Опыт вайбкодинга: впечатления и выводы

Несмотря на набившую оскомину тему вайбкодинга, это рассказ не о том, как я "за 24 часа без малейшего опыта создал <подставить нужное>", а про впечатления и выводы, которые сделал для себя после небольшого проекта-исследования моих подписчиков в Сетке. На котором, собственно, впервые по-настоящему занимался этим самым вайбкодингом.

Точка отсчета для понимания контекста - я не умею писать серьезный код. Накидать на VBA обработчик данных, вытащить из файлов нужную инфу, запилить в Excel пользовательские функции - это умею, базовый уровень понимания кода есть. Но в современном понимании ИТ разработки я полный ноль.

Тем не менее с помощью ChatGPT удалось построить систему, которая вытаскивает из профиля пользователя список его подписчиков, сохраняет и парсит профили на уровне html-разметки и собирает отчёт в Excel. Получилось не идеально, местами убого, но мои потребности это решение закрыло.

Но самое интересное было даже не в результатах проекта, а в выводах о вайбкодинге, как подходе, которые для себя сделал.

Итак…

1️⃣ Системный подход

Можно не уметь писать код на Python и ничего не понимать в логике html-разметки веб-страниц, но если ты не умеешь чётко формулировать цели проекта, раскладывать его на отдельные этапы, ясно описывать требуемый результат, анализировать каждый шаг и связывать все это в общую картину - никакие нейросети тебе не помогут. Системное мышление для эффективного вайбкодинга - it's a must. И это самый главный вывод по итогам этого проекта.

2️⃣ Техническое задание

Это вечная классика, но она опять подтвердилась - грамотное ТЗ снимает львиную долю проблем на этапе реализации. И лучше потратить время вначале на скурпулезную проработку ТЗ, чем позже превратить всю работу в хаос. В моем случае это заняло целый день от первого "хочу сделать…" до полноценного документа. И, собственно, только к вечеру того дня я и понял, что именно хочу получить.

3️⃣ Проблема кредита доверия

Неспособность самому проверить код и его логику - самое стремное ощущение при вайбкодинге. Да, ты описываешь в диалоге ясный алгоритм действий, уточняешь его, но невозможность проверки результатов на уровне кода жёстко вымораживает. Прежде всего психологически - необходимость довериться этому черному ящику поначалу была очень стремным ощущением. Помогла лишь проверка и анализ результатов ручками в Excel понятным мне инструментами. Что заняло немало времени, но помогло найти несколько ошибок.

4️⃣ Важность контроля поведения

ChatGPT постоянно накидывает новые предложений "а вот и ещё можно…", которые очень быстро уводят работу в сторону от основной линии решения задачи. Ранее, когда делал GPT-консультантов, уже попадался на этом по неопытности. Если его жёстко не контролировать, то процесс быстро превращается в бесконечный "улучшайзинг" локальных вопросов без реального движения к конечному результату.

5️⃣ Микроменеджмент - это хорошо

Очень хорошо показало себя дробление проекта на максимально мелкие задачи с легко проверяемыми результатами. При этом этап подготовки и декомпозиции проекта на короткие этапы оказался тоже весьма трудоемким, видимо из-за недостатка реального опыта. Зато потом было одно удовольствие собирать этот паззл!

6️⃣ Отсутствие базы усложняет работу

Каким бы простым языком ChatGPT не объяснял мне десятки вопросов, для меня очень быстро стало очевидно - отсутствие у меня внятной теоритеческой базы по ИТ-разработке и хоть какого-то серьёзного практического опыта очень сильно мешало мне и замедляло работу. Когда не понимаешь базовых, фундаментальных вещей это кратно снижает осознанность твоих действий. Если провести аналогию, это как пытаться изучать физику, если не умеешь читать и писать.

Словом, опыт вайбкодинга оказался исключительно полезным! И он на практике подтвердил мысль, которую эмпирически сформулировал для себя ранее - в опытных руках нейросети это мощный инструмент. Но там где нет знаний и системного подхода, толку от них будет сильно меньше.

Опыт вайбкодинга: впечатления и выводы | Сетка — социальная сеть от hh.ru