ভাইব কোডিং

ভাইব কোডিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করে সফটওয়্যার তৈরির একটি পদ্ধতি, যেখানে একজন ব্যক্তি কয়েকটি স্বাভাবিক ভাষার বাক্যে একটি সমস্যা বর্ণনা করে কোডিংয়ের জন্য টিউন করা একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) এর প্রম্পট হিসাবে। এলএলএম বর্ণনার উপর ভিত্তি করে সফটওয়্যার তৈরি করে, যা প্রোগ্রামারের ভূমিকা নিজে নিজে কোডিং করা থেকে এআই-উৎপাদিত উৎস কোডের নির্দেশনা, পরীক্ষা এবং পরিমার্জনে স্থানান্তরিত করে।

ভাইব কোডিংয়ের সমর্থকরা বলেন যে এটি এমনকি অপেশাদার প্রোগ্রামারদেরও সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় ব্যাপক প্রশিক্ষণ এবং দক্ষতা ছাড়াই সফটওয়্যার তৈরি করতে দেয়। সমালোচকরা জবাবদিহিতার অভাব এবং ফলস্বরূপ সফটওয়্যারে নিরাপত্তা দুর্বলতা প্রবর্তনের ঝুঁকি বৃদ্ধির কথা উল্লেখ করেছেন। এই শব্দটি আন্দ্রেজ কার্পাথি দ্বারা ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে প্রবর্তিত হয়েছিল এবং পরের মাসে মেরিয়াম-ওয়েবস্টার অভিধানে "অপভাষা এবং প্রবণতা" শব্দ হিসেবে তালিকাভুক্ত হয়েছিল।

সংজ্ঞা 
ওপেনএআইয়ের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং টেসলার প্রাক্তন এআই নেতা কম্পিউটার বিজ্ঞানী আন্দ্রেজ কার্পাথি ২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে ভাইব কোডিং শব্দটি চালু করেন। এই ধারণাটি এমন একটি কোডিং পদ্ধতির কথা বলে যা এলএলএমের উপর নির্ভর করে, যা প্রোগ্রামারদের ম্যানুয়ালি লেখার পরিবর্তে স্বাভাবিক ভাষার বর্ণনা প্রদান করে কার্যকরী কোড তৈরি করতে দেয়।

কার্পাথি তার পদ্ধতিকে কথোপকথনমূলক বলে বর্ণনা করেছেন, যেখানে তিনি ভয়েস কমান্ড ব্যবহার করেন আর এআই আসল কোড তৈরি করে। "এটা আসলে কোডিং নয় - আমি শুধু জিনিস দেখি, কিছু বলি, কিছু চালাই এবং কিছু কপি-পেস্ট করি এবং এটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই কাজ করে।" কার্পাথি স্বীকার করেছেন যে ভাইব কোডিংয়ের সীমাবদ্ধতা রয়েছে, তিনি উল্লেখ করেছেন যে এআই টুলগুলি সবসময় বাগগুলি ঠিক করতে বা বুঝতে সক্ষম হয় না, যার ফলে সমস্যাগুলি সমাধান না হওয়া পর্যন্ত তাকে সম্পর্কহীন পরিবর্তনগুলি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে হয়। তিনি শেষপর্যন্ত এই কৌশলটি "অপ্রয়োজনীয় সপ্তাহান্তের প্রকল্পগুলির জন্য খুব খারাপ নয়" বলে মনে করেছেন এবং এটিকে "বেশ মজাদার" বলে বর্ণনা করেছেন।

ভাইব কোডিংয়ের ধারণাটি ২০২৩ সালের কার্পাথির দাবির উপর আলোকপাত করে যে "সবচেয়ে জনপ্রিয় নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা হল ইংরেজি", যার অর্থ হল এলএলএমের ক্ষমতা এমন ছিল যে কম্পিউটার পরিচালনা করার জন্য মানুষের আর নির্দিষ্ট প্রোগ্রামিং ভাষা শেখার প্রয়োজন হবে না।

ভাইব কোডিংয়ের সংজ্ঞার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল ব্যবহারকারী সম্পূর্ণ না বুঝেই কোড গ্রহণ করে। প্রোগ্রামার সাইমন উইলিসন বলেছেন: "যদি একজন এলএলএম আপনার কোডের প্রতিটি লাইন লিখে ফেলেন, কিন্তু আপনি সবকিছু পর্যালোচনা, পরীক্ষা এবং বুঝতে পেরে থাকেন, তাহলে আমার বইয়ে এটি ভাইব কোডিং নয় - এটি একটি টাইপিং সহকারী হিসেবে এলএলএম ব্যবহার করা।"

প্রতিক্রিয়া এবং ব্যবহার 
২০২৫ সালের ফেব্রুয়ারিতে, দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমসের সাংবাদিক কেভিন রুজ, যিনি পেশাদার কোডার নন, ভাইব কোডিং নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে বেশ কয়েকটি ছোট আকারের অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন। তিনি এগুলোকে "একজনের জন্য সফটওয়্যার" হিসেবে বর্ণনা করেছেন, নির্দিষ্ট ব্যক্তির চাহিদা পূরণের জন্য ডিজাইন করা ব্যক্তিগতকৃত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-উৎপাদিত সরঞ্জামগুলির কথা উল্লেখ করে, যেমন একটি অ্যাপ যা তার ফ্রিজের বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ করে প্যাক করা দুপুরের খাবারের জন্য জিনিসপত্রের পরামর্শ দেয়। রুজ উল্লেখ করেছেন যে ভাইব কোডিং নন-প্রোগ্রামারদের কার্যকরী সফটওয়্যার তৈরি করতে সক্ষম করে, ফলাফল প্রায়শই সীমিত এবং ত্রুটির ঝুঁকিতে থাকে।

একটি ক্ষেত্রে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-উৎপাদিত কোডটি একটি ই-কমার্স সাইটের জন্য জাল পর্যালোচনা তৈরি করেছিল। তিনি আরও লক্ষ্য করেছেন যে এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত কোডিং ব্যক্তিদের এমন সফটওয়্যার তৈরি করতে সক্ষম করে যার জন্য আগে একটি ইঞ্জিনিয়ারিং টিমের প্রয়োজন হত। রুজের প্রশ্নের জবাবে, কোগনিটিভ বিজ্ঞানী গ্যারি মার্কাস বলেছেন যে, রুজের লাঞ্চবক্স বাডি অ্যাপ তৈরির জন্য যে অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছিল তা সম্ভবত একই ধরণের কাজের জন্য বিদ্যমান কোডের উপর প্রশিক্ষিত ছিল। মার্কাস বলেছিলেন যে রুজের উৎসাহ মৌলিকত্ব নয়, পুনরুৎপাদন থেকে উদ্ভূত হয়েছিল।

২০২৫ সালের মার্চ মাসে, ওয়াই কম্বিনেটর রিপোর্ট করেছে যে তাদের শীতকালীন ২০২৫ ব্যাচের ২৫% স্টার্টআপ কোম্পানির কোডবেস ৯৫% এআই-জেনারেটেড ছিল, যা নতুন স্টার্টআপগুলির মধ্যে এআই-সহায়তাপ্রাপ্ত উন্নয়নের দিকে পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে।

আইইইই স্পেকট্রামের সাক্ষাৎকারে তিনজন প্রকৌশলী একমত হয়েছেন যে ভাইব কোডিং হল প্রোগ্রামারদের জন্য এমন ভাষা এবং প্রযুক্তি শেখার একটি উপায় যা তারা এখনও জানেন না।

সীমাবদ্ধতা

কোডের মান এবং নিরাপত্তা সংক্রান্ত সমস্যা 
ভাইব কোডিং কোড বোঝা এবং জবাবদিহিতা নিয়ে উদ্বেগ তৈরি করেছে। এর ফলে ডেভেলপাররা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই দ্বারা তৈরি কোডের কার্যকারিতা পুরোপুরি না বুঝেই ব্যবহার করতে পারেন, যা অলক্ষিত বাগ, ত্রুটি বা নিরাপত্তা দুর্বলতার কারণ হতে পারে। কার্পাথির মূল পরিকল্পনা অনুযায়ী, এই পদ্ধতিটি প্রোটোটাইপিং বা স্বল্প গুরুত্বপূর্ণ সাপ্তাহিক প্রকল্পের জন্য উপযুক্ত হলেও, বিশেষজ্ঞরা মনে করেন পেশাদার পরিবেশে এটি ঝুঁকিপূর্ণ। কারণ সেখানে ডিবাগিং, রক্ষণাবেক্ষণ এবং নিরাপত্তার জন্য কোড সম্পর্কে গভীর ধারণা থাকা অপরিহার্য। ‘আর্স টেকনিকা’ এ বিষয়ে সাইমন উইলিসনের উদ্ধৃতি দিয়ে বলেছে, যিনি বলেন: "অনুমানের ওপর ভিত্তি করে প্রোডাকশনে ব্যবহারযোগ্য কোডবেস তৈরি করা স্পষ্টতই ঝুঁকিপূর্ণ। সফটওয়্যার প্রকৌশলী হিসেবে আমাদের বেশিরভাগ কাজই বিদ্যমান সিস্টেমকে উন্নত করা, যেখানে মূল কোডের গুণমান এবং বোধগম্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।"

কাজের জটিলতা 
জেনারেটিভ এআই বেসিক অ্যালগরিদমের মতো সাধারণ কাজগুলো করতে অত্যন্ত দক্ষ। কিন্তু একাধিক ফাইলযুক্ত প্রকল্প, দুর্বলভাবে নথিভুক্ত লাইব্রেরি বা বাস্তব জগতে প্রভাব ফেলে এমন গুরুত্বপূর্ণ কোডের মতো তুলনামূলক নতুন এবং জটিল সমস্যা সমাধানে এটি হিমশিম খায়।

ডিবাগিং এর চ্যালেঞ্জগুলি 
এলএলএমগুলি গতিশীলভাবে কোড তৈরি করে এবং এই ধরনের কোডের গঠন পরিবর্তনের সাপেক্ষে। তাছাড়া, যেহেতু ডেভেলপার কোডটি লেখেননি, তাই তাদের এমন বাক্য গঠন/ধারণা বুঝতে সমস্যা হতে পারে যা তারা নিজেরা ব্যবহার করেননি।

আরও দেখুন 

 জিপিটি-৩

তথ্যসূত্র

বহিঃসংযোগ 

 ভাইব কোডিং সাবরেডিট, ভাইব কোডিং অনুশীলনকারীদের জন্য একটি সম্প্রদায়: 

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ
প্রোগ্রামিং ঘরানা