Una reciente tendencia en Silicon Valley, conocida como codificación vibe, está acelerando significativamente la velocidad con la que los ingenieros pueden crear productos y algoritmos. Este método sigue los principios mencionados por Sergey Brin, cofundador de Google, en un correo electrónico reciente a los ingenieros de DeepMind.
Los principales expertos de Silicon Valley se refieren a la codificación de la “vibe” como la forma principal de programación, y el comunicado de Brin insinúa que Google adoptará esta técnica para acelerar significativamente el avance de la inteligencia artificial. Dado su potencial, este método podría también aplicarse a los algoritmos de búsqueda de Google, lo que podría provocar más modificaciones en la forma en que se ordenan los resultados de búsqueda.
Vibe Coding ha llegado para quedarse.
Los cuatro directivos de Y Combinator coincidieron en la relevancia de la codificación vibe, pero se asombraron por lo rápido que está avanzando en la industria. Jared Friedman comparó esta situación con un cuento de hadas, mencionando que es como si las habas mágicas que transforman el mundo brotaran en enormes tallos de frijol durante la noche.
Garry Tan estuvo de acuerdo, expresando su conformidad.
Creo que en este momento, la idea es que esto no es una tendencia pasajera. Esto no va a desaparecer. Este es el principal método de comunicación, y si no te adaptas, podrías quedarte rezagado. Esto es algo permanente.
¿Cuál es la definición de Vibe Coding?
Vibe coding es la aplicación de inteligencia artificial en el desarrollo de software.
- Los ingenieros de software emplean inteligencia artificial para crear código en lugar de redactarlo de forma manual.
- Confíe en las señales naturales del lenguaje para dirigir el progreso del software.
- Dar prioridad a la rapidez y al proceso de repetición.
- El tiempo se invierte en rehacer el código en lugar de dedicarlo a depurarlo hasta que esté operativo.
- El enfoque de Vibe coding se centra en seleccionar qué problemas abordar en lugar de simplemente escribir código en ingeniería de software.
- Utiliza la inteligencia artificial para acelerar la recuperación del código en vez de hacer la depuración de manera convencional.
- La codificación está aumentando rápidamente de forma exponencial.
La codificación Vibe es una forma de generar código utilizando inteligencia artificial, priorizando la rapidez. Esto implica que la corrección del código se vuelve menos necesaria, ya que un ingeniero puede simplemente rehacer el código varias veces hasta que la inteligencia artificial lo realice correctamente.
Un tweet reciente de Andrej Karpathy generó mucha emoción en Silicon Valley. Karpathy, un destacado investigador en inteligencia artificial y exdirector de IA en Tesla, explicó en qué consiste el coding vibe y por qué es la forma más rápida de programar con inteligencia artificial. Es tan confiable que ni siquiera verifica los cambios que realiza la IA (llamados “diffs”).
Karpathy publicó un mensaje en Twitter.
Existe una nueva forma de programación a la que llamo “codificación de energía”, en la que te sumerges por completo en las vibraciones, adoptas conceptos exponenciales y te desligas de la existencia del código. Esto es factible gracias a los LLMs (por ejemplo, Cursor Compositor con Sonnet) que están evolucionando de manera excepcional.
Además, solamente me comunico con Composer a través de SuperWhisper, por lo que apenas utilizo el teclado. Solicito las peticiones más simples, como por ejemplo “reducir el margen en la barra lateral a la mitad”, porque me da pereza buscarlo. Siempre marco la opción de “Aceptar todo” sin leer los cambios detallados.
Cuando me llegan mensajes de error, simplemente los copio y pego sin añadir comentarios, lo cual suele solucionar el problema. El código se vuelve más complejo de lo que suelo entender, ya que tendría que dedicar tiempo a leerlo detenidamente.
En ocasiones, los LLMs no pueden corregir un error, por lo que simplemente lo evitan o realizan cambios al azar hasta que desaparezca. Esto no suele ser un problema grave para proyectos de fin de semana que se descartan después, pero sigue siendo bastante entretenido.
Estoy desarrollando un proyecto o una aplicación web, pero no se trata realmente de programar, simplemente observo, comento, ejecuto y copio y pego cosas, y en su mayoría funciona.
Sergey Brin highlights the importance of coding principles that create a positive atmosphere.
En un reciente mensaje de correo electrónico enviado por Sergey Brin, cofundador de Google, a los ingenieros de DeepMind, se resalta la importancia de incorporar la inteligencia artificial en el proceso de trabajo para disminuir el tiempo invertido en programación. Brin enfatiza que el código es fundamental y que la IA se perfeccionará, sugiriendo que, si es más sencillo utilizar la IA para resolver un problema, es preferible entrenar un nuevo modelo. Brin considera que este enfoque es vital para ser programadores eficientes. Estos principios coinciden con la filosofía de programación que prioriza la rapidez, la simplicidad y el desarrollo impulsado por la inteligencia artificial.
Brin sugiere utilizar el código de primera persona de Google en vez de depender de software de terceros o de código abierto. Esto indica que Google planea mantener sus avances en inteligencia artificial como propios en lugar de hacerlos de acceso público. Esto implica que los avances de Google podrían no ser de código abierto ni estar documentados en investigaciones, sino que podrían ser revelados a través de patentes.
El mensaje de Brin destaca la importancia de utilizar LoRA, una técnica de aprendizaje automático para desarrollar modelos de inteligencia artificial de forma eficiente. Se enfatiza la necesidad de que los ingenieros de DeepMind se centren en optimizar los procesos de trabajo en lugar de dedicar excesivo tiempo a ajustar los modelos. Asimismo, se sugiere un cambio en el enfoque de Google hacia métodos más simples y escalables, como la codificación de vibración, que se basan en una ingeniería ágil.
Sergey Brin redactó:
El código más crucial, AGI, se desarrollará con un incremento en la inteligencia artificial. Es probable que al principio requiera mucha asistencia humana, por lo tanto, es fundamental que nuestro código funcione de manera óptima. Además, es necesario mejorar nuestro propio código para ser los científicos más eficaces del mundo al utilizar nuestra propia inteligencia artificial.
Simplificación: Optemos por soluciones simples siempre que sea posible. Por ejemplo, si una estrategia está funcionando, es mejor continuar con ella en lugar de crear un enfoque diferente. Evitemos agregar complicaciones técnicas innecesarias. La meta es tener una receta y un modelo que puedan adaptarse fácilmente a distintos propósitos.
Necesitamos que nuestros productos, modelos y herramientas internas sean rápidos. No es viable esperar tanto tiempo para ejecutar un poco de código en Python en borg.
Estas afirmaciones coinciden con los principios de codificación vibe, por lo que es fundamental comprender su significado y cómo pueden influir en la forma en que Google crea algoritmos de búsqueda y de inteligencia artificial que son aplicables a la clasificación de sitios web.
Ingenieros de software que se convierten en ingenieros de producto.
Un podcast reciente de Y Combinator, una empresa de aceleración de startups en Silicon Valley, abordó el impacto de la cultura de la codificación en la definición de un ingeniero de software y en los procesos de contratación.
El presentador del podcast mencionó a varios individuos.
Leo Paz, quien es el creador de Outlit, hizo una observación.
Creo que la función del Ingeniero de Software se transformará en Ingeniero de Producto. En la actualidad, la dimensión humana es crucial, ya que las herramientas de generación de código convierten a todos en ingenieros altamente productivos.
Abhi Aiyer de Mastra explicó cómo evolucionaron sus técnicas de programación.
“No programo mucho. Solo reflexiono y reviso.”
Uno de los presentadores de un podcast, Jarede Friedman, quien es Socio Gerente en Y Combinator, mencionó:
“Se trata de un talentoso emprendedor con experiencia técnica, cuya empresa anterior también se dedicaba al desarrollo de herramientas para desarrolladores. Su habilidad en programación es impresionante, por lo que resulta interesante escuchar sus opiniones.”
A continuación, citaron a Abhi Balijepalli de Copycat.
“En la actualidad, no estoy tan aferrado a mi código, lo que me permite tomar decisiones más imparciales sobre si debemos raspar o refactorizar. Dado que puedo programar tres veces más rápido, no tengo problemas en raspar y reescribir si es necesario”.
Garry Tan, quien es el Presidente y CEO de Y Combinator, hizo una observación.
Creo que lo verdaderamente impresionante de estas cosas es que se alinean muy bien en realidad.
Frase: Hace referencia a las palabras de Yoav Tamir de la empresa Casixty.
Redacto todo utilizando el programa Cursor. En ocasiones, llego a tener dos ventanas de Cursor abiertas al mismo tiempo, a las cuales les asigno distintas funciones.
Tan explicó por qué tiene mucho sentido y propuso abrir tres instancias de Cursor para mejorar aún más.
Los participantes en el podcast mencionaron a Jackson Stokes de Trainloop, quien explicó cómo la codificación rápida ha crecido de manera exponencial en términos de escala.
De qué manera la programación ha evolucionado en los últimos seis meses: aumento de velocidad de 10 veces. En el último mes: incremento de velocidad de 100 veces. Un crecimiento acelerado. Ahora me dedico más al desarrollo de productos que a la ingeniería.
Garry Tan hizo un comentario:
“Creo que esto podría ser algo que está ocurriendo de manera generalizada. En realidad, se trata de dos roles diferentes que son necesarios. Esto refleja cómo los ingenieros se asignan a sí mismos actualmente, ya sea como front-end o backend. El backend se enfoca en la infraestructura real, mientras que el front-end implica más ser un gerente de productos…”
Harj Taggar, Socio Gerente de Y Combinator, señaló que los LLM impulsarán a las personas hacia el rol de la toma de decisiones, disminuyendo la relevancia de la codificación real.
¿Por qué es prescindible depurar utilizando inteligencia artificial?
Una característica destacada de Code Vibing es que agiliza el proceso de desarrollo al eliminar la necesidad de que los ingenieros de software dediquen largas horas a la depuración. De esta manera, logran enviar código más rápidamente que nunca.
Tan habló acerca de los desafíos que enfrenta la inteligencia artificial en su depuración.
El estudio reveló que esta característica es muy difícil de depurar, por lo tanto, los humanos todavía deben encargarse de depurar adecuadamente y comprender qué hace exactamente el código.
No parece haber una manera clara de expresarlo, debug. Estabas mencionando la necesidad de ser muy detallado, como si estuvieras dando indicaciones a un ingeniero novato en programación.
Jarede comentó acerca de la habilidad de la inteligencia artificial para depurar.
Debes seguir las indicaciones para lograrlo y hacer una limpieza. También puedes adoptar una actitud positiva. Sugiero seguir el enfoque de Andrej Karpathy, es como empezar de nuevo desde el principio.
Es sorprendente cómo cambia la forma en que escribe código cuando lo hace directamente, resultando en un ahorro significativo. A diferencia de los humanos, que prefieren corregir errores en lugar de reescribir completamente el código, para el LLM es más eficiente reescribir rápidamente grandes cantidades de código en poco tiempo.
Tan notó que la gente utiliza generadores de imágenes AI de manera similar, donde si algo no les gusta, simplemente lo repiten sin cambiar el impulso, haciendo clic en “re-roll” cinco veces hasta que encuentran algo que les guste.
Codificación de Sonido y Algoritmos de Búsqueda de Google.
Aunque el correo electrónico de Sergey Brin no hace referencia directa a los algoritmos de búsqueda, respalda la evolución impulsada por la inteligencia artificial, enfocada en la rapidez a gran escala y alta velocidad. Dado que la codificación vibe se ha convertido en la principal forma de programación, es probable que Google incorpore esta metodología en sus iniciativas, incluyendo la creación de próximos algoritmos de búsqueda.
Observa el Combinador y la Mesa redonda.
Vibe Coding representa la próxima evolución en el mundo de la programación.
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