Programarea a trecut printr-o transformare majoră în ultimele decenii. Acum 25 de ani, dezvoltatorii își petreceau ore întregi consultând manuale tipărite sau apelând la colegi pentru a găsi răspunsuri. Odată cu apariția internetului, comunități precum Stack Overflow au revoluționat accesul la cunoștințe, accelerând procesul de învățare și depanare.
În prezent, inteligența artificială, în special modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), redefinește din nou procesul de programare. Acestea oferă completări de cod, generează funcții și chiar rescriu porțiuni de aplicații. Dar următorul pas – „vibe coding” – propune o schimbare și mai profundă.
Ce este „vibe coding”?
Ihar Rubanau, Senior Data Scientist, Sigma Software Group spune că „Vibe coding” descrie o abordare în care dezvoltatorul transmite intenția generală a aplicației – funcționalitate, comportament, experiență dorită – către un LLM sau model multimodal (LMM), iar acesta generează codul necesar. Este o trecere de la instrucțiuni explicite la un brief creativ, în care rolul uman se transformă din programator în editor și curator al codului generat.
Această metodă presupune abilități noi: claritate în exprimarea cerințelor, utilizarea prompturilor eficiente și capacitatea de a evalua critic codul produs de AI. De exemplu, pentru a construi o aplicație simplă care folosește API-ul Gemini, dezvoltatorul poate folosi un IDE precum Windsurf, în care introduce o descriere detaliată, iar sistemul generează automat codul de bază.
Aplicații în data science
Pentru data science, „vibe coding” deschide noi oportunități. Activități repetitive precum curățarea datelor, ingineria de caracteristici sau generarea de grafice pot fi automatizate prin LLM-uri. Astfel, specialiștii își pot concentra energia pe analiză strategică și modelare avansată.
Un exemplu: în loc să scrie manual pașii pentru încărcarea și preprocesarea unui set de date, un data scientist poate descrie procesul dorit, iar modelul generează automat codul Python necesar. La fel, poate cere generarea unui cod pentru un model de clasificare sau pentru un dashboard vizual interactiv.
Avantaje și provocări
Această tranziție promite câștiguri de eficiență și democratizarea accesului la instrumente de programare. Totuși, rămân întrebări esențiale:
- Cât de fiabil este codul generat pentru probleme complexe?
- Cum se menține calitatea, securitatea și mentenabilitatea codului AI-generated?
- Cum construim încrederea în aceste sisteme fără a abdica de la responsabilitatea umană?
Răspunsurile nu sunt încă clare, dar direcția este evidentă: colaborarea cu AI devine o componentă-cheie a procesului de dezvoltare software.
O privire spre viitor
„Vibe coding” nu este singura cale, dar este un pas important în evoluția modului în care interacționăm cu tehnologia. Apariția fluxurilor agentice și a protocoalelor precum Multi Context Protocol (MCP), care permit AI-ului să acceseze surse externe și să declanșeze acțiuni, deschide calea către sisteme tot mai autonome.
În acest peisaj în schimbare, rolul programatorului se transformă. Adaptabilitatea, gândirea critică și capacitatea de a colabora eficient cu AI vor deveni competențe esențiale. La fel cum apariția calculatoarelor nu a înlocuit matematicienii, ci le-a extins orizontul, LLM-urile par să redefinească mai degrabă decât să înlocuiască munca în domenii precum data science și dezvoltare software.
