وایب کدینگ چیست و چطور Vibe Coding یاد بگیریم؟

«برنامه نویسی حسی» یا «وایب کدینگ» (Vibe Coding) روشی است که در آن به جای نوشتن دستی کدها و الگوریتم‌ها، فقط هدف برنامه و احتمالا ساختار الگوریتم‌های آن را به مدل‌های هوش مصنوعی توضیح می‌دهیم. سپس این مدل‌ها خودشان با دانش از پیش‌تعبیه شده در آن‌ها شروع به انجام برنامه نویسی می‌کنند. البته کیفیت کار ابزارهای وایب کدینگ از تکمیل خودکار کدها گرفته تا نوشتن کامل برنامه‌های چند فایلی تفاوت دارد. برنامه نویسی روز‌به‌روز در حال پیشرفت است. هوش مصنوعی هم هرروز قوی‌تر می‌شود. با ترکیب هوش مصنوعی و تکنولوژی‌های مدرن برنامه نویسی، محصولات نرم‌افزاری پیچیده‌تر شده و در مدت زمان کمتری تولید می‌شوند. برای همین هر برنامه نویسی که می‌خواهد در بازار کار آینده این شغل حضور داشته باشد باید بداند که وایب کدینگ چیست و چطور Vibe Coding را یاد بگیرد.

در این مطلب از مجله فرادرس، مفهوم مدرن برنامه نویسی حسی را بررسی کرده‌ایم. بعد از اینکه توضیح دادیم Vibe Coding چیست، روش انجام این کار را به کمک مثال ساده‌ای نشان می‌دهیم. سپس مهم‌ترین نکات در زمان اجرای وایب کدینگ را بررسی کرده و چند موضوع کاربردی را درباره روش درست پرامپت نویسی توضیح می‌دهیم. در پایان هم برنامه نویسی حسی را با برنامه نویسی سنتی مقایسه کرده و مزایا و معایب این رویکرد مدرن برنامه نویسی را شرح می‌دهیم.

وایب کدینگ چیست؟

وایب کدینگ رویکردی در توسعه نرم‌افزار گفته است که در آن کاربران به‌جای تولید دستی کدها از هوش مصنوعی برای انجام این کار استفاده می‌کنند. در این رویکرد، مردم به‌جای خط‌به‌خط کدنویسی کردن به صورت مستقیم با دستیار هوش مصنوعی ارتباط برقرار می‌کنند. این دستیار با توجه به نیت و هدف کاربر می‌تواند کدنویسی کرده، یا کدهای موجود را بازنویسی کند. به این ارتباط، بین کاربر و دستیار هوش مصنوعی، «کدنویسی حسی» یا «وایب کدینگ» (Vibe Coding) گفته می‌شود.

«آندره کارپاتی» (Andrej Karpathy) یکی از دانشمندان شناخته شده در علوم کامپیوتر و حوزه هوش مصنوعی است. این دانشمند، عبارت «وایب کدینگ» (Vibe Coding) را در سال ۲۰۲۵ ابداع کرد. از آن زمان به بعد این عبارت به شکل تخصصی به حوزه‌ای از برنامه نویسی گفته می‌شود که سه شرط زیر را داشته باشد.

• برنامه نویس ایده‌های خود را با زبان طبیعی بیان کند.
• برنامه نویس به سرعت و بدون متوقف کردن تفکر خلاقانه خود، بتواند تغییراتی را در برنامه اعمال کند.
• با توجه به اولین نتیجه گرفته شده از برنامه امکان ارتقا ساختار کدها فراهم باشد.

وایب کدینگ، بخشی از تغییرات بزرگی است که هوش مصنوعی در فرآیند توسعه نرم‌افزار ایجاد کرده. این روش، برنامه نویسی را ساده‌تر، خلاقانه‌تر و مبتنی بر تعامل کرده است. این موارد در کنار هم وایب کدینگ را به انتخاب مناسبی برای اجرای پروژه‌ها و ایده‌های جدید تبدیل کرده‌اند. در ضمن با کمک وایب کدینگ توسعه نرم‌افزار برای افرادی که تجربه زیادی در برنامه نویسی ندارند هم ساده‌تر شده است.

ابزارهای وایب کدینگ شامل دستیار‌های ساده هوشمند برای برنامه نویسی هستند. این ابزارها قابلیت پاسخ مستقیم به پرامپت‌ها را دارند. ابزار دیگر وایب کدینگ، سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته‌ای هستند که برای دستیابی به هدف از پیش تعیین شده کدنویسی می‌کنند. توجه کنید که به هرحال وایب کدینگ نمی‌تواند جای مهارت‌های توسعه نرم‌افزار را بگیرد.

دانش، تجربه و قضاوت توسعه‌دهندگان هم نقش مهمی در ساخت محصولات بهتر با کمک هوش مصنوعی دارند. همچنین با شناخت مفاهیم و ایده‌های اصلی علوم کامپیوتر می‌توانیم از ابزارهای هوش مصنوعی به شکل موثرتر و درست‌تری استفاده کنیم. در بخش بعد توضیح داده‌ایم که روش درست انجام وایب کدینگ چیست.

روش اجرای صحیح وایب کدینگ چیست؟

وایب کدینگ شامل توالی از مراحل تکراری است که امکان پرداختن ساده به پروژه و توسعه گام‌به‌گام آن را فراهم می‌کنند. بعد از اینکه ابزار هوش مصنوعی مورد نظر خود را انتخاب کردید، ادامه فرآیند ساده است.

1. یعنی اول از همه باید هدف اصلی خود را توصیف کنیم.
2. سپس ببینیم که ابزار هوش مصنوعی چه پیشنهاداتی ارائه می‌دهد.
3. در ادامه هم شروع می‌کنیم به ساخت پروژه تا جایی که اهداف مورد نظرمان تامین شوند.

فیلم ​آموزش Vibe coding – ساخت بازی سه‌بعدی با کتابخانه Three.js در فرادرس

کلیک کنید

این روش برای ساخت نرم‌افزار بسیار منعطف است.

• این رویکرد زمانی مفید است که نوشتن سریع کد، بازدهی بیشتری نسبت به برنامه‌ریزی اولیه برای تک‌تک جزئیات داشته باشد.
• این روش با بسیاری از ابزارهای برنامه نویسی مبتنی بر هوش مصنوعی سازگار است.
• همچنین، این رویکرد، هم برای برنامه نویسان مبتدی و هم برای افراد باتجربه و باهوش کاربرد دارد.

در ادامه این بخش، پروژه ساده‌ای را با کمک ابزارهای هوش مصنوعی اجرا می‌کنیم و نشان می‌دهیم روش انجام وایب کدینگ چیست.

گام اول: ابزاری متناسب با هدف کاری خود انتخاب کنید

ابزاری انتخاب کنید که با زبان برنامه نویسی و تنظیمات مورد نظرتان به خوبی هماهنگ باشد. برای مثال، «کوپایلت» (Copilot) با بیشتر ویرایشگرهای مشهور کد مانند «مایکروسافت ویژوال استودیو کد» (Microsoft Visual Studio Code) و «جت برینز» (JetBrains) به خوبی کار می‌کند. این ابزار به برنامه نویس کمک می‌کند که با کمک زبان طبیعی و ارائه پیشنهاداتی بر اساس هدف خود کدنویسی بکند. موارد دیگری مانند «ChatGPT» و «Gemini pro» و «Grok» و «Claude» و غیره نیز وجود دارند.

در جدول پایین چند نوع از ابزارهای وایب کدینگ را در دسته‌های مختلف بررسی کرده و برای هر کدام چند مثال زده‌ایم.

در تصویر پایین چند مورد از مشهورترین ابزارهای وایب کدینگ را مشاهده می‌کنید.

برای مثال، فرض کنید می‌خواهیم اپلیکیشنی برای مصورسازی داده‌ها در پایتون بسازیم. می‌توانیم از هوش مصنوعی Gemini بخواهیم که چند کتابخانه برنامه نویسی پیشنهاد بدهد. چند نمودار برای نمونه رسم بکند و حتی اینکه روش کار قسمت‌های مختلف کد را توضیح دهد.

نکته: البته از هر کدام از موارد بالا می‌توانیم استفاده کنیم. اما برای اجرای این نوع پروژه‌ها هوش مصنوعی جمنای عملکرد خوبی از خودش نشان داده است. بنابراین در مثال خود از جمنای استفاده کرده‌ایم.

پرامپت خود را به این شکل نوشته‌ایم:

همین‌طور که مشاهده می‌کنید هوش مصنوعی چند کتابخانه کاربردی پیشنهاد داده است.

گام دوم: اکنون هدف خود را توصیف کنید

از زبان طبیعی خالص برای توصیف هدف خود استفاده کنید. وقتی پرامپت‌های باکیفیتی بنویسید و «زمینه» (Context) کار را به شکل مناسبی توصیف کنید، بهترین کد را دریافت خواهید کرد. در این بخش، چند نکته مهم درباره پرامپت نویسی را توضیح داده‌ایم.

• ورودی‌ها، خروجی‌ها و محدودیت‌های پروژه را به شکل کامل توصیف کنید.
• اولویت‌های ظاهری و سبک طراحی خود را به هوش مصنوعی بگویید.
• درخواست‌های خود را کوتاه و متمرکز نگه دارید.

در پایین نمونه ساده‌ای از پرامپت مناسب را نوشته‌ایم:

بعد از ارسال پرامپت بالا خروجی به شکل زیر تولید می‌شود.

نکته: کدهای نوشته شده در این بخش را قرار نداده‌ایم. اما شما با ارسال همین پرامپت به مدل هوش مصنوعی، می‌توانید اپلیکیشن خاص خود را بسازید.

بعد از اجرای این کدها، برنامه زیر ساخته شده و اجرا می‌شود.

علاوه بر نوشتن پرامپت‌های خوب، بهتر است «سند نیازمندی‌های محصول» (Product Requirements Document | PRD) را هم در اختیار ابزار هوش مصنوعی خود قرار دهید. با کمک این سند، می‌توانیم توضیحات و جزئیات بیشتری به ابزار هوش مصنوعی بدهیم. سند الزامات محصول، با جزئیات دقیق مشخص می‌کند که می‌خواهید چه چیزی بسازید و این چیز باید چگونه پیاده‌سازی شود.

گام سوم: به خروجی مورد نظر شکل دهید

با پاسخ داده شده به عنوان اولین نسخه از برنامه خود رفتار کنید. به مرور زمان سعی کنید که خروجی‌های هوش مصنوعی را ارتقا داده و بخش‌های مختلف آن را اصلاح کنید. می‌توانیم از ابزارهای هوش مصنوعی بخواهیم که برای بررسی صحت عملکرد برنامه تست‌های مختلفی را اجرا کنند. برای مثال در فهرست زیر، چند مورد از مفید‌ترین درخواست‌ها در زمان برنامه نویسی با وایب کدینگ را نوشته‌ایم.

• بخش‌های بزرگ برنامه را به توابع ساده‌تر و کوچک‌تر تبدیل کن.
• به منظور شفاف‌تر شدن عملکرد متغیر‌ها از نام‌های جدید و بهتری استفاده کن.
• بخش خاصی را در نظر بگیرید و از AI بخواهید که آن را حذف کند یا ساده‌تر بنویسد. حتی می‌توانید دستور بدهید تا ویژگی‌های جدیدی به این بخش اضافه شوند.
• با هدف شناسایی سریع‌تر مشکلات برنامه، «یونیت تست» (Unit Tests) یا «تست‌های حالت‌های خاص» (Edge Case) را اجرا کند.

در این قسمت پرامپت ساده‌ای می‌نویسیم:

بعد از ارسال پرامپت بالا، خود مدل هوش مصنوعی شروع می‌کند به کدنویسی در فایل‌های جداگانه و آن‌ها را در اختیار کاربر قرار می‌دهد. در نهایت ساختار فایل‌های پروژه به شکل زیر خواهد شد.

گام چهارم:‌ قبل از ادامه کار، بررسی کنید

کد را تست کنید و مطمئن شوید که با هدف اصلی پروژه همخوانی دارد. در فهرست زیر، گام‌های مناسب برای تست کردن کدها را نوشته‌ایم.

• «تست‌های واحد» (Unit Tests) را اجرا کنید. انجام این تست‌ها بخش کلیدی در فرآیند توسعه نرم‌افزار است.
• «وابستگی‌ها» (Dependencies) را بازبینی کنید.
• کد خود را با «لینتر» (Linter) یا «فرمت‌کننده» (Formatter) پاک‌سازی و مرتب کنید.

برای ادامه پروژه از پرامپت زیر استفاده کرده‌ایم:

در تصویر زیر اجرای پرامپت و بخش ابتدایی پاسخ هوش مصنوعی جمنای را مشاهده می‌کنید.

گام پنجم: ریتم کار خود را حفظ کنید

در کنار «وایب کدینگ» (Vibe Coding)، می‌توانید کدهای نوشته شده را هم توسط هوش مصنوعی بازبینی کنید. با این کار کشف ایده‌های جدید، ساخت پروژه و انتشار نرم‌افزار آسان‌تر می‌شود. در نتیجه، دیگر نیاز نیست که زمان زیادی را صرف راه‌اندازی اولیه کنید. هر زمان که برای خلق کردن آماده بودید، می‌توانید ریتم کار و وایب کدینگ را دوباره تکرار کنید.

در پرامپت بعدی به هوش مصنوعی «جمنای» (Gemini) دستور داده‌ایم که:

بعد از اجرای این پرامپت، ظاهر اپلیکیشن به شکل زیر در آمده است.

یادگیری برنامه نویسی به کمک هوش مصنوعی در فرادرس

مدل‌های هوش مصنوعی به ابزارهایی قدرتمند و پرکاربرد تبدیل شده‌اند. امروزه از این ابزارها در حوزه‌های مختلفی مانند روانشناسی، اقتصاد، ورزش و برنامه نویسی استفاده می‌شود. همچنین می‌توان از آن‌ها به عنوان مشاور یا معلم برای یادگیری بسیاری از علوم کمک گرفت. برنامه نویسی یکی از مهم‌ترین حوزه‌های استفاده از هوش مصنوعی است. این ابزارها هم در اجرای پروژه‌های برنامه نویسی کاربرد دارند و هم به یادگیری آن کمک می‌کنند. با استفاده از آن‌ها می‌توان مفاهیم ساده و پیچیده را راحت‌تر یاد گرفت.

داشتن مهارت کار با ابزارهای هوشمند برای اجرای پروژه‌های برنامه نویسی، علاوه بر اینکه کیفیت کار را بیشتر می‌کند و زمان اجرای پروژه را نیز به مقدار قابل توجهی کاهش می‌دهد. در نتیجه می‌توانیم پروژه‌های بهتری در بازار کار پیدا کرده و فعالیت کنیم. به همین دلیل، فرادرس (به عنوان بزرگترین آموزشگاه آنلاین کشور) تصمیم گرفت تا مجموعه آموزشی کاملی را برای کمک به یادگیری برنامه نویسی با هوش مصنوعی تولید و منتشر کند. کاربران گوناگون، بدون توجه به سطح علمی آن‌‌ها با کمک فیلم‌های این مجموعه آموزشی می‌توانند روش استفاده از هوش مصنوعی برای برنامه نویسی را یاد بگیرند.

در پایین، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم. برای بررسی سایر فیلم‌ها بر روی تصویر بالا کلیک کنید.

• فیلم آموزش هوش مصنوعی GPT در یادگیری برنامه‌ نویسی C با پروژه های عملی + گواهینامه
• فیلم آموزش «چت جی پی تی» و «جمینی»، بررسی مبانی و شروع کار با ChatGPT و Gemini + گواهینامه
• فیلم آموزش ساخت بازی اندرویدی با هوش مصنوعی، از تولید داستان تا کدنویسی + گواهینامه
• فیلم آموزش کاربرد «چت جی پی تی» (ChatGPT) در برنامه نویسی پایتون، دوره مقدماتی + گواهینامه
• فیلم آموزش ساخت دستیار هوشمند با Ollama و پروتکل MCP همراه با پروژه عملی LLM + گواهینامه

در ادامه این مطلب، بررسی می‌کنیم که اصول مهم مهندسی پرامپت برای برنامه نویسی به روش وایب کدینگ چیست.

نکات مهم درباره مهندسی پرامپت

خیلی مهم است که در زمان پرامت نویسی به نکات مهم اشاره شده در بخش پایین توجه کنید. رعایت درست اصول مهندسی پرامپت تاثیر زیادی در رسیدن به بهترین نتیجه ممکن دارد.

هدفی شفاف و واضح داشته باشید

بعد از توصیف کردن هدف اصلی، تا جای ممکن جزئیات بیشتری به آن اضافه کنید. این جزئیات می‌توانند شامل موارد زیر باشند.

• زبان برنامه نویسی
• فریم‌ورک مورد استفاده
• داده‌های ورودی و خروجی
• و هر نیاز دیگری درباره عملکرد یا ظاهر سیستم

تعریف جزئیات هر چقدر که دقیق‌تر باشد به کاهش سردرگمی و دستیابی به کدهای بهتر نیز منتهی می‌شود.

تا جای ممکن اطلاعات زمینه‌ای ارائه دهید

به فایل‌های موجود، «الگوهای کدنویسی» (Coding Patterns) یا API-ها اشاره کنید تا مدل بتواند ساختار کد را درک کرده و با آن هماهنگ شود. اگر ساختار یا فرمت خروجی خاصی مد نظر دارید، نمونه کوتاهی از آن را ارائه دهید. حتی استفاده از مثال کوچکی برای توصیف ورودی/خروجی یا «امضای تابع» (Function Signature) کمک زیادی به تولید پاسخ دقیق‌تر می‌کند.

کارهای دشوار را به گام‌های کوچک‌تر تقسیم کنید

از ابزار هوش مصنوعی نخواهید که هم‌زمان کارهای زیادی را انجام دهد. به عنوان مثال، به جای اینکه تمام ویژگی‌ها را به شکل کامل در یک پرامپت بخواهید، از پرامپت‌های متوالی و مرحله‌به‌مرحله استفاده کنید.

1. ابتدا برنامه‌ریزی کنید.
2. سپس خروجی را بسازید.
3. تست کنید.
4. و بهبود ببخشید.

این روش نتایج قابل‌اعتمادتری به همراه دارد و پیدا کردن و رفع مشکلات را آسان‌تر می‌کند.

محدودیت‌ها را به طور شفاف مشخص کنید

این محدودیت‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند.

• قوانین نام‌گذاری
• نحوه مدیریت خطاها
• مدیریت حالت‌های خاص
• یا بخش‌هایی که نباید تغییر کنند.

هرچه قوانین واضح‌تری تعیین کنید، بعدا به پاک‌سازی و اصلاحات کمتری نیاز خواهید داشت. در بخش‌های بعدی بیان کرده‌ایم که مزایا و معایب استفاده از وایب کدینگ چیست.

مزایای استفاده از وایب کدینگ چیست؟

وایب کدینگ برنامه نویسی را به چیزی مانند گفتوگو با سیستم هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. در این بخش از مطلب چند مورد از مهم‌ترین مزایای استفاده از وایب کدینگ را نوشته‌ایم.

• فرآیند تبدیل ایده به ویژگی‌ها یا محصولات کاربردی را سریع‌تر می‌کند.
• شروع کار با این روش ساده‌تر می‌شود.
• برنامه نویسان می‌توانند روی بخش‌های مهم‌تر کار تمرکز کنند.
• کدنویسی را به چیزی شبیه به مکالمه تبدیل کرده است.
• هنوز هم توسعه‌دهنده، تصمیم‌گیرنده اصلی درباره محصول است.

پایتون یکی از زبان‌های برنامه نویسی بسیار مشهور است که هم در زمینه تولید مدل‌های هوش مصنوعی به کار برده می‌‌شود و هم اینکه مدل‌های مناسب برای وایب کدینگ به خوبی آن را می‌شناسند. البته کاربرد‌های پایتون در صنعت بسیار گسترده‌اند. به همین دلیل مدل‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی برای کدنویسی با پایتون ارائه شده‌اند. هر کدام از ابزارها در زمان اجرای نوع خاصی از پروژه، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند. در صورت تمایل به شناخت این ابزارها پیشنهاد می‌کنیم مطلب مربوط به آن را در مجله فرادرس مطالعه کنید.

محدودیت های استفاده از وایب کدینگ چیست؟

با اینکه وایب کدینگ فرآیند توسعه نرم‌افزار را خیلی سریع‌تر کرده است اما اگر با دقت از این تکنیک استفاده نکنیم، ممکن است با گره‌های بسیار پیچیده‌ای روبه‌رو شویم. مدیریت این گره‌ها هم سرعت تولید محصول را کاهش می‌دهد و هم اینکه نگهداری از نرم‌افزار نهایی را سخت‌تر می‌کند.

در فهرست پایین چند مورد از محدودیت‌های استفاده از وایب کدینگ را نوشته‌ایم.

• با اینکه ابزارهای هوشمند وظایف عادی را به راحتی انجام می‌دهند اما در زمان اجرای پروژه‌های پیچیده شاید بعضی از جزئیات مهم را فراموش کنند.
• اگر دقت نکنیم ممکن است کدهای ساخته شده ناموزون یا تکراری باشند. به طور معمول نگهداری از چنین کدهایی هم بسیار سخت است.
• به طور دقیق نمی‌توان دلیل تصمیم‌گیری سیستم‌های هوش مصنوعی را متوجه شد. بنابراین در زمان درک کدها، خطایابی یا گسترش برنامه شاید خیلی کندتر از حد انتظار به پیش برویم.
• وایب کدینگ سرعت برنامه نویسی را زیاد می‌کند اما در صورت پاکسازی نکردن کدها ممکن است با انبوهی از کدهای بهم ریخته روبه‌رو شویم. نگهداری این نوع برنامه‌ها در آینده بسیار سخت است.
• اگر از قبل از بابت رعایت نکات ایمنی به ابزار هوش مصنوعی تذکر ندهیم، احتمال دارد این جنبه از کد را فراموش کرده و به صورت تکراری از الگوهای ناامن در کدها استفاده کند.
• از آنجا که وایب کدینگ سرعت برنامه نویسی را بیشتر می‌کند شاید مدیریت نحوه توسعه محصول از دست بعضی از توسعه‌دهندگان خارج شود.

نقش هوش مصنوعی در وایب کدینگ چیست؟

ابزارهای هوش مصنوعی ایده‌های کاربرانشان را به کد تبدیل می‌کنند. کاربران به منظور تغییر دادن و اصلاح کدها فقط کافیست که پرامپت‌های جدید بنویسند. ابزارهای هوش مصنوعی مخصوص وایب کدینگ، از «مدل‌های زبانی بزرگ» (Large Language Models) استفاده می‌کنند. این مدل‌ها با استفاده از کدهای عمومی و زبان طبیعی آموزش دیده‌اند. به کمک پیشرفت‌های حاصل شده در مدل‌های هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، کدنویسی حسی به وجود آمده است.

یکی از کاربرد‌های وایب کدینگ در ساخت بازی‌های کامپیوتری است. برای اینکه بدانید روش ساخت بازی با وایب کدینگ چیست پیشنهاد می‌کنیم فیلم آموزش Vibe Coding درباره ساخت بازی سه بعدی با کتابخانه Three.js در جاوا اسکریپت + گواهینامه را در فرادرس مشاهده کنید. لینک دسترسی مستقیم به این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

فیلم ​آموزش Vibe coding – ساخت بازی سه‌بعدی با کتابخانه Three.js در فرادرس

کلیک کنید

توانایی‌های ابزارهای هوش مصنوعی

مهم‌ترین دلیل استفاده از ابزارهای AI در وایب کدینگ، توانایی‌های آن‌ها است. در فهرست زیر، چند مورد از این توانایی‌ها را نوشته‌ایم.

• تبدیل زبان طبیعی به کد
• مدیریت تنظیمات اولیه، «کدهای تکراری» (Boilerplate) و قالب‌بندی پروژه
• پیشنهاد گام‌های بعدی یا تکمیل توابع
• توضیح منطق کد یا تمیزتر کردن آن
• تغییر کد در صورت تغییر نیازهای کاربر در حین انجام کار

پشتیبانی هوش مصنوعی از وایب کدینگ

وایب کدینگ از هوش مصنوعی برای ایجاد گفتگوی دوطرفه و طبیعی استفاده می‌کند. این کار به کاربران کمک می‌کند تا ایده‌های جدید را کشف کنند و ساختار کد و هدف خود را بهبود ببخشند. مکالمات اصلی در وایب کدینگ حول محور‌های زیر تکرار می‌شوند.

1. توصیف هدف اصلی پروژه
2. ساخت نسخه اول با کمک هوش مصنوعی
3. درخواست تغییرات در کد یا ارائه محدودیت‌های جدید
4. تکرار این مراحل تا رسیدن به نتیجه دلخواه

با رعایت چرخه بالا پرامپت‌های نوشته شده بزودی به کدی واقعی و قابل استفاده تبدیل می‌شوند.

خلاقیت و نظارت انسانی در وایب کدینگ

وایب کدینگ بدون هوش مصنوعی ممکن نیست، اما خلاقیت انسان نیز به همان اندازه اهمیت دارد. انسان‌ها شهود، ایده‌های ناب و درک احساسات بشری را به این فرآیند اضافه می‌کنند. کارهایی که هوش مصنوعی نمی‌تواند به همان شکل انجام دهد. فقط انسان‌ها هستند که می‌توانند تجربه‌های کاربری معنادار، هدفمند، کاربرمحور را به شکل واقعی مفید خلق کنند.

نظارت و بازبینی انسان نیز بسیار حیاتی است. برای داشتن وایب کدینگ موفق، نیازمند حضور مستمر انسان در فرآیند توسعه هستیم تا در همکاری با هوش مصنوعی، تمام بخش‌های خروجی را شکل دهد و بررسی کند. در فهرست پایین چند مورد از چالش‌های رایج در وایب کدینگ را نوشته‌ایم.

• وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی: کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را بدون بررسی نپذیرید. این کدها همیشه امن، کارآمد یا درست نیستند.
• نادیده گرفتن مهارت‌های پایه کدنویسی: شاید افراد مبتدی تمایلی به یادگیری مفاهیم پایه برنامه نویسی نداشته باشند، اما این کار بازبینی درست کدهای هوش مصنوعی را برای آن‌ها سخت‌تر می‌کند.
• نبود شفافیت کافی: هوش مصنوعی نمی‌تواند دلیل تمام تصمیمات خود را توضیح دهد. به همین دلیل، درک تصمیم‌های آن یا پیدا کردن حالت‌های خاص شاید، دشوارتر بشود.

به یاد داشته باشید که وایب کدینگ فرآیندی خلاقانه و مشترک میان انسان و هوش مصنوعی است. کاربران ایده‌ها را ارائه می‌دهند، ابزار هوش مصنوعی پاسخ را می‌سازد و در نهایت، کنترل کار و تصمیم‌گیری درباره نتیجه نهایی با کاربر است.

بررسی انواع ابزارهای وایب کدینگ به شکل کلی

قبل از شناخت مهم‌ترین ابزارهای برنامه نویسی حسی، باید بدانیم مشخصات ابزار مناسب وایب کدینگ چیست. ابزارهای هوش مصنوعی امکان ساخت نرم‌افزار را با کمترین میزان کدنویسی فراهم می‌کنند. این ابزارها به شکل‌های مختلفی در دسترس هستند.

• بعضی از آن‌‌ها به صورت ویرایشگر کد مستقل ارائه می‌شوند.
• بعضی دیگر در «محیط توسعه یکپارچه» (IDE) قرار داشته و ویرایشگر داخلی دارند.
• گروهی نیز به شکل مستقیم در مرورگر وب اجرا می‌شوند.

از طرف دیگر، «عامل‌های هوش مصنوعی» (AI Agents) می‌توانند بر اساس هدفی که برای آن‌ها مشخص می‌کنید، کارهای چندمرحله‌ای را انجام دهند. این عامل‌ها ممکن است درون IDE، مرورگر یا حتی میان چند ابزار مختلف فعالیت کنند. با این حال، قبل از انتخاب ابزار، بهتر است با انواع ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌نویسی آشنا باشید.

در این بخش از مطلب انواع اصلی ابزارهای وایب کدینگ را معرفی کرده‌ایم.

دستیارهای تکمیل خودکار کد

«دستیارهای هوشمند تکمیل خودکار کد» (AI Code Completion Assistants) درون ویرایشگر کد کار می‌کنند. وظیفه اصلی آن‌ها این است که هنگام تایپ کردن، ادامه کد را پیشنهاد دهند. این نوع ابزارها با مدیریت کارهای رایجی مانند نوشتن کدهای تکراری یا منطق‌های مشابه، سرعت کار برنامه نویس را بالا می‌برند.

دستیارهای گفتگومحور کدنویسی

«دستیارهای گفتگومحور کدنویسی» (Conversational AI Coding Assistants) به کاربر اجازه می‌دهند خواسته خود را با زبانی ساده توصیف کند. این ابزارها برای کار با کد، درک کدهای موجود در «فضای» (Context) پروژه و یادگیری در حین کار کمک می‌کنند. دستیارهای گفتگومحور در زمان انجام کارهایی مانند موارد زیر بسیار مفید هستند.

• ساخت نسخه‌های اولیه
• کشف ایده‌ها
• دیباگ یا رفع اشکال
• درک کدهای ناآشنا
• اجرای پروژه‌های شخصی
• و یادگیری عملی

ابزارهای کدنویسی عامل‌محور

«ابزارهای کدنویسی عامل‌محور» (Agentic Coding Tools) با استفاده از پرامپت‌های کاربر، ساختار پایه برنامه را به شکل کامل می‌سازند. کاربر می‌تواند به عنوان نقطه شروع پروژه از آن‌ها استفاده کند. این ابزارها به کاربر کمک می‌کنند تا «سیستم‌های چندعاملی» (Multi-Agent Systems) را سریع‌تر بسازند. این سیستم‌ها کارهای چندمرحله‌ای را به طور خودکار انجام می‌دهند.

با کمک «ابزارهای کدنویسی عامل‌محور» می‌توانیم ایده‌های جدید را امتحان کرده و مسیرهای مختلف را بررسی کنیم. سیستم‌های چندعاملی مانند لایه‌ای در میان مجموعه‌لایه‌های بزرگ هستند. این مجموعه لایه‌ها از سیستم‌ها، جریان‌های کاری و برنامه‌های هوش مصنوعی تشکیل می‌شوند.

• «لایه سازمان‌دهی هوش مصنوعی» (AI Orchestration Layer): این لایه نقش هماهنگ‌کننده را دارد. یعنی مدل‌های هوش مصنوعی، عامل‌ها، ابزارها، API-ها و داده‌ها را در جریان کاری واحد به هم متصل می‌کند. این لایه از «پروتکل ساختار مدل» (Model Context Protocol | MCP) و سایر استانداردها برای هماهنگی کارها میان سیستم‌های مختلف استفاده می‌کند.
• «لایه سازمان‌دهی عامل‌های هوش مصنوعی» (AI Agent Orchestration Layer): این بخش روی لایه قبلی ساخته می‌شود و به عنوان لایه کنترلی برای هماهنگ کردن فعالیت‌های چندین عامل هوش مصنوعی عمل می‌کند.
• «سیستم‌های چندعاملی» (Multi-Agent Systems): این سیستم‌ها در بالاترین سطح قرار دارند و لایه تعاملی را شکل می‌دهند. لایه سیستم‌های چندعاملی رفتار عامل‌های درون سیستم را مشخص می‌کند.

محیط‌های توسعه با هوش مصنوعی بومی

«محیط توسعه با هوش مصنوعی بومی» (AI-Native IDE) به محیط‌ توسعه‌ای گفته می‌شود که از همان ابتدا بر پایه هوش مصنوعی ساخته شده‌ است. این‌طور نیست که ویژگی‌های هوش مصنوعی در مراحل بعد به آن اضافه شده باشد. این نوع محیط‌ها به طور معمول کارهایی مانند موارد زیر را در جریان کار واحد مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند.

•  تولید کد
• ویرایش
• تست
• دیباگ
• و سایر کارهای توسعه

اگر می‌خواهید به کمک هوش مصنوعی و در عین حال با حفظ کنترل کامل روی کدهای خود، به سرعت نرم‌افزارهای کاربردی بسازید، این ابزارها انتخاب خوبی هستند.

نکته: همه IDE-های بومی هوش مصنوعی برای «وایب کدینگ» (Vibe Coding) طراحی نشده‌اند، اما بیشتر آن‌ها در حال اضافه کردن عامل‌های هوش مصنوعی و سایر ابزارهای وایب کدینگ هستند.

هوش مصنوعی برنامه‌ساز

بسیاری از «هوش مصنوعی‌های برنامه‌ساز» (AI app Builders) از وایب کدینگ پشتیبانی می‌کنند. آن‌ها به کاربران اجازه می‌دهند تا برنامه‌های کاملی را با کمترین کدنویسی دستی بسازند و حتی منتشر کنند. این ابزارها می‌توانند از طریق گفتگو و پرامپت‌نویسی، تمام بخش‌های برنامه‌ها مانند رابط کاربری، منطق برنامه و اتصالات لازم را ایجاد کنند.

هوش مصنوعی برنامه‌ساز برای تبدیل سریع ایده‌ها به برنامه‌های کاربردی بسیار مفید است. مهم‌ترین کاربرد این ابزارها را در پایین نوشته‌ایم.

• ساخت ابزارهای داخلی شرکت‌ها
• ایجاد نسخه‌های اولیه‌ای از پروژه‌ها
• ساخت جریان‌های کاری متصل به داده‌ها و سرویس‌ها

در بخش بعد به کمک جدول ساده‌ای چند مورد از ابزارهای مهم را معرفی کرده و نمونه‌های موفقی از هر دسته را نام برده‌ایم.

چطور روش استفاده از هوش مصنوعی را یاد بگیریم؟

همین‌طور که در این مطلب بررسی کردیم، کد نویسی حسی یا همان وایب کدینگ یکی از کاربرد‌های هوش مصنوعی است. بعد از اینکه فهمیدیم وایب کدینگ چیست باید روش به دست آوردن بهترین پاسخ را هم یاد بگیریم. به این منظور لازم است با نحوه کار با هوش مصنوعی آشنا باشیم. درست است که بیشتر مدل‌های زبانی بزرگ بر پایه گفتگو کار می‌کنند ولی خود این گفتگو هم اصول و قواعدی دارد که با رعایت آن‌ها می‌توانیم کیفیت پاسخ‌های تولید شده را به میزان خیلی زیادی ارتقا دهیم. وب‌سایت آموزشی فرادرس به منظور کمک به یادگیری هرچه بهتر این مهارت، مجموعه‌ای از فیلم‌های آموزشی را تهیه و منتشر کرده است.

با تماشای این فیلم‌ها به میزان زیادی مهارتتان را در استفاده از هوش مصنوعی ارتقا بدهید. در فهرست زیر، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش تحلیل «چت جی پی تی» (ChatGPT)، بررسی مزایا و محدودیت ها
• فیلم آموزش میکس و مسترینگ با ابزارهای موسیقی هوش مصنوعی «sonible» و «Focusrite» + گواهینامه
• فیلم آموزش ساخت آهنگ و ملودی با هوش مصنوعی AIVA + گواهینامه
• فیلم آموزش هوش مصنوعی ChatGPT در علم داده و یادگیری ماشین + گواهینامه
• فیلم آموزش طراحی کاراکتر با هوش مصنوعی «لئوناردو» (Leonardo AI) + گواهینامه

در صورت تمایل به مشاهده فیلم‌های بیشتر می‌توانید بر روی تصویر زیر کلیک کرده و به صفحه اصلی این مجموعه آموزشی هدایت شوید.

در بخش بعد، چند مورد از نکات مهم برای گرفتن بهترین نتیجه در وایب کدینگ را توضیح داده‌ایم.

نکات کلیدی در زمان اجرای وایب کدینگ چیست؟

برای تولید، بازنویسی و تست سریع‌تر کدها در وایب کدینگ باید از هوش مصنوعی و پرامپت‌هایی با زبان طبیعی انسان استفاده کنیم. در فهرست پایین چند مورد از اصول مهم برای رسیدن به بهترین نتیجه در زمان وایب کدینگ را نوشته‌ایم.

• هنوز هم داشتن دانش برنامه نویسی، تجربه و بازبینی دقیق کدها تاثیر بسیار زیادی در حفظ کیفیت نرم‌افزار، امنیت و سادگی نگهداری آن دارد.
• رعایت درست اصول مربوط به نحوه کار با هوش مصنوعی مانند پرامپت‌نویسی درست، می‌تواند کیفیت کدها را مرحله‌به‌مرحله ارتقا بدهد.
• به همین ترتیب آزمایش منظم کدها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند نرم‌افزارهایی دقیق‌تر، کاربردی‌تر و با قابلیت نگهداری ساده‌تری توسط هوش مصنوعی بسازند.
• استفاده از تکنیک وایب کدینگ انجام کارهای تکراری را کاهش می‌دهد. با سرعت بیشتری ایده‌های جدید را پیاده‌سازی کرده و در نهایت فرآیند توسعه نرم‌افزار را برای برنامه نویسان حرفه‌ای و مبتدی ساده‌تر می‌کند.

چندین نوع مختلف از ابزارهای وایب کدینگ وجود دارد. این ابزارها از دستیار‌های هوشمند ساده برای تکمیل خودکار کدها گرفته تا مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته با قابلیت ساخت صفر تا صد برنامه‌های کوچک را پوشش می‌دهند. هر کدام از این ابزارها از روش خاصی از برنامه نویسی پشتیبانی می‌کنند. در نتیجه برای کار با آن‌ها به سطح مهارت‌های مختلفی نیاز دارید. در ضمن هر کدام در اجرای نوع مشخصی از اهداف هم عملکرد بهتری دارند.

اهمیت استفاده از وایب کدینگ چیست؟

یکی از مهم‌ترین دلایل اهمیت وایب کدینگ در دنیای برنامه نویسی این است که فرآیند توسعه نرم‌افزار به مرور زمان پیچیده‌تر می‌شود. از طرف دیگر تیم‌های توسعه نیاز دارند که نرم‌افزارهای خود را با سرعت بیشتری برای ارائه به بازار آماده کنند. در ضمن، تیم‌های زیادی هستند که اعضای توسعه‌دهنده آن‌ها مهارت‌های کافی را هنوز بدست نیاورده‌اند.

وایب کدینگ تمرکز را از فرآیند‌های صرف توسعه نرم‌افزار به روش‌های طبیعی‌تر و ساده‌تری برای کار تغییر داده است. این روش به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا بدون از دست دادن درک واضح از کد خود، سریع‌تر کار کنند. کدنویسی حسی با پشتیبانی از گردش‌های کاری مدرن، موانع مسیر توسعه را از بین می‌برد.

این رویکرد به تیم‌ها کمک می‌کند تا پیشرفت مداوم خود را حفظ کنند. علاوه بر این، به آن‌ها اجازه می‌دهد تا حتی در شرایط کاری پرفشار، نرم‌افزار را به طور مستمر و پایدار توسعه داده و برای ارائه به بازار آماده کنند.

تفاوت بین برنامه نویسی سنتی و وایب کدینگ چیست؟

وایب کدینگ و برنامه نویسی سنتی دو مسیر کاملا جدا از هم در فرآیند توسعه نرم‌افزار هستند. هر رویکرد مزایا و معایب خاص خود را دارد. وایب کدینگ بر روی تفکر طبیعی، خلاقیت و اعمال سریع تغییرات در برنامه نویسی تمرکز کرده است. برنامه نویسی سنتی بر روی طراحی دقیق، مراحل توسعه شفاف و پشتیبانی از فرآیند ساختارمند در توسعه نرم‌افزار تمرکز می‌کند.

فیلم آموزش آشنایی با شغل برنامه‌نویس سیستم در فرادرس

کلیک کنید

در جدول زیر وایب کدینگ را با برنامه نویسی سنتی مقایسه کرده‌ایم.

جمع‌بندی

در این مطلب از مجله فرادرس با مفهوم «برنامه نویسی حسی» یا «وایب کدینگ» (Vibe Coding) و نقش آن در تغییر شیوه توسعه نرم‌افزار آشنا شدیم. در رویکرد برنامه نویسی حسی، برنامه نویس به‌جای تمرکز بر نوشتن دستی کدها، با استفاده از زبان طبیعی نیازهای خود را به ابزارهای هوش مصنوعی بیان می‌کند. سپس در ادامه، خروجی تولید شده را بررسی، اصلاح و تکمیل می‌کند. مراحل اصلی فرآیند وایب کدینگ، شامل انتخاب ابزار مناسب، نگارش پرامپت‌های دقیق، اصلاح خروجی، آزمایش کد و ادامه توسعه پروژه است.

فیلم مجموعه آموزش هوش مصنوعی برای برنامه نویسی – کاربردی و عملی در فرادرس

کلیک کنید

در پایان نیز مزایا، محدودیت‌ها و کاربردهای Vibe Coding را بررسی کرده‌ایم. فهمیدیم که مهم‌ترین نکات در زمان انجام Vibe Coding چیست و چطور می‌توانیم بهترین نتیجه را بدست بیاوریم. البته باید توجه کنید که این رویکرد جایگزین دانش برنامه نویسی نیست، بلکه می‌تواند با افزایش سرعت توسعه، کاهش کارهای تکراری و فراهم کردن امکان تمرکز بیشتر بر طراحی و حل مسئله، بهره‌وری برنامه نویسان را افزایش دهد.