Недавно Андрей Карпаты дропнул свои чаты с вайб кодингом. Ну я конечно же побежал их анализировать. 🦆 От Андрея было 63 сообщения, которые он использовал для написания приложения подсчета калорий.
Андрей, пожалуй, главный амбассадор vibe coding 😎, поэтому я не мог пройти мимо и не провести анализ его запросов.
Перед публикацией моего поста про недавний опыт vibe coding telegram tinder бота не могу пропустить возможность поделиться аналитикой его вайба.
Что делал Андрей
Он разрабатывал мобильное приложение для iOS.
Вот так в общих чертах gemma 3:27b (да, все еще тестирую эту модель) описывает его работу:
Андрей усердно работает над созданием удобного и красивого iOS-приложения для отслеживания калорий и физической активности, тщательно продумывая каждый элемент интерфейса – от расположения кнопок и отображения данных до визуального оформления и тактильной обратной связи – чтобы сделать его максимально понятным, функциональным и приятным в использовании.
Как он это делал
Несмотря на общее количество в 63 запроса, я выделил некоторые смысловые группы. В этих группах прослеживаются паттерны, которые совпадают с моими собственными подходами. Вот проверенные и эффективные техники, которые мы оба используем:
1️⃣Упрощение кода
Андрей регулярно просит не усложнять код. Этот прием я использую давно, заметив, что примерно с четвертого уточнения может произойти неоправданное усложнение решения. Крайне неприятно наблюдать, как ваше изначальное решение из 100 строк кода разрастается до ~400. Поэтому очень полезно постоянно проверять ассистента на избыточную сложность предлагаемых конструкций.
пример из работы Андрея:
1) 'If it's too complicated then I don't really want to bloat the code too much.'
2) 'nothing way too complex so that the code doesn't become too bloated.'
2️⃣ Фиксация промежуточных результатов
Андрей фиксирует промежуточные результаты непосредственно в своих промптах. Он начинает с позитивного подкрепления: "it works great", "well done" и т.д. После этого следуют уточнения о необходимых доработках. Я применяю аналогичный подход, что позволяет создавать в диалоге контрольные точки, от которых LLM может отталкиваться в последующей генерации, считая предыдущую задачу успешно решенной.
пример из работы Андрея:
1) 'Ok finally that works. But the log is growing "backwards". I want the most up to date log to show on top’
2) 'Great. Now we add two possible buttons - simply, one button is +100 and the other is -100.'
3) 'Nice and how can I fade them a little bit’
Других значимых особенностей в составлении запросов я не выявил, поэтому о своем собственном опыте и других особенностях vibe coding расскажу подробнее в отдельном посте.
P.S. Полный текст всех комментариев Андрея доступен в первом файле в приложениях, если кто-то тоже захочет провести свой анализ.
P.P.S. Для этой аналитики я использовал следующие подходы в обработке текстов:
🔵text2vec: перевод комментариев в векторное пространство
🔵clustering: кластеризация полученных векторов
🔵LLM explanation: использовал gemma3:27b для интерпретации полученных кластеров и суммаризации
💃 #vibe_coding@ml_maxim