मेरे बिज़नेस पार्टनर ने 5K का vibe-coded PR भेजा जिसे उसने टेस्ट भी नहीं किया था
एक सॉफ़्टवेयर founder बताता है कि उसके बिज़नेस पार्टनर ने 5,000 लाइनों का AI‑जनित, बिना टेस्ट किया हुआ code change भेज दिया, जिससे प्रोग्रामिंग करियर जारी रखने को लेकर संदेह पैदा होता है, खासकर “vibe coding” के बढ़ने के बीच। टिप्पणीकार बहस करते हैं कि क्या large language models सिर्फ ऐसे टूल हैं जिन्हें फिर भी ठोस engineering judgment चाहिए, या फिर वे skill rot, घटते standards, और कम-गुणवत्ता वाले कोड की बाढ़ को बढ़ावा देने वाला कारण हैं जिसे गैर-विशेषज्ञ अब अच्छी तरह गढ़े हुए काम से अलग नहीं कर पाते। कई लोग ऐसे engineers के बीच बढ़ता विभाजन देखते हैं जो मजबूत testing और design practices के भीतर AI का सावधानी से उपयोग करते हैं, और उन लोगों के बीच जो पूरी तरह उसी पर निर्भर हो जाते हैं, जिसके करियर, code quality, और software निर्माण के तरीके पर बड़े असर पड़ सकते हैं.
संदर्भ: AI‑जनित 5K LOC PR
- OP के बिज़नेस पार्टनर ने लगभग 5 हज़ार लाइनों का AI‑जनित PR सबमिट किया, जिसे उसने शायद मुश्किल से पढ़ा या टेस्ट किया था।
- OP को लगता है कि वह हाथ से कोड लिखते हुए “Last Samurai” बना हुआ है, जबकि बाकी लोग AI के साथ “vibe code” कर रहे हैं।
- इससे सॉफ़्टवेयर की गुणवत्ता, करियर, और प्रेरणा पर AI के असर को लेकर व्यापक चर्चा शुरू होती है।
जिम्मेदारी, टेस्टिंग, और “Vibe Coding”
- कई लोगों का तर्क है कि असली समस्या AI नहीं, बल्कि खराब इंजीनियरिंग आदतें हैं: टेस्ट न करना, रिव्यू न करना, बिना चलाए कोड शिप कर देना।
- दूसरे लोग कहते हैं कि AI इन खराब आदतों को और बढ़ा देता है, क्योंकि यह बहुत आसानी से विशाल, देखने में विश्वसनीय कोड बना देता है जिसे कोई समझता नहीं।
- कुछ लोग AI से कोड बनवाते हैं, लेकिन ज़ोर देते हैं कि इंसानों को फिर भी डिज़ाइन करना चाहिए, रन करना चाहिए, और खास तौर पर टेस्ट व व्यवहार की समीक्षा करनी चाहिए।
- यह चिंता भी है कि AI‑जनित टेस्ट भी नकली हो सकते हैं, जिससे सुरक्षा का झूठा एहसास मिलता है।
सॉफ़्टवेयर करियर पर AI का असर
- मत विभाजित हैं:
- कुछ कहते हैं कि “taste” और pre‑AI intuition वाले अनुभवी डेवलपर मूल्यवान बने रहेंगे; AI बस एक तेज़ टूल है।
- दूसरे मानते हैं कि हाथ से कोड बनाना एक “dead end” है, skill‑rot का डर है, और यह भी कि AI के साथ laypeople आर्थिक रूप से seniors को पछाड़ सकते हैं।
- इंटरव्यू में fundamentals की बजाय AI proficiency पर ज़ोर दिए जाने की चिंता है, और खासकर newcomers के लिए dev jobs घटने की आशंका है।
- कई लोग करियर बदलने पर विचार कर रहे हैं (teaching, consulting, gardening, yoga, security, GIS) या sabbaticals ले रहे हैं।
AI टूल्स के प्रति अलग-अलग रुख
- Camp A: AI एक शक्तिशाली सहायक है; अच्छे engineers ज़्यादा और तेज़ काम कर सकते हैं, और फिर भी standards बनाए रख सकते हैं।
- Camp B: AI “vibe coding” को सक्षम करता है; यह आलस बढ़ाता है, skills को गिराता है, और एक आने वाले “software apocalypse” की ओर ले जाता है।
- कुछ लोग ऐसी teams की रिपोर्ट करते हैं जहाँ अनुशासनहीन AI उपयोग अनिवार्य या सांस्कृतिक रूप से लागू है; अन्य जगहों पर codegen के लिए AI पर रोक है।
व्यावसायिक / साझेदारी की गतिशीलता
- कई लोग ज़ोर देते हैं कि गहरी समस्या founders के बीच मूल्यों का mismatch है: सख़्त testing बनाम “work smarter, not harder.”
- शादी जैसी उपमा दी जाती है: अगर cofounders quality, pace, और AI के उपयोग पर समान विश्वास नहीं रखते, तो कंपनी अटक जाती है या self‑sabotage करती है।
- OP के partner की AI पर बढ़ती निर्भरता ने OP की expertise के प्रति सम्मान को कमज़ोर कर दिया लगता है।
Skill, Taste, और दीर्घकालिक Code Quality
- बार-बार आने वाला विषय: “taste” (architecture, UX, readability) अभी भी मायने रखता है; AI अच्छे design की गारंटी नहीं दे सकता।
- प्रतिवाद: कई clients औसत दर्जे के outputs स्वीकार कर लेते हैं; अगर अच्छा taste delivery धीमी करता है, तो आर्थिक रूप से दंडित हो सकता है।
- कुछ लोग AI‑जनित गड़बड़ी साफ़ करने वाली भूमिकाएँ देखते हैं; दूसरे संदेह करते हैं कि ऐसे “un‑fucker” काम को सच में सही तरह से करने दिया जाएगा भी या नहीं।
व्यापक सामाजिक और शैक्षिक चिंताएँ
- social media, gambling, junk food, और drugs से तुलना: AI अल्पकालिक सुविधा और dopamine के लिए optimize करता है, लेकिन दीर्घकालिक कीमत पर।
- AI पर अत्यधिक निर्भरता से “skill‑rot” और संज्ञानात्मक atrophy की चिंता है, जैसे car culture से शारीरिक निष्क्रियता होती है।
- CS educators बताते हैं कि AI दुनिया में पढ़ाना कैसे है, इस पर उलझन है: basics बनाम “vibe coding” बनाम केवल higher‑level SE।