वाइब कोडिंग सॉफ्टवेयर विकास का एक दृष्टिकोण है जिसमें एक व्यक्ति प्राकृतिक भाषा में वर्णन करता है कि वे क्या चाहते हैं और AI कोडिंग सहायक को कोड उत्पन्न करने, चलाने और उस पर पुनरावृत्ति करने देता है, बड़े पैमाने पर उत्पन्न कोड को हाथ से पढ़े या संपादित किए बिना। यह शब्द Andrej Karpathy द्वारा फरवरी 2025 में X पर एक पोस्ट में गढ़ा गया था, जहाँ उन्होंने "वाइब्स के प्रति पूरी तरह समर्पण" और अंतर्निहित कोड के अस्तित्व को भूल जाने का वर्णन किया, Cursor जैसे उपकरणों के सुझावों को बिना बारीकी से जाँचे स्वीकार किया।
उत्पत्ति और परिभाषा
Karpathy की पोस्ट ने एक कार्यप्रवाह का वर्णन किया जो सक्षम बड़े भाषा मॉडल और एजेंटिक संपादकों द्वारा संभव हुआ: एक इरादा बताएं, सहायक को कार्यान्वयन लिखने दें, इसे चलाएं, किसी भी त्रुटि को वापस पेस्ट करें, और दोहराएं, मॉडल के आउटपुट को सत्यापित तर्क के बजाय अनुभव द्वारा निर्देशित एक ब्लैक बॉक्स के रूप में मानते हुए। यह शब्द डेवलपर समुदायों में तेजी से फैल गया और 2025 के अंत में Merriam-Webster की शब्द वॉच सूची में जोड़ा गया, जो दर्शाता है कि यह प्रथा शौकियों, प्रोटोटाइपर्स और कुछ पेशेवर टीमों के बीच कितनी आम हो गई थी। यह GitHub Copilot और Claude Code जैसे उपकरणों के साथ-साथ नो-कोड और लो-कोड AI ऐप बिल्डरों पर आधारित है जो गैर-प्रोग्रामरों को केवल बातचीत के माध्यम से कार्यशील सॉफ्टवेयर इकट्ठा करने की अनुमति देते हैं।
अभ्यास और उपकरण
वाइब कोडिंग आम तौर पर एक चैट-शैली या एजेंटिक सहायक को लाइव पूर्वावलोकन या स्वचालित परीक्षण-और-चलाने के लूप के साथ जोड़ती है: सहायक फाइलों को संपादित करता है, टूल उपयोग के माध्यम से प्रोग्राम या उसके परीक्षण सूट को निष्पादित करता है, आउटपुट या त्रुटि का अवलोकन करता है, और मानव द्वारा प्रत्येक परिवर्तन की जाँच किए बिना अपने कोड को संशोधित करता है। यह पहले के AI-सहायित कोडिंग से भिन्न है, जहाँ एक डेवलपर इसे स्वीकार करने से पहले हर सुझाव की समीक्षा करता था। यह प्रथा सबसे अधिक तेजी से प्रोटोटाइपिंग, छोटे आंतरिक उपकरणों, हैकाथॉन परियोजनाओं और एकल "इंडी" उत्पादों से जुड़ी है, जहाँ एक अनदेखी बग की लागत उत्पादन बुनियादी ढांचे की तुलना में कम होती है।
स्वागत और आलोचना
समर्थकों का तर्क है कि वाइब कोडिंग सॉफ्टवेयर बनाने की बाधा को मौलिक रूप से कम करती है, जिससे बिना प्रोग्रामिंग प्रशिक्षण वाले लोग कार्यशील अनुप्रयोग बना सकते हैं और अनुभवी इंजीनियरों को फेंकने योग्य प्रोटोटाइप पर कहीं अधिक तेजी से पुनरावृत्ति करने की अनुमति मिलती है। आलोचक चेतावनी देते हैं कि इस तरह से उत्पन्न कोड में अक्सर सुरक्षा कमजोरियाँ, खराब त्रुटि प्रबंधन और वास्तुशिल्प ऋण होते हैं जो परियोजना के बड़े होने पर सामने आते हैं, क्योंकि किसी मानव ने तर्क को सत्यापित नहीं किया है; 2025 की कई व्यापक रूप से चर्चित घटनाओं में वाइब-कोडेड उत्पादों से डेटा लीक या उत्पादन में विफलता शामिल थी। कुछ टिप्पणीकार "वाइब कोडिंग" को "AI-सहायित कोडिंग" या "एजेंटिक कोडिंग" से ठीक इसी धुरी पर अलग करते हैं, कि क्या कोई मानव शिप होने से पहले उत्पन्न कोड की समीक्षा करता है, और यह शब्द ढीले ढंग से अन्य रचनात्मक क्षेत्रों में समान रूप से कम जाँच वाले AI उपयोग का वर्णन करने के लिए विस्तारित किया गया है, एक आदत जिसे कुछ आलोचक AI स्लॉप के व्यापक उदय से जोड़ते हैं। 2025 तक, वाइब कोडिंग सख्त अनुपालन, सुरक्षा या विश्वसनीयता आवश्यकताओं वाले कोडबेस की तुलना में आकस्मिक और प्रोटोटाइप संदर्भों में अधिक आम बनी रही, जहाँ टीमें अभी भी कोड समीक्षा और परीक्षण पर निर्भर रहती हैं, चाहे कोड कैसे भी तैयार किया गया हो।