Vibe Coding چیست؟ | توضیح کامل برنامه نویسی با هوش مصنوعی
دسترسی سریع
Vibe Coding (کدنویسی حسی) یک روش جدید و با تعریف نسبتاً آزاد در توسعه نرم‌افزار است که به شدت استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) را برای تولید کد در بر می‌گیرد. این اصطلاح، به معنای کدنویسی با کمک هوش مصنوعی، توسط آندری کارپاتی، یکی از بنیانگذاران OpenAI، در پستی که در فوریه ۲۰۲۵ در X منتشر کرد، ابداع شد:
«نوع جدیدی از کدنویسی وجود دارد که من آن را “کدنویسی حسی” (Vibe Coding) می‌نامم، جایی که شما کاملاً به حس و حال خود گوش می‌دهید، رشد نمایی را در آغوش می‌گیرید، و وجود کد را کاملاً فراموش می‌کنید. این امر ممکن است چون LLMها (مانند Cursor Composer با Sonnet) بیش از حد خوب شده‌اند… کد از حد معمول درک من فراتر می‌رود، باید واقعاً مدتی آن را بخوانم. گاهی اوقات LLMها نمی‌توانند یک باگ را رفع کنند، بنابراین من به سادگی آن را دور می‌زنم یا درخواست تغییرات تصادفی می‌کنم تا برطرف شود… برای پروژه‌های آخر هفته‌ای که قرار نیست جدی باشند، این روش خیلی هم بد نیست، اما واقعاً سرگرم‌کننده است.»
اگرچه کارپاتی این اصطلاح را تعریف کرد، بسیاری از توسعه‌دهندگان پیش از این با انتشار عمومی LLMهایی مانند ChatGPT و Copilot، آزمایش با یک رویکرد مشابه کدنویسی با کمک هوش مصنوعی را آغاز کرده بودند.
Vibe coding یک اصطلاح جدید و تعریف نشده در توسعه نرم‌افزار است که به عمل دستور دادن به ابزارهای هوش مصنوعی برای تولید کد به جای نوشتن دستی کد اشاره دارد.
در مهندسی نرم‌افزار، توسعه در حال تغییر از کدنویسی دقیق و دستی است و انعطاف‌پذیرتر و مبتنی بر هوش مصنوعی می‌شود؛ Vibe coding در خط مقدم این تغییر قرار دارد. آندری کارپاتی، دانشمند کامپیوتر مشهور، “کدنویسی حسی” را در فوریه ۲۰۲۵ معرفی کرد و بر اهمیت ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار تأکید نمود.
این مفهوم با پیشرفت‌های فناوری‌های هوش مصنوعی، به ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، Claude و Codex شرکت OpenAI همخوانی دارد تا به توسعه‌دهندگان کمک کند در منطقه خلاقیت باقی بمانند و کارهای کدنویسی را خودکار کنند.
Vibe coding یک رویکرد تازه در کدنویسی است که در آن کاربران منظور خود را با استفاده از زبان طبیعی بیان می‌کنند و هوش مصنوعی آن تفکر را به کد قابل اجرا تبدیل می‌کند. هدف از Vibe coding این است که یک محیط توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد شود که در آن عوامل هوش مصنوعی (AI agents) به عنوان دستیاران کدنویسی عمل می‌کنند و در زمان واقعی پیشنهاداتی ارائه می‌دهند، فرآیندهای خسته کننده را خودکار می‌کنند و حتی ساختارهای استاندارد پایه کد را تولید می‌نمایند.
با اولویت دادن به آزمایش قبل از اصلاح ساختار و عملکرد، Vibe coding ذهنیت “اول کد بزن، بعد اصلاح کن” را می‌پذیرد. این کار فرصت‌هایی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کند تا بر ساخت اولیه تمرکز کرده و بهینه‌سازی را به بعد موکول کنند. همچنین، در چارچوب چابک (Agile)، Vibe coding با اصول نمونه‌سازی سریع، توسعه تکراری و حلقه‌های بازخورد چرخه‌ای هماهنگ است. این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا ضمن پرورش نوآوری، حل مسئله غریزی و قابلیت‌های کدنویسی انعطاف‌پذیر، بر این اصول تمرکز کنند. با این حال، هوش مصنوعی صرفاً کد تولید می‌کند، اما خلاقیت واقعی، همسویی با اهداف و تفکر خارج از چارچوب، به طور منحصر به فردی انسانی باقی می‌ماند، بنابراین ورودی و نظارت انسان مهم است و نمی‌توان آن را نادیده گرفت.
هدف از Vibe coding این است که تولید برنامه‌های کاربردی و ویژگی‌های جدید را سریع‌تر انجام دهد. به طور سنتی، کدنویسی یک فعالیت بسیار دقیق است؛ در عوض، Vibe coding توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا دستورالعمل‌های کلی و سطح بالا را به یک LLM ارائه دهند، و سپس LLM دستورالعمل‌های دقیق موجود در کدهای عملیاتی را تولید می‌کند.
Vibe Coding چگونه کار می‌کند؟
مشابه سایر موارد استفاده از LLMها، Vibe coding شامل ارائه دستورات متنی (Prompt) به یک مدل است که در پاسخ محتوا (در این مورد، کد) تولید می‌کند. LLMها مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) هستند: این مدل‌ها با آموزش بر روی حجم عظیمی از مثال‌ها، قادر به تشخیص، تفسیر و تولید زبان هستند. LLMها این قابلیت را هم برای زبان طبیعی انسان و هم برای زبان‌های برنامه‌نویسی دارند. این توانایی، LLM را قادر می‌سازد تا کدهای عملیاتی تولید کند که اغلب در عرض چند ثانیه انجام می‌شود.
توسعه‌دهنده در Vibe coding باید دستورات متنی مناسبی را به LLM ارائه دهد تا LLM نوع ویژگی یا برنامه کاربردی مورد نظر را ایجاد کند. به طور کلی، این دستورات نیازی به دقت خاصی ندارند، اگرچه ممکن است چندین بار تلاش لازم باشد تا LLM کدی را تولید کند که مطابق با خواسته توسعه‌دهنده باشد.
آزمایش و رفع اشکال (Debugging) پس از تولید کد توسط LLM انجام می‌شود. این شامل شناسایی باگ‌ها و مسائل امنیتی است. سپس می‌توان به LLM دستور داد تا آن باگ‌ها را حل کند، یا همانطور که کارپاتی توصیف کرد، «آن را دور بزنید یا درخواست تغییرات تصادفی کنید تا برطرف شود» (روشی که ممکن است بسته به نوع باگ کارساز باشد یا نباشد).
چگونه Vibe Coding را پیاده‌سازی کنیم؟
برای پیاده‌سازی Vibe coding در عمل، کاربر باید مراحل زیر را دنبال کند:
مرحله ۱. یک پلتفرم دستیار کدنویسی AI انتخاب کنید: انتخاب را بر اساس الزامات فنی، عملکردی یا هزینه خود انجام دهید. به عنوان مثال، Replit یکی از پلتفرم‌های پویا و چندمنظوره برای تبدیل ایده‌ها به کد برنامه است.
مرحله ۲. نیازمندی خود را تعریف کنید: در این مرحله، کاربر یک دستور متنی (Prompt) واضح ارائه می‌دهد که قصد خود از توسعه را توضیح می‌دهد. هرچه دستور موثرتر باشد، خروجی بهتری خواهد داشت.
نمونه یک دستور متنی: یک تجربه بصری زنده و تعاملی ایجاد کن که به موسیقی، تعامل کاربر یا داده‌های زمان واقعی واکنش نشان دهد. انیمیشن شما باید شامل انتقال‌های روان و تصاویر رنگارنگ و زنده با یک جریان جذاب باشد. انیمیشن باید ارگانیک و پاسخگو به موسیقی، تعامل کاربر یا داده‌های زنده باشد و تجربه‌ای فراگیر و گیرا را تسهیل کند. این پروژه را با استفاده از JavaScript یا React تکمیل کن و قابلیت سفارشی‌سازی آسان را برای تنظیم حال و هوای سایر تجربیات فراهم کن.
دستور متنی فوق واضح، خاص، مرتبط با زمینه و هدف‌گرا است.
مرحله ۳. اصلاح کد: از دستور متنی که قبلاً تعریف شده، یک کد پایه و ناقص با استفاده از ساختار اولیه کار انیمیشن ایجاد می‌شود و می‌توان آن را به عنوان نقطه شروع در نظر گرفت. هنگامی که کاربر نسخه پایه را بررسی می‌کند، دامنه اصلاح تعریف خواهد شد. این کار با اصلاح دستور متنی صورت می‌گیرد.
مرحله ۴. بررسی نهایی کد و ارسال (Shipping): این آخرین مرحله است که در آن کد پس از اصلاح بر اساس دستورات متنی بهینه‌سازی شده، بررسی می‌شود تا کد تولید شده برای استقرار نهایی (Deployment) استفاده شود.
ابزارهای محبوب Vibe Coding کدامند؟
تعدادی از LLMهای پرکاربرد در دسترس هستند تا به توسعه‌دهندگان اجازه دهند Vibe coding را آزمایش کنند. Copilot، Cursor، Codeium، Qodo، CodeWhisperer و Replit همگی ابزارهای محبوبی برای توسعه نرم‌افزار با کمک LLM هستند.
نمونه‌های دنیای واقعی
Vibe coding فقط یک شایعه نیست، بسیاری از کدنویسان و همچنین کاربرانی که مهارت کدنویسی قبلی ندارند، از Vibe coding برای توسعه برنامه‌های کاربردی خاص بازار استفاده می‌کنند.
بسیاری از استارت‌آپ‌ها، به ویژه آن‌هایی که در محیط Y Combinator هستند، از آن برای توسعه و راه‌اندازی سریع‌تر برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. Replit، Cursor و Microsoft GitHub Copilot ابزارهای محبوبی هستند که به کاربران اجازه می‌دهند کدنویسی با کمک هوش مصنوعی را آزمایش کنند.
مزایا و معایب Vibe Coding چیست؟
مزایای Vibe Coding شامل موارد زیر است:
- نمونه‌سازی تقریباً فوری: تیم‌های توسعه می‌توانند از Vibe coding برای ایجاد سریع نسخه‌های بتا از ایده‌های محصول یا ویژگی جدید استفاده کرده و آن‌ها را امتحان کنند.
- کاهش تلاش دستی غیرضروری: کدهای قالب (Boilerplate) و کدهای سطح پایین می‌توانند به طور خودکار توسط LLMها در Vibe coding تولید شوند (کپی کردن کدهای قالب همیشه در توسعه رایج بوده است).
- توسعه و عرضه سریع‌تر: نوشتن یک برنامه یا ویژگی جدید می‌تواند زمان‌بر باشد، اما Vibe coding می‌تواند کد لازم را در عرض چند ثانیه یا دقیقه تولید کند؛ اگرچه ممکن است برای کارکرد صحیح برنامه یا ویژگی داده شده، نیاز به دستورات متنی بیشتری باشد.
برخی از معایب آن می‌تواند شامل موارد زیر باشد:
- از دست دادن درک پایگاه‌های کد: تیم‌های توسعه‌ای که ویژگی‌های کدنویسی شده با Vibe coding را با حداقل بازبینی عرضه می‌کنند، ممکن است با پایگاه‌های کد خود ناآشنا شوند. این امر می‌تواند رفع اشکالات (باگ‌ها) یا آسیب‌پذیری‌ها را سخت‌تر کند.
- چالش‌های انطباق (Compliance): گاهی اوقات نتیجه Vibe coding، عرضه کدهای نامطمئن است. به عنوان مثال، توسعه‌دهندگان ممکن است ردیابی نحوه پردازش داده‌های شخصی توسط برنامه‌ها را از دست بدهند، که می‌تواند مسائل انطباق با قوانین را ایجاد کند.
محدودیت‌های Vibe Coding
Vibe coding بدون شک قدرتمند است، با این حال برخی چالش‌های فنی و دنیای واقعی دارد. در اینجا برخی از چالش‌های کلیدی فهرست شده است:
- پیچیدگی فنی: Vibe coding می‌تواند چارچوب‌های استاندارد اولیه را مدیریت کند، اما برای برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی که الزامات فنی می‌توانند بدیع یا پیچیده باشند، Vibe coding چالش‌برانگیز می‌شود.
- مسائل کیفیت و عملکرد کد: Vibe coding برای آزمایش برنامه‌ها و ایجاد نمونه‌های اولیه مفید است، اما همچنان نیاز به بهینه‌سازی و اصلاح دارد تا اطمینان حاصل شود که کیفیت کد حفظ می‌شود. Vibe coding یک انتخاب ایده‌آل برای برنامه‌های توزیع شده نیست زیرا به معماری سطح ساختاریافته و استراتژی‌های بهینه‌سازی پیچیده نیاز دارد.
- چالش‌های رفع اشکال (Debugging): رفع اشکال کدی که توسط هوش مصنوعی تولید شده، چالش‌برانگیز است زیرا پویا است و فاقد ساختار معماری مشخص است.
- نگهداری و به‌روزرسانی: بسیاری از اوقات، اگر برنامه نرم‌افزاری به موقع به‌روزرسانی نشود، قدیمی می‌شود، به همین دلیل نیاز به نگهداری و به‌روزرسانی منظم دارند. برنامه‌های ساخته شده با استفاده از کد تولید شده توسط هوش مصنوعی در صورت عدم حفظ صحیح ساختار کد، با چالش‌های نگهداری و به‌روزرسانی مواجه می‌شوند. این می‌تواند باعث شود توسعه‌دهندگان هنگام تلاش برای به‌روز نگه داشتن و بهینه‌سازی آن، در درک منطق زیربنایی به مشکل بر بخورند.
آیا نگرانی‌های امنیتی مرتبط با Vibe Coding وجود دارد؟
- آسیب‌پذیری‌ها: هر برنامه‌ای می‌تواند حاوی آسیب‌پذیری‌ها یا خطرات امنیتی باشد. از آنجا که Vibe coding می‌تواند نوشتن و عرضه ویژگی‌های جدید را بسیار سریع‌تر کند، خطر این وجود دارد که مسائل امنیتی بیشتری از چشم دور بمانند و به مرحله تولید (Production) برسند. سپس، اگر تیم‌های توسعه با کدهای مشکل‌زا آشنا نباشند، رفع این مسائل امنیتی نیز می‌تواند سخت‌تر باشد.
- از دست دادن داده: هر گونه استفاده از LLM در یک بستر تجاری این خطر را معرفی می‌کند که ورودی ممکن است حاوی مالکیت فکری (Intellectual Property) باشد که در زمینه‌های خارجی به اشتراک گذاشته خواهد شد. برای محافظت از داده‌های داخلی، توسعه‌دهندگان باید آگاه باشند که LLM چگونه داده‌ها را در بخش پشتی (Backend) خود تقسیم‌بندی می‌کند.
تغییر الگوها (Paradigm Shift)
- نمونه‌سازی سریع: همانطور که Vibe coding همچنان در اکوسیستم مورد توجه قرار می‌گیرد، در نحوه شکل‌گیری ایده‌ها تغییر ایجاد خواهد شد. نمونه‌سازی سریع در حال تبدیل شدن به یک عامل کلیدی برای تیم‌ها است تا ایده‌ها را از مفاهیم اولیه به نمونه‌های اولیه عملیاتی و مقیاس‌پذیر منتقل کنند. این قابلیت برای تست ایده‌ها در بازار ارزشمند است تا ببینیم آیا آن ایده واقعاً مشکلی را حل خواهد کرد یا اینکه استراتژی باید کاملاً تغییر کند.
- رویکرد “اول مسئله”: تغییر از ساخت کد با استفاده از یک سبک کدنویسی سختگیرانه به ساختار پویا، نوآوری سریع را امکان‌پذیر می‌کند زیرا عمل حل مسئله بیش از خود پشته فناوری (Tech Stack)، به سنگ بنای کار توسعه‌دهندگان تبدیل می‌شود.
- کاهش ریسک، به حداکثر رساندن تأثیر: Vibe coding به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که به سرعت با یک حداقل محصول قابل قبول (MVP) پیشرفت کنند، ایده‌ها را با هزینه کم آزمایش کنند و بر اساس بازخورد، پذیرش و سازگاری داشته باشند. این کار هزینه‌های از دست رفته را کاهش می‌دهد، دامنه ریسک را افزایش می‌دهد و امکان تغییر مسیر را فراهم می‌سازد زیرا منابع فقط به مفاهیم تأیید شده اختصاص داده می‌شوند.
- تغییر چند وجهی (Multimodal Switch): Vibe coding در حال تبدیل شدن به برنامه‌نویسی چندوجهی با استفاده از کدنویسی صوتی، بصری و متنی برای افزایش بهره‌وری است. برخی از جذاب‌ترین روندها شامل کدنویسی صوتی، رابط‌های برنامه‌نویسی بصری، تولید کد با کمک هوش مصنوعی و محیط‌های توسعه هیبریدی هستند. این روندها قابلیت استفاده، انعطاف‌پذیری و بصری بودن کدنویسی را بهبود می‌بخشند و چشم‌انداز توسعه نرم‌افزار را تغییر می‌دهند.
تکامل VibeOps
تکامل VibeOps (عملیات کدنویسی حسی) توسط پیچیدگی فزاینده و محدودیت‌های توسعه نرم‌افزار سنتی هدایت می‌شود، اما با ظهور قابلیت‌های آن، پیش‌بینی می‌شود محبوبیت بیشتری کسب کند. اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در VibeOps به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند و مهندسان را آزاد می‌گذارد تا بر نوآوری تمرکز کنند، اما بدون چالش هم نیست. VibeOps نیاز به بهبود و یک استراتژی ترکیبی خواهد داشت که در آن هوش مصنوعی مکمل دانش انسانی باشد، نه اینکه به طور کامل جایگزین آن شود.
سخن پایانی
در نتیجه، Vibe coding هنوز در مراحل ابتدایی خود است. ترکیب مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی با دستیاران کدنویسی هوشمند، توسعه نرم‌افزار را پویاتر و طبیعی‌تر می‌کند. با ادغام عوامل کدنویسی در ویرایشگرهای کد زبان برنامه‌نویسی (مانند Python) در محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs)، نیاز به نوشتن دستی تک تک خطوط کد برای برنامه‌های وب از بین می‌رود. این امر به مبتدیان، برنامه نویسان و غیربرنامه نویسان کمک می‌کند تا کد را در زمان واقعی تولید کرده و کارایی گردش کار را افزایش دهند. با این حال، VibeOps همیشه برای دستیابی به نتیجه مورد نظر به مداخله انسانی نیاز خواهد داشت.
