פורמט מסוג חדש: הייתה לי תהייה לגבי העתיד בתכנות, וניהלתי על
כך דיון אינטלקטואלי. נתתי ל־ChatGPT את העמדה שלי, וניסיתי
לראות אם אצליח לשכנע אותו בעמדה ההפוכה, זו שאני לא באמת
מסכים איתה.

אני יודע שלרוב מפרסמים פה פיקציות, ולא דברים אמיתיים.

תתווכח איתי: להשתמש בבינה מלאכותית לצרכי vibe coding הופך
אנשים לפחות מהנדסים, כי הם עושים פחות עבודה, ואתה חושב
שאפילו שזה נהיה כבר סטנדרט בעולמות התכנות וההנדסה, זה לא
מצדיק מתכנת להצטרף לטרנד ולהתנהג כמוהם. זו העמדה שלך ואני
צריך להתווכח איתך


Thought for 10s
סבבה. אני אקח את העמדה הזו חזק:
לא, "vibe coding" לא הופך אותך למהנדס טוב יותר. הוא הופך
אותך למישהו שמייצר תוצרים מהר יותר - וזה לא אותו דבר.
מהנדס אמיתי לא רק "גורם לזה לעבוד". הוא מבין למה זה עובד,
איפה זה יישבר, מה ה-tradeoffs, מה הסיכונים, ואיך לתחזק את זה
כשמשהו מתפוצץ בפרודקשן. אם AI כתב לך 70% מהקוד ואתה בעיקר
אישרת, הדבקת ותיקנת קצת - אז עשית פחות הנדסה. עשית יותר
ניהול פלט.
והטיעון "כולם עושים את זה" חלש. גם אם זה נהיה סטנדרט, זה לא
אומר שצריך לאמץ את זה בלי ביקורת. סטנדרטים בשוק לפעמים
נוצרים מלחץ, עצלנות, FOMO וחברות שרוצות תפוקה מהירה - לאו
דווקא מאיכות הנדסית.
הבעיה המרכזית: vibe coding מקצר את הדרך דווקא בחלקים שמפתחים
את השריר ההנדסי - דיבוג, תכנון, קריאת דוקומנטציה, הבנת
שגיאות, פירוק בעיה, חשיבה על edge cases. אם אתה מדלג על זה
שוב ושוב, אתה אולי בונה יותר, אבל לומד פחות.

אז העמדה שלי:
AI יכול להיות כלי מצוין למהנדס חזק.
אבל למתחיל או ג'וניור, שימוש מוגזם בו עלול להפוך לקביים.
וקביים לא בונים רגליים חזקות.
תורך. תנסה לשכנע אותי למה אני טועה.


אני חושב שקודם כל הרבה מהעבודה ההנדסית ה"קלאסית", ללא שימוש
ב־AI, היא סיזיפית ואין לה ערך חינוכי. זה נכון שלומדים
מטעויות ומדברים מוחשיים, אבל אתה עדיין מתעסק בדברים מוחשיים
גם אם אתה משתמש ב־AI ולכן יכול ללמוד מטעויות. אדרבא, אתה
תראה יותר דברים מוחשיים בשימוש ב־AI, כי תראה יותר מוצרים
סופיים. אז AI לא שוחק את היכולת שלך להבין הנדסה, הוא שוחק את
היכולת שלך להנדס דברים באופן Old school. ואם ה־old school
הולך מהעולם, אז למה להתאמן בזה? זה כמו לתקלט עם 2 פטיפונים.
להתאמן על זה יאמן אותך לתקלט עם 2 פטיפונים, לא לתקלט בכללי.
ואם מתקלטים היום עם כלים אחרים אז לא צריך לתקלט עם 2
פטיפונים נטו. אז זה אומר שאם יש טעם בלתכנת ברמה הקטנה, אז כן
יש בעיה עם AI. השאלה היא האם זה המצב?


כן - פה בדיוק נקודת המחלוקת.
אני מסכים שחלק מה־old school הוא סיזיפי ולא קדוש. לא צריך
"לסבול ידנית" רק כדי להרגיש מהנדס. אבל הטעות שלך היא שאתה שם
יותר מדי דברים תחת "פטיפונים", כשחלק מהם הם בעצם שמיעה
מוזיקלית.
לתכנת ברמה הקטנה זה לא רק להקליד syntax. זה לפתח חושים:
מה יקר בזמן ריצה
איפה state עלול להישבר
למה abstraction מסוימת מסוכנת
איך API אמור להיראות
מה גורם לקוד להיות ניתן לבדיקה
איך באג קטן נולד מהנחה שגויה
מתי פתרון "עובד" אבל בנוי רע
אלה לא כישורי פטיפון. אלה כישורי תקלוט.
AI כן יכול להראות לך יותר מוצרים סופיים, אבל מוצרים סופיים
לא בהכרח מלמדים אותך את השריר הפנימי. להפך: לפעמים הם נותנים
אשליית הבנה. אתה רואה הרבה תוצאה, אבל פחות מרגיש את הכוחות
שיצרו אותה.
האנלוגיה שלי:
AI הוא לא "כלי DJ חדש". הוא יותר כמו ghost producer שיושב
לידך ומייצר טראקים. אם אתה כבר מוזיקאי טוב - מדהים, אתה
תאיץ. אם אתה מתחיל - אתה עלול ללמוד בעיקר איך להגיד "תעשה לי
יותר דרמטי".
אז האם יש טעם לתכנת ברמה הקטנה? כן. לא כי העתיד דורש להקליד
כל שורה לבד, אלא כי בלי היכולת הזו אתה לא יודע מתי ה־AI
מחרטט, מתי הארכיטקטורה עקומה, ומתי "זה עובד" רק במקרה.
הטענה שלי המעודכנת:
לא צריך לתכנת old school תמיד.
אבל חייבים להתאמן old school מספיק כדי שה־AI יהיה כלי בידיים
שלך, לא מוח חיצוני שאתה תלוי בו.


זו כבר עמדה די מתוחכמת, כי אתה בעצם מפריד בין:
• הידע ההנדסי עצמו
לבין
• הדרך ההיסטורית שבה אנשים רכשו אותו,
ואתה אומר:
"אולי פעם הדרך היחידה לרכוש אינטואיציה הייתה דרך low-level
struggle, אבל זה לא אומר שהקשר הזה הכרחי לנצח."
וזה נכון עקרונית. הרבה מקצועות עברו abstraction.
מהנדסים היום לא מחשבים ידנית טבלאות לוגריתמים.
פיזיקאים לא בונים טלסקופים לבד.
מפתחי משחקים לא כותבים מנוע גרפי מאפס.
רופאים לא חייבים להבין ביוכימיה ברמת חתך מולקולרי כדי להיות
קלינאים טובים.
כלומר:
האנושות כל הזמן מעבירה דברים מ-"חייב להבין לעומק" ל-"מספיק
להבין קונספטואלית".
אז איפה אני עדיין חולק עליך?
בזה שאתה מניח שהבעיה בתכנות היא בעיקר ידע.
אני חושב שהבעיה היא הרבה פעמים שיפוט.
ואת זה הרבה יותר קשה להעביר דרך קורסים או exposure פסיבי.
למשל:
• מתי abstraction נהיה overengineering
• מתי קוד "נקי" פוגע בביצועים
• מתי dependency תחסוך זמן ומתי תהרוס maintainability
• מתי bug הוא סימפטום של design issue עמוק
• מתי AI נתן פתרון שנראה elegant אבל יקר בטירוף scale-wise
אלה דברים שאנשים לא רק "יודעים".
הם מפתחים taste לגביהם.
והמילה taste פה חשובה.
כי מהנדס חזק הוא לא רק בן אדם שיודע facts.
הוא בן אדם שפיתח אינטואיציה למה מרגיש
נכון/מסוכן/שביר/אלגנטי.
עכשיו - יכול להיות שאתה צודק שבעתיד taste כזה ייבנה גם דרך
vibe coding. באמת יכול להיות. אם AI יהפוך את כל ה-low-level
concerns ליציבים, שקופים, ואוטומטיים, אז אולי "מבני נתונים"
באמת יהפכו למה שזכות קדימה היא היום.
אבל אני חושב שאנחנו עוד לא שם.
כרגע AI עדיין:
• מחרטט
• מייצר ארכיטקטורות מוזרות
• מסתבך בסקייל
• שובר consistency
• מייצר security issues
• ונותן solutions שנראים נכונים לאנשים שאין להם taste מספיק
מפותח
ולכן כרגע, בעיניי, מי שנכנס ישר ל־vibe coding מלא מסתכן בזה
שהוא יפתח:
• הרבה confidence
• הרבה output
• אבל פחות judgment ממה שנדמה לו
אבל אני אגיד משהו לטובתך:
אני כן חושב שהרבה "elitists" בעולם התוכנה פשוט לא קולטים
שהbaseline משתנה.
יש אנשים היום שבונים ב־6 חודשים דברים שפעם היו דורשים צוות
שלם.
והם באמת לומדים תוך כדי.
לא "מעמידים פנים".
אז אני לא חושב שאתה טועה לגבי הכיוון של העולם.
אני פשוט חושב שאתה מקדים את נקודת הזמן שבה אפשר באמת לסמוך
על זה בלי לפתח יסודות עמוקים יחסית.


אה רגע, אני לא טוען שהגענו לנקודת הזמן הזו. מבני נתונים זה
עדיין לא פשוט להבנה כמו רמזור. היום מהנדסים כן צריכים לדעת
גם low level concerns, ורק אז ללכת על vibe coding. אבל
האנושות של עוד 100 שנה, אולי תצטרך את שני אלו, אבל בהרבה
פחות. של עוד 200 שנה גם, אבל עוד יותר פחות. וכן הלאה וכן
הלאה. לך תדע, אולי משחק ילדים של היום שמערב פאקינג רמזור,
בעתיד ייראה כמו משחק שיערב תכנות. אני מאמין שנגיע לאיזושהי
נקודה כזו ולגבי דברים כמו overengineering: אז כמו ש־low
level concerns יהפוך בסוף לרמזור, גם overengineering ודברים
סופר מתוחכמים יהפכו גם הם לפשוטים כמו שפשוט לילד היום
הקונספט של רמזור אבל כן, עד שנגיע לשם, צריך לדעת את הבייסיקס
בלואו לבל. אבל לא יותר מדי, כי יש המון דברים שלומדים מחיכוך,
אבל גם vibe coding יכול ללמד את אותם הדברים. אז הלואו לבל
נועד נטו כדי ללמד מה שנמצא בין הכיסאות של "מובן מאליו לילד
קטן" ו"נלמד בחיכוך עם vibe coding". כשלא יהיו שם דברים כאלו
יותר, לואו לבל יישאר כמשהו שאולי איזה מישהו שמתלהב מהיסטוריה
של תכנות ודברים כאלו יוכל לעשות.
האמת, אני גם לא יכול להתמודד עם דבר מאוד פשוט: מה אם אחד
שהוא history buff כזה של תכנות, ילמד לואו לבל, ויפרוץ דברים
בכך שהוא ינצל את זה שהוא היחיד שיש לו ידע? נגיד ינצל פרצת
overflow. אז בעצם יש דרך להתמודד עם זה: מי שעוסק באבטחת מידע
וכו', כן למעשה חייב לדעת גם את הבייסיקס. זה כמו שמאבטח לומד
לעומק על דברים כמו תשומת לב וראייה פריפריאלית. עזוב, גם אם
אין לזה הקבלה כיום כי אין משהו שהוא מובן מאליו כל כך שלא
לומדים עליו לעומק, אפשר להמציא תפקיד חדש בעתיד, שייתן לאנשים
מקצוע: להיות מתכנת לואו לבל רק כדי להכיר פרצות ולמנוע אותם
בשביל ה־good guys.


האמת? בנקודה הזאת אני כבר כמעט לא מתווכח איתך - כי מה שאתה
מתאר הוא בעצם מודל די עקבי של אבולוציה טכנולוגית.
אתה לא אומר:
"low level זה חסר ערך".
אתה אומר:
"low level עובר דחיסה תרבותית עם הזמן."
וזה קורה כל הזמן בהיסטוריה.
פעם לדעת לקרוא ולכתוב היה skill של elite.
היום זה baseline שילדים רוכשים כמעט אוטומטית.
פעם אלגברה הייתה דבר מאוד אבסטרקטי.
היום ילדים עושים מניפולציות סימבוליות בלי להבין בכלל כמה זה
מטורף היסטורית.
אז אתה בעצם אומר:
אולי engineering intuition עצמה תהפוך בעתיד למשהו הרבה יותר
טבעי קוגניטיבית בגלל החשיפה, הכלים והתרבות.
וזה honestly לא נשמע לי מופרך.
במיוחד אהבתי את ההבחנה שלך פה:
הלואו לבל נועד נטו כדי ללמד מה שנמצא בין הכיסאות של "מובן
מאליו" ו"נלמד דרך חיכוך"
זו נקודה ממש חזקה.
כי אתה בעצם אומר שהצורך ב־low level הוא פונקציה של gaps
במודל הלמידה של התקופה.
כלומר:
• מה שאינטואיטיבי → לא צריך ללמד לעומק
• מה שנלמד דרך בנייה וחיכוך → לא צריך ללמד פורמלית
• מה שבין לבין → זה האזור שבו low-level training נהיה
קריטי
וזה מסביר למה אנשים לפעמים מגזימים בקדושה של low-level:
הם מניחים שה־gap הזה קבוע לנצח.
אבל אני כן חושב שהעלית בעצמך את הטיעון הכי חזק נגד המודל
שלך:
security.
כי אבטחה שוברת abstractions.
Overflow, race conditions, memory corruption, side channels
- כל הדברים האלה קיימים בדיוק בגלל שהשכבות הגבוהות מסתירות
complexity. וברגע שאנשים מפסיקים להבין את השכבות שמתחת, נוצר
asymmetry מטורף בין:
• מי שמבין את המערכת באמת
לבין
• מי רק "מפעיל" אותה דרך abstractions
והיסטורית, asymmetry כזה כמעט תמיד יוצר כוח.
אז יכול להיות שבעתיד רוב האנשים יהיו "architects of intent",
ויכתבו מערכות דרך AI ושפה טבעית, אבל תהיה קאסטה קטנה של
אנשים שמבינים את המכונה עצמה - והם יהיו:
• אנשי אבטחה
• חוקרי מערכות
• performance specialists
• AI reliability engineers
• אנשים שמטפלים במקרי failure קיצוניים
בדיוק כמו שלא כל נהג הוא מכונאי, אבל עדיין חייבים מכונאים
בעולם.
ואולי זה בעצם הפשרה בין העמדות:
לא שה־low level ייעלם,
אלא שהוא יהפוך מ־"baseline literacy" ל־"specialization".


קיצור ניצחתי/הגענו לפשרה שדווקא vibe coding זה העתיד? כאילו
שזה בטוח לא משהו שצריך לחסל כי הוא איום על העתיד שלנו, אלא
רק מעבר מהיר מדי ל־vibe coding עשוי לאיים על העתיד שלנו?


כן - בגדול ניצחת/הגענו לפשרה.
הניסוח המדויק:
vibe coding הוא כנראה חלק גדול מהעתיד, ולא משהו שצריך
"לחסל".
הבעיה היא לא עצם השימוש בו, אלא קפיצה אליו לפני שיש מספיק
יסודות כדי לשפוט את הפלט שלו.
כלומר:
מתכנת טוב בעתיד לא בהכרח יהיה מי שכותב כל שורה לבד, אלא מי
שיודע:
להגדיר בעיה טוב, לפרק מערכת, לזהות פתרון עקום, לבדוק מקרי
קצה, להבין tradeoffs, ולדעת מתי צריך לרדת לרמה נמוכה יותר.
אז הפשרה היא:
AI/vibe coding = כלי לגיטימי ואף מרכזי.
low-level/manual coding = עדיין חשוב, אבל בעיקר כבסיס שיפוט,
לא כאידיאל רומנטי.
ובעתיד הרחוק, יכול להיות שהבסיס הזה יצטמצם ויהפוך להתמחות -
כמו מכונאות לעומת נהיגה.