Bram Cohen kritisiert 'Vibe Coding' und KI-gestützte Entwicklungspraktiken

Das Problem mit 'Vibe Coding'

Bram Cohens Artikel kritisiert, was er 'Vibe Coding' nennt – einen Entwicklungsansatz, bei dem Teams KI-Codierungsassistenten nutzen, während sie bewusst vermeiden, den zugrundeliegenden Code anzusehen. Er argumentiert, dass dies 'Dogfooding, das aus dem Ruder läuft' sei, bei dem die Nutzung des eigenen Produkts zu einer Kultaktivität wird, die über vernünftige Grenzen hinausgeht.

Claude-Quellcode-Beispiel

Der Artikel führt den Quellcode-Leak von Claude als Fallstudie an. Cohen stellt fest, dass bei der Untersuchung des geleakten Codes erhebliche Duplizierungsprobleme gefunden wurden – insbesondere 'eine ganze Reihe von Dingen, die sowohl Agenten als auch Werkzeuge sind'. Er fragt sich, warum die Entwickler dies nicht selbst bemerkt haben, und führt es auf die 'Vibe Coding'-Mentalität zurück, bei der 'unter die Haube zu schauen als Schummeln gilt'.

Praktischer Ansatz für KI-Kollaboration

Cohen plädiert für einen engagierteren Ansatz bei der KI-gestützten Entwicklung:

• Beginnen Sie Gespräche mit der KI über spezifische Codequalitätsprobleme: 'Lassen Sie uns dieses Codebase auf unerreichbaren Code überprüfen' oder 'Diese Funktion lässt meine Augen bluten'
• Führen Sie Diskussionen, bis umsetzbare Punkte entstehen
• Erklären Sie, was getan werden sollte, und diskutieren Sie weiter, bis 'ich keine weiteren Gedanken mehr habe und die Maschine aufhört, dumme Dinge zu sagen, die korrigiert werden müssen'
• Nutzen Sie den 'Ask-Modus', um Beispiele durchzugehen, Überlegungen zu teilen und die KI zu korrigieren, wenn sie falsch liegt

Spezifisches Arbeitsablauf-Beispiel

Cohen liefert ein konkretes Beispiel dafür, wie man mit KI an der Codebereinigung arbeiten kann:

"Es gibt viele Dinge, die sowohl Agenten als auch Werkzeuge sind. Lassen Sie uns durchgehen und eine Liste aller davon erstellen, einige Beispiele ansehen, und ich werde Ihnen sagen, welche Agenten und welche Werkzeuge sein sollten. Wir werden eine Diskussion führen und die allgemeinen Richtlinien herausfinden. Dann werden wir das gesamte Set überprüfen, herausfinden, zu welcher Kategorie jedes gehört, diejenigen portieren, die im falschen Typ sind, und für diejenigen, die beides sind, beide Versionen durchlesen und sie in einem Dokument mit dem Besten von beiden zusammenfassen."

Er stellt fest, dass nach genügend hin und her Diskussion die KI oft 'das tun kann, was wie ein One-Shot einer Aufgabe aussieht', betont aber, dass dies nicht wirklich One-Shotting ist – es gibt erhebliche menschliche Anleitung im Voraus, die Randfälle und potenzielle Probleme klärt.

Kernargument

Cohens Hauptpunkt ist, dass 'schlechte Software eine Wahl ist, die man trifft'. Er argumentiert, dass KI zwar helfen kann, technische Schulden schnell zu bereinigen (manchmal in Wochen statt Jahren), Entwickler aber dennoch mit dem Code interagieren und spezifische Anleitung geben müssen. Die KI ist 'sehr schlecht darin, spontan zu bemerken: "Ich habe hier viel Spaghetti-Code, ich sollte ihn aufräumen"', aber effektiv, wenn sie klare Anweisungen erhält.