論文の概要: Vibe Coding: Toward an AI-Native Paradigm for Semantic and Intent-Driven Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17842v1
- Date: Thu, 09 Oct 2025 22:31:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-26 16:57:26.500202
- Title: Vibe Coding: Toward an AI-Native Paradigm for Semantic and Intent-Driven Programming
- Title（参考訳）: Vibe Coding: セマンティックおよびインテント駆動プログラミングのためのAI-Native Paradigmを目指して
- Authors: Vinay Bamil,
- Abstract要約: 本稿では、開発者が所望の「ビブ」の定性記述子とともに高レベルの機能的意図を規定する、AIネイティブプログラミングパラダイムであるビブコーディングを紹介する。
インテリジェントエージェントは、これらの仕様を実行可能なソフトウェアに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in large language models have enabled developers to generate software by conversing with artificial intelligence systems rather than writing code directly. This paper introduces vibe coding, an emerging AI-native programming paradigm in which a developer specifies high-level functional intent along with qualitative descriptors of the desired "vibe" (tone, style, or emotional resonance). An intelligent agent then transforms those specifications into executable software. We formalize the definition of vibe coding and propose a reference architecture that includes an intent parser, a semantic embedding engine, an agentic code generator, and an interactive feedback loop. A hypothetical implementation is described. We compare vibe coding with declarative, functional, and prompt-based programming, and we discuss its implications for software engineering, human-AI collaboration, and responsible AI practice. Finally, we examine reported productivity gains and democratizing effects, review recent studies that highlight vulnerabilities and potential slowdowns, identify key challenges such as alignment, reproducibility, bias, explainability, maintainability, and security, and outline future directions and open research questions.
- Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデルの進歩により、開発者は直接コードを記述するのではなく、人工知能システムと会話することでソフトウェアを作成できるようになった。
本稿では、開発者が所望の「ビブ」(音、スタイル、感情共鳴)の定性的な記述とともに高レベルの機能的意図を規定する、AIネイティブプログラミングパラダイムであるビブコーディングを紹介する。
インテリジェントエージェントは、これらの仕様を実行可能なソフトウェアに変換する。
ビブ符号の定義を形式化し、インテントパーサ、セマンティック埋め込みエンジン、エージェントコード生成器、対話型フィードバックループを含む参照アーキテクチャを提案する。
仮説的な実装が述べられている。
我々は、ビブコーディングと宣言的、機能的、そしてプロンプトベースのプログラミングを比較し、ソフトウェア工学、人間とAIのコラボレーション、そして責任あるAIプラクティスにその影響について論じる。
最後に、報告された生産性向上と民主化効果を調査し、脆弱性と潜在的なスローダウンを強調した最近の研究をレビューし、アライメント、再現性、バイアス、説明可能性、保守性、セキュリティといった重要な課題を特定し、今後の方向性とオープンな研究課題を概説した。
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