Dlaczego aplikacje stworzone przy użyciu sztucznej inteligencji nadal są pisane w JavaScript
Tak wiele aplikacji stworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji kończy się w JavaScript. Co to mówi o danych treningowych i pętlach zwrotnych, oraz o tym, czy kodowanie oparte na nastroju pozostanie powiązane ze stackiem webowym.
Kodowanie w stylu „vibe coding” polega na opisywaniu, czego chcemy od narzędzia AI, i pozwalaniu mu na stworzenie większości kodu. Kierujemy je prostym językiem, przeglądamy wynik i stopniowo korygujemy, aż wszystko zadziała. W zależności od rozmówcy może to być albo przyszłość programowania, albo modna tendencja.
Wśród programistów krąży żart, że „vibe coding” to w rzeczywistości po prostu JavaScript z dodatkowymi krokami. To żart, ale jest w nim ziarno prawdy.
Spójrzmy, co ludzie faktycznie tworzą za pomocą tych narzędzi: strony startowe, panele kontrolne, małe produkty typu SaaS, rozszerzenia przeglądarki, prototypy oraz projekty startowe realizowane w weekendy. Większość z tych aplikacji jest napisana przy użyciu React, Next.js, Node.js i ich pokrewnych technologii, więc wynikiem jest przeważnie JavaScript lub TypeScript.
Istnieją poważne powody tego nakładania się. Modele dobrze piszą w JavaScriptu, ponieważ widziały go bardzo dużo. Publiczne repozytoria, tutoriale, odpowiedzi na forach oraz dokumentacja dotycząca tego języka są wszędzie, a dane treningowe to odzwierciedlają. Konwencje ekosystemu są również dość jednolite, więc model, który widział tysiąc projektów Next.js, może odgadnąć, jak powinien wyglądać tysiąc pierwszy.
Internet zapewnia również najlepszy cykl zwrotny. Poproś o stronę startową – minutę później jest już otwarta w karcie przeglądarki. Poproś o panel sterowania, API lub małą aplikację i możesz od razu w niej eksplorować. Jeśli przycisk znajduje się w niewłaściwym miejscu, po prostu to zgłosisz, a strona się aktualizuje. Ta natychmiastowość jest istotnym elementem tego, dlaczego programowanie w stylu vibe wydaje się magiczne, oraz dlaczego demo zazwyczaj obejmują strony internetowe.
Nic z tego nie ogranicza tej praktyki do jednego języka. Ludzie już używają asystentów AI z Pythonem, Java, Go, Rust, C++ i wieloma innymi. W ten sposób można tworzyć i edytować usługi backendowe, skrypty do przetwarzania danych, narzędzia wiersza poleceń oraz kod systemowy. Po prostu trudniej jest je pokazać. Nikt nie uzyskuje satysfakcjonującego zrzutu ekranu po migracji bazy danych czy skrypcie budowania, więc takie historie rzadziej się rozprzestrzeniają.
Zatem bardziej interesujące pytanie brzmi nie o to, czy coding w stylu vibe należy do JavaScriptu, lecz o to, czy sama programowanie zmienia się z pisania kodu na opisywanie oprogramowania, które chcemy stworzyć, przy czym człowiek sprawdza, koryguje i decyduje, co zostanie wydane. Jeśli tak, to z czasem mniej ważny staje się język, a kluczowe są umiejętności precyzyjnego formułowania wymagań, dobrego oceniania tego, co wygenerowała maszyna, oraz zdolności do zauważenia błędów.
Prawdopodobnie wciąż jesteśmy na początku tej zmiany.
Powiązane materiały
- Dziewięć pakietów użytecznych dla Node.js warte dodania przed rozpoczęciem programowania — Dowiedz się, jak niewielka liczba pakietów Node.js – obejmujących konfigurację środowiska, walidację, skryptowanie, obsługę procesów i logowanie – może pomóc w wcześniejszym wykrywaniu powszechnych błędów.
- Gdzie narzędzia do programowania agencyjnego wykorzystują tokeny w praktyce — Okna kontekstowe, pętle narzędziowe i próby ponowne zwiększają zużycie tokenów – budżety i buforowanie utrzymują koszty demonstracji na przystępnym poziomie.