Vibecoding Haven (BotfatherDEV)

Хочете пораду?

Якщо ви досі не пишете тестів - вас замінять ті хто їх пишуть, бо нейронки тоді краще пишуть код. Тому починайте це вже робити. А ще краще всі рівні тестів - юніт, інтеграційний, е2е, які там ще?

Тепер коли якісний код стало генерити легко, якщо є правильний контекст - ціна знань підвищилася в рази.

Як сказала одна людина з fwdays конфи, від джунів очіквання тепер що вони оперують агентами, просто відповідальності їм багато не давати

А знання патернів програмування буде не просто удєлом гіків по софтарчу, а база, бо тоді код якісніший в рази стає. Просто зміниться рівень розуміння їх

А, ну і ще навчатися з нейронками легше, не треба тьюторів

Tracer Bullets Beat Layers
Чому AI не варто давати горизонтальні фази типу “спочатку вся база, потім весь API, потім UI”.

На діаграмі порівнюється це з вертикальними "зрізами", які проходять через DB/API/UI і дають швидкий feedback

мені «дуже подобається», коли роботу LLM зводять до це просто next-token predictor

бо технічно — це так і є

але це завжди пояснення рівня:

людина — це просто мʼясо, яке передає електричні імпульси

ніби це правда, але майже нічого не пояснює.

є дуже цікава стаття The Platonic Representation Hypothesis.

головна ідея там така:

Neural networks, trained with different objectives on different data and modalities, are converging to a shared statistical model of reality in their representation spaces

тобто різні нейронки, навчені на різних задачах, даних і модальностях, поступово сходяться до спільної статистичної моделі реальності.

не просто вгадують слова
не просто «дістають відповідь з памʼяті»

а будують внутрішню репрезентацію того світу, який породив ці дані.

у статті є ще дуже красива фраза:

all strong models are alike, each weak model is weak in its own way

Тобто, слабкі моделі слабкі кожна у своєму сенсі, а сильні моделі стають схожими, бо реальність, яку вони намагаються стиснути — одна

І ось якщо так редукувати LLM, то людина теж «просто предиктор наступного сигналу»

нервова система теж отримує сигнали, стискає їх, шукає закономірності, будує внутрішню модель світу і постійно передбачає, що буде далі.

ми ніколи не бачимо реальність напряму, ми бачимо лише її проєкції.

і автори дуже красиво пишуть:

The training data for our algorithms are shadows on the cave wall

дані — це тіні на стіні печери.

але сильні моделі, можливо, вчаться не просто повторювати тіні, а поступово відновлювати структуру того, що ці тіні породжує.

Тому ми працюємо не з якоюсь магічною памʼяттю і не просто з генератором тексту, а з системою, у якої є внутрішня статистична модель реальності

а коли ми даємо їй tools, browser, code execution, files, API, memory і feedback loop — ця модель починає не тільки описувати світ, а й діяти в ньому)

Отже, вайбкодинг — це коли ти навчився формулювати намір, обмеження і фідбек так, щоб внутрішня репрезентація світу в моделі могла через інструменти змінювати реальний проєкт

Codex знову скидають ліміти 😅

За 14г до того як вони мали скинутися

чому варто скачати саме codex app:

вони дають генерити зображення з gpt image 2 в підписці

спробуйте візуалізувати план подібними діаграмами щоб краще зрозуміти (особливо якщо стосується дебагу)

написав Грегу Брокману про те що Low "Intelligence" звучить дивно для GPT-5.5

попросив грока запропонувати їм кращі опції:

Класний варіант:

Quick / Standard / Thorough / Expert

замість

Low / Medium / High / Extra High

як вважаєте, побачить?

Результат

https://t.me/botfatherdev/1898

Варю лінивий рис в пакетику
Але він просто без нічого

Попросив чатгпт продовжити рецепт але тепер для яйця з рисом

Повторюю якщо хтось пропустив цей пост <3

Тримайте потужний воркшоп від Мета Покока (дуже крутий відомий чел в сфері ШІ кодинга) - про архітектуру та реальні процеси в AI-інжинірингу, який чудово розкриває реально дієві підходи до вайбкодингу.

Це прям золото, раджу дуже уважно глянути

Він детально розбирає, як уникати переповнення контексту, декомпозувати задачі на вертикальні слайси та налаштовувати автономні цикли написання коду агентами.

https://youtu.be/-QFHIoCo-Ko

Grill First, Plan Later

Перед плануванням треба “допитати” ідею: уточнити вимоги, ризики й межі задачі.

Діаграма показує шлях від розмитого брифу через Q&A до спільного розуміння.