Ogród umierał, więc stworzyła aplikację z pomocą AI

Allison Johnson, redaktorka The Verge z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w pisaniu o technologiach konsumenckich, postanowiła uporać się z problemem swojego umierającego ogrodu w nietypowy sposób — stworzyła aplikację mobilną przy pomocy sztucznej inteligencji. W ramach projektu „vibe-coding” użyła Google AI Studio i modelu Gemini do zbudowania narzędzia, które miało pomóc jej w zarządzaniu pracami ogrodowymi.

Kluczowe wnioski

• W ciągu zaledwie 233 sekund Gemini stworzyło funkcjonalną aplikację mobilną na podstawie jednego szczegółowego promptu opisującego wymagania.
• Aplikacja zawierała sekcje do zarządzania różnymi strefami roślin oraz funkcję „doktora roślin” z rozpoznawaniem obrazów do diagnozowania problemów z roślinami.
• Największym problemem okazała się nie technologia, ale iteracyjny proces poprawiania aplikacji — każda zmiana wymagała zastąpienia całej aplikacji nową wersją.
• Funkcja AI „plant doctor” działała najlepiej od pierwszego uruchomienia, skutecznie diagnozując problemy z roślinami na podstawie przesłanych zdjęć.
• Projekt pokazuje możliwości i ograniczenia współczesnego „kodowania przez vibes” — szybkie tworzenie prototypów przy jednoczesnej potrzebie cierpliwego dopracowywania szczegółów.

Od zaniedbania do technologicznego rozwiązania

Johnson wraz z mężem przez osiem lat ignorowała prace w ogrodzie, zakładając, że krzewy i drzewa same o siebie zadbają. Skutek był przewidywalny — chwasty opanowały klomby wokół domu i granice działki, osiągając „biblijne rozmiary”. Po jednorazowej wizycie krajobraziarza ogród funkcjonował przez kilka lat na autopilocie, ale wiosną tego roku problemy wróciły.

Zamiast tradycyjnego podejścia do ogrodnictwa, Johnson postanowiła wykorzystać AI do stworzenia aplikacji, która pomoże jej zorganizować prace ogrodowe. Jej prompt do Google AI Studio był szczegółową listą wymagań: zarządzanie długą listą zadań ogrodowych, generowanie rekomendacji, uwzględnianie warunków pogodowych oraz wykorzystanie rozpoznawania obrazów do diagnozowania problemów z roślinami.

Proces tworzenia i pierwsze wyzwania

Po kilku minutach Johnson miała działającą aplikację w oknie podglądu, logicznie zorganizowaną z sekcjami do zarządzania różnymi strefami roślin i funkcją AI „doktora roślin”. Pierwszy problem pojawił się jednak natychmiast — Gemini wybrało ciemny motyw z ciemnofioletowymi i ceglastoczerwonymi akcentami, co czyniło tekst nieczytelnym.

Po dostosowaniu schematu kolorów do białego tła z jasnozielonymi, różowymi i niebieskimi kolorami, aplikacja przywitała użytkownika entuzjastycznym „Welcome Back, Gardeneer!” Johnson zdecydowała się zachować ten kreatywny element. Musiała jednak wprowadzić poprawki, jak integrację danych pogodowych na żywo zamiast dziwnych presetów klimatycznych, które zaproponowało AI.

Realne problemy w praktycznym użyciu

Gdy Johnson przeniosła aplikację na telefon i zaczęła używać jej w ogrodzie, odkryła szereg krytycznych problemów. Nie mogła edytować zadań po ich utworzeniu ani planować ich na konkretne dni. Chociaż mogła tworzyć profile poszczególnych roślin i grupować je według stref, nie mogła powiązać ich z konkretnymi zadaniami.

Każda aktualizacja wymagała żmudnego procesu: wysłania prośby do Gemini, oczekiwania na implementację, usunięcia starej wersji aplikacji z telefonu i zastąpienia jej nową. Johnson zauważyła ironię sytuacji — oprócz nieopanowanego ogrodu, miała teraz do uporania się również z nieopanowaną aplikacją.

Jedyną funkcją, która działała perfekcyjnie od początku, okazał się AI „plant doctor” — zasadniczo przycisk „Hey Gemini, sprawdź co jest nie tak z tą rośliną”, który skutecznie diagnozował problemy na podstawie przesłanych zdjęć chorych rododendronów.

Projekt Johnson pokazuje zarówno potencjał, jak i ograniczenia współczesnego podejścia do tworzenia aplikacji z pomocą AI — możliwość szybkiego prototypowania przy jednoczesnej potrzebie cierpliwego dopracowywania każdego szczegółu.