Gdy vibe coding zamienia się w koszmar: ukryty koszt „wystarczająco dobrego” kodu

Zaczęło się jak wiele współczesnych historii produktowych. Mały zespół ze śmiałym pomysłem, napiętym harmonogramem i ekscytującym nowym narzędziem AI do kodowania, które obiecywało przenosić góry. W pierwszych tygodniach wszystko wyglądało jak podręcznikowa historia sukcesu. Aplikacja powstawała błyskawicznie, pierwsze ekrany były już dostępne, dane przepływały przez system, a zespół czuł się nie do zatrzymania.

Ale pod tą obiecującą powierzchnią rosło coś mroczniejszego. Szybkie zwycięstwa odbywały się kosztem stabilności. Każdy skrót AI tworzył kolejny ukryty zakamarek. Każda poprawka – kolejny niewidoczny węzeł. Fundamenty po cichu gniły, podczas gdy zespół wciąż wypuszczał nowe wersje. A potem, jak to często bywa, wszystko zaczęło się sypać naraz. Kiedy wkroczyliśmy do akcji, produkt nadal „jakoś działał”, ale większość z niego przypominała chodzenie po cienkim lodzie.

Kodowanie wspierane przez AI: błyszczący początek, który ukrył pęknięcia

Uczciwie mówiąc, wczesna faza była naprawdę imponująca. Programista wykorzystał AI, aby nadać projektowi tempo, którego trudno byłoby osiągnąć ręcznie. W zaledwie kilka dni powstało coś realnego, coś klikalnego, coś, co sprawiło, że pomysł stał się namacalny.

Co poszło dobrze w tych pierwszych tygodniach:

• 

  Struktura projektu podzielona na przejrzyste moduły,

• 

  Solidny zestaw narzędzi i frameworków na start,

• 

  Wystarczająco dużo działających funkcji, by przekonać nietechnicznego założyciela, że projekt ruszył z kopyta.

To są te momenty, kiedy AI wydaje się niemal magiczna. Nie narzeka. Nie waha się. Po prostu generuje kod i sprawia, że rzeczy się dzieją. Dla MVP taka prędkość może wydawać się jak paliwo dla supermocy. I trzeba przyznać, AI zrobiła kilka rzeczy naprawdę dobrze. Początkowa struktura była logiczna, wybór narzędzi trafny, a programista zdołał bardzo szybko postawić działającą bazę – mały sukces, który często przekonuje założycieli, że projekt jest „na dobrej drodze”.

Ale szybkość to nie to samo co solidność. Te pierwsze sukcesy dały zespołowi poczucie bezpieczeństwa, którego tak naprawdę nie było. Pod wypolerowaną powierzchnią fundament był cienki i prędzej czy później coś musiało się posypać.

Programowanie na promptach i pułapka „jakoś to działa”

Punkt krytyczny nie przyszedł jako wielki krach. Wkradł się po cichu. Najpierw był to przycisk, który nie zawsze reagował tak samo. Potem wywołanie API, które czasem kończyło się timeoutem bez wyraźnego powodu. Funkcja, która wczoraj działała bez zarzutu, dziś nagle zaczęła sprawiać problemy. Zespół próbował naprawiać błędy, ale im głębiej wchodzili, tym większy panował bałagan. Każda nowa „szybka poprawka” psuła coś innego.

Wtedy zaczęła się nasza praca. Naszym pierwszym zadaniem nie było pisanie nowych funkcji, lecz zrozumienie tego, co już tam było. To przypominało bardziej rozwiązywanie miejsca zbrodni.

Oto co odkryliśmy, gdy zaczęliśmy drążyć:

• 

  Dziesiątki zduplikowanych fragmentów kodu wykonujących te same zadania na różne sposoby

• 

  Przekombinowane wzorce, które zamieniały proste problemy w złożone konstrukcje

• 

  Niedokończone funkcje udające, że działają, choć w rzeczywistości nie działały

• 

  Kruche obejścia ułożone jedno na drugim niczym chwiejna wieża z klocków Jenga

Analizując system, stało się jasne, co się wydarzyło. W pewnym momencie AI przestała trzymać się dokumentacji i zaczęła improwizować. W pierwszej połowie projektu jej wyniki były spójne, logiczne, zgodne ze specyfikacją. Jednak w połowie drogi kod zaczął halucynować: wprowadzał własną logikę, błędnie interpretował wymagania i nakładał jedno obejście na drugie.

Z perspektywy nietechnicznego założyciela aplikacja wciąż wydawała się działać, ale w rzeczywistości wiele z tych funkcji było pustymi skorupami, tylko udającymi, że działają.

Generatywne kodowanie: gdy AI zaczyna wymyślać własną rzeczywistość

Prawdziwym zagrożeniem nie był tylko niechlujny kod. To była subtelna zmiana, która nastąpiła gdzieś po drodze. Na początku AI trzymała się dokumentacji. Ale w miarę rozwoju systemu zaczęła się oddalać. To była improwizacja. Wymyślała logikę, której tam nie było. Uzupełniała luki własnymi domysłami, a te pozostawały niezauważone, bo interfejs wciąż wyglądał poprawnie. Przycisk działał. Strony się ładowały. Nikt bez głębokiego zaplecza technicznego nie był w stanie zauważyć, że kod pod spodem zaczął tracić swoją strukturę.

To jest cicha pułapka polegania zbyt mocno na kodzie generowanym przez AI. Może dać szybkie złudzenie postępu, jednocześnie po cichu wypaczając logikę do tego stopnia, że pierwotny plan staje się nie do poznania. Wkrada się nieprzewidywalność, a gdy to się stanie, zaufanie do systemu szybko znika. W tym momencie było jasne, że problemem nie był tylko zły kod. To był system zbudowany bez ludzkiego kontekstu. Przyszedł czas, by się cofnąć i odbudować wszystko na nowo, z ludźmi ponownie kierującymi procesem.

Autonomiczne asystenty kodowania i ludzka faza naprawiania bałaganu

To nie była sytuacja, którą można naprawić kilkoma poprawkami. Potrzebne było gruntowne sprzątanie. Podeszliśmy do bazy kodu jak chirurdzy przygotowujący się do długiej, ale koniecznej operacji. Każdy fragment logiki musiał zasłużyć na to, by pozostać.

Najpierw wycięliśmy zduplikowany i rozdmuchany kod, redukując zbędną złożoność, która nie wnosiła żadnej realnej wartości. Następnie zastąpiliśmy przekombinowane sztuczki czystymi, przejrzystymi rozwiązaniami, które każdy przyszły programista mógłby zrozumieć. Odbudowaliśmy uszkodzone funkcje tak, by działały zgodnie z rzeczywistymi potrzebami biznesu, a nie według wyobrażeń AI. Wzmocniliśmy zasady KISS i DRY, czyniąc kod bardziej przewidywalnym i trwałym. Na koniec nadaliśmy całej strukturze przejrzystość, aby nowi programiści nie potrzebowali mapy, latarki i trzech espresso, by ją zrozumieć.

Efekty były jednoznaczne:

• 

  Aplikacja działała znacznie szybciej i wreszcie spełniła oczekiwania klienta

• 

  „Sztuczne” funkcje pozostawione przez AI zostały przebudowane w rzeczywiste, gotowe do użycia rozwiązania biznesowe

• 

  Doświadczenie deweloperów uległo znaczącej poprawie, a wdrażanie nowych osób przestało oznaczać rozszyfrowywanie chaosu

Efekt nie był natychmiastowy, ale był stały. Chaos zaczął ustępować. Aplikacja przestała się buntować. Powoli zaczęła znowu zachowywać się jak produkt.

Współpraca z AI przy kodowaniu: efekty — szybkość, stabilność i spokój

Prawdziwa nagroda pojawiła się po uporządkowaniu. Różnica była nie do przeoczenia:

• 

  Aplikacja działała szybciej, bez losowych spowolnień, które wcześniej ją nękały, 

• 

  Funkcje działały konsekwentnie, nie tylko podczas demo, 

• 

  Kod stał się czysty, czytelny i łatwiejszy do wdrożenia nowych osób, 

• 

  Co najważniejsze, zespół w końcu mógł znowu budować, zamiast ciągle gasić pożary.

Pewność siebie wróciła do zespołu. Założyciel nie musiał się już zastanawiać, czy jedna zła zmiana rozbije cały produkt. Programiści nie musieli już spędzać godzin na śledzeniu halucynacji AI. Zespół znowu był właścicielem swojego kodu.

Jedna szczera lekcja

Kodowanie z AI może być potężnym akceleratorem. Może dać Ci szybki start, pomóc szybko wdrożyć coś realnego i zweryfikować, czy Twój pomysł ma sens. Ale to nie jest złoty środek. AI nie dba o czystą architekturę. Nie kwestionuje złych decyzji. Nie zatrzymuje się, gdy coś nie ma sensu. Po prostu generuje kod dalej, a bez ludzkiej kontroli ten kod po cichu zamienia się w pułapkę.

I tu jest szczera puenta: vibe coding może być w porządku, ale tylko w małych, ograniczonych czasowo kontekstach, jak MVP, gdzie celem jest weryfikacja pomysłu. Poza tym staje się obciążeniem. Nie zbudujesz długoterminowego produktu na automatycznie wygenerowanych założeniach. Różnica między produktem, który przetrwa, a tym, który się rozpadnie, nie tkwi w narzędziu. To ludzie, którzy wkraczają, by go naprawić, ukształtować i nadać mu realność. Wykorzystuj AI dla szybkości. Wykorzystuj ludzi do wszystkiego, co sprawia, że software jest godny zaufania.

Na koniec: kilka szczerych słów

Ta historia nie jest rzadkością. Coraz więcej zespołów uczy się tej samej lekcji: AI może doprowadzić Cię do 60% celu, ale to ostatnie 40% to miejsce, gdzie faktycznie powstaje Twój produkt. Skrót, który pierwszego dnia wydaje się genialny, często po sześciu miesiącach staje się ścianą nie do przejścia.

Dobra wiadomość? Da się to naprawić. W odpowiednich rękach splątany chaos zamienia się w solidną strukturę. Produkt przestaje udawać, że działa, i zaczyna naprawdę działać. AI potrafi pisać kod.Ale tylko prawdziwi inżynierowie potrafią zbudować coś, co przetrwa.