Dowiedz się, czym jest vibe coding, jak działa przepływ pracy w prostych krokach i zobacz 3 praktyczne przykłady (aplikacja webowa, API, mobilna), które możesz skopiować.
Vibe coding to tworzenie oprogramowania poprzez opisywanie AI tego, czego chcesz, prostym językiem, a następnie iterowanie nad wynikiem aż działa tak, jak oczekujesz.
Cel jest prosty: szybciej dojść do działających ekranów, API i funkcji, opisując intencję zamiast zaczynać od pustego pliku z kodem. Opisujesz, co aplikacja ma robić, jakie dane używa i jak wygląda „gotowe”. AI przekłada to na kod i strukturę projektu, a ty sterujesz kolejnymi poprawkami typu „upraszczamy logowanie” lub „przechowuj zamówienia ze statusem i znacznikami czasu”.
Pomyśl o tym jak o kierowaniu szybkim juniorem programistą. Potrafi szybko napisać dużo kodu, ale potrzebuje jasnych instrukcji i okazjonalnych poprawek. Na platformie takiej jak Koder.ai głównym interfejsem jest czat: opisujesz aplikację, ona generuje UI w React, backend w Go i konfigurację PostgreSQL, jeśli potrzeba. Możesz potem przeglądać zmiany, cofać je jeśli coś pójdzie nie tak i eksportować źródła, gdy chcesz pełnej kontroli.
Kilka zabezpieczeń pomaga ustawić oczekiwania:
Vibe coding zwykle pomaga dwóm grupom: nietechnicznym budowniczym, którzy mają jasny pomysł, ale nie chcą uczyć się całego stacku, oraz zapracowanym zespołom, które chcą szybszej ścieżki od koncepcji do użytecznego prototypu lub narzędzia wewnętrznego. Jeśli potrafisz wyjaśnić, czego chcesz prostymi zdaniami, możesz zacząć.
Vibe coding to pętla. Opisujesz, czego chcesz, system generuje projekt i kod, uruchamiasz, żeby zobaczyć rezultat, a potem dopracowujesz żądanie, aż odpowiada twojej idei. Praca przesuwa się z pisania każdej linijki do podejmowania jasnych decyzji i dawania dobrej informacji zwrotnej.
Zacznij od najmniejszego użytecznego kawałka, nie od całego wymarzonego produktu. Powiedz, do czego służy aplikacja, kto jej używa i jak wygląda „gotowe”.
Prosty sposób: „Zbuduj X dla Y, musi robić A i B, a nie może robić C.” Ludzie nadal prowadzą ten proces. To ty wybierasz funkcje, reguły i co jest najważniejsze.
System tworzy nudne elementy za ciebie: konfigurację projektu, routing, podłączenie bazy danych, podstawowe UI i pierwszą wersję logiki. Na narzędziu vibe-codingowym jak Koder.ai może to przypominać prowadzenie rozmowy zamiast godzinnego ustawiania boilerplate’u.
Proś o strukturę prostymi słowami: „Stwórz trzy ekrany”, „Dodaj logowanie”, „Przechowuj przedmioty w tabeli PostgreSQL” lub „Udostępnij endpoint zwracający JSON”. Nie gon za idealnym kodem od razu. Celuj w działający szkic, który możesz przetestować.
Nie ograniczaj się do czytania odpowiedzi czatu. Uruchom aplikację i szukaj prawdziwych sygnałów.
Zacznij od tego, co użytkownicy zauważą najpierw (czy ekrany wyglądają i zachowują się poprawnie?), potem zweryfikuj mniej widoczne części (czy dane są zapisywane i wczytywane prawidłowo?). Następnie spróbuj kilku przypadków brzegowych: puste dane, duplikaty i wyraźnie błędne wartości.
Jeśli masz czas, dodaj kilka prostych testów dla reguł, na których najbardziej Ci zależy, żeby nie popsuły się cicho później.
Zachowuj się jak właściciel produktu i recenzent. Mów, co jest nie tak, co zmienić i co zachować. Bądź konkretny: „Zachowaj układ, ale przenieś przycisk do nagłówka” albo „Odrzuć ujemne kwoty błędem 400.”
Po kilku iteracjach otrzymujesz coś, co pasuje do twoich intencji, a nie tylko kupkę wygenerowanego kodu. Szybkość to „vibe”, ale jakość pochodzi z twoich wyborów i przeglądu.
Vibe coding sprawdza się, gdy cel jest wystarczająco jasny, by opisać go prostym językiem, a koszt bycia „prawie dobrze” jest niski. Chcesz szybkiej informacji zwrotnej, nie perfekcyjnego systemu za pierwszym razem. Jeśli możesz wskazać wynik i powiedzieć „tak, to jest to” lub „zmień tę część”, jesteś we właściwym obszarze.
Dobrze pasuje do sytuacji, gdzie prędkość ma większe znaczenie niż długie planowanie. Na przykład mały zespół może potrzebować wewnętrznego dashboardu do przeglądu rozmów sprzedażowych. Możesz opisać ekrany, pola i kilka reguł, potem iterować, aż będzie pasować do rzeczywistej pracy zespołu.
Często lśni przy prototypach, narzędziach wewnętrznych (dashboardy, panele admina, proste automatyzacje) i wąskich MVP z typowymi przepływami jak logowanie i CRUD. Dobrze sprawdza się także przy „klejących” aplikacjach łączących kilka serwisów, bo możesz szybko zdefiniować wejścia i wyjścia i je weryfikować.
Trudniej robi się, gdy wymagania są ścisłe, głębokie lub pełne wyjątków. To obejmuje skomplikowane reguły zgodności (gdzie każda sformułowana fraza ma znaczenie), duże optymalizacje wydajności (gdzie małe wybory mają duże koszty) i rozbudowane systemy legacy (gdzie ukryte zależności są wszędzie). Nadal można używać vibe coding, ale praca przesuwa się w stronę dokładnych specyfikacji, przeglądów i testowania, a nie samego czatu.
Praktyczny sposób decyzji: zacznij od małego kawałka i rozbudowuj tylko wtedy, gdy wynik jest przewidywalny. Zbuduj jedną cienką ścieżkę end-to-end (jeden ekran, jeden endpoint API, jedna tabela danych). Jeśli ten fragment zadziała czysto, dodaj następny.
Sygnalizatory, że warto zwolnić i doprecyzować plan:
Jeśli to widzisz, zatrzymaj się i napisz jaśniejsze reguły, przykładowe wejścia/wyjścia oraz kilka testów „must pass”. Na platformach takich jak Koder.ai tryb planowania i snapshoty pomogą iterować bez utraty działającej wersji.
Dobre vibe coding zaczyna się zanim wpiszesz pierwszą wiadomość. Jeśli twój prompt jest niejasny, build też będzie niejasny. Jeśli jest konkretny, AI może podjąć solidne decyzje i spędzisz czas na przeglądzie zamiast przepisywaniu.
Zacznij od krótkiego briefu projektu, który wkleisz do czatu. Trzymaj to konkretne: cel (jedno zdanie), kto używa, kilka ekranów, główne dane do przechowywania (i pola, które mają znaczenie) oraz twarde ograniczenia (responsywność, daty w UTC, tryb ciemny itp.).
Następnie opisuj funkcje przykładami, nie sloganami. „Użytkownicy mogą zarządzać zadaniami” jest niejasne. „Użytkownik może stworzyć zadanie z tytułem, terminem i priorytetem; oznaczyć je jako zrobione; i filtrować po statusie” daje AI coś testowalnego.
Jeśli chcesz kodu, którym łatwo będzie zarządzać, poproś o prostą strukturę od początku: jakie strony istnieją, jakie tabele będą potrzebne i które endpointy łączą je ze sobą. Nie musisz być techniczny, by o to poprosić. Proste słowa wystarczą.
Oto prompt, który możesz dostosować (dobrze działa w narzędziach takich jak platforma Koder.ai):
Build a small web app called “Team Tasks”.
Users: Admin, Member.
Goal: track tasks for a small team.
Screens:
1) Login
2) Task list (filter: All, Open, Done)
3) Task details
4) Admin: Users list
Data:
Task(id, title, description, status, due_date, created_by, assigned_to)
User(id, name, email, role)
Rules:
- Members can only edit tasks they created.
- Admin can view and edit everything.
Please propose:
- Pages/components
- Database tables
- API endpoints (CRUD)
Then generate the first working version.
Aby utrzymać zakres pod kontrolą, ogranicz „v1” do krótkiej listy funkcji. Jedna przydatna linia do dodania: „Jeśli coś jest niejasne, zadaj maksymalnie 5 pytań przed rozpoczęciem budowy.” To zmniejsza zgadywanie i zapobiega niespodziewanym funkcjom, których nie chciałeś.
Prosty rytm, który działa w większości buildów:
Zacznij od jednego akapitu: dla kogo to jest, jaka główna praca ma być wykonana i co oznacza „gotowe”. Dodaj 2–3 must-have i 2–3 nice-to-have, potem przestań. Zbyt wiele szczegółów na początku zwykle tworzy zamieszanie.
Następnie poproś o najmniejszą wykonalną wersję: jeden główny przepływ end-to-end, nawet jeśli wygląda prosto. Dla aplikacji rezerwacyjnej to może być: lista usług, wybór czasu i ekran potwierdzenia z zapisem rezerwacji.
Testuj najpierw ścieżkę „happy path”, potem rozszerzaj stopniowo. Przejdź główny przepływ i napraw tylko to, co go blokuje. Potem dodaj jeden przypadek brzegowy na raz: zapobieganie podwójnym rezerwacjom, obsługa stref czasowych, brakujące pola, dni zamknięte.
Gdy coś działa, zrób checkpoint (snapshot, tag lub cokolwiek, co obsługuje twoje narzędzie), żeby móc cofnąć się, jeśli kolejna zmiana coś zepsuje. Tu narzędzia takie jak Koder.ai są praktyczne: snapshoty i rollback sprawiają, że eksperymentowanie jest niskiego ryzyka.
Na koniec dopracuj wygląd zanim dodasz masę funkcji. Jasne komunikaty walidacji, stany ładowania, przyjazne błędy i sensowne wartości domyślne sprawiają, że aplikacja wydaje się prawdziwa.
Wyobraź sobie mały tracker zadań używany na laptopie: logujesz się, widzisz listę, dodajesz zadanie, edytujesz je i usuwasz, gdy jest gotowe. W vibe coding zaczynasz od opisania tego przepływu prostymi zdaniami, a potem prosisz buildera o przekształcenie tego w działające ekrany i dane.
Zacznij od stron i akcji, nie od technologii. Na przykład: ekran logowania (email + hasło, wyloguj), ekran zadań (lista, tworzenie, edycja, usuwanie) i opcjonalnie widok szczegółów zadania oraz podstawowy ekran ustawień.
Następnie opisz dane po ludzku. Zamiast „zaprojektuj schemat”, powiedz, co zadanie musi przechowywać: tytuł, opcjonalne notatki, status (todo/doing/done), opcjonalna data wykonania oraz znaczniki czasu utworzenia i aktualizacji. Zwróć uwagę, że zadania należą do użytkownika.
Jeśli używasz narzędzia vibe-codingowego jak Koder.ai, poproś o małą pierwszą wersję działającą end-to-end: ekrany React, backend w Go i baza PostgreSQL z opisanymi polami. Trzymaj pierwszą wersję zwięzłą: logowanie, przegląd zadań, dodawanie zadania. Gdy to zadziała, iteruj dalej.
Praktyczny rytm to „najpierw działa, potem dopracuj”. Realistyczna sekwencja:
Każda runda to kolejna prośba w czacie, która buduje na tym, co już jest. Kluczowe jest bycie precyzyjnym co do zmiany i tego, czego nie wolno zepsuć.
Nawet dla małej aplikacji webowej kilka detali decyduje, czy wygląda solidnie:
Dobre polecenie iteracyjne brzmi: „Dodaj filtr statusu z zakładkami (Wszystkie, Todo, Doing, Done). Zachowaj tę samą bazę danych. Zaktualizuj API, żeby filtrowało po statusie, i pokaż stan ładowania przy zmianie zakładki.” Krótkie, testowalne i trudne do błędnego zrozumienia.
API to jedno z najprostszych miejsc do użycia vibe coding, bo praca to głównie zasady: jakie dane przechowujesz, jakie akcje są dozwolone i jak powinny wyglądać odpowiedzi.
Wyobraź mały system sklepu z dwoma encjami: klienci i zamówienia. Twoje zdania mogą być tak proste: „Klienci mają imię i email. Zamówienia należą do klienta, mają pozycje, sumę i status jak draft, paid, shipped.” To wystarczy, by zacząć.
Bądź konkretny: co można zrobić, co trzeba przesłać i co się zwraca.
Wypisz podstawy (create, list, get one, update, delete) dla klientów i zamówień, dodaj filtry, które będą potrzebne (np. lista zamówień wg customer_id i status). Potem zdefiniuj zachowanie błędów dla „nie znaleziono”, „zły input” i „brak uprawnień”, oraz które endpointy wymagają logowania.
Dodaj reguły wejścia i odpowiedzi błędów. Przykładowe zasady: email musi być prawidłowy i unikalny; pozycje w zamówieniu min. 1; suma musi zgadzać się z sumą pozycji; status może iść tylko do przodu (draft -> paid -> shipped).
Jeśli zależy Ci na podstawowym bezpieczeństwie od razu, poproś o token auth (bearer token), proste role (admin vs support) i rate limiting (np. 60 żądań na minutę na token). Na Koder.ai tryb planowania może pomóc uzgodnić te reguły przed wygenerowaniem kodu.
Nie dąż do wyczerpujących testów na początku. Chcesz dowód, że API działa zgodnie z założeniami.
# Create customer
curl -X POST http://localhost:8080/customers \\
-H "Authorization: Bearer <token>" \\
-H "Content-Type: application/json" \\
-d '{"name":"Mina Lee","email":"[email protected]"}'
# Expected: 201 + JSON with id, name, email
# Create order
curl -X POST http://localhost:8080/orders \\
-H "Authorization: Bearer <token>" \\
-H "Content-Type: application/json" \\
-d '{"customer_id":1,"items":[{"sku":"A1","qty":2,"price":12.50}]}'
# Expected: 201 + status "draft" + computed total 25.00
# Bad input example (invalid email)
# Expected: 400 + {"error":"invalid_email"}
Jeśli te wywołania zwrócą odpowiednie kody i pola, masz bazę do pracy. Potem iteruj: dodaj paginację, lepsze filtrowanie i czytelniejsze komunikaty błędów zanim dorzucisz kolejne funkcje.
Dobry mobilny przykład to prosty habit tracker. Mobilne aplikacje wydają się „trudne” przez małe ekrany, pracę offline i funkcje urządzenia. Otrzymasz lepsze wyniki, gdy określisz te ograniczenia przed pierwszym buildem, a nie po pojawieniu się błędów.
Zacznij od nazwy aplikacji i jednej rzeczy, którą musi robić w dniu pierwszym: „Śledzić codzienne nawyki z szybkim check-inem.” Potem wypisz ekrany, których oczekujesz. Mała lista pomaga AI dobrać prostą strukturę nawigacji.
Solidna pierwsza wersja:
Następnie jasno określ zachowanie offline i synchronizacji. Wiele mobilnych używa się z słabym zasięgiem. Jeśli zależy Ci na offline-first, powiedz: „Wszystko powinno działać offline. Jeśli użytkownik zaloguje się później, synchronizuj w tle i rozwiązuj konflikty, zachowując najnowszą zmianę.” Jeśli synchronizacja nie jest potrzebna jeszcze, powiedz to. Lokalna pierwsza wersja często jest szybsza i mniej ryzykowna.
Wymień też funkcje urządzenia, nawet jeśli nie jesteś pewien, czy je wykorzystasz: powiadomienia (przypomnienia dzienne, obsługa stref czasowych), aparat (zdjęcia przy załącznikach), lokalizacja (rzadko potrzebna) i biometryka (jeśli dane są wrażliwe).
Aby utrzymać prostotę, wybierz najpierw jedną platformę. Przykład: „Najpierw Android z podstawowymi powiadomieniami. iOS potem.” Na Koder.ai prośba o aplikację Flutter jest praktycznym wyborem, bo daje jedną bazę kodu na początek.
Konkretny prompt, który zwykle działa:
"Build a Flutter habit tracker app with 4 screens: Onboarding, Daily List, Add Habit, Stats. Offline first using local storage. No login for v1. Daily reminder notification at a user-chosen time. Keep the UI clean with a bottom nav. Generate sample data for testing."
Potem iteruj małymi krokami: sprawdź nawigację, offline behavior, dodaj przypomnienia, a potem dopracuj statystyki. Małe pętle biją wielkie przebudowy.
Najkrótsza droga do wartości z vibe coding to traktowanie go jak serię małych, testowalnych zakładów. Większość problemów pojawia się, gdy od razu prosisz o „produkt skończony” bez ustalenia, co to znaczy „działać”.
Krótki scenariusz: budujesz aplikację rezerwacyjną. Prosisz o „kalendarz i płatności” i narzędzie generuje ekrany, bazę i stub płatności. Wygląda kompletne, ale nigdy nie zdefiniowałeś, co się dzieje, gdy dzień jest pełny, gdy karta odrzuci płatność lub gdy użytkownik próbuje zarezerwować w przeszłości. Te drobne luki stają się dużymi błędami.
Niezależnie od narzędzia, sprawdź te podstawy wcześnie (nie na końcu):
Trzymaj zakres mały, prompty konkretne i zmiany inkrementalne. Dzięki temu vibe coding pozostaje przyjemny i produktywny zamiast mylący.
Zanim dalej budujesz, zrób szybki przegląd „czy to już działa?”. Vibe coding jest szybki, ale drobne usterki (zepsuty przycisk, pole, które się nie zapisuje) mogą ukrywać się do ostatniej chwili.
Przejdź główny przepływ jak pierwszy użytkownik i nie „pomagaj” aplikacji wykonując kroki w specjalnej kolejności.
Następnie sprawdź plany na wydanie. Jeśli wypuścisz aplikację i coś pójdzie źle, chcesz bezpieczną drogę powrotu.
Wybierz pierwszy projekt, który jest mały, ale kompletny. Dobry start to narzędzie jednofunkcyjne z jednym głównym ekranem i jedną tabelą (np. prosty system rezerwacji, lekki CRM albo habit tracker). Trzymaj zakres wąski, żebyś mógł domknąć pełną pętlę.
Jeśli używasz Koder.ai, zacznij w trybie planowania, żeby budowa pozostała zorganizowana zanim wygenerujesz kod. Zbuduj mały kawałek, często twórz snapshoty, by porównywać zmiany i cofać się, jeśli potrzeba, a gdy struktura i przepływy są stabilne — eksportuj źródła, by przejąć pełną kontrolę.
Vibe coding to budowanie oprogramowania przez opisanie tego, czego chcesz prostym językiem, pozwolenie AI na wygenerowanie kodu i struktury, a potem iterowanie z konkretną informacją zwrotną, aż wszystko będzie działać poprawnie.
Wciąż odpowiadasz za decyzje i przegląd — „vibe” to prędkość, nie autopilot.
Najprostsza pętla wygląda tak:
Najpierw dąż do „roboczego szkicu”, potem do dopracowania.
Zacznij od mini-briefu, który możesz wkleić do czatu:
Dodaj: „Jeśli coś jest niejasne, zadaj do 5 pytań przed rozpoczęciem.”
Nie zaczynaj od całego produktu. Zacznij od cienkiego, kompletnego kawałka:
Przykład: „Logowanie → lista przedmiotów → dodaj przedmiot.” Jeśli ten kawałek działa stabilnie, dodaj kolejny. Dzięki temu łatwiej znaleźć przyczynę błędów.
Zrób krótkie, rzeczywiste sprawdzenia w tej kolejności:
Jeśli coś jest ważne, poproś o mały test, żeby nie zepsuło się później.
Podawaj precyzyjną, testowalną informację zwrotną. Dobre przykłady:
Unikaj ogólników typu „zrób nowocześniej”, chyba że dodasz konkretne przykłady (odstępy, kolorystyka, teksty błędów).
Zwolnij i doprecyzuj, gdy zauważysz wzory takie jak:
Wtedy napisz krótki spec: przykładowe wejścia/wyjścia, reguły „must pass” i 2–3 kluczowe testy. Iteruj po jednym change’ie naraz.
Tryb planowania jest przydatny, gdy chcesz najpierw uzgodnić szczegóły przed zmianami w kodzie. Poproś o:
Gdy plan będzie zgodny z Twoją intencją, wygeneruj pierwszą działającą wersję i iteruj dalej.
Używaj snapshotów jako punktów kontrolnych po tym, jak coś działa (np. logowanie + lista + dodawanie stabilne). Jeśli nowa zmiana coś psuje, wróć do ostatniego działającego snapshotu i zastosuj zmianę wężej.
Dzięki temu możesz eksperymentować bez utraty działającej wersji.
Eksportuj, gdy chcesz pełnej kontroli nad projektem: głębsze dostosowania, niestandardowe narzędzia, rygorystyczne przeglądy lub przeniesienie do własnego pipeline’u.
Praktyczne podejście: szybko buduj i iteruj na platformie, a gdy struktura i kluczowe przepływy są stabilne — eksportuj źródła.