Vibe coding की पूजा पागलपन है
(bramcohen.com)- Claude के source code leak की घटना ने यह उजागर किया कि "vibe coding" में अंधविश्वास वास्तविक project quality को कितना नुकसान पहुंचा सकता है
- vibe coding का सिद्धांत यह मानता है कि code के अंदर बिल्कुल नहीं देखना चाहिए, लेकिन यह महज़ एक अंधविश्वास है; व्यवहार में plan files, skills, rules जैसी मानवीय structural design अनिवार्य रूप से साथ होती है
- AI वास्तव में code duplication और technical debt की सफाई जैसे कामों में बहुत अच्छा है, लेकिन इसका लाभ उठाने के लिए इंसानों को खुद code देखना, समस्याएँ समझना और उन्हें AI को समझाना पड़ता है
- AI बहुत कम ही अपने आप यह पहचानता है कि "यहाँ spaghetti code है, इसे साफ़ करना चाहिए"; जब इंसान पहले दिशा और context देते हैं, तब बेहतर quality के नतीजे मिलते हैं
- "खराब software डेवलपर की पसंद है" इस वाक्य की तरह, quality में गिरावट AI नहीं बल्कि निर्णय लेने का परिणाम है
- यानी, software quality में गिरावट AI की गलती नहीं है, बल्कि डेवलपर के अपने चुने हुए फैसलों का परिणाम है
Claude source code leak और vibe coding की समस्या
- Claude का source code leak हुआ, और code quality खराब होने की वजह से बहुत लोगों ने उसका मज़ाक उड़ाया
- इस समस्या के कारण के रूप में dogfooding की अति, यानी अपने ही product को अत्यधिक अंधविश्वास के साथ इस्तेमाल करने वाली संस्कृति, को जिम्मेदार ठहराया गया
- dogfooding अपने आप में अच्छा विचार है, लेकिन यह किसी भी तार्किक सीमा से आगे बढ़कर cult जैसी गतिविधि में बदल सकता है
vibe coding की असलियत
- vibe coding एक ऐसा तरीका है जिसका सिद्धांत है कि code के भीतर कोई योगदान नहीं करना, बल्कि उसे देखना तक नहीं
- लेकिन शुद्ध vibe coding एक मिथक है — व्यवहार में plan files (to-do lists), skills, rules जैसे इंसानों द्वारा बनाए गए framework ज़रूर मौजूद होते हैं, और इस संरचना के बिना AI बहुत खराब प्रदर्शन करता है
- code अंग्रेज़ी में लिखा होता है, इसलिए कोई भी उसे पढ़ सकता है, फिर भी "अंदर देखना cheating है" जैसी सोच के कारण डेवलपर खुद जाँच करने से इनकार करते हैं
- वास्तव में जब एक इंसान ने code देखा, तो पाया गया कि agents और tools के बीच बड़े पैमाने पर duplication मौजूद था; यह ऐसी समस्या थी जिसे कोई भी थोड़ी देर देखकर आसानी से समझ सकता था
AI और technical debt की सफाई
- software projects अक्सर technical debt के साथ शुरू होते हैं, और पहले कभी-कभी केवल उसे साफ़ करने में ही 1 साल लग जाता था
- AI का उपयोग करके यह सफाई कुछ हफ्तों में पूरी की जा सकती है, या नए features के विकास के साथ-साथ इसे धीरे-धीरे कम किया जा सकता है
- AI code cleanup में बहुत अच्छा है, लेकिन अपने आप समस्याएँ पहचानने की क्षमता कमज़ोर है — जब इंसान उसे बताते हैं कि "यहाँ spaghetti code है" और guide करते हैं, तब अच्छे नतीजे मिलते हैं
AI का सही उपयोग — conversation-based approach
- duplication की समस्या हल करने के सही तरीके के रूप में ये steps दिए गए हैं:
- agents और tools दोनों से संबंधित items की list बनाना
- examples देखकर तय करना कि हर item agent है या tool
- पूरे criteria पर चर्चा करना और general guidelines बनाना
- सभी items का audit करने के बाद गलत classification को ठीक करना
- जो items दोनों तरफ मौजूद हों, उनकी दोनों versions की समीक्षा करके उन्हें एक में merge करना
- Ask mode इसी प्रक्रिया के लिए है; examples को साथ देखकर, और जब AI ज़रूरत से ज़्यादा सहमत होने लगे तो उसकी गलतियाँ तुरंत ठीक करना, यही इसका मुख्य हिस्सा है
- पर्याप्त बातचीत के बाद ऐसा लग सकता है कि AI ने one-shot जैसा result दिया है, लेकिन वास्तव में उसके पीछे पहले से इंसान के साथ बहुत अधिक interaction होता है
- Claude टीम इस प्रक्रिया के बिना dogfooding को चरम तक ले गई है, और code के अंदर थोड़ी देर देखकर समस्या समझाने की न्यूनतम कोशिश तक से इनकार कर रही है
वास्तविक उपयोग के उदाहरण
- अपने workflow का उदाहरण: बातचीत शुरू करते समय "इस codebase में unreachable code का audit करें" या "यह function आँखों को चुभ रहा है" जैसा कहकर शुरुआत करना
- जब तक कोई actionable दिशा न मिल जाए, बातचीत जारी रखना, क्या करना है यह समझाना, और AI के बेवकूफी भरी बातें बंद करने तक चर्चा करते रहना
- उसके बाद plan बनाना और build चलाना, यही रोज़मर्रा का तरीका है
software quality चुनाव का प्रश्न है
- AI का उपयोग करने का मतलब यह नहीं कि खराब quality के software को स्वीकार ही करना पड़े
- AI की मदद के बिना, बहुत ज़्यादा पैसे लेने वाले डेवलपर्स द्वारा बनाई गई libraries भी खराब quality की हो सकती हैं
- खराब software अपने खुद के फैसलों का नतीजा है, और इसके लिए जिम्मेदारी लेनी चाहिए तथा बेहतर quality की कोशिश करनी चाहिए
9 टिप्पणियां
AI AGENT के साथ FULL AUTO MATION करते हुए कोड जनरेशन, merge, review और verification तक पूरी तरह autonomous बना दो, ताकि कोडबेस तैयार हो जाए और ज़रा भी दिमाग न लगाना पड़े, बस कभी-कभार agents आपस में उलझ जाएँ तो developer बीच में आ जाए — और फिर जो developer ऐसा नहीं कर पाते उन्हें trend के साथ न चल पाने वाला असामान्य मानने वाला माहौल हर तरफ फैल गया है... ऐसे लोगों को देखकर, जो रोज़ कितना boilerplate code उछालते रहे, simple pattern की लगातार दोहराई जाने वाली code लिखते हुए मोटी तनख्वाह लेते रहे, और अब AI की वजह से कहते फिरते हैं कि अब कोड लिखने की ज़रूरत ही नहीं, बस दया ही आती है।
मामूली से मामूली हिस्से तक micro-manage करना पड़े तभी कुछ ठीक-ठाक quality का code बनता है। मुझे लगता है कि पूरी autonomy की बात सिर्फ तब ही समझ में आती है जब सचमुच boilerplate code को बड़े पैमाने पर बनाना हो; उसके अलावा यह बिल्कुल अव्यावहारिक है। जो लोग पूरी autonomy की बात करते हैं, वे दो में से एक होते हैं: या तो उन्हें ठीक से समझ नहीं है, या फिर वे ठग हैं।
अधूरे प्रोजेक्ट्स की बाढ़ आ गई है…
और जो लोग प्रोग्रामिंग को आधा-अधूरा ही समझते हैं, वे उत्साह से पागल हो रहे हैं…
dogfoodingको एकाधिकार नहीं, बल्कि डॉग-पुडिंग की तरह देखना बेहतर होगा।dog食...
शीर्षक और सामग्री अलग हैं…?
ऐसा लगता है कि vibe coding को सीधे-सीधे "code review नहीं करना" मानकर, उसके हिसाब से वजहें जोड़ते हुए की गई आलोचना है.
ऊपर से इसमें Claude Code को घसीटना भी ठीक नहीं लगता। अगर आप उस स्तर की quality की बात कर रहे हैं—मान लीजिए Linux maintenance-level engineering principles—तो code quality की समस्या को इस तरह टुकड़ों में बाँटकर नहीं देखा जाता। ज़्यादातर बातों में propaganda जैसा approach है, खुद टेस्ट करके कही गई बात नहीं बल्कि बस "सुना है ऐसा होता है" वाली शैली.
कुछ-कुछ वैसा ही जैसे कहना कि Samsung की building design खास नहीं है, इसलिए Sony को पकड़ने में अभी बहुत दूर है.
जब मैंने पहली बार Claude Code इस्तेमाल किया, तो मैंने अपने विदेशी दोस्तों से कहा, "मैंने पहली बार vibe coding करके देखा!" लेकिन उन्होंने मेरी बात सुनकर कहा, "नहीं, वह vibe coding नहीं है; असली vibe coding तो वह है जिसमें कोड को सचमुच देखा ही नहीं जाता।" लगता है कि हमारे यहाँ आम तौर पर जिस 'vibe coding' की बात की जाती है, उसकी परिभाषा पश्चिम में इस्तेमाल होने वाली परिभाषा से कहीं ज़्यादा व्यापक है। Hacker News में जिस vibe coding की बात होती है, उसे 'कोड रिव्यू न करना' कहना ज़्यादा सही है।
Hacker News की राय
लोगों का Claude Code के लीक हुए source quality को उदाहरण बनाकर यह कहना अजीब है कि ‘vibe coding’ फेल हो गई
बल्कि इसके उलट है। मेरा मानना है कि यह इस बात का सबूत है कि पारंपरिक “good code” नियम तोड़कर भी लोकप्रिय और सफल प्रोडक्ट बनाए जा सकते हैं
deadline के कारण जुगाड़ में लिखा गया कोड अक्सर वैसा का वैसा production में रह जाता है
personal project में भी शुरुआती commits बिखरे हुए होते हैं, और बाद में cleanup branch बनाकर उन्हें सुधारा जाता है
लेकिन कंपनियों में दूसरी या तीसरी draft के लिए शायद ही कभी समय मिलता है, इसलिए अंत में पहली draft ही deploy हो जाती है
सच कहूँ तो कभी-कभी मुझे भी डर लगता है कि मेरे नाम वाला कोड कहीं leak न हो जाए। लेकिन हकीकत यही है
जब कोड बदलते समय लगे कि “यह कुछ ज़्यादा ही खींचतान वाला लग रहा है”, तो उसी वक्त उसे ठीक कर देना आखिरकार समय बचाने का रास्ता है
LLM के बारे में अभी मेरा अनुभव इतना नहीं है कि पक्के तौर पर कुछ कह सकूँ
Claude Code मूल रूप से एक simple product है, और उसकी असली value खुद model में है
यानी यह ऐसा low-risk product है जहाँ code quality कमज़ोर होने पर भी बहुत बड़ी समस्या नहीं बनती, इसलिए ऐसा केस संभव हुआ
यह “Vibe coding” की अवधारणा का उल्लंघन भी नहीं है। इसमें high-level abstract ideas इंसान देता है और असली कोड AI लिखता है
Claude Code AI Level 7 (इंसान spec देता है, bot code लिखता है) स्तर का है, और लेखक का कहना है कि Level 6 बेहतर है
हर व्यक्ति का आदर्श स्तर अलग होता है। कुछ लोगों के लिए Level 5 से नीचे तक ही सीमा है, तो कुछ को Level 2 से ऊपर भी जोखिम भरा लगता है
domain की जटिलता और नवीनता के हिसाब से सही स्तर बदलता है
उदाहरण के लिए, मेरे ऐप में algorithm वाला हिस्सा Level 0 है, UI Level 7 है, और middleware इनके बीच कहीं आता है
कोड के हर हिस्से के लिए सही स्तर ढूँढना ही असली skill है
dynamic languages में इससे ऊपर जाना मुझे अस्थिर लगता है। अगर Level 7 या उससे ऊपर जाना हो, तो मेरा मानना है कि पूरी तरह static typed language पर जाना बेहतर होगा
coding अब blacksmithing की तरह कुछ लोगों तक सीमित रह जाएगी और ज़्यादातर हिस्सा automate हो जाएगा
लेकिन इसी वजह से एक व्यक्ति वह काम कर सकेगा जो पहले पूरी टीम करती थी
किसी feature को उसकी working पूरी तरह समझे बिना अपना लेने का प्रलोभन बहुत बड़ा होता है
इस लेख के लेखक BitTorrent के संस्थापक हैं। कोई साधारण blogger नहीं
Claude Code का मेरा सबसे पसंदीदा उपयोग code quality सुधारना है
जो काम इंसान करे तो time waste लगता, वह AI लगभग मुफ्त में कर देता है, इसलिए यह ठीक लगता है
जैसे repetitive test patterns को साफ करना, JSON serialization में consistency रखना, duplicate code हटाना
नतीजे में codebase छोटा होता है और maintenance आसान हो जाती है। यह किसी तरह का large-scale linting लगता है
हर model के results को cross-verify करता हूँ, और अंत में Opus final list बनाकर fixes करता है
बेकार changes काफ़ी होते हैं, लेकिन जो समस्याएँ पकड़ी जाती हैं वे सच में काम की होती हैं
“Dogfooding” वाला नज़रिया दिलचस्प है
मुद्दा code quality नहीं, बल्कि यह है कि क्या user AI के नतीजों का आलोचनात्मक मूल्यांकन कर सकता है
एक अनुभवी engineer का अपनी judgement बनाए रखते हुए AI का इस्तेमाल करना, और judgement ही AI को सौंप देना — ये दोनों पूरी तरह अलग बातें हैं
समस्या यह है कि tools इन दोनों में फर्क नहीं कर पाते, और marketing बाद वाली audience पर केंद्रित है
‘Vibe coding’ के समर्थक कहते हैं कि LLM इंसानों से कहीं तेज़ iteration कर सकते हैं, इसलिए code quality उतनी महत्वपूर्ण नहीं है
इंसानों के लिए हर चरण (writing–verification–fixing) की cost ज़्यादा है, लेकिन LLM सिर्फ token cost पर तेज़ी से iterate कर सकते हैं
लेकिन मैं इस approach को लेकर संशय में हूँ। मैंने टूटते हुए cases बहुत ज़्यादा देखे हैं
फिर भी, अगर LLM और आगे बढ़े, तो हो सकता है उनकी बात सही निकले
“Vibe coding” spectrum में दो तरह के लोग हैं
एक वे जिनकी technical background नहीं है लेकिन उन्हें यह चीज़ रोमांचक लगती है, और दूसरे AI haters
इनके बीच एक शांत लेकिन बहुत productive middle layer भी है। ये लोग optimistic भी हैं और experienced भी
मैंने भी पिछले 6 महीनों में Claude Code credits पर लगभग $2500 खर्च किए हैं, और ज़्यादातर चीज़ें असल में deploy न होने के बावजूद मुझे बहुत बड़ी value मिली है
मैं इस दावे से सहमत नहीं हूँ कि “Claude Code बेकार है”
ज़्यादातर web apps साधारण CRUD स्तर की होती हैं। 99% कंपनियों के पास 50,000 users भी नहीं होते
जिस कंपनी में मैं काम करता था, वहाँ inefficient code की वजह से program को दिन में 22 घंटे चलाना पड़ता था
यह घटना Clayton Christensen की innovation theory की याद दिलाती है
मौजूदा कंपनियाँ अपने लाभदायक वर्तमान products में संतुष्ट रहकर नई low-quality technology को नज़रअंदाज़ करती हैं, लेकिन आखिरकार वही technology पर्याप्त विकसित होकर बाज़ार पलट देती है
Claude Code भी पहले ही “काफ़ी अच्छा” स्तर पा चुका है, और अगर AI आगे बढ़ता रहा तो आखिरकार यह hand-written code से भी आगे निकल जाएगा
‘Vibe coding’ को लेकर लोगों को कुछ श्रेणियों में बाँटा जा सकता है
① जिनका आर्थिक हित जुड़ा है, ② coding से थके हुए developers, ③ वे नए लोग जो पहली बार कुछ बना रहे हैं
② वाले नई चीज़ें सीखना नहीं चाहते, और ③ वाले सचमुच निर्माण का आनंद महसूस कर रहे हैं
AI coding इनके लिए एक अच्छा entry path बन सकता है
मैं भी उसी तरह का हूँ। 30 साल से coding से प्यार है, लेकिन जो सोचता था उसे बनाने में बहुत समय लग जाता था
अब वह gap मिट रहा है, इसलिए एक तरह की आज़ादी महसूस होती है। लक्ष्य यह सीखना है कि quality बनाए रखते हुए speed कैसे बढ़ाई जाए
बड़ी कंपनियों की समस्याओं की नकल करते-करते productivity घटी और थकान बढ़ी
अब AI की वजह से इस जटिलता को नज़रअंदाज़ करके सीधे नतीजे पाए जा सकते हैं
नया framework या deployment तरीका आए तो भी उसकी चिंता करने की ज़रूरत नहीं। AI वह सब संभाल लेता है
तकनीकी पीढ़ी-परिवर्तन के समय ऐसा टकराव बार-बार होता है