【Vibe Coding】Responsibly Vibe Coding
【Vibe Coding】Responsibly Vibe Coding
前言
自從 ChatGPT 出來後，對於工作上寫 code 的幫助一直很有感，後續從起初在 ChatGPT 或 Claude 這類 UI 服務跟 AI 對話，把程式碼拼拼貼貼，一直到 Cursor (IDE)、Claude Code (CLI)，進化成 AI Agent 的工具，可以產程式碼、跑測試、寫文件、推 PR。軟體開發流程的改變真的是又大又快。
但當我們在開發流程中讓 AI 擁有越來越多決定權，當中必定會包含產生不好的影響，最被大家廣泛談論的就是「技術債」(Technical debt)。
備註：Technical debt（技術債）是指在軟體開發過程中，為了追求開發速度或節省成本，而選擇了快速但品質不佳的解決方案，導致未來需要花更多時間和資源來修正、重構或維護這些程式碼。
正文
靈感
上週末看到一部 youtube 影片，是 Anthropic 的 Technical Staff — Erik Schulntz 的演講，在談要怎麼用 Vibe Coding 的方式來開發 production 的產品，他提到的方法也有在 Claude 內部使用。
影片內容不長，但概念卻很實用，也再次提醒我使用 AI 工具來開發軟體時，必須以「負責任」的態度來實作。
Vibe Coding in prod — Erik Schulntz, Member of Technical Staff at @anthropic-ai
他提到的核心概念是，為了避免 Vibe Coding 產生的技術債，我們應該讓 Agent 專注在開發屬於葉節點（leaf node）的程式碼，而核心節點（core node）則仍需要工程師完全理解產生出來的程式碼。
什麼是 葉節點（leaf node） 跟 核心節點（core node）？
葉節點：獨立存在（下圖中橘色點）
核心節點：被其他節點依賴（下圖中白色點）
From Vibe Coding in prod — Erik Schulntz, Member of Technical Staff at @anthropic-ai
實作方法
Erik 提到我們應該讓 AI Agent 能夠完全自主性開發葉節點，只要我們做好測試（人工定義好輸入和預期的輸出）。至於核心節點，通常跟系統架構、設設計模式有關，現階段還是需要由工程師全面地理解這些程式碼。
影片中有舉一個例子，是 Claude 本身針對 RL codebase 提交了一個 22,000 行改動的 PR，這些改動就是用這種方式來產出的。他提到的另一個重點，我認為是他對團隊做的壓力測試很有信心，因此也更相信 AI Agent 產生出來的程式碼。
From Vibe Coding in prod — Erik Schulntz, Member of Technical Staff at @anthropic-ai
實務上
這週一上班時，我很興奮地把這種概念加入既有的工作流程中（Brian Casel 設計的一套跟 AI 協作的工具 agent-os），結果發現葉節點的數量出乎預期地少，大部分都是需要人工開發的核心節點，這樣的結果沒辦法提升太多效率。
所以我加入了另一個類別，並且讓 AI Agent 實作核心節點和這種類別的節點時，能夠擁有不同介入程度的模式。
下一篇再來介紹這個類別和改良後的工作流程！
我目前的 AI 協作工具（改良自 agent-os）
歡迎有興趣的人可以安裝來玩玩看！
GitHub - fredrick84823/agent-os-adaptive: Fork of https://github.com/buildermethods/agent-os with…
_Fork of https://github.com/buildermethods/agent-os with added leaf/core node classification. Core nodes require human…_github.com
目前剛把概念實現，還有很多細節需要修正才能達到理想中的效果。
因此很歡迎任何朋友給我回饋！希望能夠讓這套工具更接近想像中的效果。
相關連結：
- agent-os-adaptive: https://github.com/fredrick84823/agent-os-adaptive
- agent-os: https://github.com/buildermethods/agent-os
- Vibe Coding in prod: https://www.youtube.com/watch?v=fHWFF_pnqDk