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 to i mimo mou vývojářskou bublinu.
AI nástroje jako Claude Code, Copilot nebo Codex jsou dnes v schopné z poměrně stručného popisu vytvořit funkční část aplikace během několika minut. A to i bez nějaké odborné znalosti programování.
Na první pohled to vypadá jako ideální řešení. Umožňuje rychle vytvořit prototyp, získat zpětnou vazbu a ukázat konkrétní výstup v krátkém čase. Pro ověřování nápadů nebo první verze aplikací to může být efektivní cesta.
Jakmile má být výstupem vibe codingu reálná aplikace, je důležité si uvědomit, kde jsou jeho limity. Níže se podíváme na to, kde vibe coding v praxi naráží jaká rizika s sebou přináší a kdy dává smysl ho používat.
Vibe coding je přístup, kdy vývojář nepíše kód krok po kroku, ale popíše, co má aplikace dělat, a samotnou implementaci nechá na AI. Odpadá příprava projektu i psaní rutinních částí, model vygeneruje funkční kus kódu, se kterým lze okamžitě pracovat. Role vývojáře se tím posouvá od samotného psaní kódu k práci, která je víc o rozhodování a odpovědnosti.
V praxi to znamená, že vývojář:
Programování je díky tomu rychlejší, kreativnější a dostupnější i pro lidi bez hlubších technických znalostí.
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, vždy podle aktuální instrukce a omezeného kontextu. Každá nová část aplikace tak může vzniknout jiným stylem nebo jiným přístupem než zbytek projektu. Bez jasného vedení vývojáře pak vzniká nekonzistentní kód, ve kterém se po čase obtížně orientuje i autor samotný. Stejné problémy se navíc řeší opakovaně, pokaždé trochu jinak.
Generativní AI se soustředí především na funkčnost. Pokud není výslovně řešena validace vstupů, práce s chybami nebo ochrana dat, ve výsledném kódu často chybí. Model reaguje na zadání, ne na bezpečnostní kontext aplikace. Řada analýz zároveň upozorňuje, že významná část AI-generovaného kódu obsahuje zranitelnosti, které se v rané fázi projektu snadno přehlédnou.
Dobře to ilustruje případ 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.
Práce s kódem, který vývojář sám nenapsal a jehož logice nerozumí, je vždy náročná. U AI-generovaného kódu to platí dvojnásob. V praxi se často stává, že se výstup od AI převezme bez důkladné kontroly a jen se přidá do projektu, protože na první pohled funguje.
Problém nastane ve chvíli, kdy je potřeba kód upravit nebo opravit chybu. Bez pochopení souvislostí, vazeb a důvodů, proč je řešení napsané právě takto, je debugging pomalý a neefektivní.
Výsledkem může být kód, který je hůře udržovatelný, obtížně se opravuje a v některých případech obsahuje části s nejasným původem, což může být problém zejména u projektů s přísnými licenčními nebo právními požadavky.
Za mě je hranice vibe codingu ve chvíli, kdy začne nahrazovat přemýšlení vývojáře. Jakmile se veškeré rozhodování přesune na AI, vývojář ztrácí kontrolu nad tím, jak a proč je řešení postavené a výsledkem je nekvalitní výstup. Vývojář by měl mít vždy stoprocentní přehled nad tím, co AI generuje a proč.
Dobře se mi osvědčil přístup, kdy se na AI-generovaný kód dívám stejně jako na kód od jiného programátora. Projde běžným code review, řeším čitelnost, konzistenci, edge-casy i bezpečnost. Ne proto, že by AI „dělala chyby“, ale proto, že odpovědnost za kód je pořád na mně.
AI může psát kód, ale nemůže za vás myslet. 😉
Za jedno z největších rizik vibe codingu považuji jeho dopad na začínající vývojáře a studenty. Ve chvíli, kdy se příliš brzy spolehnou na generování kódu, přicházejí o možnost projít si klíčovou část vývoje, která je formuje jako programátory.
Učení se psát kód není jen o tom, že něco funguje. Je to o chybách, ladění, hledání příčin problémů a pochopení souvislostí. A právě tyhle zkušenosti budují schopnost přemýšlet nad architekturou, odhadovat důsledky změn a řešit složitější situace.
Stinnou stránkou je i to, že firmy dnes čím dál méně otevírají pozice pro juniory. Pokud základní úkoly zvládne AI nebo jeden zkušený vývojář s její pomocí, mizí prostor, kde se nováčci učili v praxi. Dlouhodobě to může znamenat nedostatek vývojářů, kteří by přirozeně dorostli do seniorních rolí.
V praxi AI používám jako další pár očí nad vlastními změnami. Pomáhá mi s code review a s hledáním nedostatků, které sám často přehlédnu, už jen proto, že jsem na daný kód příliš zvyklý nebo v něm opakuji své vlastní návyky.
Nejčastěji ji zapojuji až ve chvíli, kdy mám hotový konkrétní commit nebo pull request. Kontroluji s ní čitelnost, konzistenci a dopady změn na zbytek projektu. Cíleně se ptám i na okrajové stavy a chování v situacích, které nejsou ideální, protože právě tam se chyby objevují nejčastěji.
AI beru jako pomocníka, ne jako autora řešení. Architektura, datové vazby a bezpečnost zůstávají pod mou kontrolou. Finální rozhodnutí je vždy na mně a kód, kterému nerozumím, do projektu nepouštím.
Vidím vibe coding jako problém? Ne. Ale vidím ho jako problém ve chvíli, kdy nahrazuje přemýšlení vývojáře a odpovědnost za výsledek.
Pro rychlé prototypy, MVP a ověřování nápadů dává smysl. Jakmile se ale z prototypu stává reálná aplikace, je potřeba mít architekturu, dohled a jasná rozhodnutí pod kontrolou. To žádný model za vás neudělá.
AI používám hlavně jako pomoc při kontrole vlastní práce. Nechávám ji projít změny, upozornit na možné problémy a na věci, které bych sám přehlédl, protože jsem na ten kód už příliš zvyklý. O tom, jak bude řešení vypadat, ale rozhoduji já. Strukturu, logiku i kvalitu si hlídám sám. Kód, kterému nerozumím, do projektu prostě nedávám.
Nemusíme hned začít – stačí se pobavit o tom, co potřebujete. Někdy i krátký rozhovor hodně vyjasní.