Otwierasz stronę kolejnego startupu AI. Ciemne tło, fioletowo-niebieski gradient, font Inter, zaokrąglone karty, ikony Lucide i wielki nagłówek obiecujący, że zrobisz coś „10x faster”. Niżej trzy kafelki z funkcjami, opinie, FAQ i przycisk „Get started”. Wszystko wygląda dobrze, tylko dziwnie znajomo.
To nie przypadek. Narzędzia generujące kod obniżyły próg wejścia do tworzenia aplikacji, ale przy okazji ujednoliciły ich wygląd i technologię. Nikt nie zaprojektował jednego obowiązującego stylu – modele po prostu wybierają rozwiązania najbardziej prawdopodobne.
Czym jest vibecoding
Termin vibe coding spopularyzował Andrej Karpathy w 2025 roku. Opisał sposób pracy, w którym programista coraz mniej zajmuje się kodem, a coraz bardziej rozmową z modelem. Zamiast pisać funkcje, mówi: „dodaj logowanie”, „zrób panel admina”, „napraw ten błąd”. Jeśli coś nie działa, wkleja komunikat błędu z powrotem do czatu.
To coś więcej niż programowanie z pomocą AI. Doświadczony programista korzystający z Copilota czy Claude nadal czyta i sprawdza kod. Vibecoding zaczyna się tam, gdzie człowiek przestaje kontrolować szczegóły i ocenia tylko rezultat.
Zalety są ogromne. Cursor, Claude Code, Bolt, Lovable, v0 czy Replit Agent pozwalają zbudować prototyp w weekend. Osoba bez doświadczenia technicznego może sprawdzić pomysł, który niedawno wymagał zespołu programistów. Kłopot zaczyna się wtedy, gdy szybkość zastępuje świadome decyzje.
AI slop: poprawne, ale bez charakteru
AI slop to masowo generowane treści niskiej jakości: teksty, obrazy, filmy, ale też kod i interfejsy. Często wyglądają profesjonalnie. Ich problemem jest generyczność.
W kodzie slop to zbędne warstwy abstrakcji, powtórzone fragmenty, nieużywane funkcje i biblioteki dodane bez potrzeby. W interfejsie rozpoznasz go po stałym zestawie ozdobników: efekt matowego szkła (glassmorphism), gradient, mocne zaokrąglenia, emoji w nagłówkach, „✨ AI-powered” i obowiązkowa sekcja „Features” z trzema kartami.
Ten zestaw nie jest losowy. Jest przewidywalny.
Dlaczego AI wybiera wciąż to samo
Model językowy nie ma gustu. Przewiduje odpowiedź, która najlepiej pasuje do kontekstu. Jeśli w ogromnej liczbie repozytoriów i poradników nowoczesna aplikacja webowa oznacza React, Next.js, Tailwind i popularny zestaw komponentów, taki zestaw będzie pojawiał się w odpowiedziach.
Popularność napędza popularność. Im więcej przykładów z daną biblioteką, tym lepiej model się nią posługuje, a im lepiej się nią posługuje, tym częściej ją proponuje.
Do tego dochodzi ciążenie ku średniej. Prośba o „nowoczesny, profesjonalny design” daje zwykle rozwiązanie, które ma najmniejszą szansę komukolwiek przeszkadzać: ciemne tło, delikatny gradient, czytelny bezszeryfowy krój i miękkie karty. Jak hotelowe lobby – eleganckie, poprawne i niezapamiętywalne.
Ustawienia domyślne też projektują
Aplikację generuje konkretna platforma z własnymi szablonami, komponentami i preferowaną technologią. v0, Lovable czy Bolt ograniczają liczbę możliwych konfiguracji, bo tak łatwiej generować kod, pokazywać podgląd i automatycznie poprawiać błędy.
W praktyce użytkownik często nie wybiera technologii. Dziedziczy ją po narzędziu.
Z wyglądem jest tak samo. Platforma chce, żeby pierwszy rezultat robił wrażenie, więc sięga po sprawdzone wzorce: gradienty, animacje, duże nagłówki i karty. Po tysiącach wygenerowanych projektów te ustawienia domyślne zaczynają wyglądać jak osobny styl – choć nikt go świadomie nie zaprojektował.
AI zaczyna wzmacniać własne wzorce
Kod generowany przez AI trafia do publicznych repozytoriów, na blogi i do poradników. Kolejne modele mogą uczyć się na treściach stworzonych przez wcześniejsze.
Powstaje pętla: jeśli AI najczęściej generuje Reacta i Tailwinda, w internecie przybywa Reacta i Tailwinda. Popularne rozwiązania stają się jeszcze bardziej widoczne, a niszowe mają coraz mniej miejsca. Kto ma przewagę, łatwiej zdobywa kolejną.
Mainstream ma też sens
Popularne biblioteki mają lepszą dokumentację, więcej przykładów i większą społeczność, a model rzadziej coś w nich zmyśla. Jeśli celem jest szybki działający prototyp, wybór najpopularniejszych narzędzi to rozsądne ograniczanie ryzyka.
Problemem nie jest więc to, że AI wybiera Reacta czy Tailwinda. Problem zaczyna się wtedy, gdy domyślny wybór uznajemy za najlepszy dla naszego produktu.
Dochodzi do tego granica wiedzy modelu. Biblioteki dostają nowe wersje, API się zmieniają, pojawiają się nowe narzędzia. Bez dostępu do aktualnej dokumentacji model wraca do wzorców, które zna najlepiej – także tych przestarzałych.
Co tracisz, gdy wszystkie decyzje podejmuje model
Rozpoznawalność marki. Jeśli wszyscy używają tego samego języka wizualnego, wygląd strony nic nie mówi o produkcie.
Możliwość utrzymania kodu. Kod powstaje szybciej, niż człowiek jest w stanie go przeczytać. Aplikacja działa, ale nikt nie rozumie, jak jest zbudowana – a za kilka miesięcy ktoś będzie musiał ją zmienić.
Bezpieczeństwo. Wygenerowany kod może mieć źle ustawione uprawnienia, brak sprawdzania danych od użytkownika, klucze w złym miejscu albo podatne zależności. To, że demo działa w przeglądarce, nie znaczy, że nadaje się na produkcję. Szerzej piszę o tym w artykule o sprawdzaniu bezpieczeństwa aplikacji z Lovable, Bolt, v0 i Base44.
Jak korzystać z vibecodingu z głową
Zasada jest prosta: nie oddawaj AI decyzji, które powinny należeć do Ciebie.
- Wygląd: zamiast „zrób nowoczesną stronę” podaj kolory, kroje pisma, odstępy i wizualne wzorce. Jeśli nie chcesz gradientów, matowego szkła czy mocnych zaokrągleń, napisz to wprost. Najlepiej przygotuj wcześniej własny system projektowy (design system) – wtedy model wdraża ustalone reguły, zamiast wymyślać styl.
- Technologia: podawaj konkretne narzędzia, wersje bibliotek i ograniczenia architektury.
- Kod: traktuj wygenerowany kod jak pracę bardzo szybkiego współpracownika. Może być świetny, ale nadal wymaga przeglądu.
Przy każdej większej decyzji zadaj sobie pytanie: czy wybrałbym to rozwiązanie, gdyby AI mi go nie zaproponowało? Jeśli odpowiedź brzmi „nie wiem”, tam potrzebna jest Twoja decyzja.
Model ma rozkład prawdopodobieństwa, nie wizję produktu
Vibecoding potrafi skrócić drogę od pomysłu do działającego produktu z tygodni do godzin. Model nie ma jednak gustu, intencji ani wizji marki. Pozostawiony sam sobie zbuduje statystyczną średnią tego, co już istnieje.
Najwięcej zyskasz, gdy sam zdecydujesz, co budujesz i jak ma to wyglądać, a AI użyjesz do szybszej realizacji tych decyzji.