Dit zoals verteld-essay is gebaseerd op een gesprek met Anni Chen, die ongeveer drieënhalf jaar bij Amazon heeft gewerkt. Het is bewerkt voor lengte en duidelijkheid. Business Insider heeft haar arbeidsverleden geverifieerd.
Ik ben een tech lead bij Amazon en verantwoordelijk voor de inzet van grootschalige generatieve AI- en LLM-gestuurde systemen. Ik concentreer me op wat we geheugen noemen, dat personalisatie mogelijk maakt in generatieve AI-ervaringen op Amazon.
I Vibe-code elke dag. Het is absoluut een productiviteitsboost.
Voor foutopsporing of kleine taken behandel ik het soms als een loterij. Misschien levert het iets geweldigs op. Soms wel.
Vibe-codering helpt me te brainstormen over hoe de oplossing eruit zou kunnen zien, zelfs als ik de voorgestelde uiteindelijke oplossing niet overneem. Vibe-codering versnelt ook de tijd die u besteedt aan het herschrijven van code wanneer u zich realiseert dat aan een vereiste niet is voldaan.
Vibe-codering is sneller, zelfs bij dubbele controle
Als ik code geef, is het altijd iteratief. Ik geef het de basisinformatie die het nodig heeft, het produceert een versie en vervolgens controleer ik het – vergelijkbaar met een codebeoordeling met collega’s. Ik zou kunnen zeggen: ‘Je hebt dit deel gemist’ of ‘Je hebt dat deel gemist.’
De AI soms lost problemen op maar introduceert iets nieuws. Je moet het in de gaten houden.
Voor complexe taken is meer dubbele controle nodig. Maar zelfs met de extra controle gaat het nog steeds sneller.
Ik werkte samen met een partnerteam en kwam complexe vergrendelingsproblemen tegen. Zonder een LLM had ik misschien een dag de tijd genomen om mogelijke oplossingen te onderzoeken, vooral omdat het relatief nieuw voor mij was.
Binnen 15 minuten brainstormde ik met de LLM over mogelijke oplossingen. Ik heb gewezen op de zwakke punten in de suggesties en gevraagd om deze te verbeteren. Binnen 15 minuten had ik een voorstel om naar het team te sturen.
Technische kennis helpt; u weet wat een goede oplossing is en wat niet. Je weet wat lekker smaakt, maar je weet niet welke gerechten er verkrijgbaar zijn. De LLM brengt alle gerechten naar voren, en jij kiest.
Vibe-codering voor schaal werkt mogelijk niet, en technische kennis is nog steeds van belang
Toch aarzel ik om vibe-codering rechtstreeks in de productie te gebruiken.
LLM’s zijn erg goed in het oplossen van problemen, maar soms maken ze impliciete aannames waarvan je niet beseft dat ze ze maken. Als je het bijvoorbeeld niet expliciet vertelt dat iets moet werken voor multi-threading, produceert het misschien gewoon de minimale versie die werkt, maar als het op grote schaal of in productie is, kan het crashen.
Niet-technische bouwers zouden een LLM kunnen vertellen iets te bouwen dat miljoenen gebruikers aankan. Maar als u geen technische kennis heeft, is het moeilijk om vooraf op beperkingen te anticiperen. Als u het model de impliciete aannames niet vertelt, zal het deze beperkingen niet respecteren. Later wel problemen tegenkomen.
Niet-technische mensen kan de LLM gebruiken om problemen reactief op te lossen. Maar technische mensen kunnen proactief op beperkingen anticiperen en problemen überhaupt voorkomen.
Technische mensen begrijpen ook vibe-gecodeerde inhoud beter, en ze zijn in een betere positie om te begrijpen waar LLM’s goed en niet goed in zijn. Bijvoorbeeld weten hoe ze zijn getraind en waarom ze zwakker zijn in bepaalde taken, zoals wiskunde. Dat begrip helpt je ze als gereedschap onder de knie te krijgen.
Wanneer u opschaalt naar een miljoen of 100 miljoen klanten, moeten systemen anders worden gecodeerd om die schaal aan te kunnen.
Vibe-codering is moeilijk te weerstaan
Aanvankelijk stimuleerde het leiderschap de codering van de sfeer. Ons team is een GenAI-team, dus we waren natuurlijk ontvankelijker. In niet-GenAI-teams reageerden ingenieurs aanvankelijk als: “Nee, ik laat AI mijn werk niet doen. Ik vertrouw de door AI gegenereerde code niet.”
Nadat mensen het geprobeerd hadden, houdingen veranderden. Mensen beseften dat het soms best goed is. Nu wordt het op grotere schaal toegepast.
Het is heel moeilijk weersta vibe-codering tegenwoordig. Als u een werknemer bent, ziet het leiderschap de productiviteitsverbetering en zal het u aanmoedigen deze te gebruiken.
Wanneer uw collega’s het gebruiken en sneller coderen, is het moeilijk te weerstaan. Als je de snelheid niet kunt bijhouden, wordt het lastig samenwerken.
Zelfs als je je verzet, consumeer je AI nog steeds passief. AI-opmerkingen zijn ingebed in codebeoordelingen. Dus zelfs als je de code niet rechtstreeks uitwisselt, heb je nog steeds interactie met AI-uitvoer.
Heb je een verhaal te delen over vibe-codering? Neem contact op met deze verslaggever via cmlee@businessinsider.com.
