Y Combinator បានប្រកាសថា 25% នៃគម្រោង W25 របស់ខ្លួនមានមូលដ្ឋានកូដដែលមានមូលដ្ឋានកូដ 95% ដែលត្រូវបានបង្កើតដោយ AI ។ វាត្រូវបានពិភាក្សាអំពីការជួញដូរពិតប្រាកដ: ល្បឿនប្រឆាំងនឹងការទូទាត់បច្ចេកទេស, គំរូប្រឆាំងនឹងការផលិតកម្ម, និងហេតុអ្វីដែលអ្នកវិស្វករខ្ពស់បង្ហាញពីការអភិវឌ្ឍន៍។ មានវិធីសាស្រ្តថ្មីនៃការបង្កើតកម្មវិធីដែលមានការកាត់បន្ថយទីក្រុង Silicon Valley ដោយសាកល្បងហើយខ្ញុំបានមើលឃើញវាជាមួយនឹងការភ្ញាក់ផ្អែកនៃការពង្រីកនិងការអាក្រក់។ នៅខែវិច្ឆិកាឆ្នាំ 2025 លោក Andrej Karpathy បានបង្កើតគោលបំណង "កូដ Vibe" ហើយក្នុងរយៈពេលរយៈពេលសប្តាហ៍នេះវាត្រូវបានក្លាយជាភ្ញាក់ផ្អែកបំផុតនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យា។ នៅខែវិច្ឆិកានេះ Y Combinator បានបង្ហាញថា 25% នៃក្រុមហ៊ុន Winter 2025 របស់ខ្លួនមានមូលដ្ឋានកូដដែលមាន 90% ដែលត្រូវបានបង្កើតដោយ AI ។ 25% នៃក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមដែលមានបទពិសោធបំផុតបំផុតនៅលើពិភពលោកកំពុងផ្គត់ផ្គង់ផលិតផលដែលមាន ក្នុងនាមជាអ្នកដែលបានបង្កើតកម្មវិធីជម្រើសវិជ្ជាជីវៈដូចជា Sayna, ខ្ញុំអាចបង្ហាញអ្នកថាទិន្នន័យនេះបានរក្សាទុកខ្ញុំនៅរយៈពេលយប់ប៉ុណ្ណោះប៉ុន្តែមិនមែនជាគោលបំណងដែលអ្នកគិតទេ។ តើ Vibe Coding គឺជាអ្វី? សូមអនុញ្ញាតឱ្យខ្ញុំប្រកាសកំណត់តំណាងរបស់ Karpathy ដោយសារតែវាបានកាត់បន្ថយការសំខាន់នៃអ្វីដែលយើងធ្វើការជាមួយ: វាគឺជាប្រភេទថ្មីនៃការកូដដែលខ្ញុំហៅថា "ការកូដ vibe" នៅពេលដែលអ្នកអនុញ្ញាតឱ្យ vibes ជាពេញលេញ, ទទួលយក exponentials និងបាត់បង់ថាកូដនេះមាន។ ខ្ញុំ "ទទួលបានទាំងអស់" ក្នុង, ខ្ញុំមិនសរសេរ diffs ច្រើនទៀត, នៅពេលដែលខ្ញុំទទួលបានសេចក្តីអស្ចារ្យខ្ញុំគ្រាន់តែកំណត់សម្គាល់ពួកគេក្នុងដោយមិនមានសេចក្តីអស្ចារ្យ, ជាធម្មតានៅពេលដែលវាធ្វើឱ្យវាប្រសើរឡើង។ " វាគឺជាប្រភេទថ្មីនៃការកូដដែលខ្ញុំហៅថា "ការកូដ vibe" នៅពេលដែលអ្នកអនុញ្ញាតឱ្យ vibes ជាពេញលេញ, ទទួលយក exponentials និងបាត់បង់ថាកូដនេះមាន។ ខ្ញុំ "ទទួលបានទាំងអស់" ក្នុង, ខ្ញុំមិនសរសេរ diffs ច្រើនទៀត, នៅពេលដែលខ្ញុំទទួលបានសេចក្តីអស្ចារ្យខ្ញុំគ្រាន់តែកំណត់សម្គាល់ពួកគេក្នុងដោយមិនមានសេចក្តីអស្ចារ្យ, ជាធម្មតានៅពេលដែលវាធ្វើឱ្យវាប្រសើរឡើង។ " នេះមកពីអ្នកស្រាវជ្រាវរបស់ OpenAI និងអ្នកគ្រប់គ្រង AI របស់ Tesla ដែលបានជួយក្នុងការបង្កើតមួយចំនួននៃប្រព័ន្ធ AI ដែលមានអត្ថប្រយោជន៍បំផុតនៅលើទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំងទូទាំង។ និងទីនេះគឺជាអ្វី: សម្រាប់ការបាត់បន្ថយគម្រោងចុងសប្តាហ៍ដូចដែល Karpathy បានសរសេរដំបូងនេះពិតជាមានគុណភាពជាច្រើន; ការបញ្ហានេះគឺថាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមបានទទួលបានគោលបំណងនេះនិងដំណើរការវាដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងការផលិត។ ការត្រួតពិនិត្យពិតប្រាកដ Y Combinator នៅពេលដែលសហគ្រាសគ្រប់គ្រងរបស់ YC លោក Jared Friedman បានប្រកាសទិន្នន័យទាំងនេះលោកបានឆាប់រហ័សដើម្បីបញ្ជាក់អ្វីមួយដែលមានសំខាន់: ពួកគេមិនគឺជាអ្នកបង្កើតដែលមិនមានបច្ចេកទេសដែលមានជោគជ័យជាមួយ ChatGPT ទេប៉ុន្តែអ្នកវិស្វករដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈខ្ពស់ដែលឆ្នាំមុនគិតថាពួកគេនឹងបង្កើតអ្វីគ្រប់យ៉ាងពីមូលដ្ឋាន - ពួកគេបានជ្រើសរើសមិនធ្វើដូច្នេះដោយសារតែ AI បានល្អឥតខ្ចោះ។ លោក Garry Tan, CEO របស់ YC បាននិយាយថា: "វាគឺមិនមែនជាការលំបាក។ វាគឺជាវិធីគ្រប់គ្រងនៃការកូដ, ហើយប្រសិនបើអ្នកមិនធ្វើវា, អ្នកអាចត្រូវបានបាត់បន្ថយ។" ប៉ុន្តែនៅទីនេះគឺជាអ្វីដែលបានកាត់បន្ថយអារម្មណ៍របស់ខ្ញុំនៅក្នុងការជួញដូរនេះ: លោក Tan បានអធិប្បាយអំពីអ្វីដែលមានប្រសិនបើការចាប់ផ្តើមដែលមានកូដដែលបង្កើតឡើងដោយអេអ៊ីនធឺណិត 95% បានកើនឡើងដល់ 100 លានអ្នកប្រើប្រាស់: "វាបានកាត់បន្ថយឬមិនបាន?" កំណែដំបូងនៃម៉ូដែលគោលបំណងគឺមិនល្អក្នុងការដោះស្រាយ; ដូច្នេះអ្នកត្រូវចូលទៅក្នុងការបាត់បន្ថយនៃអ្វីដែលកើតឡើងជាមួយផលិតផលនេះ។ នេះគឺជាការ hangover ដែលអ្នកមិនចង់និយាយអំពី។ The hangover is real ក្នុងអំឡុងពេលដែលខ្ញុំនៅក្នុងខែមីនានេះ, ខ្ញុំបានមើលការពិភាក្សាពីវិស្វករខ្ពស់និង CTOs ហើយប្រសិនបើមានការចាប់ផ្តើមចាប់អារម្មណ៍: អ្នកគ្រប់គ្រងវិស្វករខ្ពស់មួយនៅ Navan បានបង្កើតទីតាំងសំខាន់មួយដែលការពិភាក្សាអំពីកូដ Vibe ជាច្រើនបានបាត់បន្ថយយ៉ាងពេញលេញ: "វាជា AI ការអភិវឌ្ឍឬការធ្វើបច្ចេកទេសឬវាជាគម្រោង Greenfield ទាំងអស់?" ឆ្លើយតបនេះមានប្រសិទ្ធភាពច្រើនជាងមនុស្សជាច្រើនបានយល់ថា: ការបង្កើតអ្វីមួយពីមូលដ្ឋានគឺជាការផ្សេងគ្នានៃមូលដ្ឋានពីការរក្សាទុកប្រព័ន្ធដែលបានកើនឡើងរយៈពេលឆ្នាំនៃការយល់ដឹង, គំរូនិងបច្ចេកទេស។ នេះគឺជាអ្វីដែលពិតប្រាកដបានធ្វើនៅក្នុងការផលិត: នៅពេលដែលអ្នកមិនយល់ដឹងពីកូដដែលអ្នកបាននាំចេញការដោះស្រាយនឹងក្លាយជាការដោះស្រាយនៅក្នុងការបាត់បង់។ អ្នកដោះស្រាយមួយបានផ្លាស់ប្តូរ: "ខ្ញុំនៅក្នុងការធ្វើការដើម្បីបង្កើតគម្រោងតូចរបស់ខ្ញុំប៉ុន្តែនៅពេលដែលមានបន្ថែមទៀតនិងច្រើនជាងនេះ ... ខ្ញុំបានធ្វើការនៅលើវាសម្រាប់រយៈពេល 3 ខែប៉ុន្តែនៅពេលដែលខ្ញុំចង់ផ្លាស់ប្តូរអ្វីមួយតូចមួយខ្ញុំបានកាត់បន្ថយ 4 ថ្ងៃការដោះស្រាយអ្វីផ្សេងទៀតដែលធ្វើទៅខាងជើង" The Debugging Nightmare អ្នករចនាសម្ព័ន្ធកម្មវិធីបានបង្ហាញពីអ្វីដែលគាត់សរសេរថាជា "គោលបំណងឥតខ្ចោះ" បន្ទាប់ពីអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ junior បានកាត់បន្ថយប្រព័ន្ធអនុញ្ញាតអ្នកប្រើប្រាស់ដែលបានបញ្ចប់ការធ្វើតេស្តបានជោគជ័យ QA និងបានបើកដំណើរការយ៉ាងជោគជ័យ ២ សប្តាហ៍បន្ទាប់មកពួកគេបានរកឃើញថាតើគណនីដែលមិនបានអនុញ្ញាតបានក៏អាចចូលទៅក្នុងឧបករណ៍បង្វិលដោយសារតែការត្រួតពិនិត្យបង្វិលដែលបានបង្វិលដែល "បង្វិលបានធ្វើការនៅពេលនោះ" ។ អ្នករចនាសម្ព័ន្ធខ្ពស់បានដំណើរការរយៈពេល ២ ថ្ងៃក្នុងការបង្វិលបញ្ហានេះ។ The trust debt problem យើងកំពុងមើលឃើញការចែកចាយនៅក្នុងឧស្សាហកម្មនេះ: មាន "អ្នកបង្កើតទីក្រុង AI" ដែលអាចផ្តល់នូវលក្ខណៈពិសេសយ៉ាងឆាប់រហ័សប៉ុន្តែដែលមានការជួបប្រទះជាមួយការដោះស្រាយអ៊ីនធឺណិតនិងការរក្សាទុករយៈពេលវែង; ហើយបន្ទាប់មកមាន "អ្នកបង្កើតទីក្រុងប្រព័ន្ធ" ដែលដឹងអំពីផលប៉ះពាល់នៃការដោះស្រាយបច្ចេកទេសនិងអាចផ្លាស់ប្តូរលក្ខណៈពិសេសដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ AI ។ ពិន្ទុអ្វីជាក្រុមហ៊ុនដែលមានតម្លៃជាងមុន? គោលបំណង: អ្នកវិស្វករពីរបានបង្កើតគោលបំណងរបស់ 50 វាគឺជាការហ្គេមដែលធ្វើដំណើរការនៅក្នុងវិស្វកម្ម: "ពីរវិស្វករអាចបង្កើតប្រាក់ចំណេញបច្ចេកទេសនៃ 50 ។" វាគឺជាការស្រឡាញ់ដែលជាការពិតប្រាកដ។ លេខកូដដែលត្រូវបានបង្កើតដោយ AI ដែលមិនបានត្រួតពិនិត្យបានបង្កើនការហៅបច្ចេកទេសនៅលើវិធីដែលយើងមិនបានឃើញមុន។ ការហៅបង្វិលនេះមានអារម្មណ៍ពិតប្រាកដដែលជាការកាត់បន្ថយក្រុមវិស្វកម្ម។ លេខកូដមើលល្អឥតខ្ចោះនៅលើផ្ទៃខាងក្នុងប៉ុន្តែនៅខាងក្រោមនេះគឺជាអ្វីដែលមួយចំនួនគេហៅថា "កូដនៃកាត" - វាត្រូវបានបញ្ចប់ប៉ុន្តែបានកាត់បន្ថយនៅក្រោមសម្ពាធនៃពិភពលោកពិតប្រាកដ។ វាត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងវិធីផ្សេងៗគ្នា: First, inconsistent coding patterns emerge as AI generates solutions based on different prompts without a unified architectural vision and you end up with a patchwork codebase where similar problems are solved in completely different ways. ទីពីរ, វិញ្ញាបនប័ត្រកាត់បន្ថយឬមិនមានប្រសិនបើការផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរផ្លាស់ប្តូរ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយប្រសិនបើអ្នកមានការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់អំពីការបញ្ជាក់ នៅពេលដែលការកូដ Vibe មានគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ខ្ញុំនឹងជឿទុកចិត្ត, ខ្ញុំមិនមានទីនេះដើម្បីបង្ហាញអ្នកថាការកូដ Vibe គឺខ្មៅហើយគួរតែត្រូវបានអនុម័ត។ វានឹងជាការបង្វិលដោយសារតែខ្ញុំប្រើការជួយ AI នៅពេលវេលានៅក្នុងដំណើរការការងារអភិវឌ្ឍន៍របស់ខ្ញុំ។ សំនួរគឺអំពីការកំណត់ត្រង់។ Vibe coding ធ្វើការល្អសម្រាប់: គំរូនិងការសាកល្បងនៃគំនិតដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីត្រួតពិនិត្យគំនិតយ៉ាងឆាប់រហ័ស គម្រោងចុងសប្តាហ៍និងបទពិសោធន៍ដែលមានតម្លៃទាបនៃការជោគជ័យ ការរៀនភាសាថ្មីនិងប្រព័ន្ធបណ្តុះបណ្តាលដែល AI ធ្វើជាការបណ្តុះបណ្តាលដែលមានល្បឿនលឿន លេខកូដ boilerplate ដែលបើយោងតាមគំរូដែលបានបង្កើតឡើងយ៉ាងល្អ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ UI និងប្រតិបត្តិការ CRUD ដំបូង នៅពេលដែលវាត្រូវបានកាត់បន្ថយគឺអ្វីដែលត្រូវការ: ការយល់ដឹងយ៉ាងទូលំទូលាយនៃកម្មវិធីប្រព័ន្ធនៅក្រោមការផ្ទុក សម្ភារៈសំខាន់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យអ្នកប្រើប្រាស់ឬការត្រួតពិនិត្យ លេខកូដវិជ្ជាជីវៈដែលមានអត្ថប្រយោជន៍ជាងល្បឿនការអភិវឌ្ឍ។ គោលនយោបាយអាជីវកម្មដែលត្រូវអភិវឌ្ឍតាមរយៈពេលវេលា ប្រព័ន្ធដំណើរការពេលវេលាពិតប្រាកដដែលមានគោលបំណងក្នុងគីឡូម៉ែត្រ ការផ្លាស់ប្តូរឧស្សាហកម្ម នេះគឺជាកន្លែងដែលខ្ញុំមានការនិយាយអំពីអ្វីដែលយើងមានការបង្កើត: នៅពេលដែលអ្នកធ្វើការជាមួយកម្មវិធីវិជ្ជាជីវៈ, ការអនុញ្ញាតសម្រាប់ "វាត្រូវបានធ្វើការជាធម្មតា" បានកាត់បន្ថយទៅ 0; នៅពេលដែលអ្នកដំណើរការការការដំណើរការសរសេរអ៊ីនធឺណិត, ការតភ្ជាប់ WebSocket ឬការផ្លាស់ប្តូរអូឌីយ៉ូ, មិនមាន "ការទទួលបានទាំងអស់" នៅ Sayna យើងកំពុងបង្កើតកម្រិតភ្ញាក់ផ្អែកសម្រាប់អេក្រង់ AI ដែលមានន័យថានៅក្នុងការដោះស្រាយការផ្លាស់ប្តូរភ្ញាក់ផ្អែកលើសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅសៀវភៅស តើខ្ញុំអាចកូដមួយចំនួននៃការនេះ? ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយផ្នែកដែលមានភាពងាយស្រួលជាងនេះទេប៉ុន្តែអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់? ការត្រួតពិនិត្យខ្សែកាបខ្សែកាបខ្សែកាបខ្សែកាបអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់។ គោលបំណងនេះគឺយ៉ាងងាយស្រួល: លេខកូដវិជ្ជាជីវៈគឺជាមូលដ្ឋានដែលទាក់ទងទៅនឹងផលិតផលរបស់មនុស្សផ្សេងទៀត។ នៅពេលដែលមូលដ្ឋាននេះត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើកម្រិតមិនមែនជាការយល់ដឹង, អ្វីគ្រប់យ៉ាងនៅលើផ្នែកខាងលើនឹងក្លាយជាប្រសើរឡើងវិញ។ អ្វីដែលអ្នកបច្ចេកទេសខ្ពស់ពិតជាធ្វើ Here is the interesting paradox: Engineers senior are getting MORE value from AI coding tools than juniors – the reason is clear if you think about it: អ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រសិនបើអ្នកប្រ មួយ CTO បានសរសេរការពិតប្រាកដថ្មីនេះយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះ: ការកូដ vibe គឺជាវិធីល្អឥតខ្ចោះដើម្បីបង្កើនគំនិតពី 0 ទៅ 0.7 ប៉ុន្តែការចុងក្រោយ 0.3, ការផ្ដល់នូវកម្មវិធីដែលធ្វើឱ្យកម្មវិធីពិតប្រាកដធ្វើការនៅក្នុងការផលិត, មិនត្រូវការវិស្វកម្មរបស់មនុស្សទេ។ ក្រុមប្រឹក្សាភិបាលដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបំផុតដែលខ្ញុំបានមើលឃើញធ្វើឱ្យការជួយ AI ដូចជាការមានអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានល្បឿនលឿនខ្ពស់ប៉ុន្តែមានកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងក្រុមប្រឹក្សាភិបាល - AI អាចកាត់បន្ថយគម្រោងដំបូងទេប៉ុន្តែអ្នកវិស្វករខ្ពស់នៅតែពិនិត្យមើលវាដោយគំនិតអស្ចារ្យធ្វើឱ្យវាមានភាពងាយស្រួលនិងធានាថាវាបានបំពេញតម្រងគុណភាព។ វាគឺជាមូលហេតុដែល "ការកូដ Vibe បានកាត់បន្ថយ" គឺមិនត្រឹមត្រូវទេ; អ្វីដែលបានកាត់បន្ថយគឺការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដែលអ្នកអាចផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធីផលិតកម្មដោយគ្មានការយល់ដឹងអំពីអ្វីដែលអ្នកផ្គត់ផ្គង់។ គម្រោងថ្មីបំផុតរបស់ Karpathy នៅខែវិច្ឆិកាឆ្នាំ 2025 លោក Karpathy បានបង្ហាញគម្រោងថ្មីមួយដែលត្រូវបានគេហៅថា Nanochat ។ មនុស្សមួយគួរឱ្យគាត់ថាវាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយអ៊ីនធឺណិតជាច្រើនហើយគាត់បានប្រាប់ថា: "ខ្ញុំបានព្យាយាមប្រើអេក្រង់ Claude / Codex មួយចំនួនប៉ុន្តែពួកគេមិនធ្វើការយ៉ាងល្អហើយបានធ្វើឱ្យអ៊ីនធឺណិតមិនមានប្រសិទ្ធិភាព។" អ្នកនិធិនៃការកូដ Vibe មិនមានអារម្មណ៍លើបច្ចេកវិទ្យានេះសម្រាប់គម្រោងសំខាន់របស់គាត់, សូមអនុញ្ញាតឱ្យវាមានអារម្មណ៍ក្នុងមួយពេល។ ការសាងសង់សម្រាប់អំឡុងពេល ប្រសិនបើអ្នកកំពុងចាប់ផ្តើមក្រុមហ៊ុនឬគម្រោងនៅថ្ងៃនេះ, នេះជាអ្វីដែលខ្ញុំគិតថា: ការប្រើប្រាស់ការគាំទ្រអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡ Know Your Boundaries : The startups that survive the vibe coding hangover will be those who invested from the start in proper architecture: AI can help you write code faster, but it can't help you design systems that scale. Invest in Architecture : សម្រាប់អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលដំណើរការទិន្នន័យអ្នកប្រើ, ការដំណើរការការទូទាត់, ការគ្រប់គ្រងការត្រួតពិនិត្យឬតម្រូវការធ្វើដំណើរ 24/7, ទទួលបានពេលវេលាដើម្បីបង្កើតវាត្រូវបានត្រឹមត្រូវ។ អ្នកជោគជ័យរបស់អ្នកនឹងអរគុណអ្នក។ Build critical infrastructure correctly : ប្រសិនបើអ្នកកំពុងប្រើ AI ដើម្បីបង្កើតកូដធ្វើឱ្យប្រាកដថាក្រុមរបស់អ្នកកំពុងរៀនពីវា, មិនគ្រាន់តែទទួលបានវា។ អ្នកដំណើរការដែលដឹងពីអ្វីដែល AI ត្រូវបានបង្កើតនឹងមានតម្លៃច្រើនជាងអ្នកដែលមិនបាន។ Create learning loops សម្រាប់យើងនៅ Sayna នេះវាមានន័យថាការបង្កើតនៅក្នុង Rust សម្រាប់ការធានារ៉ាប់រងលទ្ធភាព, ការអនុវត្តការធ្វើតេស្តត្រឹមត្រូវ, ការរក្សាទុកឯកសារច្បាស់លាស់, និងការរចនាប្រព័ន្ធដែលអភិវឌ្ឍតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរតម្រូវការ - វាគឺមិនមែនជាល្បឿនដូចជា vlogging របស់យើងតាមរយៈការអភិវឌ្ឍ, ប៉ុន្តែវាគឺជាវិធីសាស្រ្តមួយតែមួយដែលមានគោលបំណងសម្រាប់វិជ្ជាជីវៈដែលមនុស្សផ្សេងទៀតមានជំនាញ។ គោលបំណងរបស់យើងគឺ hybrid ទិសដៅនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីគឺមិនមែនជាការកូដកំដៅស្អាតទេប៉ុន្តែវាជាការកូដដោយផ្ទាល់ដោយផ្ទាល់។ វាគឺជាកន្លែងមួយនៅខាងក្នុងដែលការអភិវឌ្ឍន៍ AI បានកើនឡើងនិងមនុស្សបានផ្តល់នូវគុណភាព។ ក្រុមហ៊ុនដែលបានរកឃើញការអនុម័តនេះនឹងឈ្នះ: ពួកគេនឹងដឹកជញ្ជូនយ៉ាងឆាប់រហ័សជាងការអភិវឌ្ឍន៍ធម្មតានៅពេលដែលពួកគេនឹងដោះស្រាយការសនុម័តបច្ចេកទេសដែលការកូដកំដៅស្អាតបានបង្កើត; ពួកគេនឹងមានវិស្វករដែលអាចដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយសារតែពួកគេដឹងពីអ្វីដែលពួកគេបានដឹកជញ្ជូន; ពួកគេនឹងបង្កើតប្រព័ន្ធដែលមានកម្រិតខ្ពស់ដោយសារតែអ្នកពិតប្រាកដបានគិតអំពីអនុម័ត។ ការកាត់បន្ថយគឺពិតប្រាកដ, ប៉ុន្តែវាក៏អាចបាត់បន្ថយ: អ្នកគ្រាន់តែត្រូវដឹងពីពេលដែលអ្នកត្រូវកាត់បន្ថយការអាហារ AI Kool-Aid និងចាប់ផ្តើមការវិស្វកម្ម។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងបង្កើតអ្វីជាច្រើនបន្ទាប់មកហើយ 95% នៃកូដរបស់អ្នកមកពីការណែនាំ AI របស់អ្នក, ខ្ញុំមានសំណួរមួយ: តើអ្នកពិតជាដឹងអ្វីដែលអ្នកកំពុងផ្គត់ផ្គង់ទេ? ដោយសារតែប្រសិនបើមិនបានទេ, ការស្លាប់នេះកំពុងកើតឡើង។ ហើយពីអ្វីដែលខ្ញុំបានជឿទុកចិត្តពី CTOs នៅទូទាំងឧស្សាហកម្មនេះវាមានភាពធ្ងន់ធ្ងរ។ ប្រសិនបើអ្នកមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈក្នុងការកំណត់គោលបំណងរបស់អ្នកនិងអ្នកមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈក្នុងការកំណត់គោលបំណងរបស់អ្នក, ខ្ញុំចង់ដឹងអំពីបទពិសោធន៍របស់អ្នកនៅក្នុងគោលបំណង។
