НеОсознанный вайб-кодинг (с примером)

Статья - комментарий / возражение к статье Осознанный вайб-кодинг. Осознанный вайб-кодинг наверное лучше не Осознанного, но последний тоже работает.

Введение

Ранее «баловался» с «Осознанным вайб-кодингом» - когда вникаешь / погружаешься в код, сгенерированный ИИ, в основном you.com и deepSeek. При этом часто испытывал разочарование, особенно когда просил его использовать непопулярные js-библиотеки.

Ниже поделился «свежим» примером «НеОсознанный вайб-кодинг», т.е. когда в код не вникаешь и это работает.

Из Осознанного вайб-кодинга (@davidaganov):

Видимо зависит не только от сложности самого проекта, но и от его описания и «обычности» (распространение, стандартизованность). В части «описания» есть опасения (видимо от ИИ зависит), что если большая часть материалов в pdf, то ИИ будет сложнее, чем если та же информация в web (html). Ниже будет пример, как можно реализовать сценарий: Вот тебе ссылка на «ныне» не «очень доступный в РФ» online сервис, повтори мне такой же на моем github.

С этим как раз проще, если сравнивать оба сервиса по пользовательским характеристикам. Какая там архитектура, качество кода и т.п. – какая пользователю разница? Если пользователю новый сервис внешне кажется не хуже, то задача выполнена «на отлично». При этом задача выполнена за пол часа, включая создание репозитария и выгрузку на github Pages, т.е. решение «под ключ».

Ниже сценарий использования, когда с почти первого промта получаем желаемое рабочее приложение / сервис (аналог исходному).

1 Проблема «Сервис визуализации RDF \ RDF Grapher

Была проблема. Когда делал статьи по Semantic BPM, то для визуализации схем в тексте статьи использовал финский on-line сервис: https://www.ldf.fi/service/rdf-grapher.

В него «кидаем» URL-параметром RDF-данные и смотрим сгенерированную по этим данным схему (RDF Viewer).

Также URL-параметром передаются схемы в mermaid (https://mermaid.live/) или graphviz, пример из https://github.com/bpmbpm/rdf-grapher версии ver4p.

RDF, Resource Description Framework (RDF, «среда описания ресурса») — это разработанная консорциумом Всемирной паутины модель для представления данных (wiki или w3.org). Пример применения: библиографические данные в RDF.

Это все к темам Semantic Web, Linked Data, язык знаний, база знаний и т.п. Приемы RDF – данных в сервисе «по кнопке», см. "Загрузить пример RDF данных:". Также см. RDF for dummies.

RDF-данные визуализируются с помощью графа: RDF Grapher - Программа для построения графов по RDF-данным. Однако после известных событий финский сервис стал работать только с VPN и многие стали по ссылкам из статьи видеть не схемы, а «пустой экран». Хотел найти аналогичный RDF Grapher, но найденные не умели передавать данные параметром к URL.

«Руками» такой сервис я бы собрал не быстро. Не найдя ни одного подобного on-line сервиса, решил делать свой «руками ИИ» и заодно добавлять в него всё, чего «захочется».

Ниже «волшебная таблетка», позволяющая такой сервис реализовать на github в «пару касаний» (несколькими Issues) посредством: https://github.com/link-assistant/hive-mind

1 Делай Раз (подготовка)

1.1 На github.com создаем репозитарий (не забудьте предварительно зарегистрироваться):

https://github.com/bpmbpm?tab=repositories + new

Repository name: rdf-grapher

Description: RDF grapher is a web service for parsing RDF data and visualizing it as a graph.

1.2 Добавление сервиса GitHub Pages

(просто "включить")

1.3 Добавляем Contributors:

https://github.com/konard

https://github.com/claude

Вступаем в ТГ-канал Pull Requests Generation

2 Делай Два (сам кодинг)

2.1 Создаём стартовый (может хватить и единственного) Issue:

2.2 Указываем Issue на исполнение в ТГ-канале:

/solve https://github.com/bpmbpm/rdf-grapher/tree/main/ver1

2.3 Ожидаем Pull request. Принимаем PR

Смотрим результат слияния: https://bpmbpm.github.io/rdf-grapher/ver1/index.html

При необходимости утоняем задачу через новые Issue (с первого раза может не получиться задуманное). В проекте все Issues и Pull requests видны «как на ладони».

Работа с сервисом проста, в минимальном варианте: открываем страничку, выбираем пример и нажимаем кнопку «Визуализировать».

3 Итого

Исходный rdf-grapher (нужен VPN): https://www.ldf.fi/service/rdf-grapher

Новый rdf-grapher (на примере ver1): https://bpmbpm.github.io/rdf-grapher/ver1/

https://github.com/bpmbpm/rdf-grapher/tree/main/ver1

Пример с URL параметром из ver1.

Теперь есть свой сервис rdf-grapher с параметром и без VPN – как аналог финского. На https://github.com/bpmbpm/rdf-grapher также можно посмотреть ver2 и ver3 c более продвинутыми «фишками».

Конечно приведенная задача может быть и не такая «шибко сложная», но вполне сработала до пром-варианта (или еще нет?). Если есть замечания к ver1-ver2-ver3 на https://github.com/bpmbpm/rdf-grapher – буду им рад. Вообще, сервис "свежий" и еще особо не тестировал, т.к. "пошел дальше" к Ver4 и Ver5 (это в сторону Semantic BPM).

Более сложная задача с промтом: «Повтори мне ARIS Express» - так просто «не взлетела», полагаю, что в первую очередь потому, что не online-сервис и по нему мало документации даже в установленном desktop приложении.

Вопрос: Есть ли ИИ-агенты, которым на вход показываешь онлайн-сервис (или desktop приложение), он его изучает и тестирует (создает кейс-тесты), потом генерит код и этими тест-кейсами сам проверяет?

Со временем полагаю, что подобное станет нормой и ПО даже класса ARIS ToolSet будет создаваться «по кнопке» не хуже оригинала. Самое главное: не нужно придумывать (изобретать велосипед) функциональные требования, ТЗ и т.п., а просто можно сказать: «Повтори Это». А уже потом улучшать, т.е. делать "свой ARIS++".

Спасибо @Konard за сервис Pull Requests from Hive Mind и его ТГ-канал Pull Requests Generation.

Источник