Вайбкодинг: почему программисты нервничают, а все остальные в восторге

В феврале 2025 Андрей Карпатый, один из сооснователей OpenAI, написал в твиттере что-то вроде "я больше не программирую, я просто вайбую с моделью, копирую код, запускаю, и оно как-то работает". Интернет взорвался. Одни кричали "будущее наступило", другие "это конец профессии", третьи молча обновляли резюме.

Слово "вайбкодинг" прилипло моментально. Идея простая: ты описываешь что хочешь обычным языком, ИИ пишет код, ты запускаешь. Не понравилось, говоришь что исправить, получаешь новую версию. Цикл повторяется, пока не получится что-то рабочее. При этом ты можешь вообще не понимать, что происходит в коде. Главное, что оно работает.

Звучит как читерство, и в каком-то смысле так и есть.

Я попробовал этот подход на нескольких проектах и могу сказать: ощущения странные. С одной стороны, ты за пару часов собираешь штуку, на которую раньше ушло бы два дня. С другой, периодически смотришь на сгенерированный код и думаешь "я понятия не имею, почему это работает, и ещё меньше понимаю, почему это не падает". Хотя чувствуешь себя богом!

Самое интересное в вайбкодинге не технология, а то, что он делает с головой. Ты перестаёшь думать как программист. Вместо "какую структуру данных выбрать" и "как обработать edge cases" ты думаешь "как объяснить модели, чего я хочу". Это принципиально другой навык. Ближе к менеджменту, чем к инженерии.

И тут начинается интересное. Люди, которые никогда не программировали, вдруг могут делать работающие продукты. Маркетолог собирает себе скрипт для парсинга конкурентов. Продакт делает внутренний инструмент для команды. Дизайнер прототипирует интерактивные штуки без фронтендера. Порог входа упал настолько, что его почти не видно.

Программисты реагируют по-разному. Джуны нервничают, потому что их работа по написанию простого кода теперь автоматизируется. Мидлы пожимают плечами и используют ИИ как ускоритель. Сеньоры смеются и говорят "ну-ну, посмотрим как вы это в продакшен выкатите".

И сеньоры в чём-то правы. Вайбкодинг отлично работает для прототипов, внутренних инструментов, одноразовых скриптов, pet-проектов. Но когда дело доходит до продакшена с нагрузкой, безопасностью, поддержкой, начинаются проблемы.

ИИ генерирует код, который выглядит правильно. Он даже часто работает правильно. Но он может содержать неочевидные баги, дыры в безопасности, неоптимальные решения. И если ты не понимаешь код, ты не можешь это отловить. Ты просто не знаешь, что искать.

Есть такая метафора: вайбкодинг это как ехать на машине, где ты не видишь дорогу, а только говоришь навигатору куда хочешь попасть. Пока едешь по знакомому городу, всё ок. Но если навигатор поведёт тебя через стройку или в тупик, ты даже не поймёшь этого, пока не врежешься.

При этом я не думаю, что вайбкодинг это плохо. Скорее это инструмент, который нужно использовать с пониманием его ограничений. Для быстрых прототипов, для проверки идей, для автоматизации рутины он идеален. Для критически важных систем, где цена ошибки высока, нужен другой подход. Но ИИ уже не забрать у начинающих программистов.

Интересно наблюдать, как меняется сам процесс. Раньше цикл был такой: подумал, написал код, отладил, написал тесты. Теперь: описал задачу, получил код, проверил руками, описал что не так, получил исправление. Отладка превращается в диалог. Тесты часто пропускаются, потому что "ну работает же".

Самый честный взгляд на вайбкодинг такой: это мощный усилитель. Если ты понимаешь программирование, он делает тебя быстрее в разы. Если не понимаешь, он даёт тебе возможность делать вещи, которые раньше были недоступны. Но в обоих случаях он не заменяет понимание, он просто меняет, где это понимание применяется.

Через пару лет вайбкодинг станет нормой, как когда-то стали нормой IDE с автодополнением или Stack Overflow. Молодые разработчики будут учиться программировать сразу с ИИ-ассистентом и не поймут, как можно было по-другому. Старые будут ворчать про "настоящее программирование". А код всё так же будет содержать баги, просто генерироваться они будут быстрее.

Если хочешь разобраться, как использовать ИИ для автоматизации и не наступать на грабли, я разбираю это в курсе на Stepik. От базовых концепций до рабочих сценариев, которые можно применить сразу.