अनुवादक की बात

“वाइब कोडिंग” का मूल उद्देश्य AI की गति से तकनीकी ऋण को तेजी से जमा करना है।
AI प्रोग्रामिंग एक दोधारी तलवार है: प्रोफोटोटाइप बनाना जादुई है, लेकिन लंबे समय तक देखभाल के लिए मूल परियोजनाएं एक आपदा की शुरुआत हैं।
तकनीकी ज्ञान न रखने वाले व्यक्तियों को AI के माध्यम से मुख्य उत्पाद विकसित करने देना ऐसा है जैसे एक बच्चे को अनलिमिटेड क्रेडिट कार्ड देना— क्षणिक भव्यता का परिणाम अंततः अनंत ऋण बनता है।
AI को संभालने की कुंजी सोचने से नहीं, बल्कि “सिद्धांत निर्माण” की क्षमता बढ़ाने में है। इंसान को डोर का नियंत्रक होना चाहिए, न कि AI द्वारा खींचा जाना चाहिए।

“वाइब कोडिंग”, तकनीकी ऋण उत्पन्न करने में है

स्टीव क्रॉस (Steve Krouse)

हालांकि आम जनता इसके बारे में भ्रमित है, लेकिन आंद्रे कार्पेथी (Andrej Karpathy) द्वारा जन्मा “वाइब कोडिंग” शब्द वास्तव में एक AI-सहायता प्राप्त प्रोग्रामिंग विधि का संदर्भ देता है, जिसमें आप यहां तक कि **”कोड का अस्तित्व महसूस नहीं करते”**।

बाकी कोड/तकनीकी ऋण

उन कोडों के लिए, जिन्हें कोई नहीं समझता, हमारे पास लंबे समय से एक शब्द है: बाकी कोड/तकनीकी ऋण।

बाकी कोड के खिलाफ सभी भौंकते हैं, यह कोई बेतुकी बात नहीं है। लेकिन समस्या यह है कि, कोड तो वहीं है, क्या उसे सीधे देखकर समझ नहीं सकते?

बिल्कुल गलत। जिसे कोई नहीं समझता, वह असली तकनीकी ऋण है। अज्ञात कोड के एक हिस्से को समझने और डिबग करने में काफी समय लगता है, नई सुविधाएं जोड़ने के लिए नए बग न लगने की शर्त पर—यह और भी कठिन है।

प्रोग्रामिंग का मूल उद्देश्य यह है कि सिद्धांत का निर्माण करना है, न कि केवल कोड का ढेर लगाना। यह हम सभी समझते हैं। इसलिए हम उन व्यापारिक विभागों की शिकायत करते हैं, जो कोड की पंक्तियों की संख्या से प्रोग्रामर की उत्पादकता को मापने की कोशिश करते हैं।

जब आप “वाइब कोडिंग” का उपयोग करते हैं, तो तकनीकी ऋण का संचय करने की गति AI द्वारा कोड उत्पन्न करने की गति के समान ही होती है। इसी कारण, “वाइब कोडिंग” वास्तव में प्रोफोटोटाइप विकास और एकल उपयोग वाली परियोजनाओं के लिए एक सर्वोत्तम विकल्प है: आखिरकार, केवल वही कोड जो लंबे समय तक देखभाल की आवश्यकता होती है, वही बाकी कोड में बदलता है!

प्रोफोटोटाइप और एकल उपयोग कोड

मैंने खुद खुशी से “वाइब कोडिंग” का उपयोग करके कुछ छोटे एप्लिकेशन विकसित किए, जैसे:

मैंने इन एप्लिकेशनों को लगातार आवश्यक रूप से अपडेट करने का इरादा नहीं रखा, इसलिए मैं इसके कोड को न समझने की परवाह नहीं करता। इसके अलावा, ये एप्लिकेशन आकार में छोटे हैं, अगर एक दिन मुझे कोड पर वापस लौटना पड़ा तो कर्ज बहुत सीमित होगा। इस तरीके से, मैंने एप्लिकेशन विकसित करने की गति को पारंपरिक तरीके से कहीं अधिक बढ़ा दिया, और पूरा प्रक्रिया अत्यधिक सुखद अनुभव रही।

“वाइब कोडिंग” एक डिग्री की बात है

“वाइब कोडिंग” एक डिग्री की बात है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप कोड को कितनी गहराई से समझते हैं। जितनी गहराई से आप समझते हैं, उतनी ही आप “अनुभविकता” पर निर्भर होते हैं।

एक ही आवश्यकता को उठाते हुए, एक इंजीनियर “एक स्थायी डेटाबेस के साथ वेब ऐप विकसित करने” के लिए कहता है, और एक गैर-तकनीकी व्यक्ति “एक ऐप बनाएं” (लेकिन वह वेब ऐप और मूल ऐप के बीच अंतर नहीं समझता, न ही डेटा स्थायीत्व को जानता है), तो पहले वाले की “अनुभविकता” की डिग्री बहुत कम होती है।

बच्चों को क्रेडिट कार्ड सौंपना

सबसे खराब स्थिति यही होती है कि एक गैर प्रोग्रामर को “वाइब कोडिंग” के तरीके से एक लंबे समय तक रखरखाव की आवश्यकता वाले बड़े प्रोजेक्ट में शामिल किया जाए। यह ऐसे ही है जैसे एक बच्चे को एक क्रेडिट कार्ड दिया जाए, बिना यह समझाए कि “ऋण” क्या है।

कल्पना करें, प्रारंभिक चरण कितना आनंदमय होगा: “हे भगवान, बस इस छोटे कार्ड को स्टोर पर स्वाइप करके, मैं जो चाहूंगा वो हासिल कर सकता हूँ!”

यह वर्तमान में चल रही धारणाओं के साथ कितना समान है: “AI सब कुछ कर सकता है! हर कोई प्रोग्रामर है! देखिए AI ने यह एप्लिकेशन कैसे जनरेट किया!”

हालांकि, एक महीने बाद, क्रेडिट कार्ड का बिल आ जाएगा: “क्या मुझे वास्तव में ये चीजें खरीदने की जरूरत थी? अब मैं इस बर्बादी का क्या करूं?”

“वाइब कोडिंग” के विकासकर्ता भी इसी प्रकार की परिस्थिति का सामना करेंगे: “मेरा कोड क्रैश हो गया! इतने सारे फाइल और फोल्डर का क्या मतलब है? इसे कैसे ठीक किया जाए? क्या मैं $400 जो मैंने AI को कोड जनरेट करने के लिए दिए थे, वापस पा सकता हूँ?”

यदि आप कोड को समझ नहीं पाते, तो आपका एकमात्र विकल्प AI की मदद से ठीक करना है। यह “एक कार्ड से दूसरे कार्ड का बैलेंस ट्रांसफर” करने के सामान है।

2025 में, AI के साथ गंभीरता से जोड़ कर प्रोग्रामिंग कैसे करें

यदि आप 2025 में एक गंभीर प्रोजेक्ट का निर्माण करने का विचार कर रहे हैं, जिसे लंबे समय तक रखरखाव की आवश्यकता है, तो आंद्रे की सलाह सही है:

आपको AI को एक नए इंटर्न की तरह देखना चाहिए, और उसे एक बहुत छोटी डोरी से बांधना चाहिए। यह इंटर्न एक प्रतिभा है, जो सॉफ़्टवेयर ज्ञान में निपुण है, जो एक जीवित सन्दर्भ ग्रंथालय की तरह है। लेकिन इसके साथ ही, यह अत्यधिक उत्साही होता है, हमेशा आपसे बेवजह बातें करता है, और अच्छा कोड क्या होता है, की कोई समझ नहीं होती। इसलिए, आपको यह स्पष्ट करना आवश्यक है: गति धीमी करें, सतर्क रहें, सावधानी बरतें और थोड़े पक्षपाती भी रहें। हर मौके का उपयोग कर के सीखें, न कि अपना काम पूरी तरह से उसे सौंपें।

—— आंद्रे कार्पेथी, twitter

हम AI को निर्माण में कैसे अपनाएँ

Val Town में, हम पहले से ही कई तरीकों से AI को उत्पादों में शामिल कर चुके हैं। हमारा AI सहायक टाउन (Townie) एक स्मार्ट एजेंट की तरह है, जो सक्रिय रूप से कोड पढ़ता-लिखता है, प्रोग्राम चलाता है, लॉग देखता है, और कार्य पूरा होने तक लगातार विकास करता है।

टाउन (Townie) “अनुभविक प्रोग्रामिंग” का सबसे अच्छा उपकरण है। मैं इसे उन लोगों को जो इसके लाभ-हानि को समझते हैं, की दृढ़ सिफारिश करता हूं। कभी-कभी मैं इसका उपयोग तेज़ “वाइब कोडिंग” के लिए करता हूं; और जब मैं अपने लिए महत्वपूर्ण परियोजनाओं से निपटता हूं, तो मैं उसे “सर्जिकल” सटीकता के साथ संशोधनों के लिए नियंत्रित करता हूं। ये दोनों तरीके सुखद और प्रभावी हैं।

AI प्रोग्रामिंग का क्षेत्र लगातार विकसित हो रहा है, और भविष्य की भविष्यवाणी करना कठिन है। लेकिन मुझे यकीन है कि, “सिद्धांत निर्माण” जटिल सॉफ़्टवेयर बनाने का मुख्य घटक बना रहेगा। इसका मतलब, हमारी तकनीकी विशेषज्ञता अभी भी अनिवार्य है! इसके साथ ही, मुझे यह भी विश्वास है कि AI भविष्य में अप्रत्याशित तरीकों से प्रोग्रामिंग को और बेहतर बनाएगा।

लेकिन, यदि आपके चारों ओर तकनीकी पृष्ठभूमि के बिना मित्र हैं, जो “अनुभविक प्रोग्रामिंग” के माध्यम से अपने “एक अरब डॉलर” के एप्लिकेशन के सपनों का पीछा कर रहे हैं, तो कृपया यह लेख उन्हें जरूर भेजें। “अनुभविक प्रोग्रामिंग” उन्हें सफलता के द्वारे तक न पहुँचा सकेगी। उन्हें अंततः अपने नज़रों से कोड को समझना सीखना होगा 😱, और आखिरकार एक कठोर वास्तविकता का सामना करना होगा: जिससे उन्हें किसी भी समझ से रहित रहस्यमय प्रणाली की मरम्मत करने के बजाय, एक स्पष्ट संरचना के साथ एक नई कोड लाइब्रेरी से शुरुआत करना बेहतर है।

यह लेख मेरे पिछले महीने के एक भाषण का संक्षिप्त संस्करण है, जिसका विषय था प्रोग्रामिंग में मानव मस्तिष्क की भूमिका। मेरी मंगेतर एमी को कई महीनों तक मुझे इन विषयों पर सुनने के लिए धन्यवाद और उन्होंने भाषण का वीडियो भी बनाया। इस भाषण को आयोजित करने के लिए माल्टे और रिपलिंग का धन्यवाद।

लेख पर फीडबैक देने के लिए ज्योफ्री लिट, जिमी कॉपल, मैक्स मैकडोनेल, टॉम मैकराइट, चार्मेन ली, ब्रेंट जैक्सन, और डैन शिपर का धन्यवाद। AI की उत्साही बातें और निराशा में संजीदगी के लिए साइमन विलिसन और आंद्रे कार्पेथी का धन्यवाद।

原文地址：https://blog.val.town/vibe-code