Ще одна промпт: Як механіка казино Vibe Coding коштувала мені мільярд доларів

Було гарне літнє день на моїх канікулах. Моя сім’я чекала на мене, щоб піти на пляж. Я сказав їм, що приєднаюсь до них “через п’ять хвилин” – це було два години тому. “Майже готово”, – пробурмотів я. “Ще одна спроба”. Код був майже правильний (за останні дві години). Тоді мені стало зрозуміло: я не відладковував. Я грав.

Слот-машина в вашому IDE

Якщо ви провели будь-який час “вайб-кодізації” – той прекрасний, хаотичний танець промптів AI, поки воно не викине робочий код – ви відчували це. Той потяг. Той голос, який говорить: “ще одна промпт, дорога”. Коли обмеження AI насправді приходять на допомогу, дозволяючи вам отримати заслужений сон.

Це не випадково. Вайб-кодізація має точну психологічну структуру, яка робить слот-машини, відеоігри та doomscrolling так звичайними. Дозвольте мені розібрати механіку:

Розклад винагород з змінною періодичністю: Іноді AI влучає в ціль з першої спроби. Іноді це займає п’ятнадцять промптів. Іноді воно дає вам щось геніальне, про що ви навіть не просили. Ви ніколи не знаєте, що отримаєте, і ця непередбачуваність – психологи називають це розкладом винагород з змінною періодичністю – є найбільш звичайним模式ом винагород. Це той же принцип, який лежить в основі слот-машин і лут-боксів.

Ефект майже-промаху: Код майже готовий. Він запускається, але має помилку. Логіка правильна, але синтаксис неправильний. Ці майже-промахи спрацьовують ті самі нейронні шляхи, що і майже-перемога в слот-машині. Ваш мозок інтерпретує “майже готово” як “так близько, що ще одна спроба точно спрацює”.

Чому професійні інженери (частково) імунні

Ось щось цікаве: професійні інженери-програмісти насправді менше схильні до вайб-кодізації, ніж некодери. Спочатку це здається неправильним. Чи не повинні люди, які найкраще розуміють код, бути найбільш зацікавлені в AI, яка пише код?

Але подумайте, що насправді відбувається. Для професійного інженера змінна винагорода полягає в тому: “Чи напише AI код так же добре, як і я, чи ні?” Це не особливо цікаво. Вони знають, що можуть написати код самостійно. AI – це інструмент продуктивності, а не магія.

А для тих, хто не може кодувати? Свята справа. Кожен раз, коли AI спрацьовує, це диво. Ви переходить від нульової здатності створювати програмне забезпечення до створення чогось. Це не оптимізація – це трансформація. Це той самий захват, який я відчував, коли вперше почав свою інженерну кар’єру, коли зрозумів, що можу написати код і зробити персонажів рухатися на екрані, коли програмне забезпечення здавалося справжньою магією.

І зараз цей момент створення демократизується для мільйонів людей. Дофаміновий удар не тільки у змінній винагороді – це у стрибку можливостей. Від “я не можу цього зробити” до “я тільки що створив щось”. Це опьяняюче.

Не тільки це, але більшість професійних інженерів мають довгий досвід довгих сесій відладковування, тому це не нова справа для них.

100-годинний тиждень не те, чим ви думаєте

Було багато дискусій про те, що засновники тепер працюють безумні години – сплять в офісах WeWork, 100-годинні тижні і повне вигорання. Наратив зазвичай полягає в тиск з боку буму AI, конкуренції та страху бути залишеним позаду.

Але ось що: тиск засновників завжди існував. Це причина, чому більшість стартапів терплять невдачу. Це було правдою до AI, і це буде правдою після. Подорож стартапу завжди була американськими гірками з екзистенційним страхом і ірраціональним оптимізмом. Тиск, конкуренція, відчуття, що світ проти вас або підтримує вас – це не ново.

Але вайб-кодізація带ить це на зовсім новий рівень дофаміну. Коли YC Combinator говорить, що 90-відсотків їхніх портфельних компаній використовують вайб-кодізацію для створення продуктів, раптом ці 100-годинні тижні стають зрозумілішими. Ці засновники не тільки працюють багато – вони залежні. Вони сидять там о 3 годині ночі, кажучи собі: “ще одна промпт”, так само, як і я.

Це фундаментально інша динаміка, ніж бум SaaS кілька років тому. Темп методичного створення прототипів у pre-AI епоху не створював того самого дофамінового удару.

Конвенційна мудрість, якої я слідував (і не повинен був)

Коли я почав Zencoder, я зробив найбільш логічну річ – зосередився на професійних інженерах. Професійні інженери мають величезні робочі навантаження. Коли я керував компанією з 1 200 осіб, більшість моїх ідей ніколи не виходили в світ. Чим більша компанія ставала, тим менший відсоток моїх ідей ми могли виконати, тому що були інші пріоритети – безпека, тестове покриття (у нас було 30 000 тестів), доступність, аналітика та технічний борг. Я думав, що AI – це можливість розблокувати творчість у масштабі, допомагаючи компаніям виходити швидше. Тому я побудував для професійних інженерів і їхніх складних репозиторіїв.

Кожна бізнес-книга говорить вам визначити свій ICP (ідеальний профіль клієнта) і зосередитися на ньому. З дня запуску ми отримали багато інтересу. Реєстрації лилися. Але певний відсоток цих реєстрацій ніколи не використовував продукт. Вони реєструвалися, потім ніколи не встановлювали наш розширення в своєму середовищі розробки. Там було багато ICP в трубопроводі, з яким ми могли працювати, тому ми подивилися на дані і подумали: “Багато цих людей, ймовірно, не професійні розробники. Вони ‘вайб-кодіють’, ми підтримаємо їх згодом, але зараз не будемо відволікатися і зосередимося.”

Мільярд-доларовий сліпий плям

Я повністю пропустив це. Коли ми будували надзвичайно потужні інструменти для інженерів-entreprise, інструменти, які дійсно допомагали їм виходити швидше, орієнтуватися в складних кодових базах і зменшувати тedium, ми пропустили весь емоційний центр ринку.

Ми не оптимізували для дофамінового циклу, який рухав усі ті вірусні твіти, відео на YouTube і північні кодування сесії. Ми не захопили магію трансформації, того першого моменту, коли хтось, хто не міг кодувати, раптом може.

І ось що робить це особливо болючим: це не тільки була бізнес-помилка. Це була помилка місії. Наша місія – розблокувати творчість. Чому обмежувати цю місію людьми, які вже можуть створювати програмне забезпечення? Ми побудували для людей, які нам потрібні, але не емоційно прагнули нас. Тим часом була ціла аудиторія, яка прагнула досвіду, який ми могли б доставити, і я спочатку написав їх як “не цільовий сегмент”.

Іронія конвенційної мудрості

Ось що робить це особливо іронічним: раніше в моєй кар’єрі я читав усі бізнес-книги про початок з ніші. Я зрозумів мудрість і погодився з теоретичною правильністю цієї логіки. І тоді я повністю проігнорував це і пішов за своїм серцем. У Wrike я визнав, що кожен у бізнес-світі співпрацює і керує роботою, тому я розробив продукти, які були цінними для усіх, а не тільки для вузького сегменту. Я спробував зварити океан. Кожна бізнес-школа сказала б, що я був неправильним. І це спрацювало чудово.

Але з Zencoder, у цьому конкретному рішенні, я якимось чином слідував бізнес-мудрості над своїм серцем і місією. Іноді користувачі, які не пасують вашому ретельно визначеному профілю клієнта, насправді показують вам, де справжня енергія. Іноді “відволікання” насправді є сигналом. Традиційна стратегія – визначте свій сегмент, потім розширюйте – може засліпити вас до емерджентних поведінок і емоційних підструмів, які рухають цілі ринки.

Урок

Тепер я слідую своєму серцю і побудував справжню магію без дрібного друку “для цього сегмента”.

На мою щастя, ринок AI рухається так швидко, що кожен день – це нова можливість. Як “вайб-кодіють” керують більш складними середовищами, вони стають ближче до потреб професійних інженерів. Як професійні інженери переходять до AI-першої робочої потоку, їм потрібно AI-перший продукт замість код-першого IDE. Як LLM і наші агенти покращуються, і результати стають дедалі більш передбачуваними, є можливість доставити продукт на ринок, який буде вигідний для обох аудиторій. Час слідувати своєму серцю. Як ми працюємо над нашим наступним запуском, ми беремо все, що ми вивчили з доставки підприємницької потужності і надійності, і відкриваємо це для всіх – від вайб-кодізації до досвідчених розробників.

У кінцевому підсумку, ми всі на цьому шляху разом, щоб створити краще програмне забезпечення, незалежно від нашого походження.