Vibe kodēšanai vajadzēja visu mainīt. Tā vietā tas atklāja, cik maz mēs saprotam par programmatūras izveidi AI laikmetā.
Vēl 2025. gada martā, TechStartups publicēts “Kad Vibe kodēšana notiek nepareizi” viens no pirmajiem brīdinājumiem, ka kaut kas nav kārtībā. Dibinātāji vienas nakts laikā piegādāja “lietotnes”. Izstrādātāji no vienas uzvednes publicēja vīrusu klipus ar AI rakstīšanas funkcijām. Tādu rīku kā Cursor, Replit Agent un Lovable izmantošanas apjoms strauji pieauga. Bija sajūta, ka programmatūras noteikumi tiek pārrakstīti.
Bet aiz satraukuma bija klusāka patiesība: halucinēts kods, bojātas integrācijas, trauslas arhitektūras un demonstrācijas, kas sabruka brīdī, kad īstie lietotāji tiem pieskārās.
Dažus mēnešus vēlāk mēs sekojām līdzi “Vai mēs tiešām esam gatavi Vibe kodēšanai?” — otrs ieskats, vai nozare attīstījās ātrāk, nekā varēja saprast. Šis gabals iezīmēja brīdi, kad ažiotāža sasniedza griestus: instrumenti uzlabojās, bet plaisas paplašinājās.
Deviņus mēnešus pēc mūsu pirmā raksta kustība tagad atrodas skaidrā krustcelēs. AI var ģenerēt programmatūru ātrāk nekā jebkad agrāk, taču vairs nav iespējams ignorēt izmaksas, kas saistītas ar īstās inženierijas izlaišanu.
Šī mūsu sērijas trešā daļa raugās tālāk par ažiotāžu un ierakumiem, pētot uzvaras, neveiksmes un neērtās patiesības, kas atklājas, vibrācijas kodēšanai pārejot no agrīnas eiforijas uz skarbo realitāti.
2025. gada lielāko daļu X un LinkedIn plūsmās dominēja “vibe kodēšana”. Ideja bija neatvairāma: aprakstiet produktu AI modelim, ļaujiet tam ģenerēt kodu, izlaidiet inženierus un nosūtiet kaut ko tādu. izskatās reāls dienās. Ekrānuzņēmumi izplatījās ātrāk nekā nianses, un dibinātāji pārliecināja sevi, ka sarežģītas sistēmas var izveidot ar vienu izstrādātāju un LLM.
Taču aiz vīrusa demonstrācijām slēpjas pavisam cits stāsts — tāds, kas reti tiek kopīgots, jo tas neveicina iesaistīšanos. Saskaņā ar Groove dibinātāja Aleksa Tērnbula teikto, kurš pagājušajā gadā pavadīja divas pilna mēroga AI CX platformas, solījums par vibe kodēšanu neizdevās. Tas tūkstošiem jaunuzņēmumu noveda pie sadursmes kursa ar neveiksmēm, kuras viņi nekad nebija redzējuši.
Un tagad ir pienācis rēķina termiņš.
Hype bija viegls. Tīrīšana nav.
Alekss Tērnbuls, Groove dibinātājs, pagājušajā gadā ir pavadījis divus pilna mēroga AI CX produktus: Helply un InstantDocs. Viņš ir viens no pirmajiem dibinātājiem, kas vēlas skaļi pateikt to, ko citi privāti čukst: solījums par vibe kodēšanu ne tikai neizdevās; tas radīja klusu krīzi.
“Solījums izklausās neticami: izveidojiet palīdzības dienestu, AI CX aģentu, zināšanu bāzes produktu utt. Piegādājiet to ātri un ļaujiet modelim tikt galā ar sarežģītajām daļām. Pilnīga muļķība. Šodien es stāstu patiesību no kāda, kurš faktiski pavadīja 12 mēnešus, veidojot divus pasaules klases AI CX produktus no nulles, un kāpēc Vibe Coding rada dibinātājus pēc katastrofālas saiknes,” teikts Turbulfiskā neveiksmē.
Ažiotāža izraisīja nepieredzētu AI kodēšanas rīku ieviešanu. Tad nāca sabrukums:
-
AI kodēšanas lietojums samazinājās 76% 12 nedēļu laikā
-
Base44 pieauga 950%pēc tam nokrita 95%
-
Mīlīgs šūpojās no +207% izaugsmi līdz -37%
-
Kursors nokrita no +62% uz -19%
Uz virsmas šķiet, ka šie skaitļi ir vēl viena karsta kategorija, kas atdziest. Bet dziļāks signāls ir vairāk satraucošs: dibinātāji iegāja tieši sarežģītības sienā — brīdī, kad demonstrācija beidzas un sākas īstā inženierija.
Tie nebija tikai hobiju projekti. Aptuveni 10 000 jaunuzņēmumu mēģināja izveidot ražošanas lietotnes ar AI palīgiem. Vairāk nekā 8000 tagad ir nepieciešama pārbūve vai glābšanas inženierijakuru budžeti svārstās no 50 000 līdz 500 000 USD katrs.
4 B$ Vibe kodēšanas problēma, par kuru nedzirdat cilvēkus lepoties
Pamatojoties uz aplēsēm, vibrācijas kodēšanas tīrīšanas kopējās izmaksas svārstās no 400 līdz 4 miljardi dolāru. Šī ir pirmā mākslīgā intelekta radītā tehnisko parādu krīze.
“Vibe Coding nav tikai muļķības. Tās ir dārgas muļķības, kas aktīvi izraisa katastrofu tūkstošiem jaunuzņēmumu. AI kodēšanas trafika 12 nedēļu laikā visā pasaulē sabruka par 76%. Maijā Base44 palielinājās par 950%, līdz oktobrim avarēja par 95%. Mīlams pieauga no +207% Cursor pieauguma līdz -3% no +6%. Kods dažu nedēļu laikā palielinājās līdz 1 miljonam lietotāju. Jā, tas varētu būt arī ātrgaitas, sarkanais okeāns, kādu mēs nekad neesam redzējuši,” LinkedIn ierakstā dalījās Turbuls.
Jaunākais ziņojums no līdzīgas Web arī atbalsta Turnbull ziņu. Saskaņā ar ziņojumu populārie AI-vibe kodēšanas rīki ir piedzīvojuši strauju trafika samazināšanos kopš to maksimuma šī gada sākumā. Tālāk ir parādīta populārā koda pabeigšanas un DevOps rīku izmaiņu tabula no februāra līdz jūlijam.
Dati aiz sadalījuma
AI kodēšanas izmantošanas sabrukums ir saistīts ar plašāku pētījumu, kas parāda, cik grūti ir pārvērst AI prototipus reālās sistēmās:
-
95% ģeneratīvo AI pilotu nespēj nodrošināt izmērāmus ieņēmumus vai izmaksu ietaupījumus (MIT, 2025).
-
42% uzņēmumu 2025. gadā atteicās no lielākās daļas AI iniciatīvu — vairāk nekā divas reizes vairāk nekā 2024. gadā.
-
80% AI projektu nekad nesasniedz plānotos rezultātus (RAND).
-
70–90% AI projektu nekad nepārsniedz izmēģinājuma posmu.
-
Tikai 5% organizāciju piedzīvoja strauju ieņēmumu pieaugumu no AI investīcijām.
Šis modelis ir konsekvents visās organizācijās: agrīns entuziasms, ātra prototipu izstrāde, pēc tam straujš kritums, kad komandas saskaras ar integrācijas, drošības, mēroga un pārvaldības prasībām.
Sociālo mediju daļa nekad netiek rādīta: AI iesāktā pabeigšanas izmaksas.
Realitāte: kas nepieciešams īstas AI CX platformas izveidei
Turnbull komanda pavadīja 12 mēnešus, veidojot divus uzņēmuma līmeņa produktus — Palīdzīgi un InstantDocs.
Viņš ļoti skaidri norāda vienu punktu:
“VibeCoding mūs tur nenokļuva. To varēja tikai īsta inženierija.”
Viņu kaudze pieprasīja:
-
Importa cauruļvadi priekš desmitiem tūkstošu zināšanu rakstus
-
Reāllaika sinhronizācija ar galvenajām platformām, piemēram, Zendesk, Intercom un Groove
-
Audita sistēmas, kas padara AI rezultātus atbildīgus
-
Droši izpildes slāņi AI darbībām, kas skar sensitīvus klientu datus
-
Aizsargi, kas neļauj halucinācijām sabojāt darbplūsmas
-
Vairāku nomnieku arhitektūra, kas mērogojas bez pārtraukuma
-
UX lēmumi, datu modelēšana, infrastruktūras projektēšana un uzticamības inženierija
Neviens AI palīgs nevar paredzēt vai apstrādāt šos savstarpēji saistītos slāņus.
Cilvēks vecākais inženieris var — jo viņi ir redzējuši, kas saplīst.
Turnbull sniedz vienu piemēru: zināšanu nepilnības precizitātes dzinējs.
No malas tas izskatījās vienkārši.
Tam vajadzēja vecāko inženieri trīs mēneši lai to pareizi izveidotu.
Šī ir atšķirība starp “AI kodētu kaut ko, kas darbojas” un “uzņēmums var uzticēties tam klientiem”.
Kāpēc dibinātāji par to iekrita
Jo demonstrācija izskatās īsta.
Prototips, ko ģenerējis LLM var justies kā produkts — interaktīvs, klikšķināms, funkcionāls. Bet zem virsmas tam trūkst:
-
kļūdu apstrāde
-
stabili datu modeļi
-
mērogošanas loģika
-
integrācijas uzticamība
-
drošības slāņi
-
pārvaldību
-
novērojamība
-
noturība zem slodzes
Tas ir uzlabots Figma fails, kas valkā programmatūras kostīmu.
Dibinātāji redzēja ilūziju, nevis infrastruktūru.
Pat Tērnbuls atzīst, ka viņš par zemu novērtēja nepieciešamās inženierijas dziļumu. Katrs jauns slānis atklāja vēl desmit zem tā, un katrs no tiem bija svarīgs.
Slēptās izmaksas, uzskatot, ka jums nav vajadzīgi vecākie inženieri
Mārketings nozīmēja, ka vecākos inženierus varētu aizstāt ar AI. Bet praksē vecākie inženieri ir tieši tie, kas jums ir nepieciešami brīdī, kad jūsu produkts pieskaras:
Tērnbula viedoklis ir strups:
“Mīts, ka viens jaunākais izstrādātājs plus AI var izveidot uzņēmuma programmatūru, ir viens no lielākajiem meliem, kas pašlaik tiek izplatīti.”
LLM ir spēcīgi, taču viņi nesaprot atbildību, uzticamību vai ilgtermiņa sekas.
Īsti produkti prasa spriedumu.
Pienāk Vibe kodēšanas nodoklis
Jaunuzņēmumi, kas nosūtīja prototipus kā produktus, tagad par to maksā.
Atjaunošanas izmaksas izskatās šādi:
-
200 000–300 000 USD vecākajā inženierzinātnē
-
4-8 mēneši rearhitektūra
-
30 000–150 000 $ mēnesī kamēr komanda atjauno pamatus
-
Migrācijas jautājumi
-
Pazaudētie lietotāji
-
Bojāta uzticība
Un skarbākā patiesība:
Jūsu produkts var slepeni būt demonstrācija.
Klienti to uzzinās.
Un tie nebūs maigi.
Tērnbuls prognozē, ka 2026. glābšanas tehnika būs karstākā disciplīna tehnoloģiju jomā, jo tūkstošiem produktu, kas izveidoti, izmantojot vibrācijas kodēšanu, nevar atbalstīt reālu lietošanu.
Tātad, kam jūs varat izmantot Vibe kodēšanu?
Droši lietojumi
-
Prototipi
-
Demonstrācijas
-
Pitch Concepts
-
Interaktīvie maketi
Nav droši
AI ir fenomenāla spēja kaut ko ražot kas izskatās pabeigts. Tā ir slikti gatavo gatavu produktu.
AI paātrina skaņu inženierus. Tā dara nē nomainiet tos.
Jaunā realitāte dibinātājiem
Vibe kodēšana nepazūd. Tas veidos nākamās paaudzes programmatūras izstrādi. Bet tagad īstais pārbaudījums ir tas, vai dibinātāji var atšķirt ātrumu no ilūzijas.
AI turpinās paplašināt to, ko mazas komandas var paveikt – tas ir nenoliedzami. Bīstams ir uzskats, ka ātrums aizstāj inženieriju. Šī pārliecība ir tas, kas apglabā jaunuzņēmumus.
Helply un InstantDocs sniegtā informācija ir skaidra:
AI paātrina labus inženierus. Tas tos neaizstāj.
Dibinātāji, kas plauks 2026. gadā, nebūs tie, kas meklē īsceļus. Viņi būs tie, kas pret AI atbalstītu attīstību izturēsies ar tādu pašu nopietnību kā pret savu klientu uzticību.
Demonstrācija var piesaistīt uzmanību un iegūt atzīmes Patīk. Bet galu galā tas ir produkts, kas veicina adopciju un iekaro klientus. Un klienti var atšķirt.
