Penyahkodan Vibe Coding: Panduan Pembinaan AI Memperkasakan Pengasas Bukan Teknikal
Manifesto Vibe Coding: Panduan Pembinaan AI untuk Pengasas Bukan Teknikal
Bahagian 1: Subuh Era Kreatif Baru – Memahami Vibe Coding
Bahagian ini bertujuan untuk pemahaman asas dan terperinci tentang Vibe Coding, melangkaui definisinya yang mudah, mendalami falsafah terasnya, dan transformasi mendalam yang diwakilinya dalam bidang interaksi manusia-mesin.
1.1 Melangkaui Hype: Falsafah dan Amalan Vibe Coding
Vibe Coding ialah pendekatan pembangunan perisian yang berpusat pada individu yang menggunakan bahasa semula jadi untuk menerangkan masalah atau hasil yang diharapkan, dan kemudian kecerdasan buatan (biasanya model bahasa besar yang dioptimumkan untuk pengekodan, iaitu LLM) menjana kod yang diperlukan. Istilah ini dicipta oleh penyelidik kecerdasan buatan Andrej Karpathy pada Februari 2025, dan dengan cepat menjadi perkataan popular dalam komuniti teknologi. Prinsip terasnya ialah “benar-benar tenggelam dalam perasaan (vibe), menerima pertumbuhan eksponen, dan juga melupakan kewujudan kod.” Ini bukan sekadar mendapatkan bantuan AI, tetapi keadaan aliran kreatif di mana manusia bertindak sebagai “pengarah” dan AI bertindak sebagai “pembina.”
Walau bagaimanapun, untuk benar-benar menguasai Vibe Coding, seseorang mesti memahami perbezaan penting yang dibuat oleh penyelidik AI Simon Willison: Ia hanya boleh dianggap sebagai Vibe Coding yang “benar” jika pengguna menerima dan menggunakan kod yang dijana AI tanpa memahami sepenuhnya setiap baris kod. Jika anda menyemak, menguji dan memahami sepenuhnya semua kod, maka anda hanya menggunakan LLM sebagai “pembantu menaip” yang sangat maju. Perbezaan ini adalah penting untuk orang yang bukan teknikal, kerana ia secara langsung mentakrifkan intipati penyertaan mereka.
Konsep ini ialah evolusi semula jadi daripada dakwaan Karpathy yang lebih awal bahawa “Bahasa Inggeris ialah bahasa pengaturcaraan baharu yang paling popular.” Logiknya ialah dalam paradigma pembangunan yang didorong oleh AI, keupayaan untuk menyatakan niat dengan jelas dalam bahasa manusia itu sendiri menjadi kemahiran teknikal yang penting.
Kemunculan paradigma ini mendedahkan pertukaran asas. Vibe Coding mampu memperkasakan pengguna bukan teknikal secara meluas kerana ia membenarkan pengguna “tidak perlu memahami sepenuhnya kod.” Pengabstrakan kerumitan ini adalah kunci untuk menurunkan ambang teknikal dan membuka kunci kreativiti. Walau bagaimanapun, “kurang pemahaman” inilah yang menjadi punca risiko utamanya (cth., kelemahan keselamatan, potensi ralat). Oleh itu, risiko bukanlah kecacatan metodologi, tetapi sebahagian daripada ciri terasnya. Memahami perkara ini adalah penting untuk perbincangan berikutnya – matlamatnya bukan untuk menghapuskan risiko, tetapi untuk mempelajari cara menguruskannya.
1.2 Dialog Kreatif Baharu: Bagaimana Vibe Coding Mentakrifkan Kerjasama Manusia-Mesin
Amalan Vibe Coding bukanlah proses pelaksanaan arahan tunggal yang mudah, tetapi dialog berulang. Pengguna membuat permintaan (gesaan), AI menjana kod, dan pengguna menguji. Jika ralat ditemui, pengguna akan memberikan maklum balas ralat kepada AI dan meminta pembaikan. Interaksi pergi balik ini adalah intipati “vibe” yang sebenar.
Dalam mod kerjasama ini, peranan pengguna mengalami perubahan asas: daripada “jurutulis kod” yang dibebani dengan tatabahasa dan butiran, kepada “pereka bentuk logik dan keperluan.” Tumpuan beralih daripada “bagaimana untuk melaksanakan” (butiran kod) kepada “apa yang hendak dicapai” (fungsi dan pengalaman pengguna). Ini secara langsung memperkasakan pengasas bukan teknikal yang kekuatan mereka terletak pada visi dan kreativiti, bukannya pelaksanaan teknikal.
Analogi yang berkesan ialah: pengasas bukan teknikal adalah seperti pengarah filem yang menerangkan adegan kepada pasukan kesan khas: “Saya mahu naga terbang merentasi istana semasa matahari terbenam.” Kecerdasan buatan ialah pasukan kesan khas itu, yang bertanggungjawab untuk menjana kesan visual yang khusus. Pengarah tidak perlu memahami cara menggunakan perisian rendering, tetapi dia mesti mempunyai visi yang jelas dan dapat memberikan maklum balas yang tepat: “Jadikan naga lebih besar, istana lebih bergaya Gothic, dan rona matahari terbenam lebih oren.”
Transformasi ini bermakna “kemahiran insaniah” tradisional, seperti komunikasi yang jelas, keupayaan untuk memecahkan masalah yang kompleks, dan kreativiti yang berwawasan, sedang berkembang menjadi “kemahiran keras” yang boleh dikuantifikasi dan diwangkan dalam konteks pembangunan yang didorong oleh AI. Oleh itu, “latar belakang bukan teknikal” sama sekali tidak bermaksud “tiada kemahiran,” tetapi memerlukan set kemahiran baharu.
Bahagian 2: Kotak Alat Pencipta – Gudang Senjata Vibe Coding Anda
Bahagian ini akan menyediakan panduan alat yang praktikal dan dipilih susun untuk membantu pengguna menavigasi persekitaran alat yang kompleks dan membuat pilihan yang termaklum untuk projek pertama mereka.
2.1 Memetakan Landskap Alat: Daripada AI Perbualan kepada Platform Bersepadu
Ekosistem alat Vibe Coding boleh dibahagikan secara meluas kepada tiga kategori, setiap satu memainkan peranan yang berbeza dalam proses pembangunan.
Kategori 1: AI Perbualan Generik
- Penerangan: Alat seperti ChatGPT dan Claude ialah titik permulaan untuk Vibe Coding. Ia sesuai untuk menjana coretan kod, menjelaskan konsep, bertukar fikiran dan menyahpepijat mesej ralat tertentu.
- Peranan: “Mentor AI dan penjana coretan kod.”
Kategori 2: Editor Kod Asli AI
- Penerangan: Alat seperti Cursor ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) lengkap yang dibina semula di sekeliling AI. Ia dapat memahami konteks keseluruhan projek, membolehkan pengguna membuat modifikasi kod yang kompleks dan merentas fail melalui gesaan bahasa semula jadi.
- Peranan: “Pembangun termaju yang dipacu AI.” Lebih berkuasa, tetapi lengkung pembelajaran sedikit lebih curam untuk pemula yang tulen.
Kategori 3: Platform Pembangunan dan Penggunaan All-in-One
- Penerangan: Platform seperti Replit (dan Replit Agentnya) direka untuk mengendalikan keseluruhan kitaran hayat daripada pembangunan penggunaan: menjana aplikasi melalui perbualan, menyediakan pangkalan data secara automatik dan menerbitkannya ke web dengan satu klik. Ini menawarkan pengalaman Vibe Coding yang paling “hujung ke hujung”.
- Peranan: “Pasukan kejuruteraan tindanan penuh automatik.”
Selain tiga kategori di atas, terdapat alat penting lain di pasaran seperti GitHub Copilot dan Codeium, yang bersama-sama membentuk ekosistem yang berkembang pesat ini.
2.2 Membuat Pilihan Alat Strategik untuk Projek Pertama Anda
Bagi pemula bukan teknikal, berhadapan dengan banyak alat boleh menjadi mengelirukan. Matriks keputusan di bawah bertujuan untuk mengekstrak kriteria keputusan utama (seperti kes penggunaan, kemudahan penggunaan, kos dan fungsi teras) menjadi rangka kerja yang jelas dan boleh dirujuk yang menterjemahkan maklumat abstrak menjadi pilihan yang boleh diambil tindakan.
Matriks Keputusan Platform Vibe Coder
| Platform | Kes Penggunaan Utama | Kemudahan Penggunaan (Pengguna Bukan Teknikal) | Fungsi Teras | Model Harga | Projek Pertama yang Ideal |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT | Penjanaan kreatif, coretan kod, bantuan penyahpepijatan, pemprosesan tugas generik | ★★★★★ | Antara muka perbualan, pangkalan pengetahuan yang luas, berdasarkan model GPT-4, boleh menjana imej, boleh menyesuaikan GPT | Freemium | Menulis skrip Python untuk tugas mudah; menjana HTML halaman statik “akan datang”. |
| Claude | Penjanaan teks dan kod berkualiti tinggi, memproses dokumen panjang, penulisan kreatif, semakan kod dan refaktor | ★★★★★ | Keupayaan pemahaman konteks yang berkuasa (token 200K+), pengekodan dan keupayaan penaakulan yang sangat baik, tumpuan pada keselamatan dan etika, fungsi visualisasi masa nyata Artifacts | Freemium | Meringkaskan laporan panjang dan menjana kod berdasarkan kandungannya; menulis coretan kod kompleks yang perlu mematuhi gaya dan kekangan tertentu. |
| Gemini | Interaksi berbilang modal (teks, imej, kod), tugas yang memerlukan maklumat terkini, tugas yang disepadukan secara mendalam dengan ekosistem Google | ★★★★☆ | Tetingkap konteks yang besar (token 1M), akses web masa nyata, integrasi mendalam dengan rantaian alat pembangunan Google, keupayaan pelaksanaan kod | Percuma peribadi, versi berbayar | Membina aplikasi mudah yang perlu memproses imej atau data masa nyata; membangun dan menyelesaikan masalah dalam persekitaran awan Google. |
| Replit | Pembangunan dan penggunaan aplikasi hujung ke hujung | ★★★★☆ | IDE dalam penyemak imbas; Replit Agent boleh mencipta aplikasi lengkap; integrasi pangkalan data dan penggunaan satu klik; sokongan aplikasi mudah alih. | Freemium | Aplikasi web mudah dengan fungsi log masuk pengguna; tapak web portfolio peribadi yang mendapatkan data daripada API. |
| Cursor | Pengeditan dan refaktor kod keutamaan AI, membina aplikasi yang kompleks | ★★★☆☆ | Pemahaman pangkalan kod yang mendalam; pengeditan bahasa semula jadi; direka bentuk untuk berpasangan dengan AI. | Freemium | Membina alat kompleks yang memerlukan berbilang fail; mengubah suai projek sumber terbuka yang sedia ada; mencipta permainan. |
| Lovable | Menjana aplikasi lengkap daripada penerangan mudah | ★★★★★ | Menumpukan pada menukar penerangan mudah menjadi aplikasi tindanan penuh, automasi penyediaan pangkalan data dan pengendalian ralat. | Pelbagai | Papan pemuka pengurusan media sosial; aplikasi pengurusan acara. |
| GitHub Copilot | Bantuan pengekodan AI, cadangan dan pelengkapan kod, penyahpepijatan dan ujian | ★★★★☆ | Cadangan kod masa nyata, sembang dalam IDE, penjanaan ujian unit, sokongan berbilang bahasa | Freemium (Freemium) | Melengkapkan kod boilerplate secara automatik dalam projek sedia ada; menjana ujian unit untuk fungsi; menerangkan coretan kod yang tidak dikenali. |
| Windsurf | IDE dipacu ejen untuk membina, menyahpepijat dan menjalankan projek yang lengkap | ★★★★★ | Ejen “Cascade” memahami konteks projek keseluruhan, membaiki ralat secara automatik, pengeditan berbilang fail, pratonton masa nyata | Freemium (Freemium) | Membina projek dengan berbilang fail dengan gesaan petang; menjana bahagian hadapan tapak web daripada imej. |
| Trae.ai | Editor kod bersepadu AI untuk pembangunan aplikasi lengkap dari awal hingga akhir | ★★★★★ | Ejen AI yang boleh disesuaikan (mod “Pembina”), penyepaduan alat (MCP), pengeditan prediktif (“Cue”), pemahaman konteks yang mendalam | Freemium (Freemium) | Membina aplikasi tindanan penuh dengan cepat; mencipta aplikasi RAG; menyiapkan projek tanpa menulis kod dengan tangan. |
| Pemalam Cline (VSCode) | Melayani dalam VSCode sebagai ejen pengekodan autonomi, mengendalikan tugas pembangunan yang kompleks | ★★★☆☆ | Mencipta/mengedit fail secara autonomi, melaksanakan arahan terminal, fungsi penyemak imbas, menyokong pelbagai bahagian belakang model, penyepaduan MCP | Bawa Kunci Anda Sendiri (BYOK) | Mendokumentasikan aplikasi sedia ada; mengautomasikan tugas pembangunan berbilang langkah yang melibatkan penciptaan fail dan arahan terminal. |
| Pelayan MCP Apifox | Menghubungkan pembantu AI dengan dokumentasi API Apifox untuk penjanaan kod dipacu dokumentasi | ★★☆☆☆ | Berfungsi sebagai jambatan antara IDE AI dan Apifox API, membolehkan AI menjana dan mengubah suai kod mengikut spesifikasi API, | Alat sumber terbuka | Menjana model pelanggan daripada definisi API dalam Apifox; menambah medan baharu pada kod sedia ada berdasarkan dokumentasi API. |
| CodeBuddy Craft | Bantuan pengekodan AI sebagai pemalam IDE, “Craft” ialah mod ejen pembangunan perisian autonominya | ★★★★☆ | Ejen “Craft” boleh memahami keperluan secara autonomi dan menyiapkan penjanaan dan penulisan semula kod berbilang fail, menyokong protokol MCP, mengintegrasikan ekosistem Tencent | Percubaan percuma | Menjana projek aplikasi boleh laku daripada penerangan bahasa semula jadi; membangunkan program mini WeChat. |
Landskap alatan ini menunjukkan spektrum berterusan daripada “Tanpa Kod (No-Code)” kepada “Kod Vibe (Vibe Code)”. Di satu pihak ialah alat perbualan tulen seperti ChatGPT. Di sisi lain ialah platform seperti Replit dan Lovable, yang matlamatnya serupa dengan platform tanpa kod tradisional (seperti Bubble), iaitu, membenarkan pengguna membina aplikasi tanpa menulis kod, tetapi ia menggantikan kawalan visual seret dan lepas dengan gesaan bahasa semula jadi.
Evolusi ini juga membawa pertimbangan strategik jangka panjang. Semakin “all-in-one” dan mesra pengguna sesebuah platform (seperti Replit), semakin besar kemungkinan pengguna bukan teknikal akan menjadi bergantung pada ekosistem dan lapisan abstrak khususnya. Kebersandaran ini boleh menimbulkan cabaran jika projek itu perlu dikembangkan di luar keupayaan platform itu pada masa hadapan, atau jika ia perlu dimigrasi ke tempat lain. Oleh itu, apabila memilih alatan, seseorang mesti mengimbangi kemudahan penggunaan awal dengan fleksibiliti masa hadapan.
Bahagian 3: Daripada Visi kepada Versi 1.0 – Panduan Binaan Praktikal
Bahagian ini ialah “manual operasi” teras, yang memecahkan keseluruhan proses pembinaan kepada langkah yang boleh diurus dan menyediakan kes konkrit dan dipacu naratif.
3.1 Kaedah Lima Langkah untuk Pengasas Bukan Teknikal
Berikut ialah set kaedah lima langkah yang berkesan yang disimpulkan daripada penyelidikan sedia ada, yang direka khusus untuk pencipta yang bukan teknikal.
Langkah 1: Jelaskan Visi dengan Jelas (Peringkat Gesaan)
Menekankan kepentingan menyediakan gesaan yang jelas, khusus dan eksplisit. Adalah disyorkan untuk bermula dengan mudah dan memecahkan masalah besar kepada tugas yang lebih kecil. Gesaan yang buruk ialah: “Bantu saya membina tapak web.” Gesaan yang baik ialah: “Cipta tapak web HTML satu halaman dengan latar belakang gelap. Di tengah halaman, hendaklah tajuk yang bertulis ‘Portfolio Saya’, dengan tiga bahagian di bawah: ‘Tentang Saya’, ‘Projek’ dan ‘Hubungi Saya’.”
Langkah 2: Jana Draf Pertama (Pusingan AI)
AI akan menyediakan coretan kod berdasarkan gesaan. Pada ketika ini, tugas pengguna bukanlah untuk memahami setiap baris, tetapi untuk bersedia untuk ujian dalam langkah seterusnya.
Langkah 3: Gelung Ujian-Pembelajaran (Menjalankan Kod)
Membimbing pengguna cara menjalankan kod menggunakan Replit atau fungsi penyemak imbas mudah. Matlamatnya adalah untuk mengesahkan bahawa output selaras dengan visi asal.
Langkah 4: Pengoptimuman Berulang (Tarian Perbualan)
Ini ialah gelung teras. Jika kod berjalan seperti yang diharapkan, gesaan baharu boleh dibuat untuk menambahkan fungsi. Jika ia gagal berjalan, salin mesej ralat penuh dan tampalkannya ke AI dengan gesaan: “Saya menghadapi ralat ini, bolehkah anda membantu saya membaikinya?” Pendekatan pembangunan yang didorong oleh ralat ini ialah kemahiran teknikal utama untuk pengguna bukan teknikal.
Langkah 5: Penggunaan dan Seterusnya
Sebaik sahaja kefungsian asas berfungsi, platform seperti Replit boleh membantu pengguna menggunakan aplikasi ke URL awam dengan satu klik. Selain itu, AI juga boleh membantu menulis fail perihalan projek (README.md) atau dokumentasi yang mudah.
3.2 Bengkel: Membina Aplikasi “Resit Aktiviti Pintar”
Contoh berikut akan menunjukkan cara menggunakan lima langkah untuk membina aplikasi mudah melalui kes penggunaan praktikal. Kes penggunaan ini diadaptasi daripada aplikasi resit aktiviti (RSVP) yang disebut dalam kajian.
Berikut ialah contoh cara membina aplikasi RSVP yang mudah.
- Gesaan 1 (Visi): “Bantu saya membina halaman aktiviti mudah yang membenarkan pelawat memasukkan nama dan e-mel mereka untuk membalas sama ada mereka akan hadir. Selepas diserahkan, halaman harus memaparkan ‘Terima kasih atas jawapan anda!’”
- Output AI 1: AI akan menjana kod HTML dan JavaScript yang sepadan.
- Ujian 1 (Mencari Ralat): “Saya mencubanya, tetapi tiada apa-apa yang berlaku apabila saya mengklik butang ‘Balas’, dan konsol menunjukkan ralat ini: TypeError: Tidak boleh membaca ‘nilai’ sifat bagi null.”
- Gesaan 2 (Pengoptimuman): “Saya menghadapi ralat ini apabila saya mengklik butang balas: TypeError: Tidak boleh membaca ‘nilai’ sifat bagi null. Boleh anda membaikinya?”
- Output AI 2 (Pembaikan): AI akan menyediakan kod yang diperbetulkan, dengan penjelasan: “Nampaknya kod itu cuba mendapatkan input borang sebelum halaman dimuatkan sepenuhnya. Saya telah mengemas kini skrip untuk membenarkannya berjalan selepas halaman dimuatkan.”
- Gesaan 3 (Menambahkan Fungsi): “Hebat, ia berfungsi sekarang! Seterusnya, bolehkah anda menyimpan maklumat jawapan? Sila gunakan pangkalan data terbina dalam Replit untuk menyimpan setiap nama dan e-mel yang dihantar.”
Proses ini mendedahkan fenomena yang menarik: walaupun secara teorinya sesiapa sahaja boleh mengikuti langkah-langkah ini, mereka yang mempunyai pemikiran logik atau konsep pengaturcaraan asas akan menjadi lebih cekap. Mereka boleh menulis gesaan awal yang lebih baik dan lebih mahir untuk memecahkan masalah. Pemula mungkin meminta AI membina aplikasi kompleks sekali gus mengakibatkan kegagalan atau kod yang bersepah. Sebaliknya, pengguna yang lebih berpengalaman akan tahu cara memecahkan masalah: “Langkah pertama, bina sistem pengesahan pengguna. Langkah kedua, sediakan model data. Langkah ketiga, cipta antara muka pengguna untuk paparan data.” Pendekatan berstruktur ini, yang dahulunya menjadi asas kepada kejuruteraan perisian tradisional, kini secara ironisnya menjadi kunci untuk Vibe Coding yang berjaya. Implikasi untuk pengguna bukan teknikal ialah mereka harus meluangkan masa untuk mempelajari bukan pengekodan itu sendiri, tetapi pemikiran pengiraan dan keupayaan penyelesaian masalah.
Akhirnya, Vibe Coding menaikkan prinsip “sampah masuk, sampah keluar” ke tahap yang baharu. Ambiguiti kecil dalam gesaan bahasa semula jadi boleh membawa kepada akibat yang besar dan tidak dijangka dalam kod yang dijana. Oleh itu, “Kejuruteraan Gesaan (Prompt Engineering)” bukanlah kata kunci populer yang kosong, tetapi kemahiran paling kritikal yang perlu dikuasai oleh Vibe Coder.
Bahagian 4: Meneroka Sempadan Baharu – Risiko, Ganjaran dan Pengajaran Dunia Nyata
Bahagian ini akan menyediakan analisis yang seimbang dan kritikal terhadap fenomena Vibe Coding, menggunakan kes sebenar untuk menggambarkan potensi transformatifnya dan risiko yang ketara.
4.1 Janji: Membuka Kunci Kelajuan dan Kreativiti yang Tidak Pernah Berlaku Sebelum Ini
Prototaip Pantas dan Penciptaan Produk Berdaya Maju Minimum (MVP): Vibe Coding membolehkan pengasas membina dan menguji idea dalam masa beberapa jam atau hari, bukannya berminggu-minggu atau berbulan-bulan. Ini mengurangkan kos dan masa untuk mendapatkan maklum balas pasaran, sepadan dengan prinsip terasLean Startup metodologi.
Demokratisasi Penciptaan: Ia memperkasakan artis, penulis, saintis dan penganjur komuniti – mereka yang mempunyai pengetahuan domain yang mendalam tetapi kekurangan kemahiran pengekodan – untuk membina alatan mereka sendiri. Contohnya, membina bot sembang tersuai, aplikasi penjejakan iklim, atau alat untuk membantu pelajar mencari tutor.
Meningkatkan Produktiviti: Bagi mereka yang tahu cara mengkod, ia boleh mengautomasikan kod boilerplate dan tugas berulang, membolehkan mereka menumpukan pada reka bentuk seni bina dan penyelesaian masalah peringkat tinggi.
4.2 Risiko: Pemeriksaan Realistik terhadap Keselamatan, Kualiti dan Hutang Teknikal
Kelemahan Keselamatan: Ini adalah risiko yang paling kritikal. Model AI dilatih mengenai sejumlah besar kod awam, yang selalunya mengandungi kecacatan keselamatan. AI boleh menjana kod dengan kelemahan (seperti kekurangan pengesahan input atau kunci berkod keras), dan ia tidak berfikir seperti penyerang.
Mimpi ngeri “Penyahpepijatan Vibe”: Seperti yang dinyatakan sebelum ini, menyahpepijat kod yang anda tidak faham adalah sangat sukar. Proses ini boleh berkembang menjadi percubaan dan kesilapan yang mengecewakan berulang dengan AI, terutamanya apabila berhadapan dengan ralat yang kompleks atau halus.
Pecutan Hutang Teknikal: Hutang teknikal merujuk kepada kos pembinaan semula tersirat masa hadapan yang disebabkan oleh memilih penyelesaian yang mudah (tetapi terhad) sekarang, dan bukannya penyelesaian yang lebih baik (tetapi memakan masa). Vibe Coding boleh mengumpul sejumlah besar hutang teknikal tersembunyi dengan cepat kerana keutamaan kelajuan dan “cukup baik”, menyebabkan aplikasi menjadi rapuh, sukar diselenggara dan tidak dapat diskalakan.
Privasi Data dan Harta Intelek: Kebimbangan adalah bahawa gesaan dan kod yang dikongsi dengan model AI awam boleh digunakan untuk latihan model, yang menimbulkan potensi risiko kepada idea atau data komersial sensitif.
4.3 Kajian Kes: Kemenangan Cemerlang dan Pengajaran Pahit
Kisah Kejayaan (Simulator Penerbangan): Dalam masa 17 hari, pembangun membina simulator penerbangan berbilang pemain menggunakan kod yang ditulis hampir 100% oleh AI menjana pendapatan lebih $1 juta. Kes ini menunjukkan potensi menakjubkan Vibe Coding dari segi kelajuan dan penerokaan pasaran.
Kisah Amaran (Enrichlead): Berbeza dengan kejayaan di atas ialah kisah kegagalan Enrichlead. Pengasas bukan teknikal menerbitkan aplikasi yang dijana AI melalui Vibe Coding dan dengan cepat mencapai keuntungan. Walau bagaimanapun, aplikasi itu tidak lama kemudian digodam, pengguna memintas pembayaran langganan, dan LLM mula mereka data daripada udara nipis. Pengasas tidak berdaya untuk melakukan apa-apa mengenainya, mengakui tanpa berdaya, “Saya bukan orang teknikal, jadi menyelesaikan masalah ini mengambil masa lebih lama daripada biasa.” Kes ini dengan sempurna menggambarkan semua risiko yang disenaraikan dalam bahagian 4.2.
Kes ini mendedahkan corak: Vibe Coding boleh membantu anda menyelesaikan 90% kerja dengan kelajuan yang luar biasa, menjadikan produk itu kelihatan berfungsi sepenuhnya. Walau bagaimanapun, 10% terakhir yang kritikal itu – termasuk pengukuhan keselamatan, penskalaan prestasi dan membaiki kecacatan seni bina yang mendalam – boleh menjadi sangat sukar, malah mustahil, tanpa kepakaran tradisional. Pengasas Enrichlead berlanggar dengan dinding 10% itu dengan malapetaka. Kejayaan simulator penerbangan berkemungkinan disebabkan oleh pembangunnya yang mempunyai pengetahuan asas yang mencukupi walaupun dalam “vibe” itu untuk membimbing AI menjauhi perangkap kritikal.
Ini membawa kepada risiko perniagaan baharu yang tersembunyi: perusahaan “kefungsian rapuh”. Syarikat kelihatan berjaya pada permukaannya, dengan produk yang berfungsi dan pengguna berbayar, tetapi asas teknikalnya sangat tidak stabil dan ditakdirkan untuk runtuh. Risiko ini sukar untuk dinilai bagi pelabur atau pengurus tradisional, kerana