vibe coding

Üdvözlöm, Ön a vibe coding szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a vibe coding szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a vibe coding szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a vibe coding szóról tudni kell, itt található. A vibe coding szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Avibe coding és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Angol

Főnév

vibe coding (tsz. vibe codings)

  1. (informatika) Vibe coding, más néven vibecoding, egy új szoftverfejlesztési megközelítés, ahol a fejlesztő nem kézzel írja a kódot, hanem természetes nyelven fogalmazza meg a feladatot, és egy nagy nyelvi modell (LLM) – például ChatGPT vagy más Codex-alapú rendszer – generálja hozzá a programkódot. Ez a szemlélet gyökeresen eltér a klasszikus programozási módszertől: a fejlesztő szerepe promptíróvá, irányítóvá, tesztelővé és refinálóvá válik.


📅 Eredet és elnevezés

A kifejezést Andrej Karpathy – az OpenAI egyik alapítója és a Tesla korábbi AI-vezetője – vezette be 2025 februárjában. A „vibe coding” gyorsan népszerű lett, és már 2025 márciusában bekerült a Merriam-Webster Dictionary-be a „slang & trending” szekcióba.

Karpathy úgy írta le saját élményét:

„Ez nem igazán programozás. Egyszerűen látok valamit, mondok valamit, futtatom, másolom-beillesztem – és ez többnyire működik.”

🧠 Alapelvek

  1. Természetes nyelvű input: A fejlesztő leírja a problémát vagy feladatot angolul (vagy más támogatott nyelven).
  2. LLM generálja a megoldást: A mesterséges intelligencia (pl. GPT-4 vagy Codex) megírja a teljes vagy részleges kódot.
  3. Tesztelés és irányítás: A fejlesztő teszteli, kér módosításokat, vagy finomhangolja a generált kódot.
  4. Kód megértése opcionális: A vibecoding során elfogadható, hogy a fejlesztő nem érti teljes mértékben a kódot, amit használ.


🧪 Példa

Prompt:

Write JavaScript code to estimate Pi using the Monte Carlo method.

AI által generált kód: 

function estimatePi(numSamples) {
  let insideCircle = 0;

  for (let i = 0; i < numSamples; i++) {
    const x = Math.random();
    const y = Math.random();
    if (x * x + y * y <= 1) {
      insideCircle++;
    }
  }

  return (insideCircle / numSamples) * 4;
}

const samples = 1_000_000;
console.log(`Estimated Pi: ${estimatePi(samples)}`);

A program működőképes – a fejlesztőnek nem kellett megértenie a Monte Carlo szimuláció részleteit, csak „megérezte” az ötletet és promptolt.


🛠️ Technikai követelmények

  • Nagy nyelvi modellek (LLM): GPT-4, Claude, Code Llama, Gemini
  • Fejlesztői interfészek: ChatGPT, GitHub Copilot, Replit Ghostwriter, Cursor, OpenAI Playground
  • Hang alapú vezérlés (opcionális): pl. Karpathy saját módszere szerint mikrofonon keresztüli parancsadás


⚙️ Működés lépésenként

  1. A fejlesztő feltesz egy kérdést vagy utasítást:

    „Írj egy Python függvényt, ami megszámolja a szavakat egy fájlban.”

  2. Az LLM megírja a teljes kódot.

  3. A fejlesztő futtatja, ellenőrzi az eredményt.

  4. Ha nem megfelelő, módosítja a promptot vagy kér új verziót.

  5. A ciklus addig ismétlődik, amíg megfelelő eredményt kap.


✅ Előnyök

  • Belépési küszöb csökkenése: Már nem szükséges több évnyi kódolási tapasztalat.
  • Gyors prototípus készítés: Kiváló „hétvégi projektekre”, proof-of-concept ötletekre.
  • Fókusz a célon, nem a szintaxison: A fejlesztő a problémamegoldásra koncentrálhat.
  • Kreativitás előtérbe kerül: Az ötlet fontosabb, mint a technikai megvalósítás.
  • Voice → Code lehetőség: Hangvezérléssel is lehet promptolni.


⚠️ Korlátok és veszélyek

  • Felületes kódhasználat: A fejlesztő sokszor nem érti, mit csinál a kód – ez veszélyes lehet éles környezetben.
  • Debug nehézségek: Az LLM által generált kód hibái sokszor nehezen követhetők.
  • Prompt engineering tanulási görbéje: Jó promptot írni is skill.
  • Nem determinisztikus működés: Két hasonló prompt más eredményt adhat.
  • Etikai kérdések: Ha valaki más által írt promptot vagy kódot használ, ki a szerző?


💬 Megkülönböztetés más AI-alapú programozástól

AI-asszisztált fejlesztés ≠ Vibe coding

🔸 AI-asszisztált fejlesztés (pl. Copilot):

  • A fejlesztő megírja a kódot, az AI csak kiegészít.
  • A fejlesztő érti és kontrollálja az egészet.

🔸 Vibecoding:

  • A fejlesztő promptol, nem (vagy alig) kódol.
  • A kód lehet részben ismeretlen, de működő.

Simon Willison, AI-kutató:

„Ha az LLM írta minden sorát a kódodnak, de te átnézted, érted és tesztelted – az nem vibe coding. Az csak AI, mint gépelési asszisztens.”

🤖 Használati területek

  • Hackathonok, prototípus-fejlesztés
  • Oktatás (gyors példák, tanulássegítés)
  • Adatvizualizációs scriptek
  • Automatizálás (pl. bash script írás)
  • Webapp ötletek kipróbálása


📉 Mikor nem érdemes használni

  • Nagyvállalati kódalapokban, ahol kódminőség, biztonság és fenntarthatóság a kulcs
  • Kritikus rendszerek fejlesztésénél
  • Ha a kód teljes megértése és magabiztos kontrollja szükséges


🌍 Kulturális hatás

  • Vibecoding mémmé vált a Twitteren és Redditen
  • Sok kezdő fejlesztő „vibe coding” stílusban tanul programozni
  • A programozás egyre inkább beszélgetés a géppel, nem szövegírás


🧾 TL;DR – Vibe coding összefoglaló

Jellemző Részletek
Meghatározás Kódgenerálás természetes nyelvű promptból LLM segítségével
Elnevezés Andrej Karpathy, 2025
Eszköz GPT-4, Copilot, Replit, Cursor
Előny Gyors, egyszerű, kreatív, nyelvfüggetlen
Hátrány Hibaveszélyes, felszínes lehet
Kódértelmezés Nem szükséges mély technikai tudás
Legjobb felhasználás Prototípus, tanulás, hobbi projektek
Nem ajánlott Kritikus rendszerek, production-level kód
Szemlélet „Mondj valamit – kapsz egy működő kódot”


További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot