Вайбкодинг: как сгенерировать приложение с помощью нейросетей
Навайбкодили стильный трекер выпитой воды и готовы откликаться на вакансии для вайбкодеров.
О вайбкодинге заговорили в 2025 году, но на деле ИИ пришёл в разработку гораздо раньше. Ещё в 2023 году нейросетями пользовались 44% специалистов. Сейчас таким лайфхаком никого не удивить, а некоторые компании готовы за него даже платить. Сколько платят вайбкодерам в России и какие нейросети позволяют программировать «в потоке» — рассказываем в этом материале.
В тексте есть эксперимент: автор без навыков разработки навайбкодил трекер для подсчёта выпитой за день воды, а затем отдал код на ревью опытному разработчику. Что из этого получилось — ниже.
Содержание:
Что такое вайбкодинг
Вайбкодинг (от англ. vibe coding) — это создание кода с помощью нейросетей. Вайбкодерам не обязательно знать языки программирования, достаточно описать идею в текстовом промпте, а искусственный интеллект сам сгенерирует код. Останется проверить работоспособность программы и внести правки — также в режиме диалога.
Вайбкодеры поручают ИИ рутину, а сами придумывают идеи и проверяют работоспособность программы. Так можно создать любой код: одностраничный лендинг, приложение на iOS или игру.
Первым термин «вайбкодинг» в феврале 2025 года предложил сооснователь OpenAI, бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla Андрей Карпатый. В его понимании вайбкодинг — это способ писать код, находясь «в потоке». То есть поручить всю рутину машине, а самому заняться лишь приятной частью разработки.
Нейросети, которые помогают разработчикам вайбкодить, понимают естественный язык. Именно поэтому Карпатый называет самым популярным языком программирования не Pytnon или JavaScript, а английский.
Вайбкодинг пригодится, чтобы:
- Сделать прототип приложения. Нейросетевой код можно использовать как демоверсию для заказчика или коллег.
- Научиться программированию. Нейросеть поможет освоить новый язык программирования: подскажет решение, объяснит структуру кода.
- Сгенерировать приложения для себя. Если на рынке нет подходящего.
- Ускорить разработку. Типичные и рутинные задачи можно делегировать ИИ и освободить время для более сложных, ответственных или творческих этапов работы.
- Сэкономить деньги. Нейросеть создаст лендинг, целый сайт или приложение бесплатно или почти без бюджета. Это пригодится некоммерческим организациям и молодым стартапам.
Нейросети для вайбкодинга: рубрика «Эксперименты»
Мы дали одинаковую задачу по генерации кода трём разным нейросетям: ChatGPT, Lovable и Replit. Промпт был таким:
«Напиши код приложения (на Python). Приложение — стильный календарь для девушки, которая отмечает уровень выпитой воды. Дизайн в пастельных жёлто-розовых тонах. Кнопка с изображением стакана с водой интерактивная, каждый раз при нажатии на неё уровень воды повышается, силуэт девушки заполняется водой».
ChatGPT: сгенерировал код и картинки
Сайт: chatgpt.com.
Сперва сгенерированный код не запустился. Компилятор подсказал, что не хватает картинок, поэтому мы создали нужные изображения прямо в ChatGPT.
Готовые картинки важно правильно сохранить: присвоить им те же имена, что и в сгенерированном коде.
Картинки загрузили в хранилище Jupyter Notebook (среды для запуска кода). После этого код запустился без ошибок. Цвета интерфейса оказались пастельные, как и указано в промпте.
Функциональность готового приложения ограничена. Например, нет календаря, а значит и возможности отслеживать прогресс по дням. ChatGPT предложил несколько идей, как улучшить готовый код:
- Добавить календарь (модули tkcalendar, datetime).
- Сохранить прогресс.
- Отобразить статистику.
В следующем промпте мы попросили внести эти улучшения.
В улучшенном приложении появился раздел «Статистика» и интерактивный календарь с возможностью выбирать дату.
Мнение эксперта
Мне понравилось, что ChatGPT разбил код на методы и вынес некоторые переменные в константы. Этот код подойдёт, если нужно быстро продемонстрировать идею или сделать курсовую работу на первом курсе.
Lovable: сделал лучше, чем было задумано
Сайт: lovable.dev.
У этой нейросети для вайбкодинга есть несколько ограничений:
- Lovable — это платная платформа с урезанной бесплатной версией.
- Без подписки за $25 сгенерированный код становится публичным — его смогут скопировать другие пользователи.
- В день сервис предлагает только пять бесплатных запросов. Скорее всего, их не хватит, чтобы внести доработки в код.
- Среда разработки Lovable подходит для создания веб-приложений на React. Эту особенность можно отнести и к минусам, если задуманное приложение должно быть на другом языке программирования. По опыту, Lovable переходит на React спустя несколько промптов. В условиях ограниченных запросов это может мешать.
Первая попытка запустить сгенерированный код в Jupyter Notebook провалились из-за ошибки в атрибуте. Нейросеть объяснила её так: «Я вижу ошибку в коде Python — метод update_girl_figure вызывается до создания атрибута girl_canvasupdate_water_display()».
Вместе с причиной ошибки Lovable приложила исправленный код. Это удобно, учитывая, что бесплатных запросов всего пять.
Функционально готовое приложение полностью соответствует запросу: есть интерактивный календарь и кнопка, которая суммирует выпитые за день стаканы воды. По мере прогресса силуэт нарисованной фигуры закрашивается. Цвета календаря — пастельные.
Lovable даже вышла за рамки исходного промпта. Например, добавила в календарь шкалу прогресса и кнопки, которые убирают добавленные по ошибке стаканы и сбрасывают статистику за день. Но есть и недостатки, в основном визуальные: кнопки управления не выровнены по ширине, а фигура девушки нарисована в стилистике наивного искусства.
Мы продолжили работать с кодом и попросили ИИ:
- Удалить текст «Отслеживайте потребление воды каждый день».
- Заменить схематичную девушку на картинку, сгенерированную в ChatGPT.
- Выровнять ширину кнопок в панели управления.
- Заменить эмодзи со стаканом воды на «+».
Lovable справилась — визуально интерфейс улучшился, только силуэт девушки по-прежнему заполняется прямоугольниками, а не по контуру.
Мнение эксперта
Классно, что нейросеть смогла немного покреативить. Но здесь я вижу слона в комнате. Эта генерация — «полотно». Полотном обычно называют код, который не разбит на модули. Программирование прошло большой путь, чтобы начать делать тестируемые и поддерживаемые приложения. ООП, SOLID и другие принципы были придуманы не зря. Конечно, можно попросить нейросеть их соблюдать, скорее всего, она хорошо справится. Но нужно знать, что спрашивать.
Replit: создал приложение без ошибок
Сайт: replit.com.
После первого запроса нейросеть создала веб-приложение. Но, в отличие от Lovable, сразу предложила варианты его улучшения.
В диалоге мы уточнили, что приложение должно быть локальным. Тогда нейросеть перестроилась и переписала код под уточнённый промпт. Он запустился без ошибок.
Replit проработал все важные функции: в приложении можно суммировать стаканы выпитой за день воды и отслеживать прогресс. Из дополнительных возможностей: за раз получится добавить от одного до трёх стаканов, при необходимости можно сбросить статистику и настроить дневную цель по выпитой воде.
Недостатки у приложения тоже обнаружились:
- Нельзя переключаться между днями недели, чтобы вносить информацию задним числом.
- Нарисованная девушка получилась не просто упрощённой, а ещё и почему-то грустной.
На этом мы не остановились и попросили нейросеть заменить рисунок девушки на изображение из ChatGPT. С этой задачей Replit справился лучше других — теперь с добавлением выпитой воды силуэт девушки аккуратно закрашивается.
Мнение эксперта
У Replit неплохой код, который тоже выполняет свою функцию. Он подходит для POC (proof of concept — проверка концепции), но совсем не годится для производства. Дело в том, что у всех этих приложений стоимость и время до релиза хорошо оптимизированы, но сделано это за счёт слабой поддерживаемости системы. То есть в код сложно вносить изменения, поддержка занимает много времени и ресурса.
Можно ли заработать на вайбкодинге
В 2025 году появились вакансии для специалистов, у которых есть опыт разработки веб-приложений с помощью ИИ-редакторов кода Cursor, Bolt и Windsurf. На агрегаторах вакансий — как российских, так и иностранных — мы нашли несколько предложений для вайбкодеров. Вакансии актуальны на момент публикации статьи — 4 июня 2025 года.
Что нужно делать: разрабатывать ИИ-сервисы для автоматизации бизнес-процессов и автогенерации контента (отчёты, презентации, резюме).
Требования: опыт работы с нейросетями, желательно знание языка программирования (Python, JavaScript или TypeScript).
Зарплата: не указана.
Что нужно делать: разрабатывать интерактивные UI и MVP-прототипы и мини-приложения для Telegram.
Требования: опыт работы с GPT и Copilot, базовые знания веб-разработки (HTML, CSS, JavaScript).
Зарплата: 20 000–30 000 рублей в месяц.
Что нужно делать: создавать веб-приложения с нуля.
Требования: 5–15 месяцев опыта в разработке веб-приложений с помощью Cursor, Bolt или Windsurf, уверенное владение веб-стеками (например, JavaScript, Vue, Python, Django), знание принципов UI/UX.
Зарплата: не указана.
Что нужно делать: разрабатывать ИИ-фичи для банковских продуктов.
Требования: опыт в написании не менее 50% кода с помощью ИИ, суммарный стаж — от трёх лет.
Зарплата: $130 000–150 000 в год.
Пока предложений в сфере вайбкодинга совсем немного. Большая часть из них предполагает базовое знание языков программирования и как минимум год опыта в разработке. Сделать вывод относительно уровня вознаграждения для вайбкодеров на такой маленькой выборке сложно, но очевидно, что зарплаты здесь ниже, чем в среднем в индустрии. Если опираться на статистику на Habr, медианная зарплата ИТ-специалистов в России — 180 000 рублей в месяц, в Москве — 221 000 рублей в месяц.
Вайбкодинг: мнения и прогнозы
В 2025 году вайбкодинг стал темой для веток дискуссий в сотни комментариев на Reddit, явление обсуждают и в СМИ. На самом деле вайбкодинг — не новинка. Разработчики и раньше пользовались LLM (large language model) как вспомогательным инструментом. В опросе 2023 года 70% разработчиков признались, что уже внедрили или собираются внедрить нейросети в процесс написания кода.
Единого мнения о вайбкодинге у экспертов пока нет.
- Саймон Уиллисон (соавтор веб-фреймворка Django) считает, что вайбкодинг упростит жизнь программистам и автоматизирует рутину.
- Гэри Маркус, генеральный директор компании Geometric Intelligence, занимающейся машинным обучением, находится в стане скептиков. Он считает, что «вайбкодинг без надзора — это то же самое, что позволить беспилотному автомобилю ездить по Манхэттену во время парада».
О том, заменят ли нейросети разработчиков, дискуссии тоже ведутся. Среди причин, по которым ИИ-инструменты не смогут полностью заменить человека, эксперты называют уязвимость сгенерированного кода перед атаками. Чтобы оценить качество и безопасность разработки, промпт-инженер должен самостоятельно уметь писать код, находить и исправлять недочёты.
IT-архитектор Евгений Коновалик считает, что вайбкодинг — это неплохой инструмент, с которым нужно уметь взаимодействовать: «Раньше программисты писали на низкоуровневых языках, потом появились высокоуровневые. По сути они представляют собой надстройки над ними. ИИ в моём понимании — это ещё одна надстройка».
Тем не менее, чтобы навайбкодить хороший код, нужно уметь программировать и без помощи нейросетей. Вот каким лайфхаком делится опытный разработчик:
Дайте ИИ возможность «придумать» высокоуровневую архитектуру приложения. После — спуститесь на уровень ниже и определите требования к модулям. Когда на руках будет чёткая структура приложения, а также требования и ограничения на компоненты, можно идти от функции к функции и просить ИИ писать код.
Кратко о вайбкодинге
- Вайбкодинг пригодится для создания несложных приложений без знания языков программирования.
- Из трёх подопытных нейросетей лучше всех с задачей справилась Replit — в её коде не было явных ошибок.
- В коде от Lovable обнаружились ошибки, а писать его пришлось два дня: пять бесплатных запросов быстро закончились.
- Приложение от ChatGPT оказалось самым слабым по функциональности и визуальному оформлению. Из удобств — прямо в чат-боте можно генерировать иллюстрации.
- С программированием справляются и другие чат-боты, например Claude и Qwen.
- На рынке труда появляются вакансии для вайбкодеров. В требованиях рекрутёры указывают знание языков программирования. Зарплаты при этом в вайбкодинге ниже, чем в среднем в разработке.