Vibe Coding - последний гвоздь в крышку гроба обычного программиста

Добрый вечер, коллеги!

Не все из вас слышали про vibe coding — на деле это просто AI Code Assistant.
Ну т.е. ты этой энжине пишешь на русском, что она должна запрограммировать — и она делает это )))
Кстати, можно и голосом объяснять — для всех топовых решений есть голосовые плагины )))

Когда я впервые познакомился с Cursor AI — моему радостному удивлению не было предела )))

Вкратце — это такой форк VS Code, которому ты спокойно пишешь по-русски, что он должен запрограммировать — и он, сцуко, программирует.
При этом весьма неплохо.
Более того, для всех распространенных языков (python, java, JS, TS, C#, C++, ...) предусмотрена неплохая такая отладка (для менее распространенных языков надо устанавливать VS Code extensions).

Дальше — больше.
Тебе хочется написать интерфейс — ты ему пишешь по-русски — нарисуй мне чат с интерфейсом как у WhatsApp.
Тебе хочется, чтобы пользователи регистрировались — просто пишешь — заведи форму регистрации и сохраняй данные пользователей в базу.
Тебе нужно поправить формочки и поменять цвет — просто пишешь это — и вуаля — все поменялось)
На первый взгляд выглядит, как чистое волшебство )))

Если немного подумать — все не так красиво, а единороги не срут цветами не такие уж и необычные.

Тут надо понимать, что LLM — это просто статистический синтаксический анализатор, он вообще не про семантику, тем более про интеллект.
Ну т.е. эта энжина продолжает начатую тобой фразу так, как ее продолжили бы еще 100500 ебланов людей.

Соответственно, когда она продолжает диалог с тобой и пишет код — это будет код не от гуру вроде Андерса Хейлсберга или Джона Кармака, а обычный говнокод от рукожопых индусов...
1. LLM ищет код в доступных кодовых базах вроде github, stackoverflow etc.
2. LLM никак не умеет оценивать качество кода, а просто ищет что-то похожее

Соответственно:
1. Мы легко (как по волшебству) можем найти код для решения простой общеизвестной задачи
2. Мы никогда не найдем код для решения сложной задачи, ну или которую никто еще не решал

Дальше — хуже:
1. С развитием AI Code Assistant популярные языки (Python?) станут еще более популярными
2. Качество генерации кода на менее популярных языках неизбежно будет падать

В этот момент самое время вспомнить гениальный рассказ Уильяма Тенна «Нулевой потенциал». Он короткий (страниц 10 наверное), но я все же позволю себе краткий пересказ, т.к. резиденты СЛ походу пролистывают только книги Баффета/Грэма и разных коучей.

«После ядерной войны в США возникли массовые мутации среди населения. Назрел вопрос выбора эталона среднего американца — человека в среднем соответствующего всем стандартам прошлого. Такой человек был найдет и очень скоро стал президентом США в эпоху войн и разрухи. Более того, его усредненность в этоху мутаций привела к невиданной популярности и вскоре он возглавил весь мир. Весь мир охватило желание усреднения — средний человек стал эталоном человечества. Постепенно прогресс замедлился, а потом и вовсе остановился. На фоне упадка человечества стала быстро развиваться раса разумных собак родом с острова Ньюфаундленд. Собаки быстро учились и вскоре стали использовать вырождающееся человечество просто как машину для кидания палок — ловля брошенных палок по-прежнему занимала собак. Но впоследствии собаками были изобретены машины, которые кидали палку дальше и точнее, чем человек — и человечество постепенно исчезло с лица Земли...»

Кагбэ все понятно
1. AI Code Assistant позволяет лего и дешево использовать уже созданный код
2. Без знания архитектуры построения программных продуктов этот код в-основном бесполезен
3. Критичный код (ОС, RT, низкий уровень, безотказные системы) будет писать человек
4. Человекописателей станет меньше, их кастомный код не будет попадать в общий доступ, в отличие от говнокодеров
5. Среднее качество доступного автоматически говнокода будет неуклонно снижаться

Поэтому сейчас все шикарно
1. Я развернул сайт за 2 часа (вообще никогда не знал, как это делается)
2. Я написал прототип (MVP) забавного интернет-продукта за 5 часов
3. Я круто автоматизировал свои рыночные эксперименты на Matlab (не в части логики, но в части обработки данных и обвязки)
Ну т.е. что-то простое и незнакомое можно наваять быстро.
Можно быстро изучить новую область и поиграться с работающими прототипами.
Сделать что-то серьезное — вряд ли.
Качество неуклонно будет падать — говнокод всегда имеет тенденцию размножаться.

Что вы думаете по этому поводу, коллеги?

С уважением