pretresel, da sem se bal, da bo vsaka misel že čez nekaj dni zastarela. Zato sem raje objavljal kratke utrinke na družbenih omrežjih, daljše eseje pa postavil na stranski tir. Zdaj, po enem letu, ko sem znova prebral ta osnutek, sem videl, da so ugotovitve še kako zdržale preizkus časa. Zato sem jih zbral in objavil. V prihodnje bom vsekakor pisal več daljših zapisov – navsezadnje bodo vsebine s pristnim človeškim utripom v prihodnosti postale prava redkost.