Vibe Coding : Quatre mois déjà. Où en sommes-nous ?

Vibe Coding: It’s Four Months Old. What’s Up?

Vibe Coding : Quatre mois déjà. Où en sommes-nous ?

Le Vibe Coding, un terme popularisé par Andrej Karpathy il y a quelques mois, représente un changement fondamental dans la manière dont nous envisageons le génie logiciel. Il s'agit de l'idée que l'IA peut générer du code de manière autonome, avec une intervention humaine minimale. Bien que les modèles de langage (LLMs) ne soient pas encore totalement indépendants, cette approche invite les développeurs à laisser l'IA travailler sans surveillance constante.

Selon Shubham Nigam, membre du Forbes Council, le Vibe Coding exige une confiance totale en l'IA, sans vérification ni modification immédiate du code généré. C'est une philosophie qui repose sur le lâcher-prise, comme le souligne Rhiannon Williams du MIT Technology Review : « Pour vraiment faire du Vibe Coding, il faut être prêt à laisser l'IA prendre le contrôle. »

Lors d'une table ronde organisée par Imagination in Action en avril, des experts ont partagé leurs points de vue. Artem Lukoianov d'Hyperskill a salué la justesse du terme : « Vous n'avez même pas besoin de lire le code produit. Vous donnez simplement une instruction, et l'IA génère une partie du code. » Aldo Pareja a ajouté : « Vous ne cherchez pas à comprendre le code, vous le ressentez. »

Zach Lloyd a évoqué les risques de cette approche, comparant l'IA à une épée à double tranchant. Bien qu'elle puisse résoudre des problèmes de manière « magique », l'ignorance totale du fonctionnement interne du code généré peut s'avérer dangereuse, notamment en production.

Heena Purohit a souligné les limites des LLMs, notamment leur difficulté à gérer les interactions complexes entre les composants d'un système. « Générer des millions de lignes de code en quelques secondes ne suffit pas. Il faut comprendre ce que fait le code pour le déboguer et l'adapter », a-t-elle expliqué.

Malgré ces défis, Lukoianov reste optimiste : « Les LLMs sont déjà capables de nous libérer de l'écriture manuelle de code. La clé réside dans la manière dont nous leur fournissons les bonnes informations et outils. » Il a comparé cette évolution à celle des années 1980, où les développeurs devaient maîtriser le matériel, alors qu'aujourd'hui, cette connaissance est moins cruciale.

Pareja a rappelé l'importance des compétences en développement full stack pour gérer les contraintes systémiques. « Si vous utilisez des outils pour synchroniser des millions de processus, votre système peut tomber en panne. Il faut comprendre ces limites », a-t-il averti.

En conclusion, bien que le Vibe Coding offre des possibilités révolutionnaires, il nécessite encore une supervision humaine. Les LLMs peuvent accomplir 80 % du travail, mais une méconnaissance totale du code généré comporte des risques. Pour l'instant, le développeur reste un maillon essentiel de la boucle. Le Vibe Coding est une innovation majeure, mais son adoption optimale demandera du temps et de l'expérimentation.

Vibe Coding: Đã 4 tháng trôi qua. Giờ ra sao?

Vibe Coding, một thuật ngữ do Andrej Karpathy đặt ra vài tháng trước, đại diện cho sự thay đổi căn bản trong cách chúng ta tiếp cận kỹ thuật phần mềm. Đây là ý tưởng cho phép AI tự động tạo mã với sự can thiệp tối thiểu từ con người. Dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) chưa hoàn toàn tự chủ, phương pháp này khuyến khích lập trình viên "lùi lại" và để AI làm việc độc lập.

Theo Shubham Nigam, thành viên Forbes Council, Vibe Coding đòi hỏi sự tin tưởng tuyệt đối vào AI. Rhiannon Williams từ MIT Technology Review nhấn mạnh: "Để thực sự vibe-code, bạn phải sẵn sàng trao quyền kiểm soát hoàn toàn cho AI, không chỉnh sửa mã ngay lập tức." Đây là triết lý phóng khoáng, tương tự "go with the flow".

Tại một hội thảo tháng 4 do Imagination in Action tổ chức, các chuyên gia đã chia sẻ góc nhìn đa chiều. Artem Lukoianov (Hyperskill) nhận định: "Cái hay của thuật ngữ này là nó diễn tả chính xác thực tế: Bạn không cần đọc mã, chỉ đưa yêu cầu và AI sẽ tự sinh code." Aldo Pareja bổ sung: "Bạn không phân tích logic, mà cảm nhận nó."

Zach Lloyd cảnh báo về mặt trái của công nghệ. Dù AI có thể "giải cứu" lập trình viên bằng những giải pháp thần kỳ, việc mù quáng tin vào hệ thống mà không hiểu bản chất mã lệnh tiềm ẩn rủi ro lớn, đặc biệt ở môi trường production.

Heena Purohit chỉ ra hạn chế của LLMs trong việc xử lý tương tác phức tạp giữa các thành phần hệ thống. "AI có thể sinh hàng triệu dòng code trong vài giây, nhưng bạn vẫn cần hiểu cách vận hành để debug khi cần," bà nói. Khả năng mở rộng (scaling) cũng là thách thức.

Lukoianov lạc quan hơn: "LLMs đã đủ khả năng thay thế con người viết code. Vấn đề là cách chúng ta thiết kế hệ thống hỗ trợ, cung cấp thông tin chính xác và công cụ phù hợp cho AI." Ông so sánh với thập niên 1980 khi lập trình viên phải hiểu sâu phần cứng, trong khi ngày nay điều đó không còn bắt buộc.

Pareja nhắc nhở giá trị của full stack developer trong việc nắm ràng buộc hệ thống. "Khi đồng bộ hàng triệu tiến trình, hệ thống dễ sụp đổ nếu không hiểu các giới hạn," ông giải thích.

Kết luận, dù Vibe Coding mang tính cách mạng, nó vẫn cần sự giám sát của con người. LLMs có thể hoàn thành 80% công việc, nhưng bỏ qua ngữ cảnh và không hiểu mã lệnh là sai lầm. Hiện tại, lập trình viên vẫn giữ vai trò then chốt. Vibe Coding là xu hướng mới mẻ và căn bản, đòi hỏi nhiều thời gian để tối ưu hóa.