Vibe coding zní jako ideální způsob, jak urychlit vývoj. A někdy je. Jenže bez jasných pravidel vede k nekonzistentnímu kódu, bezpečnostním chybám a technickému dluhu. V článku se podíváme, kdy vibe-coding dává smysl a kdy se mu raději vyhnout.
V poslední době narážím na pojem vibe coding téměř všude. A dává to smysl. Moderní AI nástroje jako Claude Code, Copilot nebo Codex jsou dnes v takové fázi, že stačí popsat záměr a během pár minut máš na stole první funkční prototyp. Žádné dlouhé nastavování, jen jasný cíl a rychlý výsledek..
Na první pohled to vypadá jako ideální řešení. Rychlý prototyp aplikace, okamžitá zpětná vazba, možnost ukázat klientovi něco konkrétního už po pár hodinách. Člověk nemusí trávit čas nastavováním prostředí ani psaním rutinního kódu. Stačí přesně popsat požadované chování a AI okamžitě připraví funkční verzi, kterou můžete dál upravovat.
Jakmile ale aplikace vyroste za hranici prvního prototypu, začne být vidět, co všechno AI minula. Co na začátku působilo rychle a jednoduše, začne postupně brzdit další vývoj. Níže se zaměřím na to, proč se to děje a jak tomu předejít.
Vibe coding je přístup, kdy vývojář neprogramuje krok po kroku, ale popíše, co má aplikace udělat, a implementaci nechá na AI. Odpadá příprava projektu a psaní rutiny, model vygeneruje funkční část, se kterou lze okamžitě pracovat.
Role vývojáře se tím posouvá víc k rozhodování a kontrole než k samotnému psaní kódu.
Hlavní benefity:
V rané fázi vývoje to může výrazně urychlit práci. Jakmile ale aplikace začne růst, projeví se limity, se kterými je potřeba počítat.
Když aplikace přeroste první prototyp, začnou se objevovat limity, které nebyly vidět na začátku. AI řeší přesně to, co má v zadání, ale často ignoruje širší architekturu, dlouhodobou udržitelnost a bezpečnost. To, co na začátku působilo jako úspora času, se později mění v drahý technický dluh.
AI generuje kód izolovaně, pouze podle aktuální instrukce a omezeného kontextového okna. Každá nová funkce tak může být napsaná jiným stylem nebo využívat odlišné postupy než zbytek aplikace. Bez pevné ruky vývojáře pak vznikne kód bez jasné struktury a konzistence, ve kterém se člověk po měsíci sotva vyzná. Stejný problém se navíc v projektu objeví opakovaně a pokaždé trochu jinak.
Generativní AI se zaměřuje hlavně na popsanou funkčnost. Pokud výslovně neuvedete validaci vstupů, sanitaci dat nebo práci s chybovými stavy, ve výsledku tam jednoduše nebudou. Model řeší to, co má v promptu, ne širší bezpečnostní kontext. Analýzy (například TechRadar) zároveň upozorňují, že významná část generovaného kódu obsahuje slabiny, které se v raných verzích projektu snadno přehlédnou.
Když má projekt jasná pravidla, zkušený vývojář je schopný AI korigovat a udržet směr. Model umí zrychlit práci, ale nedokáže rozhodovat za tým. Pořád je potřeba někdo, kdo ví, jak má aplikace fungovat jako celek.
Dobře to ilustruje situace kolem platformy Lovable, která staví aplikace převážně pomocí vibe codingu. Podle údajů citovaných na Wikipedii mělo v roce 2025 170 z 1 645 vytvořených aplikací kritické zranitelnosti umožňující přístup k osobním datům.
Ladění kódu, který jste sami nenapsali a jehož logice nerozumíte, je vždy složité. U AI-generovaného kódu je to ale ještě náročnější. V praxi často vidím, že vývojář pouze převezme výstup od AI a vůbec ho neprojde. Neudělá code review, neověří souvislosti a nepokouší se pochopit, jak přesně implementace funguje. Kód se jen „přilepí“ do projektu, protože na první pohled dělá to, co měl.
To je zásadní problém ve chvíli, kdy se objeví chyba nebo je potřeba úprava. Vývojář neví, jak AI dané řešení poskládala, jaké jsou vazby na okolní komponenty ani proč se funkce chová určitým způsobem. V takové situaci je debugging náročný a pomalý, protože není nikdo, kdo by kódu rozuměl a uměl si propojit souvislosti.
AI umí ušetřit čas, ale nesmí za vývojáře přebírat rozhodování ani přemýšlení. Nejlépe funguje tam, kde generuje rutinní části kódu, navrhne alternativu nebo pomůže s úpravami existujícího řešení. Stejně dobře poslouží při psaní testů nebo při rychlé orientaci v cizím kódu.
Naopak není dobré přenechat jí návrh architektury, bezpečnostní vrstvy ani klíčovou logiku aplikace. Pokud vývojář nedokáže srozumitelně vysvětlit, jak má daná část fungovat a proč je napsaná právě takto, znamená to, že AI rozhodovala víc, než je bezpečné.
Praktické pravidlo je jednoduché: každý generovaný kód si zaslouží krátké ověření. Obvykle stačí pár minut:
Tento postup je rychlý a v praxi odstraní většinu problémů, které vibe coding způsobuje. AI pak skutečně pomáhá, místo aby vytvářela další práci.teré vibe coding způsobuje. AI pak funguje jako akcelerátor práce, ne jako zdroj technického dluhu.
AI může psát kód, ale nemůže za vás myslet. 😉
Všímám si, že méně zkušení vývojáři často používají AI na všechno. Na první pohled to dává smysl: rychlejší výstup, méně hledání chyb, okamžitá odezva. Jenže podle mého názoru je to cesta, která může nováčkům spíš uškodit. Přeskočí fázi, ve které si budují vlastní způsob uvažování o kódu, učí se strukturu a přemýšlejí nad tím, proč jednotlivé části fungují právě tak, jak fungují.
AI dnes výrazně pomáhá hlavně zkušeným vývojářům. Zrychluje rutinu, nabídne alternativní přístup a pomůže s refaktoringem. Senior umí posoudit kvalitu výstupu a upravit ho tak, aby zapadl do architektury projektu, protože má mentální model celého řešení. Ví, kde jsou rizika a co si může dovolit.
U juniorů je situace jiná. Pokud se příliš spoléhají na generování, často vytvoří něco, co funguje, ale nerozumí tomu, co se děje uvnitř. To se projeví pokaždé, když je potřeba něco opravit nebo rozšířit. V praxi pak vznikají situace, kdy vývojář sice sestaví funkci pomocí AI, ale neumí popsat její chování ani vysvětlit, proč se při určitých vstupech chová jinak.
Chybí zkušenost, kterou si člověk vybuduje vlastním psaním kódu, hledáním řešení a řešením chyb. AI může ušetřit čas, ale nemůže nahradit proces učení. Pokud vývojář nemá pevné základy a jen generuje výstup, narazí na první složitější úloze.
AI má smysl tam, kde šetří čas, ale nemá rozhodovat. Kód, kterému nerozumím, do projektu nedávám. Architektura, datové vazby a bezpečnostní prvky musí zůstat pod kontrolou člověka. AI vždy ověřuji i v neideálních scénářích, protože právě výpadky služeb, neplatné vstupy a hraní s daty bývají místa, kde vznikají chyby nejčastěji. Bezpečnost a validaci řeším ručně, model má totiž tendenci věci zjednodušovat. A hlavně nepřestávám přemýšlet. AI může psát kód, ale nikdy za mě nepřevezme odpovědnost za jeho logiku.
Vibe coding sám o sobě není problém. Je rychlý, pohodlný a při správném použití ušetří hodiny práce. Jakmile ale projekt začne růst, je potřeba mít jasnou architekturu, bezpečnostní pravidla a konzistentní přístup. Bez toho se výhoda rychlosti rychle změní v nákladnou překážku.
AI má své místo. Nemá však nahrazovat rozhodování vývojáře. Pokud člověk rozumí tomu, co generuje, AI je skvělý pomocník. Pokud ne, vytváří si technický dluh, který ho dřív nebo později doběhne.
Je to jednoduché: AI nás může zrychlit, ale nesmí řídit vývoj za nás.
Nemusíme hned začít – stačí se pobavit o tom, co potřebujete. Někdy i krátký rozhovor hodně vyjasní.