Узнайте, как Vibe Coding использует искусственный интеллект для автоматизации разработки программного обеспечения. Научитесь создавать высокопроизводительные конвейеры компьютерного зрения с помощью Ultralytics и естественного языка.
«Vibe coding» — это современный подход к разработке программного обеспечения, при котором разработчики в значительной степени полагаются на искусственный интеллект (ИИ) для генерации, доработки и отладки кода, что позволяет им сосредоточиться на задачах высокого уровня, а не на ручной настройке синтаксиса. Эта методология, введенная Андреем Карпати в начале 2025 года, предполагает управление большими языковыми моделями (LLM) с помощью подсказок на естественном языке. Вместо написания команд строка за строкой программист входит в «настрой» проекта — описывает желаемую архитектуру приложения и позволяет помощникам по кодированию на базе ИИ заниматься деталями реализации . Этот сдвиг позволяет как опытным инженерам, так и новичкам быстро создавать прототипы и работоспособное программное обеспечение.
Отвечая на часто задаваемый вопрос о том, что представляет собой «vibe coding», можно сказать, что по сути это диалоговый цикл между человеком и ИИ-агентом. Это знаменует переход от строгого ручного программирования к гибкому созданию программ с помощью ИИ. С помощью vibe coding пользователи формулируют свои намерения, а такие инструменты, как модели GPT от OpenAI или Claude Anthropic, преобразуют эти мысли в исполняемые скрипты. Существует в основном две формы этой практики. «Чистое» vibe coding имеет место, когда пользователь полностью доверяет результатам работы ИИ для быстрого прототипирования или проектов, выполняемых в выходные дни, часто не проверяя исходный код. В отличие от этого, ответственная разработка с помощью ИИ рассматривает ИИ как соавтора или партнера по программированию, при этом человек сохраняет контроль над проверкой, тестированием и обслуживанием кодовой базы.
Для сообщества специалистов по машинному обучению программирование с использованием Vibe значительно снижает порог входа в эту сферу. Ранее для разработки сложных потоков обработки данных в области компьютерного зрения (CV) или развёртки моделей требовались глубокие знания таких фреймворков, как PyTorch и TensorFlow. Теперь разработчики могут легко дать ИИ команду сгенерировать необходимый код для таких задач, как сегментация изображений или обнаружение объектов. Эта концепция тесно связана с генеративным ИИ, но в то время как генеративный ИИ относится к базовой технологии, которая создает новый текст или изображения, vibe coding представляет собой конкретный рабочий процесс или модель взаимодействия человека с компьютером, используемую для написания программного обеспечения. Интегрируя этот рабочий процесс, инженеры могут ускорить жизненный цикл развертывания модели, сосредоточившись на решении основной бизнес-задачи, а не на отладке шаблонного синтаксиса.
Практика «виб-кодирования» широко применяется в современных рабочих процессах искусственного интеллекта. Вот два конкретных примера того, как разработчики используют её на практике:
При использовании ИИ-агентов для автоматического написания кода приложения Ultralytics полученный результат часто основан на интуитивно понятных API высокого уровня. Разработчик может просто задать следующую команду: «Создай Python для обнаружения объектов в видеопотоке с помощью YOLO26 и выведи координаты ограничительных рамок». ИИ, скорее всего, сгенерирует чистый, готовый к запуску фрагмент кода, подобный этому:
from ultralytics import YOLO
# Load the recommended Ultralytics YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")
# Perform inference on a video file
results = model(source="video.mp4", stream=True)
# Iterate through the results to print bounding boxes
for result in results:
print(result.boxes.xyxy)
Этот фрагмент кода демонстрирует, как с помощью vibe coding создаются функциональные Python , который беспроблемно взаимодействует с конечными точками библиотеки, позволяя разработчику мгновенно достичь конечной цели.
Часто задаваемый инженерами, изучающими эту тенденцию, вопрос: «Вредно ли программирование по ощущениям?» Хотя оно обеспечивает непревзойденную скорость и доступность, оно сопряжено с заметными недостатками. Сам Карпати отметил, что, хотя код работает, он иногда может быть «раздутым» или содержать неудобные абстракции.
В конечном счете, хотя программирование на основе интуиции отлично подходит для быстрого генерирования идей, поддержание баланса с участием человека — что часто называют «ответственной разработкой ИИ» — по-прежнему остается лучшей практикой для производственных сред.
Начните свой путь в будущее машинного обучения
