वाइब कोडिंग का संक्षिप्त इतिहास

TThe Coding Koala
컴퓨터/소프트웨어경영/리더십AI/미래기술

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00:00:00शुरुआत में ईश्वर ने स्वर्ग और पृथ्वी की रचना की, मुझे लगता है मैं बहुत जल्दी आ गया, शुरुआत में
00:00:06इंजीनियरों ने जीरो और वन का इस्तेमाल किया फिर वे नंबर लिखते-लिखते थक गए तो उन्होंने असेंबली बनाई और फिर
00:00:11वे असेंबली से थक गए तो उन्होंने प्रोग्रामिंग भाषाएं बनाईं और जब वे
00:00:16कोड लिखना ही छोड़ना चाहते थे तो उन्होंने अपने लिए कोड लिखने हेतु एआई बनाई और फिर उन्हें
00:00:21पूरी चीज़ को लेकर अस्तित्व संबंधी संकट होने लगा, तो यह समझने के लिए कि यह वाइब कोडिंग वाली चीज़ कैसे
00:00:26पैदा हुई, हमें 2021 में वापस जाना होगा जब गिटहब ने पहली बार कोपायलट नाम का एक एआई टूल जारी किया
00:00:33जो आपके कोड एडिटर में रहता था और मूल रूप से आपके कोड को पूरा करने में मदद करता था। यह वास्तव में
00:00:38उपयोगी था लेकिन उस समय यह डेवलपर्स के लिए सिर्फ एक ऑटो-कम्प्लीट टूल ही था
00:00:43और फिर 2022 के अंत में चैट जीपीटी आया और चीजें वास्तव में दिलचस्प होने लगीं क्योंकि अब
00:00:49इतिहास में पहली बार, आप बस यह बता सकते थे कि आपको क्या चाहिए और एआई आपको
00:00:55कोड दे देता था। लोग पूरी तरह से समझे बिना कि वह क्या कर रहा है, अपने प्रोजेक्ट में कोड के बड़े हिस्से को कॉपी-पेस्ट करने लगे
00:01:00और चौंकाने वाली बात यह है कि बहुत सारा कोड काम कर गया। हर कोई ऐसा कर रहा था लेकिन
00:01:07किसी के पास यह बताने के लिए शब्द नहीं थे कि वे क्या कर रहे थे, लेकिन यह तो बस शुरुआत थी। पहले डेवलपर्स
00:01:13अभी भी ज्यादातर ब्राउज़र टैब से अपने एडिटर में कोड कॉपी-पेस्ट कर रहे थे, लेकिन फिर टेक के कुछ बेहतरीन दिमागों ने
00:01:18सोचा कि क्यों न पूरे एआई को ही कोड एडिटर के अंदर लाया जाए और बहुत ही कम समय में कई टूल
00:01:25सामने आए। 2023 में कर्सर लॉन्च हुआ और इसने वास्तव में हर डेवलपर का
00:01:31वर्कफ्लो बदल दिया। अब यह सिर्फ ऑटो-कम्प्लीट नहीं था, एआई टूल आपके पूरे कोड बेस को समझ सकते थे और आप
00:01:38अपने एडिटर के अंदर ही साधारण भाषा में बता सकते थे कि आपको क्या चाहिए और यह कोड पर ऐसे काम करता था जैसे कोई
00:01:43असली डेवलपर करता है। 2024 तक क्लाउड जैसे मॉडल बड़े और जटिल प्रोजेक्ट्स को तर्कसंगत रूप से समझने में काफी अच्छे हो गए
00:01:50और डेवलपर्स टाइप करने में कम समय और अपने सॉफ्टवेयर के साथ
00:01:55बातचीत करने में अधिक समय बिताने लगे। और फिर 2025 में क्रांतिकारी एआई कोडिंग एजेंट जैसे 'क्लाउड कोड' आए। अब
00:02:02एआई से एक बार में एक फंक्शन लिखने के लिए कहने के बजाय, आप इसे पूरे फीचर्स बनाने के लिए कह सकते थे। यह ऐसा था जैसे
00:02:08कोई डेवलपर आपके कंप्यूटर के अंदर बैठा हो और आप उसे पूरा करने के लिए टिकट दे रहे हों। और यह उस समय के आसपास की बात है
00:02:14जब हर जगह एक बहुत महत्वपूर्ण सवाल तैरने लगा था: अगर आप उस कोड को नहीं समझते
00:02:19जिस पर आपका ऐप चल रहा है, तो क्या आप वास्तव में कोडिंग कर रहे हैं? अभी किसी के पास स्पष्ट जवाब नहीं था लेकिन कोई इसके बारे में
00:02:25पूरे चलन को एक नाम देने वाला था। फरवरी 2025 में, ओपन एआई के सह-संस्थापक और टेस्ला में एआई के पूर्व प्रमुख आंद्रे कार्पेथी
00:02:35ने X पर कुछ ऐसा पोस्ट किया जिसने इंटरनेट को सबसे अनोखे तरीके से हिला दिया। उन्होंने लिखा कि कैसे
00:02:40वे एआई के साथ बस 'वाइब' करके सॉफ्टवेयर बना रहे थे, कोड को मुश्किल से ही पढ़ रहे थे, ज्यादातर सिर्फ
00:02:45उसके सुझावों को स्वीकार कर रहे थे और जब कुछ गलत लगता था तो उसे थोड़ा ठीक कर रहे थे, और उन्होंने इसे 'वाइब कोडिंग' नाम दिया। उस पोस्ट ने
00:02:51कुछ बहुत शक्तिशाली किया। इसने उस चीज़ को एक नाम दिया जो लाखों लोग पहले से ही कर रहे थे लेकिन उनके पास
00:02:56इसे व्यक्त करने के लिए शब्द नहीं थे। हफ्तों के भीतर वाइब कोडिंग हर जगह थी और निश्चित रूप से लोगों के पास
00:03:02इस पूरी चीज़ के बारे में अपने सवाल थे। कुछ लोग इस चलन का समर्थन कर रहे थे और अन्य इसके
00:03:07खिलाफ थे। ज्यादातर लोग तर्क देते हैं कि एआई जनरेटेड कोड के साथ समस्या यह है कि अधिकांश समय इसमें सुरक्षा
00:03:12कमियां होती हैं और यह एज-केस को बहुत अच्छी तरह से नहीं संभालता है। और यह सच है कि एआई जनरेटेड कोड
00:03:19तब तक ठीक से काम कर सकता है जब तक कि वे सबसे खराब संभव समय पर विफल न हो जाएं और आपको पता न हो कि क्यों क्योंकि
00:03:24आपने कभी नहीं समझा कि शुरुआत में क्या चल रहा था। और इन सबके नीचे एक बड़ा, अधिक
00:03:30बेचैन करने वाला सवाल है: यदि डेवलपर्स की अगली पीढ़ी कभी बुनियादी सिद्धांत नहीं सीखती है क्योंकि
00:03:35एआई बस इसे संभाल लेता है, तो यह सामूहिक ज्ञान का क्या होगा कि यह सब वास्तव में कैसे काम करता है? क्या हम
00:03:41ऐसे लोगों की पीढ़ी बना रहे हैं जो कार चला सकते हैं लेकिन उन्हें बिल्कुल नहीं पता कि इंजन कैसे काम करता है?
00:03:47यह तब तक ठीक हो सकता है जब तक कि इंजन खराब न हो जाए, लेकिन फिर कहानी का दूसरा पहलू भी है।
00:03:52इतिहास का हर टूल जिसने किसी चीज़ को आसान बनाया है, उसे ठीक इसी तरह के प्रतिरोध का सामना करना पड़ा। फोटोग्राफी ने
00:03:59पेंटिंग को नहीं मारा, कैलकुलेटर ने गणितज्ञों को बेकार नहीं किया, और शायद कोडिंग के
00:04:05थकाऊ यांत्रिक भागों को एआई के संभालने से लोग वास्तव में दिलचस्प चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त हो जाते हैं, जैसे
00:04:11विचार, डिजाइन और समस्या समाधान। और अगर आप एआई पर बहुत ज्यादा निर्भर हो गए हैं और अपने
00:04:18कौशल को सुधारना चाहते हैं, तो एक चीज़ जिसे आप देख सकते हैं वह है 'कोड क्राफ्टर्स'। यह मूल रूप से एक प्लेटफॉर्म है जहां आप
00:04:23दिलचस्प चीजें खुद बना सकते हैं और मेरा विश्वास करें, यह आपको एक डेवलपर से एक इंजीनियर बनने में मदद करेगा।
00:04:28लिंक डिस्क्रिप्शन में है। तो हमने जो कुछ भी चर्चा की है, उसके बाद अब सवाल यह है कि यह
00:04:34सब यहाँ से कहाँ जाता है? ईमानदारी से कहूं तो यह कहना मुश्किल है और मैं स्वीकार करूँगा कि मैं शायद आलस में ही एक वीडियो बना रहा हूँ
00:04:40जिसका शीर्षक है किसी ऐसी चीज़ का इतिहास जो अभी भी हो रही है। टूल नाटकीय रूप से बेहतर हो रहे हैं
00:04:46कर्सर, क्लाउड कोड जैसे एआई कोडिंग एजेंट और अन्य अब पूरे फीचर्स बनाने में सक्षम हैं
00:04:52स्वायत्त रूप से। लेकिन यहाँ वह चीज़ है जिसका अभी तक किसी के पास स्पष्ट जवाब नहीं है और यह वह है जो मैं वास्तव में
00:04:57जानना चाहता हूँ, आप इसके बारे में क्या सोचते हैं? जैसे-जैसे एआई कोड लिखने में बेहतर होता जा रहा है, एक
00:05:02सॉफ्टवेयर डेवलपर होने का क्या मतलब है? मुझे कमेंट्स में बताएं कि आप क्या सोचते हैं और मैं वास्तव में उत्सुक हूँ कि क्या आपको लगता है कि
00:05:08यह सॉफ्टवेयर के साथ होने वाली सबसे अच्छी बात है या एक धीमी आपदा जिसका हमें पांच साल में पछतावा होगा।
00:05:13अगर आपको यह वीडियो पसंद आया तो अपना प्यार ज़रूर दिखाएं और मैं आपसे अगले वीडियो में मिलूँगा।

핵심 요약

वाइब कोडिंग, जो कोड को गहराई से समझने के बजाय AI सुझावों पर भरोसा करके सॉफ्टवेयर बनाने की पद्धति है, डेवलपर्स की कार्यक्षमता को बढ़ाती है, लेकिन यह बुनियादी तकनीकी सिद्धांतों के प्रति सामूहिक ज्ञान के नुकसान की चिंता भी पैदा करती है।

하이라이트

  • 2021 में GitHub Copilot के लॉन्च ने डेवलपर वर्कफ़्लो में AI-आधारित ऑटो-कम्प्लीट टूल की शुरुआत की।

  • 2023 में 'Cursor' के लॉन्च ने डेवलपर्स को साधारण भाषा में पूरे कोड बेस को प्रबंधित करने और इंटरैक्ट करने की सुविधा दी।

  • 2025 में 'Claude Code' जैसे AI कोडिंग एजेंटों ने डेवलपर्स को एक साथ पूरा फीचर बनाने की क्षमता प्रदान की।

  • फरवरी 2025 में आंद्रे कार्पेथी ने AI के सुझावों को स्वीकार करने और कोड में न्यूनतम हस्तक्षेप करने की प्रक्रिया को 'वाइब कोडिंग' नाम दिया।

  • AI-जनरेटेड कोड सुरक्षा खामियों और जटिल एज-केस को संभालने में विफलता का जोखिम पैदा करता है, क्योंकि डेवलपर्स अंतर्निहित लॉजिक को नहीं समझते हैं।

타임라인

AI कोडिंग उपकरणों का विकास

  • कोडिंग का विकास 0 और 1 से असेंबली और फिर उच्च-स्तरीय भाषाओं की ओर हुआ।
  • 2021 में GitHub Copilot ने ऑटो-कम्प्लीट टूल के रूप में प्रवेश किया।
  • 2023 में कर्सर ने पूरे कोड बेस को समझने वाले वर्कफ़्लो की शुरुआत की।
  • 2025 के 'क्लाउड कोड' जैसे एजेंटों ने एकल फंक्शन के बजाय पूरे फीचर्स विकसित करने की अनुमति दी।

सॉफ्टवेयर विकास का सफर मैन्युअल कोडिंग से शुरू होकर AI के साथ बातचीत करने की स्थिति तक पहुँच गया है। 2022 के अंत में चैट जीपीटी के आगमन ने डेवलपर्स को सीधे कोड उत्पन्न करने में सक्षम बनाया। इसके बाद विकसित हुए टूल जैसे कर्सर ने एडिटर के अंदर ही पूरे प्रोजेक्ट की समझ प्रदान की, जिससे डेवलपर्स का काम टाइप करने के बजाय AI के साथ संवाद करना बन गया।

वाइब कोडिंग का उदय

  • कोड की कार्यप्रणाली को समझे बिना कोडिंग के अस्तित्व संबंधी सवाल उभरे।
  • फरवरी 2025 में आंद्रे कार्पेथी ने इस प्रवृत्ति को 'वाइब कोडिंग' नाम दिया।
  • वाइब कोडिंग में डेवलपर एआई के सुझावों को स्वीकार करता है और कोड को कम पढ़ता है।

कोडिंग एजेंटों के आने से यह सवाल उठने लगा कि क्या केवल AI का उपयोग करके सॉफ्टवेयर बनाना वास्तव में कोडिंग है। आंद्रे कार्पेथी के एक्स (X) पोस्ट ने लाखों डेवलपर्स की कार्यशैली को एक नाम दिया। यह पद्धति कोड के बुनियादी सिद्धांतों को गहराई से समझने के बजाय AI के सुझावों पर भरोसा करने पर टिकी है।

तकनीकी चुनौतियाँ और भविष्य की बहस

  • AI जनरेटेड कोड में सुरक्षा कमियां और एज-केस संभालने की समस्याएं बनी रहती हैं।
  • अगली पीढ़ी द्वारा बुनियादी सिद्धांत न सीखने से सामूहिक ज्ञान कम होने का डर है।
  • नया टूल अपनाने पर हमेशा प्रतिरोध होता है, लेकिन यह उत्पादकता बढ़ा सकता है।

AI पर अत्यधिक निर्भरता का एक नकारात्मक पहलू यह है कि यदि सिस्टम विफलता की स्थिति में आता है, तो डेवलपर्स को समस्या सुलझाने का अनुभव नहीं होता। आलोचक इसे ज्ञान के नुकसान के रूप में देखते हैं, जबकि समर्थक इसे फोटोग्राफी या कैलकुलेटर के समान एक तकनीकी विकास मानते हैं, जो डेवलपर्स को डिज़ाइन और समस्या समाधान जैसे उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

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