Bram Cohen critica o 'vibe coding' e as práticas de desenvolvimento assistidas por IA

O problema da 'programação por vibração'
O artigo de Bram Cohen critica o que ele chama de 'programação por vibração' — uma abordagem de desenvolvimento em que as equipes usam assistentes de IA para codificação enquanto deliberadamente evitam olhar para o código subjacente. Ele argumenta que isso é 'dogfooding descontrolado', onde usar seu próprio produto se torna uma atividade de culto que vai além dos limites razoáveis.
Exemplo do código-fonte do Claude
O artigo cita o vazamento do código-fonte do Claude como um estudo de caso. Cohen observa que, quando as pessoas examinaram o código vazado, encontraram problemas significativos de duplicação — especificamente, 'um monte de coisas que são tanto agentes quanto ferramentas'. Ele questiona por que os desenvolvedores não perceberam isso sozinhos, atribuindo isso à mentalidade da 'programação por vibração', onde 'olhar sob o capô é trapaça'.
Abordagem prática de colaboração com IA
Cohen defende uma abordagem mais engajada para o desenvolvimento assistido por IA:
- Inicie conversas com a IA sobre problemas específicos de qualidade de código: 'Vamos auditar esta base de código em busca de código inacessível' ou 'Esta função faz meus olhos sangrarem'
- Tenha discussões até que itens acionáveis surjam
- Explique o que deve ser feito e continue discutindo até que 'eu pare de ter mais pensamentos para dar e a máquina pare de dizer coisas estúpidas que precisam ser corrigidas'
- Use o 'Modo Pergunta' para percorrer exemplos, compartilhar raciocínios e corrigir a IA quando ela estiver errada
Exemplo específico de fluxo de trabalho
Cohen fornece um exemplo concreto de como trabalhar com a IA na limpeza de código:
"Há muitas coisas que são tanto agentes quanto ferramentas. Vamos passar por elas e fazer uma lista de todas, olhar alguns exemplos, e eu vou te dizer quais devem ser agentes e quais devem ser ferramentas. Vamos ter uma discussão e descobrir as diretrizes gerais. Então vamos auditar todo o conjunto, descobrir a qual categoria cada um pertence, portar aqueles que estão no tipo errado, e para aqueles que são ambos, ler ambas as versões e consolidá-las em um documento com o melhor de cada."
Ele observa que, após discussões suficientes de ida e volta, a IA muitas vezes pode 'fazer o que parece ser a execução de uma tarefa de uma só vez', mas enfatiza que isso não é verdadeiramente uma execução única — há uma orientação humana significativa antes que esclarece casos extremos e problemas potenciais.
Argumento central
O ponto principal de Cohen é que 'software ruim é uma escolha que você faz'. Ele argumenta que, embora a IA possa ajudar a limpar a dívida técnica rapidamente (às vezes em semanas em vez de anos), os desenvolvedores ainda precisam se envolver com o código e fornecer orientações específicas. A IA é 'muito ruim em perceber espontaneamente, "Tenho muito código espaguete aqui, devo limpá-lo"', mas é eficaz quando recebe direções claras.
📖 Leia a fonte completa: HN LLM Tools
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