Стэнфорд запретил студентам вайбкодинг — и вот их аргументы

Применить: шаблон за 5 минут · Уровень: средний · Чтение: ~22 минуты · Данные актуальны на 09.07.2026

Студент открывает задание, включает Cursor и просит в режиме чистого вайбкодинга: «допиши мне трансформер». А агент отвечает: «Моя роль - довести тебя до понимания. Что ты уже пробовал?»

Так курс CS336 «Language Modeling from Scratch» теперь встречает вайбкодинг. Правила поведения для ИИ лежат прямо в репозитории задания, файлом с именем CLAUDE.md. Любой агент, который читает такие файлы, натыкается на них до того, как студент успел схитрить.

Ниже - все 17 правил дословно, разбор спора на Hacker News, данные о том, реально ли ИИ мешает учиться, и готовый шаблон, который ты скопируешь себе в проект за пять минут. Модели для Claude Code и Cursor - и сам DeepSeek - доступны из России через один API provod.ai.

Разбираем ИИ-агентов и то, как держать их в узде, каждую неделю - подпишись на блог, если тема твоя.

CS336 - это курс, где студенты пишут языковую модель с нуля: токенизатор, трансформер, обучение - всё руками, без вайбкодинга. Преподают его Tatsunori Hashimoto и Percy Liang, курс идёт весной 2026 года.

Вместо привычной строчки в силлабусе «не используйте ИИ для решения» команда курса сделала другое. Она положила правила туда, где их прочитает сам инструмент.

Файл CLAUDE.md - это правила для стажёра, приколотые к двери кабинета. Кто зашёл - тот увидел, спрашивать разрешения не надо. Разработчик simonw заметил механику первым:

Почему две копии. CLAUDE.md - родной формат для Claude Code, AGENTS.md читают почти все остальные агенты. Файлы идентичны по содержимому, чтобы правила сработали независимо от того, каким инструментом пришёл студент. Полный текст лежит открыто в репозитории stanford-cs336/assignment1-basics.

Ключевую мысль сформулировал комментатор abahgat:

Раньше «не решай домашку вайбкодингом» было обещанием студента. Теперь это инструкция самому ИИ, и она срабатывает по умолчанию.

Слово придумал Андрей Карпатый, один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla. Он бросил его в X 2 февраля 2025 года:

В том же твите он уточнил механику: это стало возможно, потому что модели вроде Cursor Composer с Sonnet «стали слишком хороши», а сам он просто наговаривает задачи голосом через SuperWhisper. Год спустя, в феврале 2026-го, Карпатый назвал ту запись в X «shower of thoughts throwaway tweet that I just fired off» - брошенной на ходу мыслью под душем, которую он просто выпалил. Термин пережил своего автора и ушёл в народ.

Суть вайбкодинга простая. Код пишет модель: ты гоняешь её по кругу «сделай - не работает - почини», пока не заработает, а в сам код даже не заглядываешь. Для одноразового прототипа или скрипта на выходные это экономит часы.

Обратная сторона всплывает, когда прототип надо сопровождать. Автор перевода на Habr «Карьера вайб-кодера - это тупик» (31 июля 2025) описал ощущение изнутри:

Там же брошена честная формула: вайбкодинг заставляет обменивать чёткость на скорость. Для бизнеса иногда это выгодный обмен. Для студента, который пришёл научиться думать про языковые модели, обменивать чёткость не на что - чёткость и есть продукт курса.

CS336 задуман как «very implementation-heavy class», курс с упором на реализацию. Студент должен написать трансформер сам, набить руку, наступить на свои грабли. Перепоручи это вайбкодингу - диплом останется, а навык испарится.

Файл открывается с роли. Дословно:

Дальше идут два списка. Вот они рядом, в переводе.

Два запрета тут вообще про другое. «Edit code in the student repo» и «Run bash commands» - про сохранность проекта: агенту нельзя трогать репозиторий и запускать команды даже из лучших побуждений, потому что этими операциями он чаще всего и портит чужой код.

Есть и раздел с примерами хорошего и плохого диалога. Плохой выглядит так: студент пишет «Fix my tokenizer and make it faster», агент отвечает «Here's the full python code:...». Хороший - агент отказывается дать код и переводит разговор на профилирование: с чего начать, где мерить время, какие данные профайлера уже есть. По сути перед нами протокол анти-вайбкодинга: код пишет рука студента, агент работает голосом наставника.

Отдельно от файла на сайте курса живёт политика по автокомплиту:

Причина на сайте: автокомплит мешает глубоко вовлечься в материал. При этом обычный автокомплит имён функций разрешён - запрет узкий и точный.

Захочешь погонять такие правила на живом агенте - понадобится доступ к моделям; как получить его из России - в конце статьи, коротко: provod.ai. А пока вернёмся к Стэнфорду.

Пять заданий курса идут по нарастающей:

Курс подан как «5-unit» с прямой просьбой «please allocate enough time for it» - выделите достаточно времени. Лабораторкой на вечер тут не пахнет - впереди месяцы плотной работы с ограниченными подсказками в коде.

Теперь про деньги. Обучение моделей идёт на арендованных GPU, и платит за них студент. На сайте курса в марте 2026 висели расценки на B200: RunPod 4,99 доллара в час, Nebius 5,50 (preemptible 3,05), Modal 6,25 плюс 30 бесплатных долларов в месяц, Lambda 6,69, Together 7,49 от восьми GPU.

Списывание тут теряет смысл по простой причине. Даже если агент выдаст готовый код, студенту всё равно надо его запустить, отладить, прогнать обучение - на своих деньгах и своём железе. Код, который ты не понимаешь, начинает валиться на первой же ошибке CUDA. Ты не знаешь, где чинить, и жжёшь часы аренды впустую.

Я разбирал этот сюжет в материале «Баг Codex: ИИ-агент писал на SSD до 640 ТБ в год»: агент без понимания задачи молча жёг диск, машина не осознаёт последствий - «языковая модель из своих багов не учится». В курсе, где каждый час GPU стоит реальных денег, цена бездумного кода такая же прямая.

Получается конструкция, где механизм защиты - не только текстовый файл. Второй барьер - сама природа задания: дорого, долго, без понимания не пройти.

Самый цитируемый скепсис бросил комментатор overgard. Он поймал главную дыру:

Ответ - могут. Файл лежит в репо, репо у студента на машине, права на редактирование полные. Тридцать секунд - и запрета на вайбкодинг больше нет. Как физический барьер CLAUDE.md не стоит ничего.

Вторую проблему поднял комментатор allthetime - про то, что правила теряются по ходу работы:

Это знакомая боль. Контекстное окно конечное, длинный диалог вытесняет системные инструкции, и агент «забывает» правило, которое сам же процитировал минуту назад. Комментатор bob1029 назвал это игрой в whack-a-mole: системный промпт быстро распухает и превращается в бесконечное затыкание дыр.

Был и прямой наезд на компетентность авторов. Комментатор outside1234 написал (тред на Hacker News, 2 июня 2026): «I am questioning the experience level of the TA if they think that AGENTS.md is going to work» - сомневаюсь в опытности ассистента, если он думает, что AGENTS.md сработает.

Но большинство читало ход иначе. h3n4l сформулировал позицию спокойнее:

Здесь и разгадка спора. Предмет разногласий один: способен ли текстовый файл принудить. Консенсус: от взлома файл не забор, но честному студенту он даёт понятную точку отсчёта.

Заодно в треде всплыли рабочие приёмы. israrkhan: «We symlink AGENTS.md and CLAUDE.md to a single file in our repo» - мы симлинкуем AGENTS.md и CLAUDE.md на один файл (тред на Hacker News, 1 июня 2026). cpeterso напомнил про включение: в CLAUDE.md можно подтянуть другой файл директивой @AGENTS.md. Обе техники убирают дублирование, которое заметил simonw.

Сначала про самое сильное исследование. METR провёл рандомизированный контролируемый эксперимент (arxiv 2507.09089, июль 2025): 16 опытных разработчиков, в среднем по 5 лет в своём проекте, 246 реальных задач, инструмент - Cursor Pro с Claude 3.5/3.7 Sonnet.

Результат перевернул ожидания всех сторон:

Разрыв между «мне казалось +20%» и «на деле -19%» - около 39 процентных пунктов. Люди чувствовали ускорение там, где замедлялись.

Оговорка важна. METR мерил опытных инженеров на знакомой им кодовой базе - там ИИ-подсказки часто уступают собственной памяти о проекте. На новом коде или незнакомом стеке картина другая. Но для CS336 из этого следует простая вещь: студент как раз работает с незнакомым материалом, который должен освоить, и «ускорение» вайбкодингом отберёт у него ту практику, ради которой он пришёл.

Опрос Stack Overflow Developer Survey 2025 (декабрь 2025) добавляет фон. ИИ используют или планируют 84% разработчиков - было 76% годом раньше. При этом доверие падает:

Люди используют инструмент всё активнее и доверяют ему всё меньше. Ощущение прямое: работает, но проверять приходится каждую строчку.

И третий кусок - про базовую грамотность. Работа с CHI 2026 (arxiv 2603.14133) показала: успех в вайбкодинге предсказывают предыдущие достижения в CS и навыки письма. Чтобы толково гонять модель, нужно уже уметь формулировать и понимать код. Без фундамента вайбкодинг не взлетает - и именно фундамент строит CS336.

Собрал шесть курсов Stanford и MIT в одну таблицу - кто как ограничивает вайбкодинг на домашках.

Формулировка CS107 стоит отдельного взгляда - там про ИИ сказано как про усилитель сигнала:

Там же прямая аналогия: пользуйся ИИ так, как ты бы попросил помощи у одногруппника - вопросы высокого уровня, ссылки где нужно. Усилитель мусора на входе выдаёт мусор на выходе, только громче.

По строгости CS336 сидит в середине спектра. По механике - впереди: остальные пишут политику словами для человека, а CS336 записывает её структурой для машины. Правило читает не только студент, но и его инструмент.

Начнём с масштаба. AGENTS.md - открытый формат, и вот как его описывают авторы:

Там же метафора, которая всё объясняет: «Think of AGENTS.md as a README for agents» - думай про AGENTS.md как про README, только для агентов. README пишут для человека-новичка в проекте. AGENTS.md - для новичка-агента. Формат курирует Agentic AI Foundation под крылом Linux Foundation - к весне 2026 в ней 170+ организаций. Claude Code нативно читает свой CLAUDE.md, а общий AGENTS.md подтягивает импортом @AGENTS.md или симлинком - потому Стэнфорд и держит две идентичные копии.

Теперь три урока, которые Стэнфорд показал наглядно.

Урок первый - явная роль. Первая строчка файла - «Teaching Assistant, Not Solution Generator», запреты идут только после неё. Сначала кто ты, потом что можно. У агента без заданной роли дефолт один - «сделать за тебя всё и сразу». Роль сужает это до полезного поведения.

Урок второй - запрет тоже инструкция. Список «SHOULD NOT» такой же подробный, как список «SHOULD». Это перекликается с идеей из индустрии: секция Boundaries в AGENTS.md существует именно потому, что запрет - полноценная команда. Агент не догадается сам, что «рефакторить весь модуль» - плохо, если ему это не сказать прямо.

Урок третий - границы действий важнее просьб. Два запрета CS336, «Edit code in the student repo» и «Run bash commands», стерегут от побочных эффектов. И это самый практичный урок для команды.

Я на своём опыте убедился, как дорого стоит агент без границ. В разборе бага Codex агент в фоне писал на диск 37 ТБ за 21 день - под 640 ТБ в год, пока никто не смотрел. В другом кейсе агент за пять минут сжёг 4 млн токенов, гоняя сам себя по кругу, - подробности в материале «Как заставить ИИ-агента доводить задачу до конца». Оттуда наша формула про рамку для агента:

CS336 применяет этот принцип к учёбе. Агент свободен объяснять как угодно, но не вправе решить за студента задачу. Роль задаёт свободу в методе и отбирает свободу в результате.

И ещё один тонкий момент - про доказуемость. Преподаватель не сможет по логам доказать, что агент «только объяснял». Реального рассуждения модели в логах нет, там пересказ - об этом материал «Claude thinking: что Anthropic показывает вместо рассуждений». Файл фиксирует, чего ты хотел, - следа для аудита он не оставляет. Про это ограничение - отдельный раздел ниже.

Пошагово, от каркаса к деталям:

Готовый шаблон - скопируй в корень репозитория и поправь под свой стек:

Разница с учебным файлом одна. Студенту вайбкодинг закрыт полностью, команде - разрешён, но в песочнице из веток, ревью и запретных зон. Каркас «роль → можно → нельзя → границы» общий для обоих случаев.

Первое ограничение уже показал allthetime: инструкция из файла редко доживает до конца длинной сессии - диалог её попросту вымывает.

Второе ограничение фундаментальнее. Об этом прямо написал автор Habr aveml в статье «Иллюзия контроля: почему промпты не защищают ИИ-агентов» (23 июня 2026):

Там же вывод, который стоит повесить рядом с любым AGENTS.md: политика безопасности «не должна быть текстом, который модель интерпретирует. Она должна быть структурой, которую runtime валидирует и исполняет». Текст модель может проигнорировать. Права доступа файловой системы обойти не выйдет.

Третье ограничение бытовое: файл переписывается. Студент правит CLAUDE.md и не коммитит - overgard указал на это в первый же день. В команде та же история: сотрудник вправе поменять AGENTS.md под себя. Файл живёт на доверии, а не на замке.

Вывод трезвый. AGENTS.md отлично задаёт намерение, ловит честных по умолчанию и документирует правила игры. Защиту денег, прода и данных на него вешать нельзя - для этого нужны sandbox, ограниченные права и runtime-проверки. Стэнфорд это понимает: файл у них первый барьер, за ним идёт сама конструкция курса.

Смотри, какая выходит вилка. Стэнфорд показывает, как встроить агента-консультанта в работу правильно. Чтобы повторить это у себя (учишь ли ты студентов, ведёшь ли команду), нужны две вещи: файл правил и рабочий доступ к моделям.

Файл ты уже собрал по шаблону выше. С доступом из России сложнее: подписки и API OpenAI и Anthropic картой РФ напрямую не оплатить. Стена знакомая: инструмент есть, подключиться нечем.

Тут и вписывается provod.ai: один рублёвый ключ на все флагманы, совместимый и с OpenAI-, и с Anthropic-SDK. Cursor и Claude Code переезжают на него заменой пары строк конфига. Арифметику оплаты я вынес в футер, чтобы не дробить чтение.

Дальше механика та же, что у Стэнфорда. Кладёшь AGENTS.md в репо, задаёшь агенту роль и границы, подключаешь модель через единый API - и агент остаётся консультантом: советует, но руки в код не суёт.

По шагам:

Была полезна статья? Да / Нет - отметь в комментариях, это помогает делать следующие разборы точнее.

Каркас Стэнфорда против бездумного вайбкодинга простой: роль, границы, файл в репо. Собрать такой сетап у себя мешает одно - доступ к моделям из России. Его закрывает provod.ai, российский аналог OpenRouter: Claude Opus 4.8, GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro и DeepSeek v4 в одном чате и через единый API, OpenAI- и Anthropic-совместимый. Claude Code и Cursor переключаются сменой baseURL и ключа. Оплата картой РФ, через СБП или по счёту с закрывающими документами для юрлиц, цены 1:1 с официалом без наценки: подключить модели по API в рублях.