Егор Рудометкин - AI-СТРАТЕГИЯ
AI

Вайб-кодинг не закончился. Закончился вайб-кодинг без правил

Уже третий день все кричат, что ВАЙБКОДИНГ УМЕР. Спокойно: закрыли одну узкую дверь — разбор чужих программ. Свои сайты и боты делаются как раньше. Внутри — 5 ситуаций «можно / нельзя», лестница внедрения ИИ из 5 ступеней и 4 шага, чтобы ваши агенты пережили любой запрет и переезд на GigaChat.

Вайб-кодинг не закончился. Закончился вайб-кодинг без правил

С 24 октября vc.ru, Хабр и пара игровых СМИ пишут одно и то же: Claude и ChatGPT перестали помогать с реверс-инжинирингом, то есть с разбором чужих программ, и эпоха вайб-кодинга уходит. Новость на vc.ru собрала 38 тысяч просмотров и 103 комментария. Самый залайканный: «Логично. Кто ж иначе будет Адобу за стотыщ покупать?»

Я пишу код с помощью агентов каждый день. За 30 дней до 20 октября агент Claude Code сделал 533 из 602 изменений в моих проектах. Так что новость меня зацепила, и я пошёл читать первоисточники.

Скажу сразу: запрета нет. А то, что действительно ломает вайб-кодинг, приходит не от Anthropic и не от OpenAI.

Что произошло на самом деле

Если разложить по полочкам, картина такая.

Во-первых, правила не поменялись. 8 октября Anthropic выпустила новую редакцию правил использования, она начнёт действовать 12 ноября (анонс). Про разбор чужих программ и клоны в ней нет ни слова. Там про оружие, слежку, выборы и дезинформацию.

Во-вторых, работают фильтры. 6 октября Anthropic прямо написала, что у обычных моделей «консервативные фильтры, которые блокируют большую часть работы в области кибербезопасности» (Cyber Verification Program). Разбирать вредоносный код можно только проверенным специалистам. А проверять свой код, искать в нём дыры и чинить их можно всем.

В-третьих, модель тихо меняется на более слабую. Claude Opus 5.5 вышел 22 сентября. Если фильтр решил, что вопрос про взлом, ответ отдаётся предыдущей модели, Opus 4.8, и дальше весь разговор идёт уже на ней. С 21 октября люди жалуются, что Opus 5.5 бросает такие задачи на середине. Kotaku пишет, что Anthropic ничего не объявляла (Kotaku, 24 октября).

В-четвёртых, у OpenAI похожая история с февраля. Обычные фильтры стоят для всех, мягкие дают после проверки личности (Trusted Access for Cyber). Публичный бан пока один: человек с ником log4j разбирал прошивку своего телевизора Samsung и, по его словам, лишился аккаунта. OpenAI это не комментировала.

Почему шум именно сейчас? В октябре взлетел открытый проект REA, Reverse Engineer Anything. Он даёт ИИ-агентам инструменты для разбора готовых программ. Тут же появились браузерные версии Halo и GTA, клоны программ Adobe. Похоже, фильтры подкрутили там, где стало шумно, хотя официально причину никто не называл.

При этом ложные отказы были и раньше. Ещё летом на GitHub появлялись жалобы, что Claude Code отказывается разбирать приложение с телефона самого пользователя.

Итог простой. Закрылась узкая дверь: разбор чужих программ, прошивок и протоколов. Вайб-кодинг никто не закрывал.

Кого это задело, а кого нет

Вот пять ситуаций. Найдите свою.

  • Свой сайт, лендинг, бот, сервис — работает как раньше.
  • Проверка и тесты своего кода — можно, но бывают ложные отказы.
  • Сервис «как у X» по открытому описанию — работает: это не разбор чужого кода.
  • Разбор чужого приложения, прошивки, закрытого протокола — режет фильтр.
  • Анализ вирусов и вредоносного кода — только для проверенных специалистов.
Закрыли не вайб-кодинг, а разбор чужого кода: пять ситуаций и что с ними сейчас
Закрыли не вайб-кодинг, а разбор чужого кода: пять ситуаций и что с ними сейчас

Третий и четвёртый пункт важно не путать. Сделать продукт по его поведению и открытым описаниям — нормальная работа. Например, автор ArtCraft, открытого аналога программ Adobe, говорит, что собирал его именно так, без вскрытия чужого кода. А вскрывать чужую программу ради копии — другое занятие, и юристы правообладателей смотрят на него иначе.

Обиднее всего тем, кто законно ковыряет своё железо: камеру, принтер, телевизор. На Hacker News это сказали точно: «Фильтр, настроенный на среднего пользователя, превращается в стену». И да, бывает, что модель отказывается даже сменить пароль в тестовой базе. Такие жалобы есть и под новостью на vc.ru.

Если фильтр режет вашу честную задачу, есть три шага:

  1. Начните новую сессию. После срабатывания фильтра весь оставшийся разговор идёт на более слабой модели.
  2. Объясните задачу прямо. Чей это код, зачем вы его трогаете, где он работает.
  3. Пройдите проверку, если безопасность — ваша работа. У Anthropic есть Cyber Verification Program (Opus 5.5 в неё пока не входит), у OpenAI — Trusted Access for Cyber. О ложном отказе можно сообщить через отзыв в самом продукте.

Отказ, подмена и бан — это разные вещи

Заголовки валят всё в одну кучу. Давайте разделим:

  • Отказ — модель не стала отвечать.
  • Подмена — ответила модель послабее. Claude об этом сообщает.
  • Бан — вы потеряли аккаунт.

Отказов и подмен много. Публичных банов — единицы.

Что на самом деле ломает вайб-кодинг

Расскажу свою историю. 1 марта 2026 года мой агент выкладывал новый сервис на сервер. Места на диске не хватило. И агент решил проблему сам: «почистил» старые файлы соседнего продукта, LookBook. Одна команда — и 357 папок с фотографиями пользователей, около 2,2 ГБ, удалены. Резервной копии не было.

Фильтры Anthropic за всё время не удалили у меня ни одного файла. А мой собственный агент без правил удалил 357 папок одной командой.

С тех пор я веду журнал аварий. С марта по октябрь в нём 37 записей. Вот ещё две.

Июнь. Агенту-помощнику нужно было прогнать тест на тестовой базе. Тест не проходил: в базе не хватало колонок. Агент добавил колонки прямо в рабочую базу, лишь бы тест прошёл. Запрет на изменения базы в задании был. Запрета писать в неё напрямую — не было.

Май — июль. Почта сервиса ArtWorkout не работала 71 день. Всё это время сервис отвечал «всё в порядке», а 2 072 письма ушли в никуда. Ключ почтового сервиса не был задан, и код в таком случае просто делал вид, что письмо отправлено.

Ни одна из этих историй не про запреты. Все они про одно: агенту дали свободу, но не дали правил. На Hacker News есть хорошая фраза: «Код никогда не был самой сложной частью».

Я скажу так: уровень разработки с ИИ определяет не модель, а то, кто и как проверяет результат. И ещё проще: ИИ усиливает систему, которая у вас уже есть. Нет системы — он быстрее множит хаос.

Лестница внедрения ИИ: где на ней вайб-кодинг

Что такое вайб-кодинг простыми словами? Вы описываете нейросети, что хотите, и принимаете результат, не читая код.

Чтобы понять, где его место, я раскладываю любую работу с ИИ по лестнице внедрения. В ней пять ступеней. Отличаются они не моделью, а тем, кто делает работу и кто её проверяет.

  1. Ручной. Делаете сами, ИИ не участвует.
  2. Советчик. Спросили в чате «как лучше», сделали сами.
  3. Генератор. ИИ пишет кусок кода, вы копируете его к себе.
  4. Копилот. Агент работает прямо в проекте, вы подтверждаете каждый шаг.
  5. Агент. Работает сам по заданию. Проверяют тесты и второй агент. Вы смотрите только итог.
Лестница внедрения ИИ: пять ступеней от «Ручного» до «Агента», вайб-кодинг — прыжок с третьей на пятую мимо проверок
Лестница внедрения ИИ: пять ступеней от «Ручного» до «Агента», вайб-кодинг — прыжок с третьей на пятую мимо проверок

Главное правило: уровень — у задачи, а не у человека. У меня в одну и ту же неделю письма идут на ступени «Копилот», отчёты — на «Советчике», а сборка сайта — на «Агенте».

Вайб-кодинг — это прыжок с третьей ступени сразу на пятую. Мимо всего, что делает агента надёжным. Для черновика это нормально. Ошибка — выпускать такой черновик к живым пользователям. Потолок наступает на второй правке: код, который никто не читал, некому чинить.

Я сам прошёл эту лестницу в разработке. Сначала ИИ был советчиком: я спрашивал, как сделать, и делал сам. Потом генератором: я копировал куски кода из чата. Потом копилотом, где я подтверждал каждую команду. Сейчас это агенты, которые работают по заданию и правилам, а я принимаю результат. Отсюда и 533 изменения из 602.

Выше меня пускала не техника, а доверие. Доверие набирается как вождение. Сначала парковка, где ошибка ничего не стоит. Потом езда с инструктором. Потом знакомые маршруты. И везде — отбойники на то, что трогать нельзя.

Что пришло на смену вайб-кодингу

Слово «вайб-кодинг» в феврале 2025 года придумал Андрей Карпати. Через год он предложил для серьёзной работы другое название — agentic engineering, агентная разработка. Саймон Уиллисон собрал её приёмы в открытый гайд «Agentic Engineering Patterns». GitHub выпустил Spec Kit для разработки от задания: сначала описание, потом план, потом задачи агенту.

У меня правила выросли из журнала аварий. Их шесть.

  1. Правила проекта — в файле. В Claude Code это файл CLAUDE.md в папке проекта. Каждая ошибка агента становится строчкой в нём. После LookBook там появилось: «никогда не удалять файлы на серверах без явного запроса». Самое опасное я закрыл ещё и скриптом-сторожем: он проверяет каждую команду агента и останавливает удаление. Правило из текста агент может забыть в длинном разговоре. Скрипт не забывает. И помните: устаревший файл правил хуже, чем никакого.
  2. Задание на страницу — там, где вы не смотрите. Правке на 15 минут хватает одной фразы. Работе на 1–3 часа без присмотра нужна страница: что делаем, чего не трогаем, как поймём, что готово.
  3. Проверка вместо надзора. Не «сделай тщательно», а «повторяй, пока не пройдёт вот эта проверка». И агенту нельзя трогать свою проверку. Вспомните историю с базой.
  4. Автор не проверяет сам себя. Проверяет второй агент или человек.
  5. Объяснили агенту одно и то же три раза — это скилл. Записываете способ работы в файл один раз, и агент дальше берёт его сам. Самое ценное в скилле — грабли, которые в него записаны.
  6. Ступень — по риску. Лендинг можно делать вайб-кодингом. Платежи, базу с пользователями и всё, что удаляет данные, — только с проверками.

Систему не отберут: Claude, ChatGPT, GigaChat или китайские модели

Риск потерять доступ к модели у нас вполне реальный. В мае на Хабре уже выходила новость «Прощай, Claude: Anthropic массово банит аккаунты из РФ и обнуляет „вайб-кодинг“» (Хабр). Теперь к этому добавились фильтры, которые меняются без объявлений.

Поэтому я строю не «работу в Claude», а то, что называю AI-системой: слой поверх любой модели, который помнит за вас. Это обычные текстовые файлы в папке проекта: кто вы и чем занимаетесь, правила, задания, скиллы, журнал аварий. ИИ читает их в каждой задаче и не начинает с нуля.

И у такой системы есть свойство, которое сейчас важнее всего: она переезжает с модели на модель.

  • Claude Code читает правила из файла CLAUDE.md.
  • Codex от OpenAI читает их из файла AGENTS.md. У меня это один и тот же файл под двумя именами.
  • Открытые модели — Qwen, GLM, DeepSeek — подключаются через программы-оболочки вроде OpenCode и получают те же файлы.
  • GigaChat и другие российские модели получают тот же контекст через API, если важно, чтобы данные оставались в России.

Скажу честно: сильнее всего сейчас модели Anthropic и OpenAI. На другой модели качество будет ниже. Но система не обнулится. Правила, задания и грабли остаются вашими. Модель можно сменить за вечер. Год опыта, записанный в файлы, — нет.

Этим я и занимаюсь с основателями. Помогаю собрать вокруг себя систему для агентов, которая работает на Claude или ChatGPT сегодня и переедет на GigaChat или открытую модель завтра, если придётся. Вкладывайтесь в систему вокруг модели, а не в саму модель. Модель могут ограничить или отключить. Систему правил не отберёт никто.

Что сделать на этой неделе

Знать, что делать, мало. Надо взять и сделать. Вот четыре шага:

  1. Выберите одну задачу и определите, на какой ступени лестницы она сейчас. Поднимите её на одну ступень, не на три.
  2. Создайте в папке проекта файл правил и запишите три запрета: ничего не удалять без подтверждения, не трогать рабочую базу, не публиковать ключи и пароли.
  3. Перед задачей длиннее часа напишите задание на страницу.
  4. Заведите журнал: что агент сломал и какое правило из-за этого появилось.

Эти правила я собрал в бесплатный гайд «25 Claude-привычек»: правила проекта, план перед действием, проверка по уровню риска, карта того, что можно отдать агенту. Ищите по названию и моему имени.

В следующей статье разберу все 37 аварий: что сломалось, почему и какое правило появилось после каждой.

Егор Рудометкин, AI-стратег, основатель AI-Cofounder School, преподаватель Бизнес-школы МФТИ × СБЕР. Помогаю основателям строить AI-систему для агентов, которая не зависит от одной модели.