Вайб-кодинг: зачем он бизнесу и почему он не спасёт от хаоса

Представьте ситуацию. Вы приходите к подрядчику и говорите:— Хочу приложение, которое само считает себестоимость, интегрируется с CRM и показывает графики на айфоне.А подрядчик вместо ТЗ на 50 страниц просто открывает нейросеть и формулирует задачу. Через пару часов — готов прототип.

Добро пожаловать в мир вайб-кодинга — нового подхода к разработке, где код рождается не столько из инженерных методологий, сколько «по вайбу»: из ваших слов, идей и диалогов.

1. Предпроектная аналитика. Раньше, чтобы подготовить ТЗ, нужно было собрать совещания, презентации и пару недель дебатов. Теперь достаточно пару абзацев «как я это вижу» — и ИИ выдаст технический документ с таблицами, вариантами архитектуры и даже оценкой сроков.Мы пробовали на реальном проекте (Видеомакс) — работает.

2. Дизайн без дизайнера. UI теперь можно собирать без «креативного стола с пост-итами». Вы описываете экран словами — нейросеть отрисовывает прототип. Красиво? Не всегда. Но для проверки идеи — достаточно.

3. Прототипирование на стероидах. MVP, который раньше собирали месяцами, теперь может появиться за неделю. Отличный способ проверить гипотезу, показать инвестору «живую демку» или обкатать бизнес-идею, пока конкуренты спорят о логотипе.

4. Сокращение сроков и бюджета. Да, это действительно быстрее в два раза и дешевле в разы. Потому что в связке «аналитик-дизайнер-разработчик» значительная часть работы теперь уходит на ИИ.

5. Технологическая свобода. ИИ не «женат» на конкретный стек. Хотите Python? Получите. Завтра передумали и решили уйти в Go? Тоже возможно.

6. Оценка легаси. Попробуйте дать ИИ старый код из проекта 2010-х. Он аккуратно переведёт это в «человеческий язык» и даже предложит, как переделать под современные стандарты. Для бизнеса это значит экономию времени и нервов.

Выглядит как мечта? Да. Но давайте по-честному — это ещё и источник новых проблем.

1. Код «рабочий», но не оптимальныйИИ пишет так, чтобы оно работало «сейчас». Но не факт, что будет работать под нагрузкой. Костыли, странные алгоритмы, баги — всё это всплывёт позже.

2. Архитектуры нетВместо стройной логики — хаотичный набор функций. Масштабировать такой проект — удовольствие ниже среднего.

3. Поддержка — кошмарНовому разработчику проще переписать всё заново, чем понять, почему тут цикл в цикле вызывает рекурсивный ад.

4. Безопасность? Какая безопасностьИИ может вставить библиотеку с уязвимостью или забыть про базовые правила авторизации. Для бизнеса это означает потенциальные дыры и штрафы.

5. Промпт решает всёЕсли заказчик сформулировал задачу туманно («ну сделай красиво и быстро») — результат будет соответствующий.

6. Ограничения на сложных системахПростой сервис по управлению списком клиентов — легко. Но если речь идёт о распределённых системах, реальном времени или производственных процессах — пока нет.

7. Ответственности нетС кого спросить, если система упала? С ИИ? Он только промпты понимает. Ответственность всё равно ложится на команду.

8. Доменная экспертизаВ медицине, финансах или промышленности нужны не только строки кода, но и понимание процессов. ИИ может красиво ошибаться.

9. Иллюзия простотыСамый опасный эффект: бизнес думает, что «разработчики больше не нужны». Но без архитектора или тимлида проекты превращаются в «одноразовые поделки».

– Быстро проверить бизнес-идею.– Подготовить прототип для инвестора.– Сделать MVP для пилота с партнёром.– Запустить эксперимент без долгой аналитики.

А вот для больших проектов с десятками интеграций и перспективой жить 5–10 лет — классическая инженерия всё ещё нужна.

Вайб-кодинг — это как быстрый фастфуд. Сытно, дешево и прямо сейчас. Отлично подходит для стартапа или проверки гипотезы. Но если вы строите ресторан высокой кухни на десятилетия — не обойтись без шеф-повара.

Поэтому бизнесу стоит мыслить так:— Для идей, MVP и быстрых запусков — используем вайб-кодинг.— Для серьёзных проектов с долгим горизонтом — инвестируем в инженеров.

Иначе рискуете попасть в классическую ловушку: сэкономили на старте, но потом платите втройне за переделки.