Słowniczek
Słowniczek vibe codingu
Najważniejsze pojęcia wyjaśnione krótko i bez żargonu.
- LLM (duży model językowy)
- Model AI wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu i kodu, który generuje odpowiedzi na polecenia. To silnik większości asystentów AI.
Zobacz: Czym jest sztuczna inteligencja i duże modele językowe: prostymi słowami - Prompt
- Polecenie lub wiadomość przekazywana modelowi AI. Im jaśniejszy i pełniejszy, tym lepszy wynik.
Zobacz: Jak pisać prompty do kodu, żeby dostawać użyteczne wyniki - Prompt engineering
- Praktyka układania poleceń tak, by model odpowiadał przewidywalnie: z rolą, kontekstem, formatem i przykładami.
Zobacz: Prompt engineering dla każdego: rola, kontekst, format i przykłady - System prompt
- Stała instrukcja obowiązująca w całej rozmowie, określająca rolę, styl i zasady działania modelu.
Zobacz: Prompt engineering dla każdego: rola, kontekst, format i przykłady - Token
- Kawałek tekstu, w jakim model „czyta” i liczy. Od liczby tokenów zależą limity i często koszty.
Zobacz: Tokeny, kontekst i halucynacje: dlaczego model się myli - Kontekst
- Wszystko, co model widzi w danej chwili: polecenia, historia rozmowy i wklejone pliki. Ma ograniczoną pojemność.
Zobacz: Tokeny, kontekst i halucynacje: dlaczego model się myli - Halucynacja
- Odpowiedź, która brzmi przekonująco, ale jest zmyślona lub błędna, na przykład nieistniejąca funkcja biblioteki.
Zobacz: Tokeny, kontekst i halucynacje: dlaczego model się myli - Agent AI
- Model z dostępem do narzędzi, który sam planuje kroki, wykonuje je i sprawdza wyniki.
Zobacz: Agenci AI: gdy model sam wykonuje kolejne kroki - MVP
- Minimum viable product: najmniejsza wersja produktu, która już działa i pozwala sprawdzić pomysł.
Zobacz: Pierwszy projekt krok po kroku: od pomysłu do działającej strony - Refaktoryzacja
- Porządkowanie kodu bez zmiany jego działania: czytelniejsze nazwy, mniejsze funkcje, mniej powtórzeń.
Zobacz: Vibe coding a „prawdziwe” programowanie: czy trzeba umieć kodować? - Diff
- Zestawienie różnic między dwiema wersjami pliku lub projektu: co dodano, a co usunięto.
Zobacz: Git dla początkujących: Twoja siatka bezpieczeństwa