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Com o lançamento de novos modelos de IA que são melhores na codificação, os desenvolvedores estão cada vez mais usando a IA para gerar código. Um dos exemplos mais recentes é o lote atual do Y Combinator, o armazenado acelerador de startup do Vale do Silício. Um quarto do lote de startup W25 tem 95% de suas bases de código geradas pela IA, disse o parceiro gerente da YC, Jared Friedman, durante Uma conversa postada no YouTube.
Friedman disse que esse número de 95% não incluía coisas como código escrito para importar bibliotecas, mas levou em consideração o código digitado pelos humanos em comparação com a IA.
“Não é como se tivéssemos financiado um monte de fundadores não técnicos. Cada uma dessas pessoas é altamente técnica, completamente capaz de construir seus próprios produtos do zero. Há um ano, eles teriam construído seu produto do zero – mas agora 95% é construído por uma IA ”, afirmou.
Em um vídeo intitulado “Vibe Coding is The Future”, Friedman, juntamente com o CEO da YC, Garry Tan, o parceiro gerente Harj Taggar, e o parceiro geral Diana Hu, discutiram a tendência de usar linguagem natural e instintos para criar código.
No mês passado, ex-chefe de IA da Tesla e ex-pesquisador em Openai, Andrej Karpathy descreveu o termo “codificação da vibração” Para descrever uma maneira de codificar o uso de grandes modelos de idiomas (LLMS) sem focar no próprio código.
O código gerado a partir da IA está longe de ser perfeito. Estudos e relatórios observaram que algum código gerado pela IA pode inserir falhas de segurança nos aplicativos, causar interrupçõesou cometer errosforçando os desenvolvedores a alterar o código ou depurar pesadamente.
Durante a discussão, Hu disse que, mesmo que os construtores de produtos dependam muito da IA, uma habilidade em que teriam que ser boa é ler o código e encontrar bugs.
“Você precisa ter o gosto e o treinamento suficiente para saber que um LLM está cuspindo coisas ruins ou coisas boas. Para fazer um bom ‘codificação de vibração’, você ainda precisa ter gosto e conhecimento para julgar o bom e o mal ”, disse ela.
Tan também concordou com o ponto dos fundadores que precisam de treinamento de codificação clássica para sustentar produtos a longo prazo.
“Digamos que uma startup com 95% de código gerado pela IA sai [in the market]E um ano ou dois fora, eles têm 100 milhões de usuários nesse produto, ele cai ou não? As primeiras versões dos modelos de raciocínio não são boas em depuração. Então você tem que ir em profundidade do que está acontecendo com o produto ”, ele sugeriu.
VCs e desenvolvedores ficaram empolgados com a codificação movida a IA. Startups, incluindo Bolt.NewCodeium, Cursor, Lovable e Magic levantaram centenas de milhões de dólares em financiamento nos últimos 12 meses.
“Isso não é uma moda passageira. Isso não está desaparecendo. Esta é a maneira dominante de codificar. E se você não estiver fazendo isso, poderá ficar para trás ”, acrescentou Tan.
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