אחד היתרונות של מפתחים מנוסים שמתחילים לעבוד עם AI הוא היכולת להבדיל בין קודבייס "נכון" לקודבייס מסורבל. מרסל ניומן סיפק דוגמה לכזאת אבחנה בפוסט שפרסם על פיתוח אפליקציית Cross Platform עם React Native.

מרסל הגיע לפרויקט בלי להכיר React Native אבל עם ניסיון של כעשר שנים בפיתוח תוכנה. הוא התחיל עם Vibe Coding, נתן ל AI לבנות הכל, ואז נכנס להסתכל על הקוד, הבין שיש פה בעיה וכמו שהוא מתאר את זה "יחד עם ה AI ביצענו ריפקטור לכל פיצ'ר ביישום עד שהקוד יהיה נקי". התהליך עצמו היה מבחינתו כמו צפייה בסרט - הוא שואל את ה AI שאלות וה AI מלמד אותו ריאקט ו React Native, תוך כדי שהוא מסביר כל פיצ'ר במערכת ודרך השאלות של מרסל גם מבצע את הריפקטורינג לגירסה יותר פשוטה.

היכולת לראות עבודה ולהבין מהר מאוד מה האיכות שלה ואיפה אפשר לשפר תמיד היתה חשובה, אבל עכשיו היא משמעותית יותר מתגמלת. היא מאפשרת לא רק לקבל או לדחות קוד AI, אלא גם לדרוש מה AI שיפורים ספציפיים וכך הקוד כולו הופך טוב יותר.

האם יום אחד נוכל להשתמש ב AI כדי להבין אם AI אחר לא בכיוון ולנווט אותו לכתוב קוד טוב יותר? אני לא יודע. בינתיים זה עוד משהו ששווה לנו להתמקצע בו. ככל שה Feedback Loop של כתיבת קוד מתקצר כך אנחנו יכולים לנסות עוד פרומפטים ועוד Refactor-ים עד שנגיע לאותו קוד שכיף לעבוד עליו.

(נ.ב. אותו רעיון נכון גם מחוץ לעולם הקוד - אנשים שמנוסים בחיפוש עבודה יודעים מתי חיפוש עבודה "לא מרגיש נכון" וצריך לשנות משהו; אנשים שמנוסים בפתיחת עסקים יודעים מתי עסק "לא מרגיש נכון" וצריך לשנות כיוון; אנשים שמנוסים בשיווק ידעו להגיד מתי קמפיין שיווקי לא עובד וצריך לשנות. בכל המקרים אנחנו מדברים על תהליכים שדורשים התמדה בכיוון הנכון. כשצריך לשנות כיוון אנחנו מרוויחים ככל שמשנים כיוון יותר מוקדם, וכשצריך להתמיד אנחנו מרוויחים ככל שנתמיד עד להשגת התוצאה).