اعلامیه وایب کدینگ: راهنمای ساخت هوش مصنوعی برای بنیانگذاران غیرفنی
بخش اول: طلوع عصر جدید خلاقیت - درک وایب کدینگ
این بخش با هدف درک اساسی و دقیق وایب کدینگ، فراتر از تعریف ساده آن، به فلسفه اصلی آن و تحول عمیقی که در حوزه تعامل انسان و ماشین ارائه می‌دهد، می‌پردازد.
1.1 فراتر از هیاهو: فلسفه و عمل وایب کدینگ
وایب کدینگ یک روش توسعه نرم‌افزار است که هسته اصلی آن این است که فرد با استفاده از زبان طبیعی مشکلات یا نتایج مورد انتظار خود را توصیف می‌کند و سپس هوش مصنوعی (معمولاً یک مدل زبانی بزرگ که برای کدنویسی بهینه شده است، یعنی LLM) کد مورد نیاز را تولید می‌کند. این اصطلاح توسط آندری کارپاتی، محقق هوش مصنوعی، در فوریه 2025 ابداع شد و به سرعت به یک کلمه کلیدی در دنیای فناوری تبدیل شد. اصل اصلی آن این است که «کاملاً در حس (vibe) غرق شوید، رشد نمایی را در آغوش بگیرید و حتی وجود کد را فراموش کنید». این فقط به دنبال کمک از هوش مصنوعی نیست، بلکه یک حالت ذهنی خلاقانه است که در آن انسان به عنوان «کارگردان» عمل می‌کند و هوش مصنوعی به عنوان «سازنده».
با این حال، برای تسلط واقعی بر وایب کدینگ، باید تمایز مهمی را که سیمون ویلیسون، محقق هوش مصنوعی، مطرح کرده است، درک کرد: تنها زمانی می‌توان یک کد را به معنای واقعی کلمه «وایب کدینگ» دانست که کاربر کد تولید شده توسط هوش مصنوعی را بپذیرد و از آن استفاده کند، بدون اینکه هر خط کد را به طور کامل درک کند. اگر همه کدها را بررسی، آزمایش و به طور کامل درک کنید، در این صورت شما فقط از LLM به عنوان یک «دستیار تایپ» بسیار پیشرفته استفاده می‌کنید. این تمایز برای افراد غیرفنی بسیار مهم است، زیرا به طور مستقیم ماهیت مشارکت آنها را تعریف می‌کند.
این مفهوم تکامل طبیعی این ادعای اولیه کارپاتی است که «انگلیسی داغ‌ترین زبان برنامه‌نویسی جدید است». منطق این است که در یک مدل توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی، توانایی بیان واضح قصد به زبان انسان خود به یک مهارت فنی حیاتی تبدیل می‌شود.
ظهور این الگو یک مصالحه اساسی را آشکار می‌کند. وایب کدینگ به این دلیل که به کاربران اجازه می‌دهد «کد را به طور کامل درک نکنند» به طور قابل توجهی به کاربران غیرفنی قدرت می‌دهد. این انتزاع پیچیدگی کلید کاهش موانع فنی و رهاسازی خلاقیت است. با این حال، دقیقاً همین «ندانستن» ریشه خطرات اصلی آن (مانند آسیب‌پذیری‌های امنیتی، خطاهای بالقوه) است. بنابراین، خطر عیب این روش نیست، بلکه بخشی از ویژگی اصلی آن است. درک این نکته برای بحث‌های بعدی حیاتی است - هدف از بین بردن خطر نیست، بلکه یادگیری نحوه مدیریت آن است.
1.2 گفتگوی خلاقانه جدید: وایب کدینگ چگونه همکاری انسان و ماشین را تعریف می‌کند
تمرین وایب کدینگ یک فرآیند ساده اجرای یک دستور نیست، بلکه یک گفتگوی تکراری است. کاربر درخواستی (prompt) را ارائه می‌کند، هوش مصنوعی کدی را تولید می‌کند و کاربر آن را آزمایش می‌کند. اگر خطایی یافت شود، کاربر اطلاعات مربوط به خطا را به هوش مصنوعی بازخورد می‌دهد و درخواست اصلاح می‌کند. این تعامل رفت و برگشتی جوهر «vibe» است.
در این مدل همکاری، نقش کاربر به طور اساسی تغییر می‌کند: از یک «اپراتور ورود کد» که درگیر دستور زبان و جزئیات است، به یک «طراح منطق و نیازها». تمرکز از «نحوه پیاده‌سازی» (جزئیات کد) به «چه چیزی پیاده‌سازی شود» (قابلیت و تجربه کاربری) تغییر می‌کند. این امر مستقیماً به بنیانگذارانی که نقاط قوت آنها در چشم‌انداز و نوآوری است تا پیاده‌سازی فنی، قدرت می‌دهد.
یک قیاس مؤثر این است: یک بنیانگذار غیرفنی مانند یک کارگردان فیلم است که صحنه‌ای را به تیم جلوه‌های ویژه توصیف می‌کند: «من می‌خواهم یک اژدها در هنگام غروب آفتاب بر فراز یک قلعه پرواز کند.» هوش مصنوعی آن تیم جلوه‌های ویژه است که مسئول تولید جلوه‌های بصری مشخص است. کارگردان نیازی به درک نحوه استفاده از نرم‌افزار رندر ندارد، اما باید دیدگاه روشنی داشته باشد و بتواند بازخورد دقیقی ارائه دهد: «اژدها را بزرگتر کنید، قلعه باید بیشتر سبک گوتیک داشته باشد و رنگ‌های غروب آفتاب باید نارنجی‌تر باشد.»
این تغییر به این معنی است که «مهارت‌های نرم» سنتی مانند مهارت‌های ارتباطی واضح، توانایی تجزیه مسائل پیچیده و خلاقیت دوراندیشانه، در زمینه توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی به «مهارت‌های سخت» کمی و قابل کسب درآمد تبدیل می‌شوند. بنابراین، «پس‌زمینه غیرفنی» به هیچ وجه به معنای «نداشتن مهارت» نیست، بلکه نیازمند مجموعه مهارت‌های کاملاً جدیدی است.
بخش دوم: جعبه ابزار سازنده - زرادخانه وایب کدینگ شما
این بخش یک راهنمای ابزار عملی و منتخب ارائه می‌کند تا به کاربران کمک کند تا در اکوسیستم پیچیده ابزارها حرکت کنند و انتخاب‌های آگاهانه‌ای برای اولین پروژه خود داشته باشند.
2.1 ترسیم چشم‌انداز ابزار: از هوش مصنوعی مکالمه‌ای تا پلتفرم‌های یکپارچه
اکوسیستم ابزار وایب کدینگ را می‌توان به طور کلی به سه دسته تقسیم کرد که هر کدام نقش متفاوتی در فرآیند توسعه دارند.
دسته اول: هوش مصنوعی مکالمه‌ای عمومی
- توضیحات: ابزارهایی مانند ChatGPT و Claude نقطه ورود به وایب کدینگ هستند. آنها برای تولید قطعه کدها، توضیح مفاهیم، طوفان مغزی و اشکال‌زدایی پیام‌های خطای خاص بسیار مناسب هستند.
- نقش: «مربی هوش مصنوعی و تولیدکننده قطعه کدهای».
دسته دوم: ویرایشگرهای کد بومی هوش مصنوعی
- توضیحات: ابزارهایی مانند Cursor یک محیط توسعه یکپارچه (IDE) کامل هستند که حول هوش مصنوعی بازسازی شده‌اند. آنها می‌توانند زمینه کل پروژه را درک کنند و به کاربران اجازه می‌دهند از طریق اعلان‌های زبان طبیعی اصلاحات پیچیده و بین فایلی را انجام دهند.
- نقش: «توسعه‌دهنده پیشرفته با هوش مصنوعی». قدرتمندتر است، اما برای تازه کارها منحنی یادگیری کمی تندتر است.
دسته سوم: پلتفرم‌های توسعه و استقرار یکپارچه
- توضیحات: پلتفرم‌هایی مانند Replit (و Replit Agent آن) برای مدیریت کل چرخه عمر از توسعه تا استقرار طراحی شده‌اند: تولید برنامه‌ها از طریق مکالمه، تنظیم خودکار پایگاه‌های داده و انتشار آنها در وب با یک کلیک. این یک تجربه «سراسر» وایب کدینگ را ارائه می‌دهد.
- نقش: «تیم مهندسی تمام پشته خودکار».
علاوه بر سه دسته فوق، ابزارهای مهمی مانند GitHub Copilot و Codeium در بازار وجود دارند که به طور مشترک این اکوسیستم پررونق را تشکیل می‌دهند.
2.2 انتخاب استراتژیک ابزار برای اولین پروژه خود
برای مبتدیان با پیشینه غیرفنی، مواجهه با ابزارهای متعدد می‌تواند گیج‌کننده باشد. ماتریس تصمیم‌گیری زیر با هدف تقطیر معیارهای تصمیم‌گیری کلیدی (مانند سناریوی استفاده، سهولت استفاده، هزینه و عملکردهای اصلی) به یک چارچوب واضح و قابل ارجاع، اطلاعات انتزاعی را به انتخاب‌های قابل اجرا تبدیل می‌کند.
ماتریس تصمیم‌گیری پلتفرم کدر وایب
| پلتفرم | سناریوی اصلی استفاده | سهولت استفاده (کاربران غیرفنی) | عملکردهای اصلی | مدل قیمت‌گذاری | پروژه اول ایده‌آل |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | تولید ایده، اسنیپت‌های کد، کمک اشکال‌زدایی، پردازش وظایف عمومی | ★★★★★ | رابط مکالمه، دانش گسترده، بر اساس مدل GPT-4، تولید تصویر، GPT قابل تنظیم | فریمیوم | نوشتن یک اسکریپت پایتون برای یک کار ساده؛ تولید یک صفحه HTML استاتیک «به زودی». |
| Claude | تولید متن و کد با کیفیت بالا، پردازش اسناد طولانی، نوشتن خلاقانه، بررسی و بازسازی کد | ★★★★★ | توانایی درک زمینه قدرتمند (بیش از 200 هزار توکن)، قابلیت‌های عالی کدنویسی و استدلال، تمرکز بر ایمنی و اخلاق، قابلیت تجسم بلادرنگ Artifacts | فریمیوم | چکیده کردن یک گزارش طولانی و تولید کد بر اساس محتوای آن؛ نوشتن اسنیپت‌های کد پیچیده که باید از سبک و محدودیت‌های خاصی پیروی کنند. |
| Gemini | تعامل چندوجهی (متن، تصویر، کد)، وظایفی که به آخرین اطلاعات نیاز دارند، وظایف یکپارچه با اکوسیستم گوگل | ★★★★☆ | پنجره زمینه بزرگ (1 میلیون توکن)، دسترسی بی‌درنگ به وب، ادغام عمیق با زنجیره ابزار توسعه گوگل، قابلیت اجرای کد | شخصی رایگان، نسخه پولی | ساخت یک برنامه ساده که نیاز به پردازش تصاویر یا داده‌های بی‌درنگ دارد؛ توسعه و رفع اشکال در محیط ابر گوگل. |
| Replit | توسعه و استقرار برنامه سراسر | ★★★★☆ | IDE در مرورگر؛ Replit Agent می‌تواند برنامه‌های کامل ایجاد کند؛ یکپارچه‌سازی پایگاه داده و استقرار با یک کلیک؛ پشتیبانی از برنامه‌های تلفن همراه. | فریمیوم | یک برنامه وب ساده با عملکرد ورود کاربر؛ یک وب‌سایت نمونه کارها شخصی که داده‌ها را از یک API دریافت می‌کند. |
| Cursor | ویرایش و بازسازی کد اولویت‌دار با هوش مصنوعی، ساخت برنامه‌های پیچیده | ★★★☆☆ | توانایی درک عمیق پایگاه کد؛ ویرایش زبان طبیعی؛ به‌طور خاص برای کدنویسی جفتی با هوش مصنوعی طراحی شده است. | فریمیوم | ساخت یک ابزار پیچیده که به چندین فایل نیاز دارد؛ اصلاح یک پروژه منبع باز موجود؛ ساخت یک بازی. |
| Lovable | تولید برنامه‌های کامل از توضیحات ساده | ★★★★★ | تمرکز بر تبدیل توضیحات ساده به برنامه‌های تمام پشته، خودکارسازی تنظیمات پایگاه داده و مدیریت خطا. | متنوع | یک داشبورد مدیریت رسانه‌های اجتماعی؛ یک برنامه مدیریت رویداد. |
| GitHub Copilot | کمک به کدنویسی با هوش مصنوعی، پیشنهادها و تکمیل کد، اشکال‌زدایی و آزمایش | ★★★★☆ | پیشنهاد کد بی‌درنگ، چت داخلی IDE، تولید تست واحد، پشتیبانی از چندین زبان | فریمیوم (Freemium) | تکمیل خودکار کد بویلرپلیت در پروژه‌های موجود؛ تولید تست‌های واحد برای توابع؛ توضیح اسنیپت‌های کد ناآشنا. |
| Windsurf اجزای سازنده هوش AI | IDE مبتنی بر ایجنت برای ساخت، رفع اشکال و اجرای پروژه‌های کامل | ★★★★★ | ایجنتCascade که زمینه کل پروژه را درک می‌کند، به طور خودکار خطاها را برطرف می‌کند، ویرایش چند فایلی، پیش نمایش بی‌درنگ | فریمیوم | تنها با یک بعد از ظهر提示ساخت پروژه ای با چندین فایل; سایت فرانت اند براساس تصویر |
| Trae.ai | ویرایشگر کد یکپارچه با هوش مصنوعی برای توسعه برنامه کامل از صفر | ★★★★★ | ایجنت‌های هوش مصنوعی سفارشی ساز (حالت سازنده)، یکپارچه سازی ابزار(MCP)، ویرایش پیش‌بینی (Cue)، فهم عمیق از بافت | دارای نسخه رایگان | با سرعت یکپارچه سازی اپیراش سراسری درک نماید; کامل نمودن یک پروژه در صورت عدم وجود دست نگاری代码 |
| پلاگین Cline (VSCode) | عامل کدنویسی خودحاک در VSCode | ★★★☆☆ | สร้าง/แก้ไขไฟล์ สั่งทำการกระทำ ขับรถฟังก์ชั่น ทำงานรองรองส่วนหน้า, การเชื่อมต่อ | BYOK کلید | برنامه‌سازی دایکر و خودکار نمودن دستور عملیات बहुस्س قدمیที่มี สร้างไฟล์และ 终端คำสั่งกระส |
| سرورApifox MCP | کمکเชื่อมต่อผู้ช่วย ไปยัง เอกสารแมนทิล อพอกฟอก เอപിไอ เพื่อความเข้ามใจ สร้างรหัส | ★★☆☆☆ | เป็นเครื่องมือสื่อสาร ระหว่างไอดีอีและ فدزاک ออพีเอไออ ทำเอ아이 สามารถสร้าง کدตามنระเบียบปฏิบัติ เอกازان | ابزار منبع باز | 生成 مشتری客户端моอدل 根据 אפוสฟอสอ เอกวสอ ยش یز نอمว فیلدیذو ر نาม |
| CodeBuddy Craft | کمک ای ภายใน افایฟ انร โดย คราฟ คือ ชูพู กาสนา ฮفฮ نู า تومฟจิ วอ ن تومفجิ رฮ | ★★★★☆ | تای هودูک س ن یود ففانู ل ะود กานร ن ه น ت สร้างจาา ภภทา นุ تافاسجیس ت ا ر ف هسจ تاتิ | สร้างจาาจาทิก | สร้า اجرا س ن ฤفمฟ نون و س ค رส خุ ยح สร้างس น م نل م م ج น یفฟิسส ر یร ه سففج نร س وมจ وจی |
این چشم‌انداز ابزار یک طیف پیوسته از «بدون کد (No-Code)» تا «وایب کد (Vibe Code)» را نشان می‌دهد. در یک طرف ابزارهای مکالمه‌ای محض مانند ChatGPT قرار دارند. در طرف دیگر، پلتفرم‌هایی مانند Replit و Lovable قرار دارند که هدفشان مشابه پلتفرم‌های بدون کد سنتی (مانند Bubble) است، یعنی به کاربران اجازه می‌دهند بدون نیاز به نوشتن کد برنامه بسازند، اما آنها کنترل‌های بصری کشیدن و رها کردن را با نوشته‌های مبتنی بر زبان طبیعی جایگزین می‌کنند.
این تکامل همچنین یک ملاحظات استراتژیک بلندمدت را به همراه دارد. هر چه یک پلتفرم «سراسر» و کاربرپسندتر باشد (مانند Replit)، احتمال بیشتری وجود دارد که کاربران غیرفنی به اکوسیستم و لایه‌های انتزاعی خاص آن وابسته شوند. اگر پروژه در آینده نیاز به گسترش به فراتر از قابلیت‌های آن پلتفرم داشته باشد، یا نیاز به انتقال به جای دیگری داشته باشد، این وابستگی می‌تواند چالش ایجاد کند. بنابراین، هنگام انتخاب ابزار، باید بین سهولت استفاده اولیه و انعطاف‌پذیری آینده مصالحه ایجاد کرد.
بخش سوم: از چشم‌انداز تا نسخه 1.0 - یک راهنمای ساخت عملی
این بخش «کتابچه راهنمای عملیات» اصلی است که کل فرآیند ساخت را به مراحل قابل مدیریت تجزیه می‌کند و یک مورد مشخص و روایت محور ارائه می‌دهد.
3.1 روش پنج مرحله‌ای برای بنیانگذاران غیرفنی
در زیر مجموعه‌ای مؤثر از روش پنج مرحله‌ای خلاصه شده بر اساس تحقیقات موجود، که به طور خاص برای سازندگان با پیشینه‌های غیرفنی طراحی شده است، آورده شده است.
مرحله اول: بیان واضح چشم‌انداز (مرحله提示)
بر تعیین اهمیت ارائه提示های واضح، مشخص و گویا، تأکید می‌شود. توصیه می‌شود با ساده شروع کنید و مسائل بزرگ را به وظایف کوچک تقسیم کنید. یک提示بد این است: «به من برای ساخت یک وب‌سایت کمک کن». یک提示خوب این است: «یک وب‌سایت یک صفحه‌ای HTML با پس‌زمینه تیره ایجاد کنید. در مرکز صفحه باید یک عنوان با عنوان “نمونه کارهای من” و سه بخش در زیر آن وجود داشته باشد: “درباره من”، “پروژه‌ها” و “تماس با من”».
مرحله دوم: تولید پیش‌نویس اولیه (نوبت هوش مصنوعی)
هوش مصنوعی بر اساس提示یک قطعه کد ارائه می‌دهد. در این مرحله، وظیفه کاربر درک همه خطوط نیست، بلکه آماده شدن برای آزمایش مرحله بعدی است.
مرحله سوم: حلقه آزمایش-یادگیری (اجرای کد)
به کاربر آموزش داده می‌شود که چگونه از Replit یا عملکردهای ساده مرورگر برای اجرای کد استفاده کند. هدف این است که بررسی شود آیا نتیجه با دیدگاه اولیه مطابقت دارد یا خیر.
مرحله چهارم: بهینه‌سازی تکراری (رقص گفتگو)
این حلقه اصلی است. اگر کد به درستی اجرا شد، می‌توان提示های جدیدی را برای افزودن عملکرد ارائه کرد. اگر اجرای آن با شکست مواجه شد، اطلاعات کامل خطا را کپی کرده و آن را به هوش مصنوعی ارسال کنید، همراه با提示: «من این خطا را با آن مواجه شدم، می‌توانید به من کمک کنید آن را برطرف کنم؟». این روش توسعه مبتنی بر خطا یک مهارت کلیدی برای کاربران غیرفنی است.
مرحله پنجم: استقرار و پیگیری
هنگامی که عملکرد اساسی به درستی کار می‌کند، پلتفرم‌هایی مانند Replit می‌توانند به کاربران کمک کنند تا با یک کلیک برنامه خود را در یک URL عمومی مستقر کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به نوشتن فایل‌های توضیحات پروژه ساده (README.md) یا اسناد کمک کند.
3.2 کارگاه: ساخت یک برنامه «پاسخ هوشمند به رویداد»
در زیر یک مثال عملی وجود دارد که نحوه استفاده از پنج مرحله را برای ساخت یک برنامه ساده نشان می‌دهد. این مورد مقتبس از برنامه RSVP (پاسخ به رویداد) که در تحقیق مورد اشاره قرار گرفت، است.
در زیر یک مثال از نحوه ساخت یک برنامه ساده RSVP آورده شده است
- Prompt 1 (دیدگاه): «یک صفحه رویداد ساده برای من بسازید که به بازدیدکنندگان امکان می‌دهد نام و ایمیل خود را وارد کنند تا پاسخ دهند که آیا شرکت خواهند کرد یا خیر. پس از ارسال، صفحه باید “از پاسخ شما متشکرم!” را نشان دهد.»
- خروجی هوش مصنوعی 1: هوش مصنوعی کد HTML و JavaScript مربوطه را تولید می‌کند.
- آزمایش 1 (یافتن خطا): «من آن را امتحان کردم، اما پس از کلیک بر روی دکمه”پاسخ”، هیچ اتفاقی نمی‌افتد و کنسول این خطا را نشان می‌دهد: TypeError: Cannot read property ‘value