ความตื่นเต้นในยุคแรกเริ่มของ vibe coding — การใช้ผู้ช่วย AI ในการสร้างซอฟต์แวร์ด้วยความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อย — ดูเหมือนกำลังเผชิญกับการตรวจสอบความจริงอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลล่าสุดแสดงให้เห็นถึงการใช้งานเครื่องมือเขียนโค้ด AI ที่ลดลงหลังจากที่พุ่งสูงขึ้นในตอนแรก ซึ่งจุดประเด็นถกเถียงเกี่ยวกับข้อจำกัดในทางปฏิบัติของเครื่องมือเหล่านี้ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ในโลกแห่งความเป็นจริง
คำมั่นสัญญาพบกับความจริง
เมื่อผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ปรากฏตัวขึ้นครั้งแรก พวกมันดูเหมือนไม้กายสิทธิ์สำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ วิสัยทัศน์นั้นเรียบง่าย: อธิบาสิ่งที่คุณต้องการเป็นภาษาอังกฤษแบบง่ายๆ และดูขณะที่ AI สร้างโค้ดที่ทำงานได้ แนวทางนี้ซึ่งได้รับชื่อว่า vibe coding สัญญาว่าจะทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นประชาธิปไตยและทำให้สามารถสร้างต้นแบบได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค การสาธิตในยุคแรกแสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจสำหรับแอปพลิเคชันง่ายๆ นำไปสู่ความกระตือรือร้นอย่างกว้างขวางเกี่ยวกับอนาคตที่ใครๆ ก็สามารถสร้างซอฟต์แวร์ได้
อย่างไรก็ตาม ตามที่การสนทนาของชุมชนเปิดเผย ความมหัศจรรย์ในตอนแรกมักจะจางหายเมื่อโปรเจกต์เติบโตเกินกว่าตัวอย่างพื้นฐาน เครื่องมือที่ดูมีความสามารถมากสำหรับการสร้างเดโมง่ายๆ กลับต่อสู้ดิ้นรนกับความซับซ้อนของแอปพลิเคชันจริง ช่องว่างระหว่างคำมั่นสัญญาและผลลัพธ์ที่ได้รับกำลังปรากฏชัดเจนมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากมีผู้คนจำนวนมากขึ้นที่พยายามทำโปรเจกต์ขนาดใหญ่โดยใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI
มันเป็น vibe coding แค่ในช่วง ~15 คำสั่งแรก หลังจากนั้นมันจะกลายเป็นการจัดการโปรแกรมเมอร์อาวุโสที่โง่เง่าคนหนึ่ง
แนวทางของเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI:
- Vibe Coding: การใช้คำสั่งภาษาธรรมชาติสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว
- เครื่องมือที่ใช้ข้อกำหนด: ต้องการความละเอียดในข้อกำหนดมากขึ้นเพื่อผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
- ตัวอย่างปัจจุบัน: AWS Kiro, GitHub Spec Kit, OpenSpec
ปัญหาการบำรุงรักษา
หนึ่งในความท้าทายสำคัญที่เกิดขึ้นจากประสบการณ์ของชุมชนคือภาระในการบำรุงรักษา ในขณะที่เครื่องมือ AI สามารถสร้างโค้ดเริ่มต้นได้อย่างรวดเร็ว แต่พวกมันมักสร้างระบบที่เปราะบางซึ่งกลายเป็นเรื่องยากที่จะปรับเปลี่ยน ผู้ใช้รายงานว่าการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยสามารถกระตุ้นให้เกิดความล้มเหลวที่ลุกลามไปทั่วฐานโค้ด AI อาจแก้ไขปัญหาหนึ่งในขณะที่สร้างปัญหาอื่นๆ ใหม่ขึ้นมาหลายอย่าง สร้างเป็นฝันร้ายในการดีบักที่ใช้เวลาหลายวัน
ความท้าทายด้านการบำรุงรักษานี้เน้นย้ำถึงข้อจำกัดพื้นฐานของระบบเขียนโค้ด AI ในปัจจุบัน พวกมันทำได้ดีเยี่ยมในการสร้างรูปแบบโค้ดที่เคยเห็นมาก่อนแต่กลับต่อสู้ดิ้นรนกับการทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อระบบทั้งหมดอย่างไร ผลลัพธ์ที่ได้คือโค้ดที่ทำงานได้ในตอนแรกแต่กลับกลายเป็นเปราะบางมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อความต้องการพัฒนาขึ้น สำหรับนักพัฒนาที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโปรแกรม สิ่งนี้สามารถเปลี่ยนความตื่นเต้นให้กลายเป็นความหงุดหงิดได้อย่างรวดเร็ว เมื่อพวกเขาพบว่าตนเองไม่สามารถก้าวไปไกลกว่าต้นแบบพื้นฐานได้
ความท้าทายที่รายงาน:
- ความยากลำบากในการบำรุงรักษาโค้ดที่สร้างโดย AI
- ข้อผิดพลาดที่ลุกลามจากการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
- ความเข้าใจที่จำกัดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมของระบบ
- การดิ้นรนกับรูปแบบการเขียนโค้ดที่ไม่คุ้นเคย
ข้อได้เปรียบของผู้เชี่ยวชาญ
น่าสนใจที่เครื่องมือเดียวกันที่ทำให้ผู้เริ่มต้นหงุดหงิดสามารถเป็นทรัพย์สินอันทรงพลังในมือผู้มีประสบการณ์ นักพัฒนาผู้ชำนาญการรายงานผลลัพธ์ที่น่าประทับใจกับผู้ช่วยเขียนโค้ด AI โดยเฉพาะเมื่อใช้แนวทางที่มีโครงสร้างมากขึ้น เช่น เครื่องมือที่อิงตามข้อกำหนด (specification-based) นักพัฒนาเหล่านี้สามารถให้ข้อกำหนดที่ชัดเจน รับรู้เมื่อ AI กำลังมุ่งไปในทิศทางที่ผิด และบูรณาการโค้ดที่สร้างได้อย่างมีประสิทธิภาพเข้ากับระบบที่ใหญ่กว่า
ความแตกต่างอยู่ที่ความเชี่ยวชาญในโดเมน โปรแกรมเมอร์ที่มีประสบการณ์เข้าใจโครงสร้างซอฟต์แวร์ สามารถคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ และรู้วิธีชี้นำ AI ไปสู่โซลูชันที่ดีกว่า พวกเขาปฏิบัติต่อ AI ในฐานะผู้ช่วยมากกว่าที่จะแทนที่การตัดสินใจของตนเอง สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือเขียนโค้ด AI ในท้ายที่สุดอาจเป็นการเสริม而不是แทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ โดยทำหน้าที่เป็นตัวเพิ่มผลผลิตสำหรับผู้ที่เข้าใจหลักการพัฒนาซอฟต์แวร์อยู่แล้ว
แนวทางที่กำลังพัฒนา
เมื่อข้อจำกัดของ vibe coding แบบบริสุทธิ์ปรากฏชัดเจน อุตสาหกรรมกำลังพัฒนาแนวทางที่ซับซ้อนมากขึ้น เครื่องมือเช่น AWS Kiro, GitHub's Spec Kit และ OpenSpec แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่การพัฒนาที่อิงตามข้อกำหนด (specification-based) ระบบเหล่านี้ต้องการข้อกำหนดที่ละเอียดมากขึ้นแต่สัญญาผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้น การแลกเปลี่ยนนั้นชัดเจน: ความพึงพอใจทันทีที่วิเศษน้อยลงเพื่อแลกกับโค้ดที่บำรุงรักษาได้และมีความแข็งแกร่งมากขึ้น
ผู้ใช้บางคนยังสังเกตว่าประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้รับการปรับปรุงหมายความว่าพวกเขาสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้นด้วยโมเดลที่เล็กกว่าและเร็วกว่าที่พวกเขาสามารถทำได้ด้วยโมเดลที่ใหญ่กว่าเมื่อไม่กี่เดือนก่อน สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยีกำลังเติบโตในหลายๆ ด้าน — ไม่ใช่แค่ในความสามารถดิบ แต่ยังรวมถึงความสามารถในการใช้งานจริงและความคุ้มค่าเงินสำหรับเวิร์กโฟลว์การพัฒนาที่แท้จริง
ช่วงเวลาปัจจุบันแสดงถึงระยะการเติบโตที่สำคัญสำหรับการพัฒนาที่ใช้ AI ช่วย ความนิยมในยุคแรกกำลังให้ทางแก่ความคาดหวังที่สมจริงมากขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่เครื่องมือเหล่านี้สามารถส่งมอบได้จริง แม้ว่าพวกมันจะไม่สามารถเปลี่ยนผู้เริ่มต้นใหม่ให้กลายเป็นนักพัฒนาผู้เชี่ยวชาญได้ในชั่วข้ามคืน แต่พวกมันกำลังกลายเป็นเครื่องมือที่มีค่าในระบบนิเวศการพัฒนาซอฟต์แวร์ — โดยเฉพาะเมื่อใช้โดยผู้ที่เข้าใจข้อจำกัดและจุดแข็งของพวกมัน
อ้างอิง: Is vibe coding dying?