Что такое вайб-кодинг и заменит ли он классическое программирование
Помните, как раньше рекламировали курсы для разрабов? Все как один показывали картинки с тайского пляжа молодого человека с ноутбуком под зонтиком, который что-то делает 4 часа в день и получает от пяти до десяти зарплат приличного заводчанина.
С инфошумом про вайб кодинг всё новое это хорошо забытое старое. Потому что теперь есть нейросети, которым можно просто рассказать, что ты хочешь — и в ответ получить готовый код.
В материале разобрали, что это такое и прислушались к мнениям наших разработчиков об этом явлении.
Вайб-кодинг — это подход к программированию, при котором разработчик использует ИИ (например, ChatGPT, GitHub Copilot) для генерации кода на естественном языке. Вместо написания кода вручную, программист формулирует задачу словами, а нейросеть создаёт решение.
Ключевые особенности:
- Естественный язык — код пишется через диалог с ИИ.
- Ускорение разработки — прототипы и рутинные задачи создаются быстрее.
- Творческая роль — разработчик сосредоточен на архитектуре и постановке задач, а не на синтаксисе.
Мнения разделились:
- Оптимисты видят в этом революцию, снижающую барьеры для новичков.
- Скептики предупреждают о рисках: плохой код, утеря навыков и проблемы безопасности.
Понятие «вайб-кодинг» часто используется в контексте: «Пусть ИИ думает вместо меня».
В таком случае разработчик перестаёт развиваться. Возникает новое явление «программист по подписке». По своей природе мозг ленив, а наличие всегда доступного ИИ портит неопытных разработчиков, которые не отличают рутинные lorem ipsum задачи от тех, где полезно самому найти решения. Несомненно, ИИ превзойдёт человечество в мышлении. Продукт мышления ИИ станет неосознаваемым для человека. Дальнейшая эволюция разума будет идти за счёт ИИ, который будет придумывать нечто ещё более сильное. Но человеку желательно поддерживать свой предел мышления, чтобы победа ИИ была в максимально далёком будущем.
Backend-разработчик «ПиццаФабрики»
Что случилось?
Настало время, когда разработчик выступает дирижёром (менеджером, оператором, whatever) нейросети — формулирует задачи на естественном языке, а нейросеть генерирует код.
Всё изменили три технологических скачка:
1. ИИ научился «понимать» проект целиком
Ранние инструменты видели только открытую вкладку в редакторе. Сегодня благодаря Cursor, Snap2txt и Github Copilot ИИ анализирует весь проект. Snap2txt сжимает контекст, создавая «дайджест» из тысяч строк кода. Cursor ищет связи между модулями и строит граф зависимостей. Боты держат в памяти диалог и не теряют нить задачи.
2. «Собеседники» заменили «подсказчиков»
Copilot был скорее инструментом. GPT-4o и Claude 4 вполне могут выступать как коллеги, партнёры по парному программированию. С ними можно вести диалог: «Объясни, почему этот метод не работает с асинхронными вызовами», «А как переписать его под async/await?».
Они помогут декомпозировать большую сложную сущность — например, предложат вариант архитектуры, распишут зависимости и эндпоинты для микросервиса. Им можно делегировать дебаггинг по простому описанию — то есть дать кусок кода, сказать, какую ошибку он отдаёт, и попросить найти косяк.
3. Локальные LLM
Для корпоративных проектов с жёсткими требованиями к безопасности появились GigaCode, Continue.dev и Tabby — они работают внутри инфраструктуры. Бизнес платит за железо, а не за токены, и не тревожится о рисках утечек.
А теперь языковые модели в многочисленных инструментах типа Cursor, Windsurf и Firebase Studio способны писать целые модули — и для этого не нужно самому знать код, а достаточно лишь разговаривать с ними на простом человеческом языке. Или нет?
Умеренные скептики признают пользу ИИ для низкоуровневых задач (документация, простые скрипты), но против его использования для сложной логики или работы со старыми системами. Они видят в вайб-кодинге риск накопления скрытого техдолга и настаивают, что курировать работу нейросети должен опытный разработчик с фундаментальными знаниями — и даже не один.
Как QA-инженер я вижу в этом тренде как плюсы, так и серьёзные риски для качества продукта.
Возможность фокусироваться на сложных сценариях – если ИИ берёт на себя шаблонные задачи, QA-специалисты могут уделять больше времени тестированию архитектурных решений, безопасности и edge-кейсам.
Потеря контекста – если разработчик делегирует ИИ слишком много, он может не до конца понимать логику кода, что усложнит дебаггинг и поддержку.
Вайб-кодинг – это мощный инструмент, но он не отменяет необходимости в QA. Наоборот, роль тестировщиков становится ещё важнее:
Нужно усилить проверку безопасности (ИИ может не учитывать специфичные уязвимости).
Важно тестировать не только код, но и промпты – плохо сформулированная задача для ИИ = потенциальный баг.
Автоматизация тестов становится must-have, потому что скорость разработки растёт.
ИИ не заменит ни разработчиков, ни QA, но изменит их работу. Главное – сохранять критическое мышление и не доверять слепо нейросетям. Как говорится, «Trust, but verify» – особенно когда код пишет алгоритм.
QA-инженер «ПиццаФабрики»
Как остаться востребованным разработчиком в эру вайб-кодинга
Споры о вайб-кодинге напоминают дискуссии начала 2000-х о том, «нужен ли интернет бизнесу». Или 2010-х — о необходимости идти на мобильный рынок. Сегодня ясно: ИИ не заменит разработчика, но навсегда изменит его инструментарий. По данным GitHub в 2025 году 92% разработчиков используют ИИ-ассистентов, а 70% компаний внедрили их в workflow. Вопрос не в том, использовать ли ИИ, а в том, как делать это без ущерба для качества.
Вот несколько рекомендаций и мыслей, которые могут помочь вырулить в мире ИИ.
- ИИ — усилитель, а не замена интеллекту. Хороший разработчик с ИИ сделает в 3 раза больше. Плохой — нагенерит в 3 раза больше проблем. Ответственность за архитектуру, безопасность и финальное качество кода остаётся на человеке. ИИ лишь обрабатывает запрос — как компилятор обрабатывает код.
- Прокачивайте софт скиллы, в том числе связанные с нейронками. Нужно уметь общаться не только с коллегами и клиентами, но и с ИИ. Сказать ИИ «напиши парсер» — провал. Сказать: «Создай парсер логов nginx на Python, извлекающий IP, статус-код и User-Agent. Добавить пример лога. Обработай ошибки формата. Напиши тесты с покрытием >90%» — успех.
- Развивайте системное мышление. Джун пишет код. Сеньор проектирует систему. ИИ не изменил этого — он лишь сделал разрыв между ними ещё очевиднее. Пока разраб только пишет фрагменты кода по таске — остаётся джуном. Ну а если и код сами пишет с трудом, а отдаёт это нейросетке — дело совсем плохо. Нельзя просто скипнуть этап. А ценность сеньора в том, что он ставит точные задачи (живому разрабу или ИИ), видит систему целиком, принимает ответственность за результат.
- Делегируйте ИИ то, что она умеет — но знайте пределы. Линус Торвальдс, создатель Linux в недавнем интервью ZDNet сказал: «Ненавижу ИИ-хайп. Но если инструмент ускоряет работу — глупо им не пользоваться. Главное — не забывать, кто здесь главный». Не забывайте, что термин в заголовке этой статьи придумал профессиональный инженер. И вряд ли он имел в виду, что теперь любой может зайти «с мороза», ввести промпт из двух предложений — и заработать пару миллионов долларов на приложении.
Вайб-кодинг не заменяет классическое программирование, но меняет инструментарий. Успех зависит от умения ставить точные задачи и контролировать результат. ИИ — помощник, а не замена профессионала.