Piotr Bąk Generalista AI

W erze AI coding pojawiły się narzędzia, które zmieniają proces tworzenia oprogramowania. Lovable.dev i Bolt.new to dwie innowacyjne platformy, które umożliwiają budowę pełnostackowych aplikacji przy dużym wsparciu sztucznej inteligencji. Dzięki nim nawet osoby bez doświadczenia programistycznego mogą w krótkim czasie przełożyć pomysły na działające aplikacje. Obydwie platformy pozwalają opisać potrzeby w języku naturalnym, a potem automatycznie generować kod – to właśnie istota nowego trendu zwanego vibe coding. Jak twierdzi serwis PixelJets, ręczne pisanie całego kodu stało się w 2024 r. „niemal nie do pomyślenia”, a narzędzia takie jak Bolt.new i Lovable.dev wyznaczają „kolejny istotny krok w erze AI coding”​. W tym artykule porównamy Lovable.dev i Bolt.new, wyjaśnimy koncepcję vibe coding, przytoczymy opinie liderów technologicznych i zastanowimy się, co to wszystko oznacza dla branży IT i osób bez umiejętności programowania.

Czym jest Vibe Coding?

Vibe coding to nowy sposób tworzenia oprogramowania, w którym deweloperzy (lub zupełnie nowicjusze) wystarczy, że opiszą w normalnym języku, co chcą uzyskać, a resztą zajmie się AI. Termin „vibe coding” wprowadził Andrej Karpathy – były szef AI w OpenAI – opisując go jako kodowanie, gdzie „całkowicie dajesz się ponieść klimatowi, korzystasz z przyrostów wykładniczych i zapominasz, że kod w ogóle istnieje”. Innymi słowy, zamiast ręcznie pisać każdą linijkę, powtarzamy koncepty i cele, a silniki LLM (np. GitHub Copilot czy Claude) generują za nas kod. Vibe coding wykorzystuje naturalne językowe polecenia i oddaje kodowanie w ręce AI – co pozwala znacznie przyspieszyć proces i „zdemokratyzować” programowanie.

Przykładowo Lovable.dev opisuje proces vibe coding następująco :

• Opisz, co chcesz osiągnąć – wpisz prostym językiem, jaki typ aplikacji lub funkcjonalności ma powstać.

• AI generuje kod – system analizuje opis i automatycznie tworzy strukturę projektu, bazę danych, interfejsy, API itp.

• Dopracuj detale – możesz modyfikować propozycję AI, zmieniać kolory, teksty, logikę czy integracje.

• Uruchamiaj i iteruj – AI pomaga testować i poprawiać błędy w czasie rzeczywistym. Po każdym kroku sugeruje ulepszenia, co przyspiesza finalizację aplikacji.

Dzięki temu vibe coding eliminuje konieczność ręcznego kodowania interfejsów czy zapytań SQL – zamiast tego wystarczy wskazać cel: np. „panel zarządzania mediami społecznościowymi z wykresami aktywności i planowaniem postów”, a AI samo wygeneruje potrzebne komponenty. Idee Vibe Codingu podkreśla też autor serwisu Nasuni: dziś „to, co wcześniej wymagało głębokiej wiedzy technicznej, zaczyna być dostępne w formie rozmowy”​Trudność polega na tym, że nadal trzeba dobierać dobre polecenia (prompt), ale dzięki modelom takim jak Claude czy GPT-4 proces ten staje się coraz bardziej naturalny.

„Vibe coding to sposób kodowania, w którym całkowicie dajesz się ponieść klimatowi, korzystasz z przyrostów wykładniczych i zapominasz, że kod w ogóle istnieje. Mówiąc prościej, opisujesz po prostu, co chcesz, a AI zajmuje się resztą.” – Andrej Karpathy​

Lovable.dev: aplikacje “od pomysłu do kodu” bez programowania

W Lovable interfejs również daje wizualne wsparcie – np. można przeciągać elementy interfejsu (drag & drop), a AI podpowiada układy czy stylizacje. W praktyce Lovable jest bliższy podejściu no-code (szczególnie dla front-endu), ale oferuje też pełny dostęp do plików kodu, serwera i bazy danych. Dzięki wbudowanej integracji z Supabase łatwo skonfigurujemy uwierzytelnianie, przechowywanie plików i relacyjną bazę danych – platforma automatycznie dodaje niezbędne tabele i endpointy. Lovable umożliwia też współpracę w czasie rzeczywistym i wersjonowanie zmian, co sprawia, że zespół może wspólnie pracować nad projektem „z poziomu przeglądarki”.

Zalety Lovable.dev:

• Pełna automatyzacja “od pomysłu do aplikacji” – wystarczy opisać pomysł, aby AI wygenerowało projekt i pliki konfiguracyjne;

• Środowisko one-tab – wszystko dzieje się w jednej zakładce przeglądarki, bez potrzeby lokalnego setupu;

• Funkcjonalny stack – obsługuje front-end, back-end, bazy danych, uwierzytelnianie oraz publikację aplikacji w chmurze;

• Przystępność dla laików – dzięki naturalnym opisom i interfejsowi wizualnemu każdy (np. początkujący startupowiec) może stworzyć MVP;

• Debugowanie i wsparcie AI – wbudowane narzędzia do znajdowania błędów, autouzupełnianie kodu i generowanie dokumentacji.

Ograniczenia Lovable.dev:

• Kontrola kodu – programiści poszukujący pełnej swobody mogą odczuwać ograniczenia w elastycznym dostosowaniu wygenerowanego kodu;

• Wydajność i koszty – platforma wykonuje kod w izolowanych maszynach wirtualnych, co może być wolniejsze i droższe dla dużych projektów;

• Integracje zewnętrzne – choć Supabase jest natywnie wspierane, podłączanie innych źródeł danych (np. własnego serwera bazodanowego) może być utrudnione​;

• Limity darmowego planu – darmowe korzystanie z Lovable jest mocno ograniczone (np. 5 zapytań AI dziennie), co może wymuszać upgrade do płatnej subskrypcji już na etapie prototypu​/

Kluczowym wyróżnikiem Lovable jest bezobsługowa i zintegrowana architektura: frontend, backend i baza danych pracują wewnątrz platformy, więc nie musimy ręcznie konfigurować hostingu czy środowiska. Jak pisze PixelJets, Lovable „pozwala przejść od pomysłu do aplikacji w sekundach” dzięki swojemu superczłowiekowi pełnostackowemu. Dzięki temu zaprojektowane w Lovable aplikacje są od razu gotowe do wdrożenia, a serwis chwalony jest m.in. za bezproblemową publikację projektów w internecie. Jednocześnie interny kod aplikacji jest dostępny, więc w razie potrzeby doświadczony programista może go modyfikować lub przenosić do innego środowiska.

Bolt.new: zaawansowany asystent AI dla deweloperów

Bolt.new (nazywany też Bolt AI) to narzędzie opracowane przez StackBlitz, które przekształca przeglądarkę w pełnoprawne środowisko developerskie wspomagane AI. W odróżnieniu od Lovable, Bolt.new jest przeznaczony raczej dla użytkowników z pewną wiedzą techniczną. To wciąż agent oparty na czacie – użytkownik opisuje funkcje, a Bolt generuje kod – ale jednocześnie oferuje prawdziwy edytor kodu, terminal i wsparcie WebContainers (Full Stack w Chrome!)​. Kod tworzonej aplikacji można oglądać i edytować w czasie rzeczywistym w tradycyjnym IDE w przeglądarce, instalować paczki npm i odpalać serwisy jak w lokalnym środowisku.

Bolt.new wspiera wiele popularnych frameworków (React, Next.js, Express itp.) oraz integruje się z serwisami takimi jak Supabase czy Firebase do obsługi baz danych i uwierzytelniania​. W praktyce użytkownik rozpoczyna projekt, wpisując zwięzłe polecenie (jak „stwórz backend do czatu z uwierzytelnianiem użytkowników”), a Bolt krok po kroku dodaje pliki, szkielet serwera i konfiguracje. Platforma udostępnia również terminal, w którym można ręcznie instalować paczki npm (jak pokazuje PixelJets, pobieranie bibliotek odbywa się tu przez symulowany system plików w przeglądarce)​

Zalety Bolt.new:

• Wysoka wydajność edycji kodu – dzięki WebContainers kod działa natywnie w przeglądarce, co umożliwia szybkie npm install i pracę w terminalu jak na lokalnej maszynie​;

• Silne wsparcie developerskie – dostęp do terminala i edytora sprawia, że programista może na bieżąco dostosowywać wygenerowany kod i szybko rozwiązywać problemy;

• Wbudowane gotowe konektory – integracje z platformami jak Supabase (relacyjna baza) czy Expo (rozwój aplikacji mobilnych) upraszczają rozwój pełnego stacku​;

• Elastyczność technologiczna – użytkownik może wybrać języki i frameworki, tworząc np. aplikacje React, Next.js czy Express w jednym projekcie.

Ograniczenia Bolt.new:

• Krzywa uczenia – aby uzyskać dobre rezultaty, użytkownik musi pisać odpowiednio precyzyjne prompty oraz posiadać przynajmniej podstawową wiedzę webową (HTML, CSS, JavaScript)​;

• Brak kompletnej izolacji serwera – kod jest wykonywany w sandboxie WebContainers w przeglądarce, co oznacza, że np. nie da się łatwo uruchomić dowolnych usług sieciowych (StackBlitz ma ograniczenia sieciowe)​;

• Początkowe eksperymenty – platforma wciąż jest stosunkowo młoda, niektóre funkcje mogą być eksperymentalne, a interfejs może się rozwijać (np. UI Baker zauważa, że opcje personalizacji wyglądu są na razie ograniczone)​;

• Koszty – korzystanie z Bolt AI również wymaga subskrypcji, choć model tokenowy (darmowy limit 1M tokenów) może być dla wielu korzystniejszy niż stałe pakiety Lovable​.

W porównaniu do Lovable, Bolt.new stawia na zaawansowany edytor i środowisko programistyczne w przeglądarce. Jak podkreśla twórca Bolt (StackBlitz), dzięki WebContainers użytkownik uzyskuje „prawdziwy system operacyjny z Node.js w przeglądarce”. Zaletą jest pełna kontrola nad kodem i natychmiastowa reakcja terminala, co czyni Bolt.new bliskim doświadczeniem pracy w lokalnym IDE. Z kolei wadą jest to, że wymaga „rozmowy” z asystentem AI, a nie każdy niuans można dodać poprzez prosty prompt. Jak ujmuje to PixelJets, Bolt.new dostarcza „prawdziwy IDE z terminalem” w przeglądarce​, ale nadal jest to narzędzie wspomagające – wielu programistów będzie musiało zweryfikować wygenerowany kod i uzupełnić go własnymi poprawkami.

Porównanie funkcji Lovable.dev i Bolt.new

Poniższa tabela podsumowuje kluczowe różnice i podobieństwa obu platform AI coding:

Tabela ta obrazuje, że Lovable.dev kładzie nacisk na maksymalną prostotę – eliminuje szczegóły techniczne i pozwala skupić się na koncepcie aplikacji. Z kolei Bolt.new oferuje pełniejszą kontrolę i środowisko zbliżone do tradycyjnego IDE, co czyni go bardziej elastycznym, ale i wymagającym. Obie platformy łączą jednak dwie rzeczy: generowanie kodu z opisów (vibe coding) oraz natychmiastowy podgląd efektów pracy.

Wypowiedzi liderów technologicznych o przyszłości programowania

Zmiany, jakie przynosi AI w programowaniu, komentują czołowi liderzy branży. Oto kilka kluczowych opinii:

• Andrej Karpathy (OpenAI/Tesla) – twórca pojęcia vibe coding: „Vibe coding to nowy rodzaj kodowania… gdzie całkowicie dajesz się ponieść klimatowi, korzystasz z przyrostów wykładniczych i zapominasz, że kod w ogóle istnieje”​. Karpathy z entuzjazmem obserwuje, że AI potrafi realizować pomysły bez konieczności ręcznej edycji kodu.

• Sundar Pichai (Google) – podczas raportu kwartalnego poinformował, że „[...] ponad jedna czwarta nowego kodu w Google jest generowana przez AI, a następnie przeglądana i akceptowana przez inżynierów”​ (theverge.com). Oznacza to, że nawet gigant technologiczny coraz bardziej ufa narzędziom AI przy pisaniu oprogramowania.

• Sam Altman (CEO OpenAI) – zachęca młode pokolenie do „nauczenia się obsługi narzędzi AI” jako nowej podstawowej umiejętności. W rozmowie ze Stratechery podkreślił: „Oczywistą taktyką jest po prostu świetnie opanować narzędzia AI… Gdy ja kończyłem szkołę, oczywistą taktyką było nauczyć się kodować. A to jest nowa wersja tego”​ (businessinsider.com). Innymi słowy, umiejętność efektywnego używania AI będzie wkrótce równie istotna co klasyczne programowanie.

• Garry Tan (YC) – podkreśla ogromny wzrost produktywności dzięki AI. Opisał przejście od dziesięciokrotnego „przyspieszenia” do stu- czy nawet tysiąckrotnego wzrostu efektywności w ciągu miesięcy (​nasuni.com). Tan zauważa, że dzięki vibe coding zespół który dawniej potrzebował 50–100 programistów, może teraz osiągnąć podobny wynik mając „zaledwie” 10 specjalistów ds. AI.

• James Stanier (Shopify) – dyrektor ds. inżynierii entuzjastycznie mówi o AI jako o „dźwigni” dla branży. „Generatywna AI daje nam dźwignię, której nigdy wcześniej nie mieliśmy. Dramaturgicznie zwiększy to szybkość tworzenia, ograniczy rutynowe prace i obniży barierę wejścia dla nowych programistów”​ (leaddev.com). Jego zdaniem w efekcie więcej osób będzie mogło tworzyć oprogramowanie, co ogólnie podniesie innowacyjność w gospodarce.

• Michele Titolo (GitHub) – zachowuje ostrożny optymizm. Stwierdza, że jak dotąd nie widzimy jeszcze przełomowej aplikacji AI „która znacząco zmieniłaby sposób tworzenia oprogramowania” (​leaddev.com). Przypomina, że AI to „nie cudowne remedium”, lecz nowe narzędzie wciąż w fazie eksperymentów​ (leaddev.com). Podkreśla jednak, że GitHub Copilot już dziś przyspiesza wiele rutynowych zadań, pozwalając programistom utrzymać płynny stan pracy (​leaddev.com).

• Vitor Reis (Delivery Hero) – zwraca uwagę, że generatywna AI ma „ogromny potencjał, by przeobrazić tworzenie oprogramowania i otworzyć nowe możliwości”, ale jednocześnie zaznacza, że nie zastąpi ludzkiej kreatywności ​(leaddev.com). Jego zdaniem branża będzie się błyskawicznie zmieniać, a specjaliści muszą być gotowi na ciągłą adaptację i rozwijanie nowych umiejętności przy współpracy z AI​(leaddev.com).

Wszystkie te głosy zgadzają się co do dwóch rzeczy: AI radykalnie przyspiesza programowanie i demokratyzuje dostęp do tworzenia oprogramowania. Jak zauważa Nasuni, tradycyjna granica między „technicznymi” a „nietechnicznymi” pracownikami zaczyna zanikać – menedżerowie produktu, projektanci czy analitycy mogą bezpośrednio przyczyniać się do kodu​. Daje to wyjątkowe szanse startupom i firmom, które nie dysponują dużymi zespołami programistycznymi, a chcą szybko realizować pomysły.

Wpływ na branżę IT i nowych twórców

W obliczu tych zmian zmieniają się role w zespołach technologicznych i pojawiają się nowe ścieżki kariery. Nowi specjaliści mogą występować jako „prompt engineerowie”, koncentrując się na formułowaniu skutecznych zadań dla AI, zamiast na ręcznym pisaniu kodu. Wiele firm HR już szuka kandydatów ze zdolnościami wykorzystania AI, a nie tylko z klasyczną znajomością języków programowania. Jak pisze Stanier, dzięki AI programista może przejść „wyżej w łańcuchu wartości” – spędzać mniej czasu na monotonnych zadaniach, a więcej na kreatywnym projektowaniu rozwiązań.

Dla osób nietechnicznych otwierają się niespotykane dotąd możliwości. Dzięki narzędziom takim jak Lovable.dev czy Bolt.new każdy może zrealizować prostą aplikację bez nauki programowania. Przykładowo, przedsiębiorca może szybko przetestować pomysł na produkt, dyrektor marketingu stworzyć panel analityczny, a nauczyciel zaprojektować aplikację edukacyjną – wszystko to dzięki opisowi funkcji w języku naturalnym. Jak podkreśla Shopify’owski inżynier James Stanier, AI „zmniejszy barierę wejścia” – sprawi, że wszyscy staną się potencjalnymi deweloperami​.

Oczywiście, pojawiają się też obawy. Konieczność weryfikacji AI-wygenerowanego kodu wymusza, by starsi programiści przejrzeli i poprawili to, co stworzyło AI. Niektóre procesy, zwłaszcza związane z bezpieczeństwem lub bardzo złożonymi algorytmami, wciąż wymagają ludzkiej kontroli. Jednak jak podsumowuje PixelJets: obecna fala modeli LLM sprawia, że „pisanie kodu ręcznie wydaje się dziwaczne i przestarzałe”​. W niedalekiej przyszłości prawdopodobnie żadne duże przedsięwzięcie programistyczne nie będzie rozpoczynane bez wsparcia AI, a umiejętność „prowokowania” sztucznej inteligencji stanie się nową kompetencją programisty.

Wszystko wskazuje na to, że narzędzia wspomagane AI nie zastąpią całkowicie deweloperów – ale zmienią ich pracę nie do poznania. Jak zauważa Vitor Reis, chociaż AI usunie wiele monotonnych prac, to jednocześnie stworzy nowe możliwości – od automatyzacji testów po szybkie prototypowanie niestandardowych rozwiązań​. W efekcie rynek pracy w IT będzie wymagał elastyczności i otwartości na nowe narzędzia. Według Altman’a ci, którzy opanują AI, będą mieli przewagę – „znajomość narzędzi AI to nowa umiejętność podstawowa”

Podsumowanie

Pojawienie się platform AI coding takich jak Lovable.dev i Bolt.new to dopiero początek większej rewolucji. Vibe coding wprowadza zupełnie nowe paradygmaty w projektowaniu aplikacji, pozwalając * „zwykłym wizjonerom”* szybko realizować innowacyjne pomysły​. Eksperci z branży przewidują, że wkrótce narzędzia AI staną się obowiązkowym elementem warsztatu dewelopera – tak jak wcześniej masowa adopcja wysokopoziomowych frameworków czy platform chmurowych. Jak ostrzega także Michele Titolo: AI nie jest magicznym lekarstwem, ale potężnym asystentem – to, jak sprawdzimy się w nowej roli, zależy od nas​.

Czy jesteś gotów na era AI coding? Warto zacząć eksperymentować już dziś. Dzięki Lovable.dev i Bolt.new każdy entuzjasta nowoczesnych technologii – niezależnie od umiejętności kodowania – może doświadczyć, jak przyszłość tworzenia aplikacji staje się współczesną rzeczywistością. Jak podsumowują liderzy branży: szybkość i elastyczność rozwoju oprogramowania dzięki AI może osiągnąć „100x” tradycyjnych standardów​. To dobra wiadomość dla startupów i innowatorów – w świecie, gdzie niemal wszystko można opisać, reszta jest „prosta do zrobienia” przez sztuczną inteligencję.

 

Projektuje, buduję i zarządzam projektami wykorzystując framework ALA: Automatyzację, Low-Code/No-Code oraz AI, by osiągać maksymalne rezultaty przy minimalnych zasobach.

Piotr Bąk Solo Founder, Generalista AI

📧 Newsletter

Inne ciekawe wpisy

Główna | Blog | NoCode News

NoCode Mind