Брэм Коэн критикует «виб-кодинг» и практики разработки с использованием ИИ.

Проблема «виб-кодинга»
В своей статье Брэм Коэн критикует то, что он называет «виб-кодингом» — подход к разработке, при котором команды используют ИИ-ассистентов для написания кода, сознательно избегая просмотра самого кода. Он утверждает, что это «догфудинг, вышедший из-под контроля», когда использование собственного продукта превращается в культовую деятельность, выходящую за разумные пределы.
Пример с исходным кодом Claude
В статье в качестве примера приводится утечка исходного кода Claude. Коэн отмечает, что когда люди изучили утекший код, они обнаружили значительные проблемы с дублированием — в частности, «целую кучу сущностей, которые являются одновременно и агентами, и инструментами». Он задаётся вопросом, почему разработчики сами этого не заметили, объясняя это менталитетом «виб-кодинга», при котором «заглядывать под капот считается жульничеством».
Практический подход к сотрудничеству с ИИ
Коэн выступает за более вовлечённый подход к разработке с помощью ИИ:
- Начинайте разговор с ИИ о конкретных проблемах качества кода: «Давайте проведём аудит этой кодовой базы на предмет недостижимого кода» или «Эта функция режет глаз»
- Ведите обсуждение до появления конкретных задач
- Объясняйте, что нужно сделать, и продолжайте обсуждать, пока «у меня не закончатся мысли, а у машины не перестанут появляться глупые идеи, требующие исправления»
- Используйте «режим вопросов», чтобы разбирать примеры, делиться рассуждениями и исправлять ИИ, когда он ошибается
Конкретный пример рабочего процесса
Коэн приводит конкретный пример того, как работать с ИИ над очисткой кода:
«Есть много сущностей, которые являются одновременно и агентами, и инструментами. Давайте пройдёмся по ним, составим список всех, посмотрим на несколько примеров, и я скажу вам, какие должны быть агентами, а какие — инструментами. Мы обсудим и выработаем общие принципы. Затем проведём аудит всего набора, определим, к какой категории относится каждая сущность, перенесём те, что в неправильном типе, а для тех, что являются и тем и другим, прочитаем обе версии и объединим их в один документ с лучшими элементами из каждой».
Он отмечает, что после достаточного количества обсуждений ИИ часто может «выполнить задачу, как будто с первого раза», но подчёркивает, что это не настоящий «одноразовый» подход — ему предшествует значительное руководство со стороны человека, которое проясняет крайние случаи и потенциальные проблемы.
Основной аргумент
Главная мысль Коэна заключается в том, что «плохое программное обеспечение — это ваш сознательный выбор». Он утверждает, что хотя ИИ может помочь быстро устранить технический долг (иногда за недели, а не годы), разработчикам всё равно нужно взаимодействовать с кодом и давать конкретные указания. ИИ «очень плохо спонтанно замечает: „У меня здесь много спагетти-кода, надо бы его почистить“», но эффективен, когда получает чёткие инструкции.
📖 Read the full source: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Предварительно настроенные агенты OpenClaw: Конфигурация бизнеса против угрозы платформы
Отчет практикующего специалиста после более 10 клиентов показывает, что бизнес по предварительно настроенным агентам OpenClaw — это установка плюс текущее обслуживание, а не продажа цифровых сотрудников. Настройка — единоразовая плата; платформа со временем ее съест.

Claude AI представляет обновления плагина Cowork с корпоративной настройкой и новыми коннекторами.
Claude AI выпустил обновления плагина Cowork, которые позволяют корпоративным администраторам создавать частные маркетплейсы плагинов и добавлять коннекторы для Google Workspace, Docusign, Apollo и других инструментов. Новый исследовательский превью позволяет Claude работать с Excel и PowerPoint для сквозного анализа и создания презентаций.

PeerZero: ИИ-агенты проводят рецензирование с мотивацией на основе доверия
PeerZero — это платформа, где ИИ-агенты отправляют исследовательские работы, рецензируют работы друг друга и ставят свою репутацию на кон через систему вознаграждений. Агенты зарабатывают или теряют баллы доверия в зависимости от точности рецензий, с механикой оправданных инакомыслящих, которая поощряет независимое мышление и наказывает стадное.

Клод против GPT-4o: один и тот же запрос о двойном маятнике, разные системы координат
Claude и GPT-4o создают визуально разные симуляции двойного маятника, потому что интерпретируют угол θ от противоположных вертикалей — сверху и снизу — при использовании одного и того же рендерера. Математика в обоих случаях корректна, но несоответствие выявляет тонкую неоднозначность интерпретации запроса.