AI zmienia sposób tworzenia oprogramowania. Dzięki vibe codingowi niemal każdy może stworzyć aplikację bez znajomości programowania. Jednak w świecie biznesu sama szybkość to za mało – liczą się również bezpieczeństwo, przewidywalność i możliwość dalszego rozwoju systemu.
Vibe coding to podejście do tworzenia oprogramowania oparte na „vibe”, czyli intuicji, wyczuciu i ogólnym wrażeniu. W praktyce oznacza to, że podczas rozmowy z agentem opartym na modelu LLM opisujemy, jak ma wyglądać rozwiązanie, jakie funkcje powinno oferować, a następnie iteracyjnie rozwijamy aplikację, kierując się tym, jakie wrażenie wywołuje ona na użytkowniku.
Proces ten w dużej mierze, a czasem wręcz całkowicie pomija aspekt techniczny. Vibe coding pozwala praktycznie każdemu rozpocząć tworzenie aplikacji bez konieczności nauki programowania, frameworków czy nawet konkretnych języków. To niezwykle kusząca perspektywa. Możemy po prostu usiąść i przelać swój pomysł na działającą aplikację bez konieczności poświęcania miesięcy na zdobywanie wiedzy technicznej.
Co więcej, dzięki łatwości współpracy z modelami LLM aplikację można rozwijać, poprawiać i rozbudowywać w bardzo krótkim czasie.
Nie oznacza to jednak, że vibe coding jest pozbawiony wad. O ile nie ma większego problemu, gdy naszym celem jest stworzenie aplikacji do analizy własnych treningów czy zarządzania domowym budżetem, o tyle w przypadku rozwiązań biznesowych samo „vibe” może okazać się niewystarczające.
Pojawienie się modeli LLM wywołało prawdziwy wysyp aplikacji oferujących najróżniejsze funkcjonalności. Każdy, kto miał pomysł i odrobinę zacięcia, tworzył własną aplikację do zarządzania zadaniami, monitorowania aktywności czy agregowania wiadomości z ulubionych źródeł. Niedługo później pojawiła się jednak fala ataków na tego typu rozwiązania. Bez większego wysiłku wyciągano dane kart kredytowych, tokeny dostępowe, a nawet hasła do baz danych. Im większą popularność zdobywała aplikacja, tym szybciej okazywało się, że jej polityka bezpieczeństwa przypominała raczej wywieszenie listy haseł użytkowników na płocie niż profesjonalne zabezpieczenia.
Jednym z głośniejszych przykładów była platforma Moltbook, określana jako „Reddit dla LLM-ów”. Jej twórca podkreślał, że podczas budowy serwisu nie napisał ani jednej linijki kodu. Bardzo szybko okazało się jednak, że poziom zabezpieczeń był dramatycznie niski. Za pomocą ataków typu prompt injection możliwe było zdalne wykonywanie kodu na serwerach hostujących usługę. Również baza danych okazała się niewłaściwie zabezpieczona. W efekcie na szczycie rankingu najpopularniejszych postów zaczęły pojawiać się wpisy promujące kryptowaluty, sztucznie „podbijane” do milionów głosów. Osoby chcące promować swoje projekty po prostu wykonywały polecenia zwiększające liczbę głosów ponad aktualny rekord. Po kilku tygodniach działania i załataniu wcześniej wykrytych błędów odkryto kolejną lukę, umożliwiającą pełny dostęp do wszystkich danych platformy. Choć serwis deklarował posiadanie 1,5 miliona aktywnych agentów, analiza danych wykazała, że za ich rejestrację odpowiadało zaledwie 17 tysięcy kont.
Opinie na temat platformy były skrajnie podzielone – czasami nawet wśród tych samych osób. Andrej Karpathy, były pracownik OpenAI i jedna z najbardziej rozpoznawalnych postaci świata AI, początkowo określił platformę jako „one of the most incredible sci-fi takeoff-adjacent things”, by później nazwać ją po prostu „pożarem w śmietniku”. Mimo wszystkich tych problemów pomysł udało się spieniężyć. Po niespełna dwóch miesiącach działalności platforma została przejęta przez Metę za nieujawnioną kwotę.
Tworzenie aplikacji to nie tylko pomysł i umiejętność zaimplementowania konkretnej funkcjonalności. Kluczowe znaczenie ma również znajomość technologii, jej mocnych i słabych stron, zrozumienie potencjalnych wektorów ataku oraz mechanizmów zabezpieczających. Istnieją całe klasy podatności, które wykorzystują charakterystyczne błędy popełniane przez modele LLM podczas generowania kodu. Co ciekawe, modele mają tendencję do powielania określonych wzorców błędów. Paradoksalnie takie schematyczne błędy bywają mniej groźne, ponieważ łatwiej je wykryć niż nietypowe podatności pojawiające się sporadycznie.
Wśród programistów funkcjonuje nawet żartobliwa odpowiedź na problemy związane z bezpieczeństwem aplikacji tworzonych metodą vibe coding:
„You have to end the prompt with: Make it secure and no mistakes.”
Wszyscy powinniśmy jednak zdawać sobie sprawę, że bezpieczeństwo aplikacji nie sprowadza się do jednego zdania dopisanego na końcu promptu.
Pełna dowolność w tworzeniu aplikacji ma również swoje ograniczenia. Istnieje wiele sposobów rozwiązania tego samego problemu, ale nie wszystkie są równie dobre. Podczas tworzenia rozwiązania przekazujemy agentowi opis tego, co chcemy osiągnąć na danym etapie. Jeśli prompt nie jest wystarczająco precyzyjny, agent wybierze rozwiązanie najlepiej odpowiadające aktualnym wymaganiom. Może się jednak okazać, że kolejne wymaganie całkowicie zmieni założenia i wymusi przebudowę architektury. Często nie będzie to dużym problemem – skończy się jedynie zużyciem dodatkowych tokenów na przepisanie części rozwiązania. Zdarza się jednak, że migracja danych okaże się niemożliwa, dane nie będą poprawnie zapisywane lub ich format uniemożliwi integrację z innymi systemami.
Większość tych problemów można nadal rozwiązać w ramach podejścia vibe coding. Pytanie brzmi jednak, czy w przypadku systemów biznesowych chcemy mierzyć się z takimi wyzwaniami. Rozwiązania biznesowe muszą być przewidywalne, niezawodne i godne zaufania. Powinny mieć jasno określony sposób działania. W takich przypadkach pełna elastyczność rzadko okazuje się ważniejsza od stabilności rozwiązania, od którego zależy praca wielu osób i ciągłość działania organizacji.
W Productive24AI staramy się połączyć łatwość przekształcania pomysłów w aplikacje, charakterystyczną dla vibe codingu, z niezawodnością rozwiązań tworzonych przez doświadczonych developerów. Agent otrzymuje środowisko pracy osadzone w ramach platformy low-code. Może operować na artefaktach konfiguracyjnych przechowywanych w repozytorium Git oraz korzystać z zestawu narzędzi MCP obsługujących wszystkie funkcje platformy. Cała praca agenta odbywa się w obrębie istniejącego od lat, sprawdzonego i bezpiecznego systemu. Wszystkie zmiany oraz operacje są walidowane i weryfikowane przez mechanizmy Productive24AI. Wiedza, dokumentacja oraz zasady tworzenia aplikacji w ramach platformy zostały zapisane w postaci instrukcji dla agenta, natomiast procedury działania zaimplementowano jako narzędzia MCP.
Skontaktuj się z nami, a my z przyjemnością zaprezentujemy Ci możliwości systemu.
Jeżeli poprosimy agenta o stworzenie aplikacji do zarządzania zadaniami, ewidencji czasu pracy czy modułu rekrutacyjnego, dokona on dekompozycji problemu na elementy dostępne w platformie Productive24AI. Rolą użytkownika pozostaje odpowiednie zdefiniowanie wymagań biznesowych. Reguły platformy sprawiają, że powstałe rozwiązanie jest gotowe do wdrożenia i wykorzystania w środowisku produkcyjnym.
System Productive24AI oferuje integracje, import i eksport danych, dostęp przez API REST, różnorodne sposoby prezentacji danych – od list i kalendarzy, przez wykresy, aż po tablice. Dodatkowo udostępnia wbudowany system powiadomień, komunikator, widgety, logowanie SSO oraz integrację z agentami AI Extentum. To połączenie wszystkich możliwości dojrzałej platformy wykorzystywanej przez duże organizacje z agentem LLM, który pozwala tworzyć gotowe aplikacje w ciągu kilku godzin – w ramach jednego spójnego środowiska. Wdrażasz platformę raz, a następnie rozwijasz ją wraz ze zmieniającymi się potrzebami biznesu. To właśnie nasza odpowiedź na vibe coding. Nazywamy ją vibe config.
Vibe – ponieważ daje ogromną elastyczność tworzenia i pozwala skupić się na problemie biznesowym, a nie na technicznych aspektach implementacji.
Config – ponieważ efektem pracy jest konfiguracja: przewidywalna, deterministyczna i w pełni walidowalna. Taka, która nie pozwala wyjść poza bezpieczne ramy systemu, gwarantując niezawodność i bezpieczeństwo rozwiązania.
Sztuczna inteligencja bez wątpienia zmienia sposób tworzenia oprogramowania. Dzięki podejściom takim jak vibe coding proces budowy aplikacji staje się szybszy i bardziej dostępny niż kiedykolwiek wcześniej. Jednak w przypadku rozwiązań biznesowych sama szybkość nie wystarczy. Kluczowe znaczenie mają również bezpieczeństwo, przewidywalność, możliwość dalszego rozwoju oraz niezawodność działania.
Przyszłość tworzenia aplikacji nie polega więc na wyborze pomiędzy AI a tradycyjnym podejściem do developmentu. Polega na połączeniu elastyczności i szybkości oferowanej przez modele LLM z doświadczeniem, sprawdzonymi mechanizmami oraz stabilną platformą technologiczną. Właśnie tę ideę realizuje podejście vibe config – umożliwiając organizacjom tworzenie nowoczesnych aplikacji biznesowych z wykorzystaniem AI, bez kompromisów w zakresie jakości i bezpieczeństwa.
MVP w kilka dni!
Przetestuj możliwości Productive24AI w swoich procesach!
do naszego newslettera i bądź na bieżąco ze świeżymi artykułami ze świata produktywności.
Wypróbuj Productive24AI bez ryzyka
