Vibe code cleanup: czym jest i kiedy go potrzebujesz

Vibe coding oznacza akceptowanie kodu wygenerowanego przez AI bez przeglądu. Ta praktyka stworzyła nową rolę: specjalistę od vibe code cleanup, zatrudnianego do naprawiania tego, co zostawia po sobie niezweryfikowany kod z AI. Większość programistów wyraźnie odróżnia te dwa podejścia i korzysta z AI jako wsparcia w pracy, nigdy nie pozwalając jej całkowicie zastąpić własnego osądu. 

Kiedy vibe coding przestaje wystarczać?

Pierwszy produkt stworzony metodą vibe codingu może sprawiać wrażenie prawdziwej magii. To poczucie zwykle trwa do chwili, gdy trzeba coś zmienić. Pewien doświadczony inżynier, z niemal trzydziestoletnim stażem, zbudował produkt niemal wyłącznie za pomocą promptów do AI. Później odkrył, że nie potrafi z przekonaniem wprowadzić drobnej zmiany we własnym dziele. Oddanie AI narzędziu 100% odpowiedzialności za projektowanie i tworzenie oznacza utratę realnej kontroli nad tym, co powstaje.

Projekty informatyczne niosą ze sobą niepewność nawet bez udziału AI. Niewielka zmiana wymagań może wywołać problemy inżynierskie, których nikt nie przewidział na etapie planowania. Najnowsze badania wskazują kilka źródeł tej niepewności.

Część wynika z błędnego odczytania potrzeb rynku, część z postawienia na niesprawdzoną technologię, a część z tego, że dostawcy i regulatorzy zmieniają warunki w trakcie projektu. Swoją rolę odgrywają też tarcia w zespole, niedoszacowany budżet, słaba strategia testowania i skąpa dokumentacja.

Ta niepewność nie znika tylko dlatego, że AI szybciej pisze kod. Narzędzia do vibe codingu pozwalają osobom bez technicznego zaplecza przejść od pomysłu do prototypu bez dotykania kodu. Pozwalają też programistom szybko poruszać się po dobrze znanym obszarze. Ale programista, który przegląda wynik pracy AI, i founder, który akceptuje go w ciemno, robią dwie zupełnie różne rzeczy. Właśnie za zniwelowanie tej różnicy płaci się specjalistom od vibe code cleanup.

Dlaczego programiści nie ufają w pełni narzędziom AI do pisania kodu

Badanie 2025 JetBrains Developer Ecosystem survey objęło 24 534 programistów ze 194 krajów. Wynika z niego, że 85% regularnie korzysta z narzędzi AI, większość realnie oszczędza dzięki nim czas, a zdaniem większości umiejętność pracy z AI stanie się wymogiem zawodowym. Korzystanie z AI to jednak nie to samo co ślepe zaufanie. Programiści sięgają po AI głównie przy dobrze zdefiniowanych zadaniach o niższym ryzyku.

Na szczycie listy są powtarzalny kod, wyszukiwanie informacji, tłumaczenie między językami i podsumowywanie zmian. Ich ostrożność wynika z bezpośrednich doświadczeń. Jakość wyników AI bywa nierówna, AI słabo radzi sobie ze złożoną logiką, budzi obawy o bezpieczeństwo i z czasem może niepostrzeżenie osłabiać umiejętności programisty.

2025 Stack Overflow Developer Survey idzie jeszcze dalej. Pozytywne nastawienie do narzędzi AI spadło z około 70% w 2024 roku do 60% w 2025. Tylko 3% programistów deklaruje duże zaufanie do wyników AI. Około jedna czwarta wyraźnie im nie ufa.

Niemal połowa uważa AI za słabą przy złożonych zadaniach albo całkowicie rezygnuje z używania jej w takich przypadkach. Programiści najmocniej opierają się AI tam, gdzie stawka jest najwyższa. Około trzech czwartych nie używa jej do wdrożeń i monitoringu. Około siedmiu na dziesięciu nie używa jej do planowania projektów.

Dwie trzecie wskazuje rozwiązania AI, które są „prawie poprawne”, jako największą frustrację. Niemal połowa twierdzi, że debugowanie kodu wygenerowanego przez AI zajmuje więcej czasu, niż zajęłoby im napisanie go samodzielnie. Co więc odróżnia codzienne korzystanie z AI od vibe codingu, skoro większość programistów i tak deklaruje, że go unika? Z zewnątrz oba podejścia mogą wyglądać podobnie. Ale to nie jest to samo.

Vibe coding a AI-assisted coding: na czym naprawdę polega różnica?

W lutym 2025 roku Andrej Karpathy, współzałożyciel OpenAI i były dyrektor ds. AI w Tesli, opisał nowy sposób tworzenia oprogramowania. Nazwał go pełnym poddaniem się kodowi wygenerowanemu przez AI i rezygnacją z pracy z samym kodem. To określenie szybko się przyjęło. Już w marcu Merriam-Webster dodał „vibe coding” do trendujących określeń slangowych. Niedługo później pojawiły się też żarty o specjalistach od sprzątania po takim kodzie.

Simon Willison stawia ostrzejszą granicę niż większość osób. W jego ujęciu punkt wyjścia napisany przez AI staje się zwykłym tworzeniem oprogramowania dopiero wtedy, gdy ktoś go zrecenzuje, porządnie przetestuje i potrafi wyjaśnić, jak działa. Jeśli ten krok zostanie pominięty, nadal mamy do czynienia z vibe codingiem. Cleanup podnosi kod do profesjonalnego standardu dopiero po fakcie. Tworzenie oprogramowania wspierane przez AI utrzymuje ten standard od samego początku, wykorzystując AI do przyspieszenia pracy.

Jakie problemy powoduje vibe coding?

Narzędzia AI do pisania kodu halucynują funkcje i zmienne, które nigdy nie istniały. Wraz ze wzrostem projektu tracą kontekst wcześniejszych instrukcji. Częściej wybierają najszybsze rozwiązanie niż właściwe i rutynowo zakładają scenariusz idealny, pomijając obsługę błędów dla wszystkiego, co nieprzewidziane. 

Bezpieczeństwo jest tu szczególnie słabym punktem. Kod wygenerowany przez AI trafiał do wdrożeń z otwartą drogą do SQL injection, bez walidacji danych wejściowych i z kluczami API zapisanymi wprost w kodzie. Pojawiają się też inne klasy podatności. Databricks AI Red Team opisał dwa poważne przypadki. Pierwszy dotyczył gry multiplayer, która wykorzystywała moduł pickle z Pythona w warstwie sieciowej, czyli znany wektor umożliwiający wykonanie dowolnego kodu. Drugi dotyczył parsera binarnego formatu modelu, pełnego niekontrolowanych odczytów z bufora, które mogły prowadzić do uszkodzenia pamięci.

Badanie z sierpnia 2025 roku wśród 18 CTO pokazało, że 16 z nich miało już do czynienia z incydentem produkcyjnym, którego źródłem był kod wygenerowany przez AI. Zagrożone były bezpieczeństwo, czytelność, łatwość utrzymania i wiedza zespołu. Jeden z incydentów dotyczył zapytania do bazy danych, które przechodziło wszystkie testy, a potem załamało się pod realnym obciążeniem produkcyjnym, bo nikt nie zoptymalizował go pod skalę. Inny dotyczył modułu uwierzytelniania, który pozwalał dezaktywowanym kontom nadal korzystać z narzędzi administracyjnych. Trzeci dotyczył funkcji w całości zbudowanej przez AI, którą łatwiej było przepisać od zera, niż rozbudować.

AI nigdzie się nie wybiera i nadal zmienia to, jak wygląda praca programisty. Jak ujął to jeden z liderów inżynierii, liczba fragmentów kodu czekających dziś na przegląd rośnie znacznie szybciej, niż jedna osoba jest w stanie za nimi nadążyć.

Czym zajmują się usługi vibe code cleanup?

Tradycyjna refaktoryzacja ulepsza kod, który ktoś w zespole już rozumie. Programiści znają pierwotny zamysł, rozpoznają code smells i wprowadzają poprawki jako część normalnego cyklu pracy. Vibe code cleanup zaczyna się z trudniejszej pozycji. Obejmuje kod, którego nikt w obecnym zespole nie pisał ani w pełni nie rozumie, więc bardziej przypomina archeologię niż rutynowe utrzymanie.

Jeden z programistów oferujących takie usługi na Fiverr powiedział 404 Media, że wykonuje tę pracę od końca 2023 roku, jeszcze zanim „vibe coding” stał się nazwą. Zauważył wtedy, że coraz więcej zespołów utknęło z wynikami pracy AI, które działały, ale były dalekie od dopracowania. Tekst TechCrunch o tej specjalizacji pokazuje podobny wniosek. Kod wygenerowany przez AI pomaga w wielu sytuacjach, ale zanim firma oprze na nim coś trwałego, musi przejść przez ludzki przegląd.

Jeden z programistów, z którymi rozmawiał TechCrunch, porównał poprawianie pracy wykonanej metodą vibe codingu do zarządzania pomocą upartego nastolatka. Część tego, o co prosisz, zostaje zrobiona. Część nie.

Pojawiają się też niezamawiane zmiany, a po drodze zwykle coś się psuje. Mimo to nadal uważa, że AI pomaga mu ogólnie zrobić więcej. Dziś jego czas dzieli się mniej więcej po połowie między pisanie wymagań a całą resztę, a mniejsza część przypada na sam vibe coding.

Dobre praktyki w vibe code cleanup

Dobre praktyki w tym obszarze dzielą się na to, co warto zrobić przed rozpoczęciem współpracy przy cleanupie, i na to, co robić już w trakcie prac. Jedno nie działa dobrze bez drugiego. Planowanie bez systematycznego procesu daje niespójne wyniki, tak samo jak systematyczny proces bez planowania zatrzymuje się na niejasno określonym zakresie.

Chris Rickard, founder Userdoc, przedstawił praktyczne wskazówki dla zespołów poruszających się w środowisku pracy wspieranej przez AI:

• Zakładaj, że wraz z rozwojem projektu ujawnią się złożone problemy.

• Sięgnij po wsparcie z zewnątrz, gdy wyczerpią się możliwości zespołu wewnętrznego w pracy z AI.

• Sprawdzaj specjalistę od cleanupu pod kątem praktycznego doświadczenia i historii pracy z podobnymi problemami.

• Regularnie prowadź audyty, żeby wcześnie wyłapywać problemy.

• Miej gotowy plan eskalacji, zanim kryzys wymusi jego stworzenie.

Te wskazówki dotyczą oceny sytuacji, czyli decyzji zależnych od kontekstu, którego żadna lista kontrolna nie uchwyci w pełni. Gdy współpraca już trwa, sam przebieg cleanupu ma bardziej przewidywalny charakter. 

Zespoły, które podchodzą do tej pracy systemowo, zwykle trzymają się podobnej sekwencji, a zrozumienie tego, co AI próbowała zbudować, zawsze jest pierwszym krokiem, bo od tego zależy każdy następny etap: 

1. Rozpoznaj schemat, który AI próbowała zbudować.

2. Wydziel użyteczne elementy do modułowych komponentów.

3. Popraw czytelność kodu i dodaj walidację, którą AI pominęła.

4. Potwierdź poprawne działanie dzięki dokładnym testom.

5. Dostrój wydajność, gdy struktura już się trzyma.

Właśnie z tego powodu razem z vibe codingiem rozwinęły się wyspecjalizowane narzędzia do skanowania bezpieczeństwa. Część z nich audytuje kod wygenerowany przez AI pod kątem backdoorów i niebezpiecznych konfiguracji. Inne wykrywają podatności w czasie rzeczywistym i automatycznie je naprawiają albo egzekwują bramki jakości, które kod z AI musi przejść przed wydaniem. Własne porównanie narzędzi do AI code review przygotowane przez Monterail pokazuje, jak kilka z nich wypada w praktyce.

Prace cleanupowe wypracowały też powtarzalne schematy zależne od języka. W JavaScripcie częstą poprawką jest zamiana łańcuchów promise'ów na async/await. W Pythonie inną jest rozbijanie zbyt dużych funkcji. Każdy taki schemat odpowiada na konkretny sposób, w jaki AI pomija poprawną obsługę błędów albo spójną architekturę.

Jeśli potraktujesz cleanup jako stały element pracy, twój zespół może nadal dostarczać szybko, nie płacąc za to później.

Przyszłość vibe code cleanup

Przed nami są dwie prawdopodobne ścieżki. AI może poprawić się na tyle szybko, że jej wyniki przestaną wymagać cleanupu. Albo, jeśli rozwój zatrzyma się bliżej obecnego poziomu możliwości, specjaliści od cleanupu staną się stałym elementem wysokowydajnych zespołów produktowych.

Bardziej prawdopodobny jest jednak model hybrydowy, który już zaczyna się kształtować. AI generuje, ludzie oceniają. AI pisze implementacje, ludzie projektują systemy, w których te implementacje działają. To przyszłość znacząco inna od opowieści o „świecie bez inżynierów”, którą niektórzy snuli na początku.

Zespół AI development w Monterail może przeprowadzić pełny cleanup, jeśli twoja baza kodu wymaga realnej przebudowy. Jeśli potrzebujesz szybkiej oceny, na przykład drugiej opinii o jednej funkcji wygenerowanej przez AI, skontaktuj się z nami, żeby omówić to bezpośrednio.