Кордон між ідеєю та її реалізацією стрімко стирається. Сучасні AI-чати – включаючи Claude, Gemini і ChatGPT – тепер дозволяють користувачам створювати функціональні програми, просто детально їх описуючи. Цей процес, часто званий “vibe coding”, напрочуд доступний і не вимагає спеціальних знань програмування. Якість кінцевого продукту залежить від наданих запитів, що дозволяє кожному експериментувати… хоча досконалість не гарантовано.
Це не теоретичні міркування. Нещодавно одна людина протестувала цю можливість, доручивши всім трьом AI-моделям побудувати один і той же додаток для читання електронних книг, забезпечивши його просунутими функціями, такими як виділення тексту в реальному часі та динамічні аудіовізуальні ефекти. Результати виявились показовими: сама AI-модель має менше значення, ніж точність інструкцій.
Завдання: Створення “Tome Reader”
Проект народився з розчарування існуючими програмами для читання, зокрема, Kindle від Amazon, якому не вистачає одночасного читання вголос та виділення тексту. Метою було створити веб-додаток – під назвою “Tome Reader”, який міг би читати завантажений текст (PDF, EPUB або вставлений контент) вголос, одночасно підсвічуючи відповідні слова в реальному часі. Додаток також повинен був генерувати фонову музику залежно від категорії контенту (жахи, наукова фантастика тощо) і запускати звукові/візуальні ефекти під час проголошення певних ключових слів. Все це в одному HTML-файлі для простоти використання.
Процес: Ітеративне Уточнення Запиту
Експеримент не ставив завдання одразу обрати переможця. Натомість розробник ітеративно уточнював той самий запит, змушуючи кожен AI-модель будувати проект, а потім генерувати оновлений запит на основі отриманих результатів.
Спершу Gemini створила працездатний прототип. Потім цей проект використовувався для створення уточненого запиту, який був переданий Claude. Claude додатково покращила додаток, але також впровадила несподівану логіку – обмеживши спрацювання ефектів до одного разу на пропозицію, щоб уникнути спаму користувача. Нарешті, ChatGPT отримала останній запит і побудувала програму, хоча їй було складно додати виділений повзунок гучності.
Результати: Всі Моделі Здібні, Але Не Без Особливостей
Усі три чат-бота зрештою успішно створили робочу версію Tome Reader. Проте процес був безшовним. ChatGPT працювала найповільніше. Claude демонструвала непередбачувану поведінку (потрібно було 11 перебудов, щоб вирішити проблему завантаження в одному випадку). Gemini виявилася загалом найнадійнішою, але й найменш зручною з погляду доставки файлів.
Ключовий висновок? Сам запит має першорядне значення. Різниця у продуктивності між безкоштовними та платними версіями цих моделей виявилася незначною. Добре складений набір інструкцій може дати вражаючі результати незалежно від AI.
Майбутнє Розробки Додатків?
Цей експеримент демонструє, що AI швидко розвивається у життєздатний інструмент для швидкого прототипування та навіть функціональної розробки додатків. Хоча це не заміна досвідченим програмістам, ці чат-боти значно знижують поріг входу. Можливість ітеративно працювати з ідеями, не маючи глибоких знань програмування, може прискорити інновації та дозволить людям втілювати свої уявлення в життя, не покладаючись на традиційні конвеєри розробки.
Майбутнє створення програмного забезпечення цілком може бути розмовним, де AI виступатиме як спільний партнер у процесі проектування та побудови.
