U svetu tehnologije, gde se strateški planovi kuju godinama unapred, najznačajnije revolucije često se dogode sasvim slučajno. Anthropic, kompanija koja je dugo percipirana kao oprezni izazivač u senci giganata, transformisala se u apsolutnog lidera digitalnog narativa zahvaljujući alatu koji uopšte nije bio deo primarnog biznis plana. Reč je o Claude Code-u, proizvodu koji je akcidentalna iskra koja je zapalila milijarde dolara vredan fitilj i definisao novu paradigmu: "vibe coding". Dok su se konkurenti fokusirali na inkrementalna poboljšanja, Claude Code je demolirao tradicionalni inženjering iznutra, pretvarajući Anthropic u tehnološkog giganta koji danas diktira tempo celoj industriji.

Kao neko ko je karijeru izgradio na optimizaciji razvojnih procesa, dugo sam tražio onaj "Sveti gral": alat koji prirodno spaja AI agente i kreativni proces dizajna. Budimo realni, većina trenutnih AI dodataka i MCP (Model Context Protocol) alata za Figmu često ne ispunjava očekivanja. Deluju nezgrapno, imaju ograničen kontekst i, što je najgore, ne "razumeju" nameru developera.

Zamislite digitalnu oglasnu tablu pod nazivom RentaHuman.ai. Njen slogan je jezivo pragmatičan: „Jasni zadaci, bez drame.“ Ovo nije mračna satira ili scenario za novi nastavak Black Mirrora; to je platforma na kojoj se više od pola miliona ljudi već prijavilo kako bi prodali svoju fizičku snagu i spretnost autonomnim AI agentima. U sekciji Vesti za dan, pisali smo o tome.

Uvod u novu eru "vibe" kodiranja. Moderni inženjerski tok rada pati od hronične fragmentacije koja guši produktivnost. Inženjeri su danas primorani na neprestani kognitivni slalom između razvojnog okruženja (IDE), terminala, udaljenih servera i komunikacionih kanala poput Slack-a. Ovaj gubitak fokusa nije samo neprijatnost; to je sistemska prepreka inovaciji. Kilo CLI 1.0 nije samo još jedan alat u nizu — to je korenita dekonstrukcija inženjerskog stacka. On donosi "agentic" kodiranje direktno tamo gde se rešavaju najteži problemi: u terminal.

Šta se zapravo krije iza straha programera od AI alata. Danas, u februaru 2026. godine, više ne govorimo o budućnosti veštačke inteligencije – mi živimo u njenoj punoj realizaciji. Ono što je pre dve godine izgledalo kao napredni "autocomplete", danas su autonomni agenti sposobni da satima samostalno operišu nad kompleksnim bazama koda. Podaci su neumoljivi: kompanije poput OpenAI-a sada koriste sopstvene alate, poput Codexa, kako bi iterativno gradile sam taj Codex. Ova rekurentna priroda razvoja softvera – gde mašina gradi mašinu – označava kraj ere u kojoj je čovek bio jedini izvor logike.

Trenutna opsesija u svetu tehnologije može se svesti na jednu reč: brzina. Zahvaljujući AI agentima, razvoj softvera doživljava neviđenu akceleraciju, uvodeći nas u eru takozvanog „vibe kodinga” – pisanja koda oslanjanjem na intuiciju i poverenje u veštačku inteligenciju, pre nego na duboko razumevanje svake linije. Iako ovaj pristup nudi neverovatnu efikasnost, on nas postavlja pred fundamentalno pitanje: da li zaista razumemo arhitekturu koju naši AI agenti grade u senci? „Vibe koding” je mač sa dve oštrice; on nam omogućava da letimo, ali nas istovremeno ostavlja slepima za sistemske provalije koje se otvaraju ispod nas.

Generativna veštačka inteligencija (AI) koja piše softverski kod brzo je postala jedna od prvih stvarnih poslovnih primena ove tehnologije. Prema MIT Technology Review, generativno kodiranje je uvršteno među 10 revolucionarnih tehnologija za 2026. godinu [1].

Ovaj tekst opisuje nastanak i razvoj Ralph Wiggum protokola, inovativnog alata za automatizovano programiranje unutar platforme Claude Code. Prvobitno zamišljen kao jednostavna skripta programera Džofrija Hantlija, ovaj sistem koristi metodu "brute force" upornosti kojom primorava veštačku inteligenciju da uči direktno iz sopstvenih grešaka bez ljudske intervencije. Tekst pravi jasnu razliku između Hantlijeve originalne verzije, koja se oslanja na haotično ponavljanje do uspha, i zvaničnog Anthropic dodatka koji je optimizovan za bezbednije korporativno okruženje. Suština ove tehnologije leži u kontekstualnom pritisku, gde AI agenti rade u neprekidnim ciklusima dok ne reše zadati problem. Na taj način, proces kodiranja evoluira od običnog ćaskanja sa botom do autonomnih "no...

Da li je za stvaranje softvera zaista neophodno duboko tehničko znanje i godine učenja programskih jezika? Dugo je odgovor bio potvrdan, ali ta barijera je počela da nestaje. Ulazimo u eru "vajb kodiranja" – novog pristupa gde se softver kreira davanjem instrukcija veštačkoj inteligenciji (AI) na običnom, svakodnevnom jeziku. Ovo otvara vrata ne samo profesionalcima koji žele da ubrzaju svoj rad, već i potpunim amaterima koji sada mogu da pretvore svoje ideje u funkcionalne aplikacije.

AI asistenti za kodiranje poput Clauda doneli su neverovatnu brzinu i praktičnost u svet razvoja softvera. Međutim, iza ove efikasnosti krije se skrivena opasnost: stvaranje haotičnih sistema i ogromnog tehničkog duga, što jedan programer opisuje kao "masovni monolit kodiran po osećaju" (mass vibe-coded monolith).

Kada je Andrej Karpathy u februaru 2025. god. skovao termin „vibe coding“, mislio je to napola u šali. Bivši direktor AI odeljenja u Tesli opisao je novi način programiranja gde se developeri „potpuno prepuštaju osećaju“ i puštaju veštačku inteligenciju da obavi teži deo posla. Kucajte komande na prirodnom jeziku umesto koda, prihvatajte sve AI sugestije bez čitanja, kopirajte poruke o greškama dok stvari ne prorade – praktično leteći na slepo. Devet meseci kasnije, ovaj šaljivi termin postao je istovremeno najhvaljenija metodologija programiranja u Silicijumskoj dolini – i priča upozorenja. Ono što je usledilo je devetomesečno putovanje od eksplozivnog rasta do suočavanja sa tvrdoglavom ekonomijom i tehničkim ograničenjima – studija slučaja o tome kako t...

Ovaj tekst se bavi radikalnim promenama u razvoju softvera koje donosi veštačka inteligencija. Glavni argument je da je era ljudskog pisanja koda prošla, jer će AI agenti uskoro pisati superiorniji i čistiji kod od bilo kog čoveka. Autor teksta, kojig ovde prenosimo skraćeno, Nick Hodges povlači istorijsku paralelu sa trenutkom kada su kompajleri zamenili pisanje asemblerskog jezika, ističući da se sličan prelaz događa sa modernim kodiranjem. Kao dokaz, Hodges opisuje lično iskustvo u razvoju kompleksnog veb-sajta koristeći AI alat (Claude) pri čemu nije morao da napiše nijednu liniju koda. Isti zaključak je i naš jer ovaj sajt aizona.rs je kompletno napisan pomoću AI (više detalja 👉 OVDE) Zaključuje da će budućnost programiranja biti korišćenje prirodnog jezika

"Vibe" kodiranje je pristup razvoju softvera koji se oslanja na konverzaciju sa velikim jezičkim modelima (LLM). Najbolje ga opisuje analogija sa futurističkim električnim automobilom: znate svoju destinaciju, ali umesto da sami vozite, jednostavno dajete glasovne instrukcije. Međutim, moramo razumeti da neformalnost ovog pristupa, ako se ne ukroti, vodi direktno u tehnički haos. Strateški cilj ovog vodiča je da transformiše ovu ležernu praksu u strukturiranu, profesionalnu metodologiju koja osigurava kreiranje skalabilnog, visokokvalitetnog i održivog softvera.

Kompanija Cursor je predstavila verziju 2.0 svog integrisanog razvojnog okruženja (IDE), donoseći dve ključne inovacije: sopstveni model za kodiranje pod nazivom "Composer" i novi višeagentski interfejs. Composer se promoviše kao "frontier model" koji je, prema tvrdnjama kompanije, četiri puta brži od modela slične inteligencije, stavljajući naglasak na brzinu izvršavanja zadataka. Interni benčmark testovi pokazuju da, iako Composer zaostaje u inteligenciji za apsolutno najboljim modelima na tržištu, nadmašuje ih drastično u brzini (mereno u tokenima po sekundi).

Do sada je kreiranje AI aplikacija bio proces rezervisan za one sa dubokim tehničkim znanjem, zahtevajući poznavanje različitih API-ja i SDK-ova. Google sada fundamentalno menja ovu paradigmu sa novim pristupom unutar Google AI Studija – "vibe kodiranjem". Umesto tehničke implementacije, fokus se prebacuje na čistu kreativnu nameru. U nastavku analiziramo četiri ključna stuba ove tehnologije koja je čine istinskim pomakom napred.

Uobičajena je pretpostavka da su moćni AI alati za generisanje koda skupi i rezervisani samo za one sa dubokim džepom. Mnogi programeri još uvek nisu zakoračili u svet AI asistiranog kodiranja, verujući da je ulazna barijera previsoka.