Vibe kódování není v dnešní době tak dobré. Pomyslné kódování Vibe by mělo spočívat v tom, že zadáte úkol, umělá inteligence se zamyslí a položí vám pár klíčových otázek a pak začne dlouze pracovat, načež můžete zpomalit, vypít sklenici šumivé sody, podívat se na krátké video a užívat si života. A teď, poté, co jste mu dali úkol, protože jste mu to podrobně nevysvětlili na určitém místě, tak 30 minut přemýšlel a vygeneroval věc, která se 108 000 mil lišila od toho, co jste chtěli, byli jste naštvaní a vrátili jste se, a pak jste zadrželi svůj hněv a vysvětlili jste mu ve výzvě, že musíte věnovat pozornost této části, co by se mělo udělat, a pak ho nechte pokračovat v generování po dobu 30 minut, ale on poslouchal pouze část toho, co vám řekl, a pak pokračoval ve vytváření jahodové věže. Zároveň, protože jste přidali jen část výzvy, pokračoval ve vytváření spousty jahodových věží na jiném místě, v této době jste rozzlobeně poukázal na jeho chybu a pak řekl: Konečně jsem to pochopil a pak jsem pokračoval v generování báby. Po dlouhém boji jste to nakonec vzdali a začali hledat problémy v kódu na vlastní pěst a strávili jste 30 minut sledováním kódu, který generoval, tím více byl naštvaný a připadalo vám to, jako by stážista trochu kopíroval z internetu a skládal dohromady kus odpadu. Nakonec jste naštvaně refaktoroval kód. To je patrnější u složitějších projektů (např. zahrnujících více mikroslužeb, front-endové a back-endové interakce, middlewarovou komunikaci atd.). Takže se začnete divit, proč ostatní mohou pomocí umělé inteligence dokončit tolik zajímavých projektů, zatímco vy necháte umělou inteligenci psát kód v nepořádku. Po mnoha bojích se neodvážil zeptat na různé informace v naději, že najde správný způsob interakce s umělou inteligencí, a pak pokračoval v komunikaci s umělou inteligencí poté, co si myslel, že ji našel, ale věc, kterou vygeneroval, byla stále hrouda hovínka. Na to se ztrácí čas. Kdysi dávno byl Claude Code průkopníkem nové éry jako král kódování Vibe, který ve skutečnosti vylepšil efekt zvýšením míry přesnosti vícenásobným spuštěním. Za předpokladu, že obsah generovaný umělou inteligencí je správný pouze z 80 %, může Claude Code generovat velmi dobrý kód zvýšením míry přesnosti na 99 prostřednictvím vícenásobného sebetestování, analýzy a opakovaných úprav. Ale Claude Code se učí to samé jako Cursor, všechny druhy redukce inteligence, omezení, což má za následek rychlý pokles původně nízké míry přesnosti, původní 4 opravy mohou dosáhnout 99% přesnosti, pokud je správná míra po snížení moudrosti pouze 70%, pokud chce totéž dosáhnout efektu předchozích 4 krát, pak musí provést 6 oprav. Kromě toho Claude stanovil limit na použití, což má za následek skutečnost, že nyní je nemožné vygenerovat platný kód ve stejném čase, i když je limitu dosaženo. A proč je Codex nyní tak často chválen? Hlavním důvodem je, že se rád ptá na názor uživatele, zeptá se, jestli je problém s mým řešením? Můžete to udělat, dám vám několik sad plánů, jak se zlepšit a jak toho dosáhnout. To je dobře, protože umělá inteligence je ze své podstaty špatná a ve skutečnosti jí vaše odpověď pomáhá vyplnit problém nedostatečné míry přesnosti, takže může dosáhnout téměř 99% míry přesnosti v jedné generaci. Claude Code je dobrý produkt, ale je to stále horší a horší, protože míra přesnosti není na výšce, kterou lidé chtějí, AI je původně velký pravidelný pravděpodobnostní výstup, klíčem k určení jeho výkonu je, zda výstup pravděpodobnosti může být co nejblíže 1, a inženýrství spočívá pouze v použití různých schémat, která mu umožní mnohokrát opravit téměř 1. Ale redukce moudrosti + limit mu stále více ztěžuje přiblížení se k 1. Na druhou stranu Codex věděl, že čistá umělá inteligence je nespolehlivá, a tak předal úkol opravy chyb uživateli, který se změnil z nástroje pro kódování Vibe na asistenta umělé inteligence, a výsledky byly velmi dobré. Tyto nástroje umělé inteligence se také musí zamyslet nad tím, jak tyto problémy vyřešit, když je míra přesnosti nedostatečná a odpověď uvedená v Codexu je velmi dobrá, ale je to optimální řešení? Ne nutně, ale osobně si myslím, že multi-agentní spolupráce je stále účinná, protože každá AI má svou vlastní metodu párování, generování výsledků, křížové ověřování mezi více agenty a paralelní myšlení je nejlepší rovnice. To se však těmto společnostem vyrábějícím modely umělé inteligence rozhodně nestane, protože si určitě vynutí svázání svých vlastních modelů, takže třetí strana je k tomu tou nejlepší volbou. (Nemám co říct, co mě napadá a co mám říct)