Вайб-кодинг: интуитивное ИИ-программирование как новый тренд в разработке
С 2018 года я оптимизировал бизнес-процессы и управлял командами IT-разработки в энтерпрайзах: Ozon, Азбука Вкуса и DNS. За последние 3 года создал собственные компании, которые помогают бизнесу становиться сильнее с помощью современных технологий.
Подробнее о нейросетях в бизнесе рассказываю в своем Телеграм канале и на YouTube.
Сегодня технологии стремительно меняют сам подход к созданию программного обеспечения, и на повестке дня – вайб-кодинг. В этой статье мы подробно разберем, что такое вайб-кодинг, как он рождается из интуитивного взаимодействия с ИИ, и почему этот метод вызывает такие жаркие споры в IT-сообществе.
Определение: что такое вайб-кодинг и откуда он взялся
Вайб-кодинг (vibe coding, в буквальном переводе — «кодирование по вайбу/настроению» или «интуитивное кодирование») – это новый подход к программированию, при котором разработчик перестаёт вручную писать каждый символ кода и вместо этого взаимодействует с системой искусственного интеллекта на естественном языке, задавая направления и цели.
Идея в том, что речь (или текст на человеческом языке) замещает привычный набор кода, а намерение программиста значит больше, чем знание синтаксиса. Проще говоря, разработчик описывает желаемый функционал словами, «по вайбу», а продвинутая модель ИИ сама генерирует и правит исходный код программы.
Термин vibe coding приобрёл популярность после того, как его употребил известный специалист по ИИ Андрей Карпати (Andrej Karpathy), сооснователь OpenAI. В январе 2025 года Карпати поделился в соцсети X (бывший Twitter) своим опытом: он иногда разрабатывает небольшие проекты без глубокого проектирования и без написания кода вручную – просто доверяя своему ощущению и помощнику-нейросети.
В этом “вайб-программировании”, по его словам, разработчик полностью погружается в поток и словно забывает, что код вообще существует. Карпати использует связку инструментов: AI-ассистент в IDE (например, Cursor Composer с моделью Sonnet) и голосовой ввод SuperWhisper, благодаря которым можно буквально “разговаривать” с компьютероми просить его реализовать задуманные функции. Даже исправление ошибок превращается в диалог: возникшее сообщение об ошибке Карпати просто копирует в чат ИИ, и тот предлагает правку кода. Кодовая база при этом быстро разрастается до таких масштабов, что целиком её автор уже не осмысливает – но это его не беспокоит, ведь задача решается.
Как шутливо резюмирует сам Карпати, получившийся процесс — это уже «не совсем программирование – я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то и копирую-вставляю, и всё в основном работает».
Подход вайб-кодинга стал возможен благодаря мощным LLM, таким как Cursor+Sonnet, которые позволяют описывать функционал на естественном языке, а ИИ переводит инструкции в исполняемый код. По словам Карпати, нейросети стали настолько хороши, что можно «отдаться вайбу» и доверить им значительную часть работы. Фактически, английский становится новым языком программирования, а подход сравним с переходом от ассемблера к языкам высокого уровня, освобождая разработчика от рутинных шагов.
Важно понимать, что вайб-кодинг возник не на пустом месте. Он вписывается в общую тенденцию повышения уровня абстракции в разработке ПО. Исторически программирование движется от низкоуровневого к высокоуровневому: когда-то писали код в машинных кодах, затем появились языки вроде Фортрана и Си, позже — объектно-ориентированные языки, еще позже — фреймворки и визуальные low-code/no-code платформы.
Современные методологии разработки, такие как Agile и DevOps, сделали упор на скорость и гибкость процессов, устранение бюрократии, тесную связь с потребностями клиента. Вайб-кодинг продолжает эту линию, убирая ещё одно препятствие — необходимость вручную писать шаблонный код и отлаживать каждую мелочь. Разработчик в этой парадигме смещает фокус с рутины на результат: вместо того чтобы возиться с синтаксисом и отладкой, он описывает, что нужно, а не как это реализовать
Однако, вайб-кодинг — это не просто новое имя для Agile-разработки, и уж тем более не отмена всех прежних практик. Это своего рода надстройка над существующими подходами, которая приносит радикальные изменения в сам процесс написания кода. Чтобы лучше понять, как «кодинг по вайбу» уживается с проверенными подходами вроде Agile и DevOps, рассмотрим их взаимосвязь подробнее
Вайб-кодинг в сравнении с Agile и DevOps: конфликт или симбиоз?
Методологии Agile и DevOps задали тон в разработке ПО, акцентируя гибкость, скорость и тесное сотрудничество с заказчиком. Agile ценит работающий продукт и быструю адаптацию, а DevOps объединяет разработку с эксплуатацией через автоматизацию CI/CD, что позволяет регулярно и надёжно выпускать обновления.
На первый взгляд, вайб-кодинг, при котором ИИ генерирует код по описанию на естественном языке, может показаться хаотичным. Однако он лишь доводит принципы Agile до экстремума: разработчик за короткое время создает прототип функции, который затем дорабатывается, тестируется и интегрируется в общий процесс. Это органично дополняет практики гибких команд, позволяя ускорить итерации от идеи к готовому продукту.
Вайб-кодинг вписывается в общую тенденцию повышения уровня абстракции в программировании – от машинного кода до языков высокого уровня и low-code платформ. При этом быстрый цикл «написал – запустил – починил», напоминающий CI/CD pipeline, усиливает скорость разработки, но требует строгого контроля качества. Без дисциплины и ревью риск некачественных изменений возрастает, особенно когда границы ответственности между человеком и ИИ размываются.
Таким образом, будущее разработки лежит в гибридных процессах, где ИИ берет на себя рутинные задачи, а человек контролирует архитектуру и дизайн. Вайб-кодинг, подобно парному программированию с умной машиной, требует навыков prompt-инжиниринга и грамотного управления, позволяя ускорить Agile-процессы при условии соблюдения инженерной культуры.
Позитивные кейсы: как вайб-кодинг ускоряет и облегчает разработку
Новаторский подход к кодингу, основанный на связке «человек + ИИ», принес целый ряд заметных преимуществтам, где он был применён к месту. Энтузиасты вайб-кодинга в Кремниевой долине и по всему миру делятся историями об успехах, а некоторые метрики говорят сами за себя. Рассмотрим несколько примеров и типичных ситуаций, в которых интуитивное программирование с помощью ИИ демонстрирует себя с лучшей стороны.
Молниеносное прототипирование и сокращение time-to-market.
Вайб-кодинг позволяет за считанные часы создавать прототипы и MVP, что раньше занимало недели. Один разработчик рассказывает, как его стартап-идея воплощается с помощью ИИ, генерирующего до 70% кода, что помогает быстрее демонстрировать продукт инвесторам и пользователям.
Демократизация программирования.
Подход снижает барьер входа для не-экспертов: достаточно сформулировать задачу на естественном языке, и ИИ превращает её в работающий код. Так, 75% пользователей платформы Replit не пишут код вручную, а выбирают готовые блоки, позволяя предпринимателям, дизайнерам и аналитикам участвовать в создании софта.
Освобождение времени для творчества.
Вайб-кодинг снимает рутину с плеч разработчиков: вместо написания типового кода они могут сосредоточиться на дизайне системы, пользовательском опыте и новых фичах. Это стимулирует эксперименты и инновации, позволяя тратить время на стратегические задачи.
Повышение продуктивности небольших команд.
Один талантливый инженер с AI-помощником способен выполнить работу, сравнимую с мини-командой. Инструменты вроде Cursor или GitHub Copilot позволяют в режиме реального времени обсуждать идеи и мгновенно видеть их реализацию, что особенно ценно для хакатонов и исследований.
Улучшение сотрудничества в разнопрофильных командах.
В проектах с участием специалистов разных областей описание задачи на обычном языке сразу превращается в код, сокращая разрыв между бизнесом и технологией. Современные AI-ассистенты позволяют совместно редактировать код, делая процесс создания продукта более инклюзивным и эффективным.
Конечно, у каждого из приведённых плюсов есть оговорки и границы применимости. Но реальный опыт первых вайб-кодеров показывает: при разумном использовании преимущества перевешивают. Быстрые результаты, новые идеи, вовлечение большего числа людей в разработку – всё это делает vibe coding привлекательным инструментом в арсенале современной команды. Однако наряду с восхищенными отзывами звучит и серьёзная критика. Пора взглянуть на ту сторону медали, где вайб-кодинг называют не прорывом, а опасной авантюрой.
Обратная сторона: риски, проблемы и негативные примеры вайб-кодинга
Любая технология имеет не только поклонников, но и скептиков – особенно если она бросает вызов устоявшимся практикам. Вайб-кодинг не исключение: наряду с восторженными кейсами, появились истории о том, как бесконтрольное увлечение генерацией кода привело к плачевным результатам. Рассмотрим основные проблемы и недостатки, которые эксперты и разработчики связывают с интуитивным подходом к кодингу
Технический долг и спад качества кода
- Горы некачественного кода: Когда нейросеть пишет код по минимальным подсказкам, часто получается решение, которое «работает хоть как-то», но далеко не оптимально. В итоге код раздут, полон дублирования и обходных манёвров, что превращает его в настоящий «legacy», созданный ИИ, и его крайне сложно поддерживать.
- Потеря контроля: Разработчик, по сути, утрачивает статус автора, а значит и контроль над архитектурой кода. На форумах Hacker News опытные программисты даже предрекают появление «генерированного мусора», который потом приходится разгребать.
Поверхностность знаний и утрата навыков
- Деградация профессионализма: Если программирование сводится к подаче команд ИИ, новички рискуют так и не освоить алгоритмическое мышление и базовые принципы проектирования. Один из участников дискуссии заметил: «Боюсь, что если мы начнём так работать, мои навыки просто атрофируются».
- Утрата глубоких знаний: Даже опытные инженеры могут потерять форму, словно постоянно управляя автопилотом – при необходимости вернуться к ручному управлению, привычные навыки притупляются.
Неясная ответственность и фактор «чёрного ящика»
- Вопросы ответственности: Если код генерируется ИИ по общему описанию, кто будет виноват в ошибке? Менеджеры и юристы ломают голову, кто несёт ответственность за баги и уязвимости: разработчик, принявший код, или компания-разработчик ИИ-модели.
- «Чёрный ящик»: Сложные модели не объясняют, почему выдают то или иное решение, и разработчик порой сам не понимает, как устроен сгенерированный фрагмент. Это усиливает риск: ошибка может долго оставаться незамеченной, а её исправление займет намного больше времени.
Проблемы безопасности и надёжности
- Уязвимости в коде: ИИ часто уверенно выдает решения, которые выглядят правдоподобно, но содержат скрытые уязвимости. Без тщательного код-ревью могут быть пропущены ошибки, связанные с проверкой прав доступа, безопасностью шифрования и крайними случаями ввода.
- Масштабирование и «галлюцинации»: Инженеры из Microsoft отмечали, что LLM блестяще справляются с разовыми задачами, но при масштабировании на крупные проекты начинают «галлюцинировать» — генерировать неработоспособный код, превращающийся в мины замедленного действия.
Отсутствие «bus factor» и зависимость от инструмента
- Концентрация знаний: В классической разработке знание о системе распределено между членами команды. При вайб-кодинге ключевые решения принимаются ИИ, и реальное понимание системы может сосредоточиться в голове алгоритма.
- Опасность зависимости: Если инструмент станет недоступен из-за изменений в лицензировании или других факторов, команда останется с объемом кода, понятие которого станет почти невозможным. Bus factor в таких проектах может стать равным 1 – крайний сценарий, но он ясно демонстрирует риск.
Избыточное упование на «магию» и фрустрация
- Начальная эйфория vs. долгий довод: Многие разработчики отмечают, что первые 75% задачи получаются почти даром, но затем начинается мучительный этап доводки. Как выразился венчурный инвестор Эндрю Чен, использование AI-инструментов для вайб-кодинга — это одновременно «блестяще и безумно разочаровывающе».
- Шаманский танец с бубном: Когда требуется внести нестандартное изменение или исправить тонкий баг, AI может «сбиваться с тона», предлагать одно и то же решение и ломать другую часть кода. Программисту приходится переформулировать запрос десятками раз, словно участвуя в шаманском ритуале по вызову духов AI, чтобы получить нужный результат.
В совокупности эти минусы рисуют мрачноватую картину: от размывания профессионализма до потенциального хаоса в кодовой базе. Однако на практике не всё так однозначно – многое зависит от того, где и как применять вайб-кодинг. В равной степени верно и то, что многие опасения можно смягчить при разумном подходе. Как же извлечь пользу из нового метода, минимизируя риски? Ответ кроется в понимании пределов применимости вайб-кодинга и в выработке правильных балансирующих практик.
Анализ: когда вайб-кодинг работает, а когда вреден
Истории успехов и провалов, связанные с вайб-кодингом, позволяют выявить условия, при которых этот подход эффективен, и те, при которых он приносит проблемы. Ключевой вывод экспертов: всё дело в масштабе применения и уровне контроля. Вайб-кодинг может быть мощным ускорителем в правильном контексте и опасным инструментом в неподходящем.
Во-первых, размер и критичность проекта имеют значение. В небольших задачах и прототипах вайб-кодинг сияет – скорость и гибкость важнее долгосрочной чистоты кода, ведь прототип можно быстро выбросить или переписать «начисто», если идея выстрелит. Но если дело доходит до крупного промышленного приложения или критической системы, где ошибка может стоить дорого, безудержный vibe-подход без последующей шлифовки чреват бедой. Здесь лучше использовать его точечно, комбинируя с традиционными методами ревизии и упорядочивания.
Во-вторых, многое зависит от квалификации разработчика. Парадоксально, но вайб-кодинг лучше работает в руках опытных инженеров, которые умеют правильно задать направление ИИ и мгновенно распознают, когда машина генерирует не то, что нужно. Опытный разработчик, обладая «насмотренностью», проверит AI-код, проведёт ревью, добавит комментарии и тесты, а новичок может просто принять плохое решение и утратить важные навыки. Это как управлять на автопилоте: если вы знаете, когда вмешаться, результат может быть отличным, а если не знаешь – придётся потом долго разбираться.
Кроме того, многое зависит от культуры и процессов в команде. Если вся команда и руководство воспринимают vibe coding как рабочий инструмент, вокруг него выстроены процессы контроля версий, тестирования и ревью, то подход приносит настоящую пользу. Можно договориться: генерируем код для второстепенных задач, но стиль и архитектурные принципы соблюдаем, а при необходимости дорабатываем вручную. Без таких стандартов вайб-кодинг превращается в игру в русскую рулетку, где на энтузиазме и вдохновении далеко не уедешь – нужна методичность.
Четвёртый момент – сфера применения и требования к качеству. Там, где важна скорость появления фич – в веб-разработке, мобильных приложениях или аналитических скриптах – вайб-кодинг уже показывает свою эффективность, ведь ошибка может быть быстро исправлена обновлением. Но в критичных системах, где требуется безупречная точность, полагаться на ИИ опасно: пока AI не сможет давать формальные доказательства корректности, его решения могут стать серьезной проблемой.
И, наконец, важна готовность к обучению и адаптации. Вайб-кодинг – настолько новый подход, что правила его эффективного применения ещё формируются. Команды, которые экспериментируют с разными инструментами – будь то Cursor, Copilot, ChatGPT или Amazon CodeWhisperer – и делятся удачными приёмами prompt-инжиниринга, извлекают из него максимум пользы. Образование тоже меняется: будущих программистов учат сотрудничать с ИИ, не забывая о фундаментальных навыках.
Таким образом, вайб-кодинг – мощный инструмент, ценность которого определяется контекстом и мудростью его применения. Он может стать настоящим ускорителем и расширителем возможностей, если использовать его на подходящих задачах под присмотром опытных специалистов и в сочетании с традиционными практиками. Но воспринимать его как панацею от рутины опасно – без понимания последствий можно повторить судьбу тех, кто отвергал высокоуровневые языки в прошлом. Ответственные специалисты должны научиться грамотно интегрировать новые возможности, сохраняя лучшие принципы разработки, а в будущем, возможно, мы сформулируем манифест для этой захватывающей новой главы в эволюции программирования.
Заключение: чтобы вайб-кодинг приносил ценность – манифест ответственного подхода
Чтобы вайб-кодинг действительно приносил ценность, необходимо придерживаться определённых принципов. Ниже мы приводим своеобразный манифест вайб-кодера, опирающийся на лучшие современные практики работы с AI в разработке. Эти принципы помогут сохранить баланс между интуитивной творческой работой и инженерной надёжностью:
Ориентация на результат, а не на процесс – но не в ущерб качеству. Мы ценим скорость получения рабочего функционала выше формальных процедур, используя ИИ для генерации решения, при этом берем на себя ответственность за качество кода. Итоговый продукт должен отвечать стандартам безопасности, производительности и чистоты, ведь никакая скорость не оправдывает «магический» код, понятный только машине.
Мы рассматриваем ИИ как настоящего напарника, а не просто автопилота. Формулируем намерения детально, активно взаимодействуем с машиной, проверяем и уточняем её ответы. Человеческое критическое мышление – наш фильтр, превращающий сырые AI-решения в качественный код, который проходит ревью, тесты и документируется, чтобы избежать технического долга.
Безопасность – наш приоритет: мы проверяем сгенерированный код на SQL-инъекции, XSS, утечки памяти и другие уязвимости. Если баг появляется – ответственность всегда на нас, ведь ИИ всего лишь инструмент, а не волшебник.
Эра вайб-кодинга требует постоянного обучения: мы оттачиваем искусство эффективных запросов, не забывая про фундаментальные знания в алгоритмах, архитектуре и языках программирования. Это не противопоставление старого и нового, а объединение – становимся универсальными инженерами, умеющими и вручную кодить, и общаться с ИИ.
Мы используем вайб-кодинг по назначению: ускоряем простые задачи, прототипируем и творим, но не злоупотребляем им. Если задача требует детального анализа, мы не стесняемся переписать AI-код. Здравый смысл и инженерное чутьё остаются нашими ориентирами.
Вайб-кодинг уже меняет ландшафт разработки, объединяя интуицию человека и мощь ИИ. Это шанс поднять продуктивность и креативность, если сумеем обуздать эту силу, а те, кто отвергает новшества, рискуют повторить судьбу старых скептиков. Прогресс не остановить – его можно лишь направить в правильное русло, превращая мимолетный тренд в ценный инструмент, меняющий мир разработки к лучшему.
Подписывайтесь на мой YouTube и Telegram-канал, где я рассказываю еще больше о нейросетях и бизнес-технологиях.
До связи!