Podstawy
Czym jest vibe coding, jak działają modele AI i skąd biorą się ich błędy.
Zacznij tutaj
Czym naprawdę jest vibe coding i kiedy warto go używać
Termin brzmi jak żart, a opisuje realną zmianę w pracy z kodem. Wyjaśniamy, skąd się wziął, co oznacza w praktyce i gdzie kończy się jego użyteczność.
Czytaj artykuł ›Ścieżka dla początkujących
Pięć tekstów w sensownej kolejności: od idei do bezpiecznej publikacji.
- 1Czym naprawdę jest vibe coding i kiedy warto go używaćPodstawy · 7 min czytania
- 2Czym jest sztuczna inteligencja i duże modele językowe: prostymi słowamiPodstawy · 6 min czytania
- 3Prompt engineering dla każdego: rola, kontekst, format i przykładyPraktyka · 7 min czytania
- 4Pierwszy projekt krok po kroku: od pomysłu do działającej stronyPraktyka · 7 min czytania
- 5Ryzyka kodu generowanego przez AI: lista kontrolna przed wdrożeniemBezpieczeństwo · 8 min czytania
Działy
Praktyka
Prompty, pierwszy projekt, debugowanie i Git: umiejętności, które od razu się przydają.
Narzędzia
Jak orientować się w narzędziach AI do kodu i czym są agenci.
Bezpieczeństwo
Ryzyka kodu z AI oraz zasady ochrony danych i prywatności.
Wszystkie artykuły
- Czym naprawdę jest vibe coding i kiedy warto go używaćPodstawyTermin brzmi jak żart, a opisuje realną zmianę w pracy z kodem. Wyjaśniamy, skąd się wziął, co oznacza w praktyce i gdzie kończy się jego użyteczność.
- Czym jest sztuczna inteligencja i duże modele językowe: prostymi słowamiPodstawyAI, uczenie maszynowe, LLM: te hasła często się mieszają. Porządkujemy pojęcia i tłumaczymy, dlaczego model językowy potrafi pisać także kod.
- Tokeny, kontekst i halucynacje: dlaczego model się myliPodstawyDlaczego model „zapomina” początek rozmowy, mówi z pewnością rzeczy nieprawdziwe i ma limity? Trzy pojęcia wyjaśniają większość tych zagadek.
- Vibe coding a „prawdziwe” programowanie: czy trzeba umieć kodować?PodstawyCzy dzięki AI każdy może zbudować aplikację? Do pewnego momentu tak. Sprawdzamy, gdzie leży granica i jak ją przesuwać.
- Jak pisać prompty do kodu, żeby dostawać użyteczne wynikiPraktykaRóżnica między „napisz mi aplikację” a dobrze opisanym zadaniem to często różnica między chaosem a działającym kodem. Pięć nawyków, które to zmieniają.
- Prompt engineering dla każdego: rola, kontekst, format i przykładyPraktykaDobre polecenie to nie magiczne zaklęcie, tylko kilka powtarzalnych elementów. Pokazujemy szablon, który działa w większości zadań.
- Pierwszy projekt krok po kroku: od pomysłu do działającej stronyPraktykaZamiast budować wielką aplikację, zacznij od małej, działającej wersji. Oto plan od pomysłu do pierwszej opublikowanej strony.
- Debugowanie z AI: jak naprawiać błędy bez panikiPraktykaBłąd to normalna część pracy. Pokazujemy schemat, który pozwala wyjść z pętli „model poprawia, a nadal nie działa”.
- Git dla początkujących: Twoja siatka bezpieczeństwaPraktykaModel potrafi „poprawić” działający kod tak, że przestaje działać. Git pozwala w kilka sekund wrócić do ostatniej dobrej wersji.
- Narzędzia AI do programowania: jak je porównywać, zamiast śledzić rankingiNarzędziaOferta stale się zmienia, więc zamiast kolejnej listy nazw proponujemy ramę oceny, która przyda się niezależnie od tego, co akurat jest modne.
- Agenci AI: gdy model sam wykonuje kolejne krokiNarzędziaCzat odpowiada na pytanie. Agent dostaje cel i sam planuje kroki, uruchamia narzędzia i sprawdza wyniki. Wygodne, ale wymaga nadzoru.
- Ryzyka kodu generowanego przez AI: lista kontrolna przed wdrożeniemBezpieczeństwoKod, który działa, nie musi być bezpieczny ani utrzymywalny. Przeglądamy najczęstsze pułapki i proponujemy listę pytań do zadania przed każdym wdrożeniem.
- Prywatność i dane: czego nie wklejać do AIBezpieczeństwoWklejenie fragmentu kodu to pół sekundy. Skutki wklejenia klucza lub danych klientów mogą trwać dużo dłużej. Zasady, które warto mieć w głowie.
Nic nie znaleziono. Spróbuj innego słowa.
Słowniczek
- LLM (duży model językowy)
- Model AI wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu i kodu, który generuje odpowiedzi na polecenia. To silnik większości asystentów AI.
- Prompt
- Polecenie lub wiadomość przekazywana modelowi AI. Im jaśniejszy i pełniejszy, tym lepszy wynik.
- Token
- Kawałek tekstu, w jakim model „czyta” i liczy. Od liczby tokenów zależą limity i często koszty.
- Halucynacja
- Odpowiedź, która brzmi przekonująco, ale jest zmyślona lub błędna, na przykład nieistniejąca funkcja biblioteki.
- Agent AI
- Model z dostępem do narzędzi, który sam planuje kroki, wykonuje je i sprawdza wyniki.
- MVP
- Minimum viable product: najmniejsza wersja produktu, która już działa i pozwala sprawdzić pomysł.