Rabu, 11 November 2026
17:13 WIB
TERKINI
Bandar Lampung Agenda Strategis Pemprov Lampung 6 November 2026: Revitalisasi Stadion Jadi Prioritas Bandar Lampung Harga Beras di Pasar Pasir Gintung Bandar Lampung Merangkak Naik, Stok Aman Bandar Lampung Disdag Bandar Lampung Jamin Pasokan Beras Aman hingga Akhir 2026 Insight Komitmen Pembangunan Negeri, PTBA Sabet Penghargaan Kepatuhan PNBP ESDM 2026 Pemprov Lampung Gubernur Mirza Canangkan Mulang Maya Jadi Magnet Wisata Budaya Unggulan Lampung Tuba Barat Mewujudkan Haji: Pemkab Tubaba dan BSI Ajak Masyarakat Menabung Sejak Dini Lampung Timur Bupati Ela Dekatkan Diri dengan Siswa, Pastikan Kualitas Pendidikan dan Gizi di Lampung Timur Tuba Barat Kemitraan Strategis Pemkab Tubaba dan Kejari: Wujudkan Tata Kelola Pemerintahan Akuntabel Bandar Lampung Mantan Ketua DPRD Lampung Bersaksi dalam Sidang Arinal Djunaidi Bandar Lampung Senator Bustami Zainudin dan Staf DPD Lampung Ikuti Program Cek Kesehatan Gratis Bandar Lampung Agenda Strategis Pemprov Lampung 6 November 2026: Revitalisasi Stadion Jadi Prioritas Bandar Lampung Harga Beras di Pasar Pasir Gintung Bandar Lampung Merangkak Naik, Stok Aman Bandar Lampung Disdag Bandar Lampung Jamin Pasokan Beras Aman hingga Akhir 2026 Insight Komitmen Pembangunan Negeri, PTBA Sabet Penghargaan Kepatuhan PNBP ESDM 2026 Pemprov Lampung Gubernur Mirza Canangkan Mulang Maya Jadi Magnet Wisata Budaya Unggulan Lampung Tuba Barat Mewujudkan Haji: Pemkab Tubaba dan BSI Ajak Masyarakat Menabung Sejak Dini Lampung Timur Bupati Ela Dekatkan Diri dengan Siswa, Pastikan Kualitas Pendidikan dan Gizi di Lampung Timur Tuba Barat Kemitraan Strategis Pemkab Tubaba dan Kejari: Wujudkan Tata Kelola Pemerintahan Akuntabel Bandar Lampung Mantan Ketua DPRD Lampung Bersaksi dalam Sidang Arinal Djunaidi Bandar Lampung Senator Bustami Zainudin dan Staf DPD Lampung Ikuti Program Cek Kesehatan Gratis
Vibe coding

Vibe coding

Bagikan:
Pemrograman komputer yang bergantung pada AITemplat:SHORTDESC:Pemrograman komputer yang bergantung pada AI
250px-Microphone_to_chat_with_the_chat_bot.jpg?utm_source=id.wikipedia.org&utm_campaign=parser&utm_content=thumbnail
Mikrofon untuk melakukan vibe coding dengan Codex melalui voice to text

Vibe coding adalah praktik pengembangan perangkat lunak yang dibantu oleh kecerdasan buatan (AI), ketika pengembang perangkat lunak mendeskripsikan suatu proyek atau tugas menggunakan bahasa alami kepada large language model (LLM), yang kemudian menghasilkan kode sumber secara otomatis. Vibe coding dapat mencakup penerimaan kode yang dihasilkan AI tanpa meninjau hasilnya secara menyeluruh, melainkan mengandalkan hasil dan prompt lanjutan untuk mengarahkan perubahan.[1][2]

Istilah tersebut diciptakan pada Februari 2025 oleh ilmuwan komputer Andrej Karpathy, salah satu pendiri OpenAI dan mantan pemimpin AI di Tesla. Pada Maret 2025, Merriam-Webster mencantumkan istilah tersebut sebagai ungkapan "slang & trending".[3] Istilah tersebut juga dinobatkan sebagai Kata Tahun Ini oleh Collins English Dictionary untuk tahun 2025.[4][5]

Pendukung vibe coding mengatakan bahwa praktik ini memungkinkan pemrogram amatir menghasilkan perangkat lunak tanpa pelatihan dan keterampilan ekstensif yang diperlukan dalam rekayasa perangkat lunak.[6][7] Kritikus mengatakan bahwa terdapat kurangnya akuntabilitas, kemudahan pemeliharaan, serta peningkatan risiko munculnya kerentanan keamanan pada perangkat lunak yang dihasilkan.[1][7]

Definisi

250px-Andrej_Karpathy%2C_OpenAI.png?utm_source=id.wikipedia.org&utm_campaign=parser&utm_content=thumbnail
Istilah "vibe coding" diciptakan oleh peneliti AI Andrej Karpathy (foto tahun 2019).

Konsep ini mengacu pada pendekatan pemrograman yang mengandalkan LLM, yang memungkinkan pemrogram menghasilkan kode yang berfungsi dengan memberikan deskripsi dalam bahasa alami alih-alih menulis secara manual dalam bahasa pemrograman formal.[1][2][7]

Karpathy menggambarkannya sebagai bentuk pemrograman ketika seseorang "sepenuhnya menyerah pada vibe, menerima eksponensial, dan melupakan bahwa kode itu bahkan ada".[8] Dalam vibe coding, pemrogram mengarahkan, menguji, dan memberikan umpan balik mengenai kode sumber yang dihasilkan AI, alih-alih menulis kode secara manual.[1][2][9] Konsep vibe coding mengembangkan pernyataan Karpathy pada tahun 2023 bahwa "bahasa pemrograman baru yang paling populer adalah bahasa Inggris", yang berarti bahwa kemampuan LLM telah berkembang sedemikian rupa sehingga manusia tidak lagi perlu mempelajari bahasa pemrograman tertentu untuk memberikan perintah kepada komputer.[10]

Penerimaan dan penggunaan

Pada Februari 2025, jurnalis New York Times Kevin Roose, yang bukan seorang pemrogram profesional, bereksperimen dengan vibe coding untuk membuat beberapa aplikasi berskala kecil. Ia menyebutnya sebagai "perangkat lunak untuk satu orang" karena kemampuan untuk mempersonalisasi perangkat lunak tersebut. Namun, Roose juga menyatakan bahwa hasilnya sering kali terbatas dan rentan terhadap kesalahan.[9][10] Dalam salah satu kasus, kode yang dihasilkan AI membuat ulasan palsu untuk sebuah situs e-commerce.[9]

Menanggapi Roose, ilmuwan kognitif Gary Marcus mengatakan bahwa algoritme yang menghasilkan aplikasi LunchBox Buddy milik Roose kemungkinan telah dilatih menggunakan kode yang sudah ada untuk tugas-tugas serupa. Marcus mengatakan bahwa antusiasme Roose berasal dari reproduksi, bukan orisinalitas.[10]

Pada Maret 2025, Y Combinator melaporkan bahwa 25% dari perusahaan rintisan dalam kelompok Musim Dingin 2025 mereka memiliki basis kode yang 95% dihasilkan oleh AI.[11]

Terinspirasi oleh "vibe coding", The Economist mengusulkan istilah "vibe valuation" untuk menggambarkan valuasi perusahaan rintisan AI yang sangat tinggi oleh perusahaan modal ventura, yang mengabaikan metrik yang telah diterima seperti pendapatan berulang tahunan.[12]

Pada Juni 2025, Andrew Ng mempermasalahkan istilah tersebut, dengan mengatakan bahwa istilah itu menyesatkan orang sehingga menganggap bahwa insinyur perangkat lunak hanya "mengikuti vibe" ketika menggunakan alat AI untuk membuat aplikasi.[13]

Pada Juli 2025, The Wall Street Journal melaporkan bahwa vibe coding mulai digunakan oleh insinyur perangkat lunak profesional untuk kasus penggunaan komersial.[14]

Pada Januari 2026 dilaporkan bahwa Linus Torvalds menggunakan Google Antigravity untuk melakukan vibe coding sebuah alat visualisasi untuk proyek hobinya, yaitu generator efek audio digital acak. Torvalds menjelaskan dalam berkas README proyek tersebut bahwa karena pengetahuannya tentang Python terbatas, "alat visualisasi python pada dasarnya ditulis melalui vibe-coding".[15][16]

Kritik

Kualitas kode dan masalah keamanan

Vibe coding menimbulkan kekhawatiran mengenai pemahaman dan akuntabilitas. Beberapa pengembang memasukkan kode yang dihasilkan AI tanpa memahami fungsinya, sehingga menyebabkan bug, kesalahan, atau kerentanan keamanan yang tidak terdeteksi.[17] Meskipun pendekatan ini mungkin sesuai untuk pembuatan prototipe atau "proyek akhir pekan yang akan dibuang", sebagaimana yang pada awalnya dibayangkan oleh Karpathy, sebagian pakar menganggapnya berisiko dalam lingkungan profesional, tempat pemahaman mendalam terhadap kode diperlukan untuk debugging, pemeliharaan, dan keamanan. Ars Technica mengutip Simon Willison, yang menyatakan: "Melakukan vibe coding hingga menghasilkan basis kode produksi jelas berisiko. Sebagian besar pekerjaan kita sebagai insinyur perangkat lunak melibatkan pengembangan sistem yang sudah ada, sehingga kualitas dan keterpahaman kode yang mendasarinya sangat penting."[1]

Pada Mei 2025, Lovable, sebuah aplikasi vibe coding asal Swedia, dilaporkan memiliki kerentanan keamanan dalam kode yang dihasilkannya. Sebanyak 170 dari 1.645 aplikasi web yang dibuat dengan Lovable memiliki masalah yang memungkinkan informasi pribadi diakses oleh siapa pun.[18][19]

Pada Oktober 2025, Veracode merilis sebuah studi yang menunjukkan bahwa selama tiga tahun terakhir LLM telah menjadi jauh lebih baik dalam menghasilkan kode fungsional, tetapi keamanan kode yang dihasilkan secara umum tidak mengalami peningkatan. Selain itu, model yang lebih besar tidak lebih baik daripada model yang lebih kecil dalam menghasilkan kode yang aman. Terdapat sedikit peningkatan keamanan pada model penalaran OpenAI, tetapi tidak pada model penalaran lainnya, dan peningkatan tersebut tidak sebanding dengan peningkatan dalam fungsionalitas yang dihasilkan.[20]

Pada Desember 2025, peneliti keamanan komputer Etizaz Mohsin menemukan celah keamanan pada platform vibe coding Orchids, yang didemonstrasikannya kepada seorang reporter BBC News pada Februari 2026.[21]

Analisis CodeRabbit pada Desember 2025 terhadap 470 GitHub pull request sumber terbuka menemukan bahwa kode yang ditulis bersama oleh AI generatif mengandung sekitar 1,7 kali lebih banyak masalah "besar" dibandingkan kode yang ditulis manusia. Studi tersebut menunjukkan bahwa kode yang ditulis bersama AI memiliki tingkat kesalahan logika yang lebih tinggi, termasuk dependensi yang salah, alur kontrol yang keliru, kesalahan konfigurasi (75% lebih sering), dan kerentanan keamanan (2,74 kali lebih tinggi). Mereka juga melaporkan tingginya masalah keterbacaan kode, termasuk kesalahan pemformatan dan ketidakkonsistenan penamaan.[22][23]

Pada Juli 2025, pendiri SaaStr mendokumentasikan pengalaman negatifnya dengan vibe coding: agen AI Replit menghapus basis data meskipun telah diberi instruksi secara eksplisit untuk tidak melakukan perubahan apa pun.[24][25]

Ketika rsync diperbarui ke versi 3.4.3 pada 20 Mei 2026, beberapa pengguna melaporkan bahwa mereka tidak dapat melakukan pencadangan berkas inkremental. Para pengguna tersebut menemukan bahwa sejak rsync 3.4.1, puluhan commit git telah dilakukan oleh "tridge and claude", dengan Anthropic's Claude digunakan dalam proses pemrograman. Hal ini mendorong seorang pengguna membuat isu GitHub berjudul Please Do Not Vibe Fuck Up This Software, yang kemudian menyebar ke situs media sosial lain seperti Reddit, sehingga memicu perdebatan mengenai penerimaan kode yang dihasilkan AI ke dalam infrastruktur sumber terbuka yang kritis.[26] Sebagai tanggapan, Tridge menerbitkan tulisan blog berjudul rsync and outrage, yang menyatakan bahwa ia menggunakan AI untuk menambahkan rangkaian pengujian dan "teknik penguatan pertahanan berlapis" ke dalam kode.[27] Tridge juga menyatakan bahwa openrsync milik OpenBSD, sebuah implementasi alternatif rsync yang sedang direncanakan untuk digunakan oleh sebagian pengguna, gagal dalam rangkaian pengujian yang dibantu AI; pernyataan ini dikritik oleh editor OSNews, Thom Holwerda, sebagai sesuatu yang "kekanak-kanakan dan tidak perlu, serta berbau rasa tidak aman".[26][28]

Kemudahan pemeliharaan kode dan utang teknis

Vibe coding berpotensi membuat kode lebih sulit dipelihara dalam jangka panjang, sehingga menyebabkan utang teknis.

Pada awal 2025, GitClear menerbitkan hasil analisis longitudinal terhadap 211 juta baris perubahan kode dari 2020 hingga 2024. Mereka menemukan bahwa volume refaktor kode turun dari 25% baris yang diubah pada 2021 menjadi di bawah 10% pada 2024, duplikasi kode meningkat sekitar empat kali lipat, kode yang disalin-tempel melampaui kode yang dipindahkan untuk pertama kalinya dalam dua dekade, dan code churn (kode yang digabungkan terlalu dini kemudian ditulis ulang tidak lama setelah penggabungan) hampir berlipat ganda.[29][23]

Pada September 2025, Fast Company melaporkan bahwa "rasa tidak nyaman setelah vibe coding" telah tiba, dengan para insinyur perangkat lunak senior menyebut "neraka pengembangan" ketika bekerja dengan kode yang dihasilkan AI.[30]

Kompleksitas tugas dan produktivitas pengembang

AI generatif mampu menangani tugas-tugas sederhana seperti algoritme dasar[butuh klarifikasi]. Namun, sistem semacam ini mengalami kesulitan dalam masalah pemrograman yang lebih baru dan kompleks, seperti proyek yang melibatkan banyak berkas, pustaka yang dokumentasinya buruk, atau kode yang sangat penting bagi keselamatan.[31]

Pada Juli 2025, METR, organisasi yang mengevaluasi model terdepan, melakukan uji coba terkontrol secara acak untuk mengetahui bagaimana alat AI memengaruhi produktivitas pengembang. Para peneliti menemukan bahwa penggunaan alat AI membuat pengembang 19% lebih lambat dalam menyelesaikan serangkaian 246 tugas yang berkaitan dengan pemrograman, meskipun sebelum mengerjakan tugas tersebut para pengembang memperkirakan alat AI akan membuat mereka 24% lebih cepat dan setelahnya mereka masih meyakini bahwa alat AI membuat mereka 20% lebih cepat.[32][33]

Tantangan dalam debugging

LLM menghasilkan kode secara dinamis, dan struktur kode tersebut dapat mengalami variasi.[34] Selain itu, karena pengembang tidak menulis kode tersebut sendiri, pengembang dapat mengalami kesulitan dalam memahami sintaksis dan konsepnya.[31]

Pada Mei 2026, The Wall Street Journal melaporkan kritik dari Mario Zechner dan Armin Ronacher, insinyur di balik harness pemrograman Pi dalam sistem agen AI OpenClaw. Mereka memperingatkan akan munculnya krisis "vibe slop". Mereka berpendapat bahwa perusahaan menukar produktivitas jangka pendek dengan masalah jangka panjang, termasuk perangkat lunak yang penuh bug, gangguan layanan, kerentanan keamanan, dan peningkatan utang teknis. Zechner dikutip mengatakan, "Anda memiliki infrastruktur yang berantakan, dan sekarang perangkat lunak Anda sangat, sangat penuh bug dibandingkan sebelumnya. Kita bisa terus memainkan permainan ini selama beberapa bulan lagi, atau bahkan mungkin bertahun-tahun, tetapi pada akhirnya dampaknya akan menyusul kita."[35]

Dampak terhadap perangkat lunak sumber terbuka

Pada Januari 2026, sebuah makalah yang ditulis oleh para ahli dari beberapa universitas dengan judul "Vibe Coding Kills Open Source"[36] berpendapat bahwa vibe coding berdampak negatif terhadap ekosistem perangkat lunak sumber terbuka. Para penulis mengatakan bahwa peningkatan vibe coding mengurangi keterlibatan pengguna dengan pengelola proyek sumber terbuka, yang menimbulkan biaya tersembunyi bagi para pengelola tersebut. Dalam wawancara dengan The Register mengenai makalah mereka, para penulis berpendapat:[37]

"Vibe coding meningkatkan produktivitas dengan menurunkan biaya penggunaan dan pengembangan berdasarkan kode yang sudah ada, tetapi juga melemahkan keterlibatan pengguna yang menjadi sumber imbalan bagi banyak pengelola," kata para penulis. "Ketika OSS dimonetisasi hanya melalui keterlibatan pengguna secara langsung, semakin luas penggunaan vibe coding menurunkan hambatan masuk dan berbagi, mengurangi ketersediaan dan kualitas OSS, serta mengurangi kesejahteraan meskipun produktivitas meningkat."

Mereka menambahkan bahwa pendapatan bukan satu-satunya hal yang mungkin terdampak oleh tren ini, karena pengelola perangkat lunak sumber terbuka secara tradisional juga memperoleh manfaat tidak berwujud dari pekerjaan mereka, seperti pengakuan komunitas, reputasi, dan prospek pekerjaan.

Maya Posch, ketika menjelaskan klaim makalah tersebut di Hackaday, memperluas penjelasannya. Ia menunjukkan bahwa mekanisme yang membuat vibe coding mengurangi keselarasan dengan proyek sumber terbuka adalah homogenisasi pengembangan perangkat lunak; model bahasa akan cenderung memilih pustaka besar dan mapan yang sering muncul dalam kumpulan data pelatihannya, menghilangkan proses seleksi organik terhadap pustaka dan perkakas serta membuat alat sumber terbuka yang lebih baru lebih sulit mendapatkan perhatian. Ia juga menunjukkan bahwa model bahasa tidak akan mengirimkan laporan bug yang berguna kepada pengelola atau menyadari adanya masalah yang mungkin terjadi.[38]

Pada Februari 2026, GitHub mengakui adanya peningkatan kontribusi berkualitas rendah yang dihasilkan AI yang membebani pengelola proyek sumber terbuka, dan menggambarkan fenomena tersebut sebagai sebuah Eternal September bagi sumber terbuka. Mereka memberikan contoh proyek yang telah terdampak, termasuk proyek cURL yang menghentikan program bug bounty setelah laporan keamanan yang dihasilkan AI meningkat secara berlipat ganda, serta beberapa proyek seperti Ghostty yang beralih ke model kontribusi hanya berdasarkan undangan. Platform tersebut memperkenalkan kontrol baru bagi pengelola, termasuk kemampuan untuk membatasi pembuatan pull request hanya kepada kolaborator, pembatasan sementara terhadap aktivitas repositori sebagai sarana pengendalian kerumunan, serta alat komunikasi seperti spanduk dan pesan yang disematkan pada isu.[39]

Lihat juga

Referensi

  1. 1 2 3 4 5 Edwards, Benj (5 Maret 2025). "Will the future of software development run on vibes?". Ars Technica (dalam bahasa American English). Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 6 Maret 2025. Diakses tanggal 3 Juni 2025. The technique, enabled by large language models (LLMs) from companies like OpenAI and Anthropic, has attracted attention for potentially lowering the barrier to entry for software creation. But questions remain about whether the approach can reliably produce code suitable for real-world applications, even as tools like Cursor Composer, GitHub Copilot, and Replit Agent make the process increasingly accessible to non-programmers.
  2. 1 2 3 "What is 'vibe code'? Former Tesla AI director Andrej Karpathy defines a new era in AI-driven development". The Times of India. 2 Maret 2025. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 4 Maret 2025. Diakses tanggal 3 Juni 2025. Karpathy's "vibe coding" is a recognition of how sophisticated AI systems have evolved. In describing on X (formerly Twitter), he added that LLMs, like the Cursor Composer with Sonnet, are advancing to a degree that nearly eliminates the use of traditional coding mechanisms. Describing his own experience, Karpathy explained how he converses with AI tools almost in a passive manner—merely talking to them and having the AI handle the rest. This method eliminates manually typing code as well as keeping track of all the minute information in the program.
  3. ↑ "vibe coding". Slang & Trending (dalam bahasa Inggris). Merriam-Webster. 8 Maret 2025. Diakses tanggal 2 Juni 2025. Vibe coding (also written as vibecoding) (Vibecode/Vibecoder) is a recently-coined term for the practice of writing code, making web pages, or creating apps, by just telling an AI program what you want, and letting it create the product for you. In vibe coding the coder does not need to understand how or why the code works, and often will have to accept that a certain number of bugs and glitches will be present. The verb form of the word is vibe code.
  4. ↑ Garnsworthy, Jenny (6 November 2025). "Collins dictionary crowns AI buzz term Word of the Year". The Independent. Diakses tanggal 6 November 2025.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  5. ↑ "'Vibe coding' named word of the year by Collins Dictionary". BBC News. 6 November 2025. Diakses tanggal 6 November 2025.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  6. ↑ Lanz, Jose Antonio (23 Maret 2025). "Vibe Coding: How Devs and Laymen Alike Are Using AI to Create Apps and Games". Decrypt.co.
  7. 1 2 3 Chowdhury, Hasan; Mann, Jyoti (13 Februari 2025). "Silicon Valley's next act: bringing 'vibe coding' to the world". Business Insider. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 26 Februari 2025. Diakses tanggal 3 Maret 2025.
  8. ↑ Karpathy, Andrej [@karpathy] (2 Februari 2025). "There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper so I barely even touch the keyboard. I ask for the dumbest things like "decrease the padding on the sidebar by half" because I'm too lazy to find it. I "Accept All" always, I don't read the diffs anymore. When I get error messages I just copy paste them in with no comment, usually that fixes it. The code grows beyond my usual comprehension, I'd have to really read through it for a while. Sometimes the LLMs can't fix a bug so I just work around it or ask for random changes until it goes away. It's not too bad for throwaway weekend projects, but still quite amusing. I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works" (Kicauan). Diakses tanggal 16 September 2025 – via X (sebelumnya Twitter).{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  9. 1 2 3 Roose, Kevin (27 Februari 2025), "Not a Coder? With A.I., Just Having an Idea Can Be Enough.", The New York Times (dalam bahasa American English), ISSN 0362-4331, diarsipkan dari versi aslinya tanggal 3 Maret 2025, diakses tanggal 3 Juni 2025, Vibecoding, a term that was popularized by the A.I. researcher Andrej Karpathy, is useful shorthand for the way that today's A.I. tools allow even nontechnical hobbyists to build fully functioning apps and websites, just by typing prompts into a text box. You don't have to know how to code to vibecode — just having an idea, and a little patience, is usually enough. "It's not really coding," Mr. Karpathy wrote this month. "I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff".
  10. 1 2 3 Naughton, John (16 Maret 2025). "Now you don't even need code to be a programmer. But you do still need expertise". The Guardian. Diakses tanggal 16 Maret 2025.
  11. ↑ Mehta, Ivan (6 Maret 2025). "A quarter of startups in YC's current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated". TechCrunch. Diakses tanggal 6 Maret 2025.
  12. ↑ "AI valuations are verging on the unhinged". The Economist. 25 Juni 2025. Diakses tanggal 28 Juni 2025.
  13. ↑ Lee, Chong Ming (4 Juni 2025). "Andrew Ng says vibe coding is a bad name for a very real and exhausting job". Business Insider. Diakses tanggal 3 Juli 2025.
  14. ↑ Lin, Belle (Juli 2025). "Vibe Coding Has Arrived for Businesses". The Wall Street Journal. Diakses tanggal 9 Juli 2025.
  15. ↑ Vaughan-Nichols, Steven (12 Januari 2026). "Even Linus Torvalds is vibe coding now". ZDNET. Diakses tanggal 19 Januari 2026.
  16. ↑ Axon, Samuel (13 Januari 2026). "Even Linus Torvalds is trying his hand at vibe coding (but just a little)". Ars Technica. Diakses tanggal 19 Januari 2026.
  17. ↑ Tihanyi, Norbert; Bisztray, Tamas; Ferrag, Mohamed Amine; Jain, Ridhi; Cordeiro, Lucas C. (2024). "How secure is AI-generated Code: A Large-Scale Comparison of Large Language Models". arXiv:2404.18353 [cs.CR].
  18. ↑ Albergotti, Reed (29 Mei 2025). "The hottest new vibe coding startup may be a sitting duck for hackers". Semafor. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 3 September 2025. Diakses tanggal 27 September 2025.{{cite news}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  19. ↑ Tangermann, Victor (31 Mei 2025). "Companies Are Discovering a Grim Problem With "Vibe Coding"". Futurism. Diakses tanggal 27 September 2025.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  20. ↑ October 2025 Update: GenAI Code Security Report (Laporan). Veracode. Oktober 2025. Diakses tanggal 11 Maret 2026.
  21. ↑ Tidy, Joe (12 Februari 2026). "AI coding platform's flaws allow BBC reporter to be hacked". BBC News. Diakses tanggal 13 Februari 2026.
  22. ↑ Loker, David (17 Desember 2025). "Our new report: AI code creates 1.7x more problems". CodeRabbit Blog (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 9 Februari 2026.
  23. 1 2 Wondrasek, James A. (28 Januari 2026). "The Evidence Against Vibe Coding: What Research Reveals About AI Code Quality". SoftwareSeni (dalam bahasa Australian English). Diakses tanggal 9 Februari 2026.
  24. ↑ Sharwood, Simon (21 Juli 2025). "Vibe coding service Replit deleted user's production database, faked data, told fibs galore". The Register. Diakses tanggal 19 Agustus 2025.
  25. ↑ Ming, Lee Chong (22 Juli 2025). "Replit's CEO apologizes after its AI agent wiped a company's code base in a test run and lied about it B". Business Insider. Diakses tanggal 22 Agustus 2025.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Status URL (link)
  26. 1 2 Page, Carly (4 Juni 2026). "'Please do not vibe f--- up this software': Broken backups spark AI coding row in rsync project". theregister (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 9 Juni 2026.
  27. ↑ Brockmeier, Joe (3 Juni 2026). "Tridgell: rsync and outrage". LWN.net (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 9 Juni 2026.
  28. ↑ Holwerda, Thom (3 Juni 2026). "Rsync opens the slopgates, regressions and bugs ensue – OSnews". www.osnews.com. Diarsipkan dari versi aslinya tanggal 3 Juni 2026. Diakses tanggal 9 Juni 2026.
  29. ↑ Doerrfeld, Bill (19 Februari 2025). "How AI generated code compounds technical debt". LeadDev (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 9 Februari 2026.
  30. ↑ Sullivan, Mark (9 September 2025). "The vibe coding hangover is upon us". Fast Company.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  31. 1 2 "What is Vibe Coding?". IBM (dalam bahasa Inggris). 8 April 2025. Diakses tanggal 14 Juni 2025.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
  32. ↑ Becker, Joel; Rush, Nate; Barnes, Elizabeth; Rein, David (10 Juli 2025). "Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity". METR Blog (dalam bahasa Inggris). arXiv:2507.09089.
  33. ↑ Orland, Kyle (14 Juli 2025). "Study finds AI tools made open source software developers 19 percent slower". Ars Technica (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 28 Agustus 2026.
  34. ↑ ""Vibe coding lets anyone write software—but comes with risks"". Fast Company. Diakses tanggal 22 Oktober 2025.
  35. ↑ Mims, Christopher (22 Mei 2026). "The AI Superstars Who Say a 'Vibe Slop' Crisis Is Coming". The Wall Street Journal (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 14 Juni 2026.
  36. ↑ Koren, Miklós; Békés, Gábor; Hinz, Julian; Lohmann, Aaron (21 Januari 2026). "Vibe Coding Kills Open Source". arXiv.org (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 9 Februari 2026.
  37. ↑ Claburn, Thomas (26 Januari 2026). "Vibe coding may be hazardous to open source". The Register. Diakses tanggal 8 Februari 2026.
  38. ↑ "How Vibe Coding Is Killing Open Source". Hackaday (dalam bahasa American English). 2 Februari 2026. Diakses tanggal 9 Februari 2026.
  39. ↑ Wolf, Ashley (12 Februari 2026). "Welcome to the Eternal September of open source. Here's what we plan to do for maintainers". The GitHub Blog (dalam bahasa American English). Diakses tanggal 14 Juni 2026.

Templat:AI-assisted software development Templat:Generative AI Templat:Artificial intelligence navbox Templat:Programming paradigms navbox

Konten disalin dari Wikipedia Bahasa Indonesia (lisensi CC BY-SA) Lihat versi asli di Wikipedia

Rekomendasi Pilihan

Lagi Ramai dari Wikipedia

Eksplor Ensiklopedia
1
Halaman Utama
Ensiklopedia
2
Gibran Rakabuming Raka
Ensiklopedia
3
Ahrie Sonta Nasution
Ensiklopedia
4
Listyo Sigit Prabowo
Ensiklopedia