La codificación de vibos ha convertido los desarrolladores mayores en ‘AI Babysitters’, pero dicen que vale la pena

Carla Rover una vez pasó 30 minutos sollozando posteriormente de tener que reiniciar un tesina que codificó.

Rover ha estado en la industria durante 15 primaveras, principalmente trabajando como desarrollador web. Ahora está construyendo una startup, anejo con su hijo, que crea modelos personalizados de enseñanza obligatorio para mercados.

Llamó a Vibe codificando una hermosa e interminable servilleta de cóctel en la que se puede dibujar ideas perpetuamente. Pero litigar con el código generado por la IA que se aplazamiento usar en la producción puede ser “peor que el cuidado de los niños”, dijo, ya que estos modelos de IA pueden estropear el trabajo de forma difícil de predecir.

Ella había recurrido a la codificación de IA en una carestia de velocidad con su startup, al igual que la promesa de las herramientas de IA.

“Conveniente a que necesitaba ser rápido e impresionante, tomé un conjunto y no escaneé esos archivos posteriormente de la revisión automatizada”, dijo. “Cuando lo hice manualmente, encontré mucho mal. Cuando usé una utensilio de terceros, encontré más. Y aprendí mi disertación”.

Ella y su hijo terminaron reiniciando todo su tesina, de ahí las lágrimas. “Lo entregué como si el copiloto fuera un empleado”, dijo. “No lo es”.

Rover es como muchos programadores experimentados que recurren a la IA para codificar la ayuda. Pero tales programadores asimismo se están encontrando actuando como niñeras de IA: reescribir y revisar el código que escupe la IA.

Un noticia fresco de Content Delivery Platform Company Fastly descubrió que al menos el 95% De los casi 800 desarrolladores que encuestó, dijo que pasan tiempo extra arreglando el código generado por la IA, con una carga de tal comprobación cayendo más en los hombros de los desarrolladores superiores.

Estos codificadores experimentados han descubierto problemas con código generado por IA que van desde nombres de paquetes alucinantes hasta eliminar información importante y riesgos de seguridad. Left sin control, el código de IA puede dejar un producto mucho más inexacto de lo que los humanos producirían.

Trabajar con código generado por IA se ha convertido en un problema que se le da espacio a un nuevo trabajo de codificación corporativa conocido como “Experto en lavado de código VIBE. ”

TechCrunch habló con los codificadores experimentados sobre su tiempo utilizando código generado por AI sobre lo que ven como el futuro de la codificación de ambientes. Los pensamientos variados, pero una cosa seguía segura: la tecnología todavía tiene un abundante camino por recorrer.

“Usar un copiloto de codificación es como darle una cafetera a un escuincle inteligente de seis primaveras y opinar:” Llegan esto al comedor y vierta café para la comunidad “, dijo Rover.

¿Pueden hacerlo? Probablemente. ¿Podrían fracasar? Definitivamente. Y lo más probable es que, si fallan, no te lo dirán. “No hace que el escuincle sea menos inteligente”, continuó. “Simplemente significa que no puedes delegar (una tarea) como esa por completo”.

“¡Tienes toda la razón!”

Feridoon Malekzadeh asimismo comparó la codificación de ambientes con un escuincle.

Ha trabajado en la industria durante más de 20 primaveras, con varios roles en el explicación de productos, el software y el diseño. Está construyendo su propia startup y utilizando mucho la plataforma de codificación de ambientes, dijo. Por diversión, asimismo vibra aplicaciones de códigos como una que genera Gen Alpha Slang para Boomers.

Le gusta que pueda trabajar solo en proyectos, ahorrando tiempo y parné, pero está de acuerdo en que la codificación de ambientes no es como contratar a un interno o un codificador junior. En cambio, la codificación de ambientes es similar a “contratar a su terco e insolente adolescente para ayudarlo a hacer poco”, dijo a TechCrunch.

“Tienes que pedirles 15 veces que hagan poco”, dijo. “Al final, hacen poco de lo que preguntaste, algunas cosas que no pidiste y rompen un montón de cosas en el camino”.

Malekzadeh estima que gasta rodeando del 50% de sus requisitos de escritura de tiempo, del 10% al 20% de su tiempo en la codificación de ambas y del 30% al 40% de su tiempo en VIBE fijación -remediar los errores y el “script innecesario” creado por el código escrito de AI.

Siquiera cree que la codificación de vibos sea la mejor en el pensamiento de sistemas: el proceso de ver cómo un problema enrevesado podría afectar un resultado genérico. El código generado por IA, dijo, tráfico de resolver más problemas a nivel de superficie.

“Si está creando una característica que debería estar ampliamente apto en su producto, un buen ingeniero lo crearía una vez y la pondría a disposición en todas partes que se necesita”, dijo Malekzadeh. “La codificación de ambientes creará poco cinco veces diferentes, cinco maneras diferentes, si se necesita en cinco lugares diferentes. Conduce a mucha confusión, no solo para el legatario, sino para el maniquí”.

Mientras tanto, Rover encuentra que AI “se encuentra con una hormaza” cuando los datos entra en conflicto con lo que estaba codificado por hacer. “Puede ofrecer consejos engañosos, dejar de banda rudimentos secreto que son vitales o insertarse en una vía de pensamiento que está desarrollando”, dijo.

Además descubrió que, en espacio de aceptar que cometió errores, fabricará resultados.

Ella compartió otro ejemplo con TechCrunch, donde cuestionó los resultados que una maniquí de IA inicialmente le dio. El maniquí comenzó a dar una explicación detallada fingiendo que usaba los datos que cargaba. Solo cuando lo llamó, el maniquí AI confesó.

“Me asustó porque sonaba como una compañera de trabajo tóxica”, dijo.

Encima de esto, están las preocupaciones de seguridad.

Austin Spers es el director senior de facultad del desarrollador en Filtly y ha estado codificando desde principios de la división de 2000.

Se ha antitético a través de su propia experiencia, anejo con chatear con los clientes, a ese código de vibra le gusta construir lo que es rápido en espacio de lo que es “correcto”. Esto puede introducir vulnerabilidades al código del tipo que los nuevos programadores tienden a hacer, dijo.

“Lo que sucede a menudo es que el ingeniero necesita revisar el código, corregir el agente y decirle al agente que cometieron un error”, dijo Spires a TechCrunch. “Este patrón es la razón por la que hemos pasado el tropo de ‘estás absolutamente correcto’ en las redes sociales”.

Se refiere a cómo los modelos AI, como Anthrope Claude, tienden a objetar “tienes toda la razón” cuando se les fuego a sus errores.

Mike Arrowsmith, director de tecnología de la compañía de software de encargo de TI Ninjaone, ha estado en ingeniería y seguridad de software durante unos 20 primaveras. Dijo que la codificación de ambientes está creando una nueva coexistentes de TI y puntos ciegos de seguridad a los que las nuevas empresas en particular son susceptibles.

“La codificación de ambientes a menudo evita los rigurosos procesos de revisión que son fundamentales para la codificación tradicional y cruciales para atrapar vulnerabilidades”, dijo a TechCrunch.

Ninjaone, dijo, asegura esto alentando la “codificación de ambientes seguros”, donde las herramientas de IA aprobadas tienen controles de golpe, anejo con una revisión obligatoria de pares y, por supuesto, escaneo de seguridad.

La nueva normalidad

Si perfectamente casi todos los que hablamos están de acuerdo en que el código generado por la IA y las plataformas de codificación de ambientes son enseres en muchas situaciones, como burlarse de las ideas, todos están de acuerdo en que la revisión humana es esencial ayer de construir un negocio en él.

“Esa servilleta de cóctel no es un maniquí de negocio”, dijo Rover. “Tienes que equilibrar la facilidad con información”.

Pero a pesar de todo el lamentamiento de sus errores, la codificación de ambientes ha cambiado el presente y el futuro del trabajo.

Rover dijo que Vibe Coding la ayudó enormemente a elaborar una mejor interfaz de legatario. Malekzadeh simplemente dijo que, a pesar del tiempo que pasa el código de arreglo, todavía hace más con los codificadores de IA que sin ellos.

“‘Cada tecnología lleva su propia negatividad, que se inventa al mismo tiempo que el progreso técnico”, dijo Malekzadeh, citando al teórico francés Paul Virilio, quien habló sobre inventar el hundimiento anejo con el barco.

La averiguación rápida encontró que los desarrolladores superiores tenían el doble de probabilidades de poner en producción el código generado por IA en comparación con los desarrolladores junior, diciendo que la tecnología los ayudó a trabajar más rápido.

La codificación de vibos asimismo es parte de la rutina de codificación de Spires. Utiliza agentes de codificación de IA en varias plataformas para proyectos personales front-end y de fondo. Llamó a la tecnología una experiencia mixta, pero dijo que es bueno para ayudar con la creación de prototipos, la construcción de la caldera o el armazón de una prueba; Elimina tareas serviles para que los ingenieros puedan centrarse en los productos de construcción, emisión y escalera.

Parece que las horas adicionales dedicadas a peinar a través de las malas malezas se convertirán en un impuesto tolerado sobre el uso de la innovación.

Elvis Kimara, un zagal ingeniero, está aprendiendo eso ahora. Acaba de graduarse con una ingenio en IA y está construyendo un mercado a IA.

Al igual que muchos codificadores, dijo que la codificación de ambientes ha hecho que su trabajo sea más difícil y a menudo ha antitético que la vibra codifica una experiencia sin alegría.

“No hay más dopamina para resolver un problema solo. La IA simplemente lo resuelve”, dijo. En uno de sus últimos trabajos, dijo que los desarrolladores superiores no buscaban ayudar tanto a los codificadores jóvenes, algunos que no comprenden nuevos modelos de codificación de ambientes, mientras que otros delegaron tareas de tutoría a dichos modelos de inteligencia industrial.

Pero, dijo, “los profesionales superan con creces los contras”, y está preparado para remunerar el impuesto de innovación.

“No solo estaremos escribiendo código; estaremos guiando sistemas de IA, tomando responsabilidad cuando las cosas se rompen y actuando más como consultores de máquinas”, dijo Kimara sobre la nueva normalidad para la que se está preparando.

“Incluso a medida que me convierte en un papel superior, seguiré usándolo”, continuó. “Ha sido un serio acelerador para mí. Me aseguro de revisar cada cuerda de código generado por IA, así que aprendí aún más rápido de él”.