Rewolucja w programowaniu nie polega już tylko na kolejnych frameworkach czy językach. Prawdziwą zmianą jest przesunięcie w samym procesie tworzenia kodu – od linijka po linijce do konwersacji z modelem językowym. Vibe coding to zjawisko, które redefiniuje programowanie jako już nie dyscyplinę zarezerwowaną dla “umysłów ścisłych”, ale każdego, kto ma trochę determinacji i wolnego czasu. Dzięki rozwojowi AI i vibe coding granica między programistą a nie-specjalistą zaczyna być coraz płynniejsza. W tym artykule rozkładamy vibe coding na czynniki pierwsze, analizując jego architekturę, narzędzia i praktyczne zastosowania. Sprawdzamy, czy to faktycznie przyszłość programowania, czy tylko kolejny hype ze Doliny Krzemowej.
Na czym polega vibe coding?
Vibe coding to zmiana podejścia w programowaniu polegająca na tym, że kod pisze się ze wsparciem AI i bez konieczności posiadania eksperckiej wiedzy. W vibe coding bardzo istotny jest sam proces kreacji, a nacisk nastawiony jest właśnie na wymyślanie tego, co chce się stworzyć, a nie na to, jak to stworzyć (gdyż za to ostatnie odpowiada w dużej mierze sztuczna inteligencja). Idąc dalej, jest to takie podejście, w którym zamiar ma większe znaczenie niż składnia, a szybkość prototypowania przewyższa perfekcję implementacji. Andrej Karpathy – były szef AI w Tesli i uznany badacz uczenia maszynowego – nadał mu nazwę w lutym 2025 roku, ale fenomen ten narasta od miesięcy.
Sama nazwa “vibe coding” wywodzi się od angielskiego vibe (wibracji, atmosfery, uczucia) i doskonale oddaje charakter tego podejścia. Programista ma bowiem nie zastanawiać się nad technicznymi aspektami, co bardziej “łapać flow”. Tym samym poddaje się procesowi twórczemu i pozwala AI prowadzić w kwestiach technicznych, skupiając się na wizji produktu. To jak jazda na fali – zamiast walczyć z każdym szczegółem składni i architektury, programista płynie z nurtem możliwości oferowanych przez model językowy. Akceptuje propozycje AI, testuje je, wkleja błędy z konsoli z powrotem do modelu i iteruje, aż rezultat będzie satysfakcjonujący.
W przypadku vibe coding fundamentalne jest przesunięcie roli programisty – z autora każdej linii kodu na testera rozwiązań generowanych przez AI. W przeciwieństwie do tradycyjnego kodowania, gdzie zrozumienie każdego elementu implementacji jest fundamentem pracy, vibe coding pozwala na modyfikację i rozbudowę aplikacji bez dogłębnej analizy całości kodu źródłowego. Ważną cechą vibe codingu jest możliwość tworzenia działającego oprogramowania bez dogłębnej nauki technik programowania i umiejętności wymaganych w inżynierii oprogramowania. To otwiera drzwi do świata developmentu dla osób, które wcześniej mogły jedynie obserwować go z boku, np. twórców treści i marketerów.
Geneza vibe codingu
Zanim zacznie rozkładać omawiane zjawisko na części pierwsze, warto przypomnieć sobie, skąd się ono w ogóle wzięło. Jak wspomnieliśmy, geneza vibe codingu tkwi w wypowiedzi Andreja Karpathy’ego na platformie X z lutego 2025 roku. Jego wpis szybko stał się viralem, trafiając w punkt odczuć wielu osób eksperymentujących z narzędziami AI do kodowania. Karpathy opisał vibe coding jako proces, w którym użytkownik w pełni poddaje się „wibracjom” procesu twórczego, często zapominając o istnieniu kodu jako takiego. To podejście, jak sam przyznał, sprawdza się świetnie w „jednorazowych projektach weekendowych”, gdzie priorytetem jest szybki efekt, nie długoterminowa utrzymywalność.
W marcu 2025 roku Y Combinator – jeden z najbardziej prestiżowych akceleratorów startupów ze Doliny Krzemowej – zorganizował wydarzenie zatytułowane „Vibe Coding Is The Future„. Ogłoszono na nim, że 25% startupów z portfolio W25 posiada kod wygenerowany w 95% przez sztuczną inteligencję.Dla organizacji, której portfel inwestycyjny jest mocno nasycony firmami AI (148 ze 165 startupów w ostatniej rundzie), podtrzymanie entuzjazmu wokół technologii ma fundamentalne znaczenie biznesowe. Moment nie był przypadkowy – przełom roku 2024/2025 przyniósł pewne spowolnienie medialnego hype’u wokół AI, więc potrzebne było nowe, przyciągające uwagę pojęcie. Niemniej, sama koncepcja nie jest całkowicie nowa. Wielu programistów, szczególnie tych zaczynających przygodę z kodem w erze forów internetowych i Stack Overflow, może dostrzec podobieństwa do własnych doświadczeń.
Warto też na to spojrzeć nieco krytycznie. Nie jest do końca tak, że termin vibe coding jest rewolucyjny. Faktem jest, że rewolucyjne jest pojawienie się sztucznej inteligencji w ogóle. Samo jednak kopiowanie fragmentów kodu, testowanie ich działania bez pełnego zrozumienia, modyfikacja metodą prób i błędów – to praktyki znane każdemu, kto uczył się PHP czy JavaScript w połowie lat 2000. Vibe coding jest po prostu ewolucją tej strategii, gdzie źródłem gotowych rozwiązań nie są już fora, ale inteligentne modele językowe zdolne do generowania kodu na żądanie.
Vibe coding vs. tradycyjne programowanie – porównanie
Nie każde kodowanie z pomocą AI to vibe coding. Kluczowa różnica leży w głębokości zrozumienia i kontroli nad kodem. W poniższej tabeli zestawiliśmy najważniejsze cechy tradycyjnego programowania i vibe coding.
| Aspekt | Tradycyjne programowanie | Vibe coding |
|---|---|---|
| Źródło kodu | Programista pisze każdą linię | Model AI generuje większość kodu |
| Zrozumienie kodu | Wymagane pełne zrozumienie | Powierzchowne zrozumienie wystarczy |
| Proces tworzenia | Planowanie → Implementacja → Testowanie | Opis → Generowanie → Iteracja |
| Podejście do błędów | Analiza i debugowanie | Wklejanie błędów do AI i ponowna generacja |
| Kontrola jakości | Ręczny code review, testy jednostkowe | Testy manualne, „czy działa?” |
| Architektura | Świadome decyzje projektowe | Emergentna, generowana przez AI |
| Idealne zastosowanie | Projekty produkcyjne, długoterminowe | Prototypy, MVP, projekty jednorazowe |
| Krzywa uczenia | Stroma, wymaga lat praktyki | Płaska, wystarczą podstawy |
Jak widać, w podejściu z wykorzystaniem LLM programista nadal czyta wygenerowany kod, testuje go, rozumie jego działanie i utrzymuje jakość oraz czytelność. Z kolei w vibe codingu te etapy często się pomija. Sam proces przypomina bardziej tworzenie kolażu niż pisanie strukturalnego kodu – użytkownik wydaje polecenia w stylu „zmniejsz margines po lewej stronie” lub „dodaj formularz logowania”, nie analizując szczegółowo ich implementacji. Pętla polega na obserwowaniu zmian, kopiowaniu komunikatów o błędach z konsoli, wklejaniu ich z powrotem do modelu i powtarzaniu do skutku.
Vibe coding – jak to wygląda w praktyce?
Praktyczne zastosowanie vibe codingu można rozłożyć na powtarzalny cykl kilku etapów. W przeciwieństwie do tradycyjnego waterfall czy nawet Agile, tutaj proces jest znacznie bardziej organiczny i nieliniowy:
1. Opis intencji w naturalnym języku – zamiast pisać kod linijka po linijce, programista formułuje w zdaniach, co aplikacja ma robić. Przykład: „Stwórz formularz rejestracyjny z walidacją e-maila, hasła i checkboxem zgody na regulamin. Po wysłaniu dane mają trafić do bazy Firebase.”
2. Generowanie kodu przez AI – model językowy analizuje opis i generuje kompletny kod uwzględniający całą strukturę aplikacji, interfejsy użytkownika i logikę biznesową. W zależności od narzędzia może to być pojedynczy plik HTML+CSS+JS lub struktura całego projektu z wieloma plikami.
3. Testowanie i obserwacja – programista uruchamia wygenerowany kod i sprawdza, czy działa zgodnie z oczekiwaniami. Często bez analizy samego kodu źródłowego – liczy się rezultat w przeglądarce czy terminalu.
4. Iteracyjne poprawki – gdy coś nie działa lub wymaga modyfikacji, użytkownik prowadzi konwersację z AI: „przycisk jest za mały”, „kolorystyka nie pasuje do brandu”, „formularz nie wysyła danych”. Model na bieżąco modyfikuje kod zgodnie z sugestiami.
5. Debugging przez proxy – gdy pojawia się błąd techniczny, zamiast analizować stack trace i szukać przyczyny w kodzie, użytkownik po prostu kopiuje komunikat błędu i wkleja go do okna z AI. Model analizuje problem i proponuje poprawkę.
Najważniejszą różnicą między vibe codingiem a tradycyjnym pisaniem kodu jest to, że w tym pierwszym kod rośnie organicznie, przekraczając zdolność autora do jego zrozumienia. To świadomy wybór – rezygnacja z pełnej kontroli w zamian za szybkość i możliwość realizacji pomysłów, które normalnie wymagałyby tygodni nauki. Ma to jednak szereg ograniczeń i może powodować występowanie problemów technicznych…
Pułapki vibe codingu i jego efektywność
Vibe coding ma swój urok, ale ostatecznie mowa jest o pracy programistycznej, która ma być efektywna, a nie urocza. I tu zaczynają się problemy, bo vibe coding wprowadza szereg pułapek. Pierwszym problemem jest brak zrozumienia kodu. Aplikacja może działać perfekcyjnie w idealnych warunkach testowych, ale jej autor nie wie, jak obsługiwane są błędy, gdzie znajdują się wąskie gardła wydajnościowe czy jakie założenia przyjął model AI podczas generowania. Gdy coś pójdzie nie tak – a w produkcji zawsze coś idzie nie tak – debugging staje się niemal niemożliwy bez pomocy tego samego AI, które kod wygenerowało.
Kolejną kwestią są liczna problemy z bezpieczeństwem, które stanowią największe ryzyko. Modele językowe, choć coraz lepsze, nie są ekspertami od cyberbezpieczeństwa. Wygenerowany kod może zawierać klasyczne podatności: SQL injection poprzez brak walidacji wejścia, nieadekwatną kontrolę dostępu, brak szyfrowania wrażliwych danych czy podatność na ataki XSS. Lista Common Weakness Enumeration (CWE) zawiera setki znanych typów luk – AI może nieświadomie wprowadzić wiele z nich. Sztuczna inteligencja też często czerpie wiedzę ze starszych źródeł. W niektórych przypadkach informacje nie aktualne, a sprzed zaledwie kilku miesięcy, mogą gruntowanie zmieić poziom bezpiezceństwa aplikacji. Dość powiedzieć, że w każdym miesiącu sam Windows wprowadza kilkaset łatek bezpieczeństwa, bo tyle nowych podatności zostaje wykrytych.
Bazowanie głównie na AI oznacza również brak skalowalności i utrzymywalności. Kod tworzony bez świadomego projektowania architektury zwykle opiera się na szybkich, ale nieefektywnych rozwiązaniach. Brakuje w nim odpowiedniej separacji warstw, testów jednostkowych, dokumentacji i wzorców projektowych. Przekazanie takiego projektu innemu programiście lub zespołowi graniczy z niemożliwością – musieliby praktycznie przepisać go od zera. To wiąże się zresztą z ostatnią pułapką, którą określa się jako efekt czarnej skrzynki. Im dłużej pracuje się w modelu vibe coding, tym trudniej rozwijać podstawowe umiejętności programistyczne. Podobnie jak nadmierne poleganie na kalkulatorze osłabia zdolność rachunkową, tak vibe coding może uniemożliwić faktyczną naukę programowania.
Vibe coding a agentic coding. Jakie są różnice?
Vibe coding nie jest jedyną nową formą programowania, jaka pojawiła się na skutek powstania i rozwoju AI. Warto rozróżnić vibe coding od pokrewnego, ale zgoła innego paradygmatu. Mowa o agentic coding, które zamiast na konwersacyjnej współpracy człowieka z AI polega na wykorzystywaniu agentów AI w procesie programowania. W tym wariancie agent AI samodzielnie analizuje wymagania biznesowe, projektuje architekturę systemu, pisze kod, wykonuje testy, identyfikuje i naprawia błędy. Co przypada na pracę deva? Programista pełni rolę product ownera, który przede wszystkim definiuje cele biznesowe.
Przykładem narzędzia realizującego wizję agentic coding jest Devin od Cognition Labs – autonomiczny agent programistyczny komunikujący się przez Slacka. Otrzymuje zadanie opisane w języku naturalnym i samodzielnie realizuje je od początku do końca, informując zespół o postępach. To jeszcze bardziej radykalne przesunięcie niż vibe coding. W tym ujęciu za de facto wszystko odpowiedzialny jest agent AI. Nie wspiera on programisty, ale wykonuje całą pracę, także czynności poza programistyczne, takie jak analiza celów, komunikacja z innymi członkami zespołu itd.
Która wizja zwycięży? Prawdopodobnie obie będą koegzystować. Vibe coding jako model współpracy nadaje się dla projektów wymagających kreatywności, niestandardowych rozwiązań i ludzkiej intuicji. Agentic coding znajdzie zastosowanie w zadaniach powtarzalnych, dobrze zdefiniowanych i mniej krytycznych, gdzie autonomia AI jest akceptowalnym trade-offem za szybkość realizacji.
Dobrym przykładem szybkiej ewolucji agentic codingu jest Model Context Protocol (MCP) – protokół opracowany przez Anthropic dla chatbota Claude, który redefiniuje sposób działania autonomicznych agentów programistycznych. MCP wprowadza standard zarządzania zewnętrznymi interfejsami, umożliwiając agentom AI pracę z pełnym kontekstem projektu i bezpośrednią kontrolą nad kodem źródłowym. Dzięki temu agent nie tylko generuje kod, ale potrafi odczytywać i modyfikować pliki w repozytorium, uruchamiać testy, analizować logi, integrować się z systemami wersjonowania (Git), commitować zmiany czy nawet deployować aplikacje do środowisk testowych. To przesunięcie od prostych asystentów do w pełni autonomicznych członków zespołu deweloperskiego. Co istotne, znaczenie MCP wykracza poza produkty Anthropic – zarówno OpenAI, jak i Google zapowiedziały jego implementację w ChatGPT i Gemini, co czyni z MCP zalążek branżowego standardu dla interakcji agentów AI z narzędziami deweloperskimi. W takim ujęciu agentic coding zyskuje realne fundamenty technologiczne i może w najbliższych latach stać się dominującym sposobem tworzenia oprogramowania.
Wszyscy będziemy programować? Podsumowanie
Vibe coding to zdecydowanie więcej niż kolejny buzzword ze Doliny Krzemowej. Widzimy, jak zmienia się rynek, a vibe coding to idealny tego przykład. Sztuczna inteligencja obniża próg wejścia w software development, dzięki czemu każdy przy pomocy AI może zacząć programować – przynajmniej mniej zaawansowane projekty. Według Y Combinator 25% startupów technologicznych proponuje rozwiązanie, których kod w 95% został wygenerowany przez AI. To pokazuje, że vibe coding naprawdę jest czymś więcej, niż modą – to kierunek, w którym zmierzamy.
Nie oznacza to jednak zastąpienia przez vibe coding tradycyjnego programowania. Wartość vibe codingu ujawnia się w kontekstach – prototypowaniu, nauce, eksperymentach, projektach jednorazowych. Profesjonalne programowanie nadal opiera się na fundamentach, których vibe coding nie zapewnia. Zaliczamy do nich m.in. zrozumienie kodu, świadome projektowanie architektury, rygorystyczne testowanie i poprawianie kodu.
Prawdziwą rewolucją vibe codingu jest demokratyzacja dostępu do programowania. Content managerowie mogą teraz budować narzędzia wspierające ich pracę. Pozycjonerzy tworzą aplikacje automatyzujące analizę SEO. Marketerzy prototypują landing page z zaawansowanymi interakcjami. Dla doświadczonych devów taki sposób pracy staje się po prostu przyspieszeniem i może oznaczać wzrost efektywności. Wciąż jednak pod budowę poważnych projektów należy zadbać o to, co zawsze – edukację, wiedzę i doświadczenia. Zwłaszcza, że będzie ich brakować, gdy większość osób przeniesie się na tryb prawie w całości zasilany AI.
