Vibe Coding: Jak pokonać ścianę 70% i tworzyć aplikacje z AI

Vibe Coding: Programowanie, w którym liczy się pomysł, a nie składnia

Wyobraź sobie tworzenie działającego oprogramowania bez wkuwania składni, godzin debugowania czy nawet doświadczenia programistycznego. To właśnie obietnica vibe codingu. Autor artykułu, Matt Maher, pokazuje, jak ta koncepcja, początkowo traktowana jako ciekawostka, ewoluowała w realne podejście do rozwoju oprogramowania. Łącząc prompty w języku naturalnym z generatywną sztuczną inteligencją, vibe coding otwiera drzwi do budowania aplikacji, automatyzacji i eksperymentowania z minimalnym bagażem technicznym.

Kluczowa idea jest prosta: opisujesz swoją wizję, a model AI, taki jak OpenAI Codex, Claude Code czy Gemini, tłumaczy ją na kod. Dla początkujących to łagodne wejście w świat programowania. Dla profesjonalistów – sposób na przyspieszenie pracy i wdrożenie zaawansowanych funkcji AI. Jednak entuzjazm często napotyka twardą rzeczywistość zwaną „ścianą 70%”.

Ściana 70%: Przełomowa bariera, a nie ślepy zaułek

Początek projektu z vibe codingiem bywa euforią. AI szybko generuje szkielet aplikacji, np. lokalnego trackera nawyków. Problem pojawia się później, gdy próbujesz dodać bardziej złożone funkcje, jak synchronizację w chmurze, elegancki interfejs użytkownika czy integrację z zewnętrznym API. Postęp zwalnia, a początkowe 70% gotowe wydaje się ostatnim łatwym krokiem.

Autor opisuje tę ścianę nie jako porażkę, ale nieodłączną część procesu uczenia się. Pokonanie jej wymaga zmiany myślenia. Zamiast oczekiwać gotowego rozwiązania od AI, zaczynasz z nim współpracować. To moment, gdzie przechodzisz od zadawania ogólnych pytań do precyzyjnego debugowania, iteracyjnego ulepszania kodu i dzielenia problemów na mniejsze, zarządzalne części. Ta walka rozwija prawdziwe umiejętności: rozwiązywania problemów, cierpliwości i skutecznej komunikacji z modelem.

Od pomysłu do aplikacji: Praktyczne zastosowania vibe codingu

Gdzie ta metoda znajduje realne zastosowanie? Sprawdza się zarówno w projektach osobistych, jak i profesjonalnych prototypach.

Narzędzia osobiste: Tworzenie prostych aplikacji do śledzenia nawyków (picie wody, czytanie), budżetowania domowego czy zarządzania listami zadań z lokalnym przechowywaniem danych.
Platformy z funkcjami subskrypcji: Prototypowanie systemów z podstawową autoryzacją użytkowników, panelami administracyjnymi i symulacją przepływów płatności.
Rozszerzanie istniejącego oprogramowania: Integracja funkcji AI, jak analiza sentymentu tekstu, generowanie podsumowań czy proste predykcje, z już działającymi narzędziami.

Kluczem jest zaczynanie od małego, działającego rdzenia i stopniowe dodawanie funkcjonalności. Przetestowano na przykładzie aplikacji do śledzenia postępów w nauce języka. Początkowy prompt może wyglądać następująco:

Stwórz prostą aplikację w Pythonie z interfejsem Tkinter do śledzenia czasu nauki języka. Aplikacja powinna pozwalać na wybór języka (np. angielski, hiszpański), wpisanie liczby minut poświęconych na naukę dzisiaj oraz zapisanie tej daty i czasu do pliku CSV. Dodaj przycisk do zapisu i wyświetlaj potwierdzenie.

Strategie pokonywania ściany: Precyzyjne prompty i iteracje

Aby przebić się przez zastój, potrzebne są bardziej wyrafinowane techniki niż „dopraw to”. Gdy generowany kod nie działa lub jest niekompletny, zamiast się poddawać, przeanalizuj błąd i poproś AI o konkretną poprawkę. Na przykład, jeśli aplikacja nie zapisuje poprawnie danych, możesz wysłać follow-up prompt:

W wygenerowanym kodzie funkcja zapisująca do pliku CSV dodaje nagłówek za każdym razem, co tworzy duplikaty. Zmodyfikuj kod tak, aby sprawdzał, czy plik istnieje. Jeśli plik nie istnieje, niech zapisze nagłówek (Data, Język, Minuty). Jeśli plik istnieje, niech dopisze tylko nowy wiersz z danymi.

Inne skuteczne strategie to:

Dziel i rządź: Zamiast prosić o całą złożoną funkcję, poproś najpierw o schemat bazy danych, potem o kod łączący się z nią, a na końcu o logikę zapytań.
Dostarczaj kontekst: Jeśli pracujesz nad poprawką, wklej fragment nie działającego kodu i dokładnie opisz, jaki efekt powinien osiągnąć, a jaki obserwujesz.
Żądaj wyjaśnień: Poproś AI, aby skomentowało, co robi każda sekcja wygenerowanego kodu. To pomaga zrozumieć logikę i samodzielnie wprowadzać późniejsze zmiany.

Ekosystem narzędzi: Od darmowych CLI po zaawansowane platformy

Ewolucja modeli AI i dedykowanych środowisk znacząco poszerza możliwości vibe codingu. Dla początkujących idealnym startem są darmowe narzędzia jak Gemini CLI czy webowe edytory z integracją modeli, pozwalające na eksperymenty bez instalacji. Gdy nabierzesz wprawy, warto spojrzeć na profesjonalne rozwiązania, które oferują:

Zaawansowane debugowanie: Narzędzia potrafiące nie tylko generować, ale także analizować i poprawiać istniejący kod, wskazując potencjalne błędy logiczne.
Integrację ze środowiskami developerskimi (IDE): Wtyczki do VS Code czy JetBrains, które włączają generowanie kodu bezpośrednio w Twoim ulubionym edytorze.
Pracę na istniejącym kodzie: Możliwość przesyłania całych plików projektu do AI w celu refaktoryzacji, dodania komentarzy czy implementacji nowej funkcjonalności w kontekście.

Przyszłość tworzenia oprogramowania jest współpracą

Vibe coding to więcej niż chwilowy trend. To wczesny symptom zmiany paradygmatu w rozwoju oprogramowania, w którym nacisk przesuwa się ze ścisłego pamiętania składni na klarowne definiowanie problemów, architekturę systemów i kreatywne wykorzystanie AI jako partnera. Pokonanie „ściany 70%” jest w tej podróży kluczowym rytuałem przejścia. Uczy pokory, strategicznego myślenia i daje głębsze zrozumienie zarówno programowania, jak i możliwości sztucznej inteligencji.

Niezależnie od tego, czy chcesz zautomatyzować nudne zadanie, stworzyć prototyp pomysłu na startup, czy po prostu poznać nowy sposób interakcji z technologią, vibe coding oferuje praktyczny punkt startowy. Zacznij od małego, osobistego projektu, przygotuj się na przejście przez etap frustracji i wykorzystaj go jako trampolinę do zdobycia nowych, przyszłościowych kompetencji.